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作者及机构：本文由Yanan Fan、Zhongcai Pei、Chen Wang、Meng Li、Zhiyong Tang和Qing Liu*（通讯作者）合作完成，均来自北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院（School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University）。论文于2024年发表在期刊《Advanced Intelligent Systems》上，标题为《A Review of Quadruped Robots: Structure, Control, and Autonomous Motion》，DOI编号为10.1002/aisy.202300783。

主题与背景：本文系统综述了四足机器人的结构设计、运动控制和自主运动技术，旨在总结该领域的研究进展，分析技术趋势，并为未来研究提供理论支持和技术指导。四足机器人因其在复杂地形中的卓越适应性（如核电站、反恐作战、矿山等场景）成为自动化与机器人工程的研究热点，但其动态性能、环境适应性和负载能力仍需进一步提升。

主要观点与论据

1. 四足机器人的结构设计

核心论点：结构设计是四足机器人实现高效运动的基础，需兼顾稳定性、速度与灵活性。
论据：
- 驱动方式：分为液压驱动（如Boston Dynamics的Big Dog）、电机驱动（如MIT的MiniCheetah）和气动驱动。液压驱动负载能力强但体积大，电机驱动控制精确但扭矩有限，气动驱动成本低但精度不足。
- 躯干结构：分为刚性躯干（简化控制但灵活性差）和柔性躯干（如仿生脊柱设计，可提升运动速度与能量利用率）。例如，Bobcat机器人通过单自由度脊柱关节增加步幅。
- 腿部结构：包括连杆结构（如串联式腿的MiniCheetah）和缩放结构（如弹性负载剪刀机构）。连杆结构易实现复杂轨迹，缩放结构能动态调整腿长以适应地形。
- 拓扑结构：分为昆虫式、爬行类和哺乳类（如全肘式、全膝式）。哺乳类结构（如前膝后肘）更适合动态运动和高负载场景。

支持数据：文中对比了多种机器人的性能参数，例如液压驱动的Big Dog负载达153 kg，而电机驱动的MiniCheetah仅重9 kg但可实现后空翻（表1-2）。

2. 运动控制策略

核心论点：控制策略需平衡模型精度与实时性，以实现动态稳定性。
论据：
- 模型无关方法：如中枢模式发生器（CPG，Central Pattern Generator）通过振荡信号生成步态，但依赖预设参数；强化学习（RL）通过环境交互自主优化策略，但需大量训练数据。
- 基于模型的方法：
- 简化模型：如弹簧倒立摆（SLIP，Spring-Loaded Inverted Pendulum）模型用于高速运动规划，但难以处理非线性地形。
- 完整模型：如模型预测控制（MPC，Model Predictive Control）和全身控制（WBC，Whole-Body Control），通过优化地面反力实现动态步态（如MIT Cheetah 3的跳跃动作）。
- 步态生成：对称步态（如行走、小跑）稳定性高，非对称步态（如疾驰、跳跃）适合高速场景。

案例：ETH Zürich的ANYmal通过混合QP框架实现动态步态切换，结合ZMP（Zero Moment Point）约束确保稳定性。

3. 自主运动技术

核心论点：路径规划与地形识别是自主运动的关键。
论据：
- 路径规划：
- 传统算法：如人工势场法（局部最优问题）、A*算法（全局最优但计算量大）、RRT（快速探索随机树）适用于高维空间。
- 智能算法：如遗传算法（GA）和蚁群算法（ACO）通过群体优化寻找路径，但收敛速度慢。
- 学习算法：深度强化学习（DRL）结合感知与决策，可适应未知环境（如DeepMind的双Q网络）。
- 地形识别：
- 非视觉方法：如激光雷达（LiDAR）构建点云地图，振动传感器分析地面特性。
- 视觉方法：深度学习（如卷积神经网络）可分类复杂地形，但需大量标注数据。

实验验证：文中引用Boston Dynamics的SpotMini通过视觉方案创建全局地图，实现楼梯攀爬（图2c）。

论文的价值与意义

1. 学术价值：系统梳理了四足机器人的技术框架，揭示了结构-控制-自主运动的协同关系，为后续研究提供理论基准。
   
2. 应用价值：指出液压驱动轻量化、电机驱动高动态化、智能算法实用化等方向，对军事、勘探、服务等领域具有指导意义。
   
3. 创新点：
   
   • 提出“仿生脊柱设计”和“混合拓扑结构”等新型机械方案。
     
   • 对比了CPG与RL的优劣，强调模型-数据混合驱动的未来趋势。
     
   • 首次综述了地形识别中多传感器融合的挑战（如LiDAR与IMU的校准问题）。
     

不足与展望：作者指出，当前四足机器人的环境交互能力仍落后于生物，需进一步研究柔性材料、仿生感知和能耗优化。

注：全文引用超过50篇文献，涵盖Boston Dynamics、MIT、ETH Zürich等机构的代表性成果，数据翔实，论证层次清晰。