波士顿动力BigDog四足机器人技术进展报告

作者及机构
本文由Marc Raibert、Kevin Blankespoor、Gabriel Nelson、Rob Playter及BigDog团队共同撰写，所属机构为美国波士顿动力公司（Boston Dynamics, Waltham, MA）。论文发表于2008年7月6-11日在韩国首尔举行的第17届国际自动控制联合会世界大会（17th IFAC World Congress）会议论文集。

学术背景与研究目标
研究领域为动态平衡腿式机器人（Dynamically Balanced Legged Robots），旨在解决传统轮式或履带车辆在复杂地形（如陡坡、岩石、泥雪等）中的移动限制。自然界中生物通过腿部运动实现高效地形适应，而现有机器人多依赖静态稳定性控制，难以应对动态环境。BigDog的目标是开发一种具备动物级移动能力的自主四足机器人，集成地形感知、高算力控制、先进驱动系统，并实现野外长时作业。

研究流程与技术细节
1. 机械设计与动力系统
- 结构：BigDog重109公斤，尺寸1×1.1×0.3米，采用液压驱动，每条腿配置4个主动液压关节和1个被动自由度（passive DOF）。
- 动力：搭载15马力水冷二冲程内燃机，驱动液压泵为关节提供动力，散热系统通过热交换器和散热器维持长时运行。
- 传感器：50余个传感器，包括惯性测量单元（IMU，用于姿态与加速度）、关节力/位置传感器、液压系统状态监测模块。

1. 控制算法开发

   • 分层控制架构：
     
     • 底层控制：关节位置与力的伺服控制。
       
     • 高层控制：协调腿部运动，调节身体速度、姿态与高度，通过对称性原理（symmetry principles）实现动态平衡。
       
   • 步态实现：支持爬行（0.2 m/s）、小跑（1.6 m/s）、奔跑（2 m/s）和跳跃（瞬时速度3.1 m/s）等多种步态，通过地面反作用力优化降低关节扭矩需求。
     
   • 地形适应：基于腿部触觉反馈（无视觉时）或结合立体视觉（stereo vision）与激光雷达（LIDAR）的路径规划，实现坡度（35°松散碎石）与障碍（1.1米跳跃）跨越。
     

2. 实验验证

   • 野外测试：在雪地、泥沼、岩石地形中验证移动能力，最长连续作业2.5小时（10公里）。负载测试中，平坦地形最大载重154公斤，典型负载50公斤。
     
   • 仿真先行：通过物理仿真开发60°陡坡行走算法，再移植至实体机器人，但实际牵引力限制性能。
     

主要研究成果
1. 动态平衡验证：BigDog通过髋关节力矩调节与腿部对称布局，成功在扰动下保持稳定（如视频中研究人员施加外力时的平衡恢复）。
2. 复杂地形适应性：在35°松散碎石坡面爬行时，通过反转前腿结构增强抓地力；实验室模拟废墟环境中，仅依赖腿部触觉实现路径探索。
3. 自主性进展：初步实现激光雷达跟随人类领航员或GPS路径点导航，减少人工干预。

结论与价值
- 科学价值：证明了动态控制理论在复杂地形机器人中的可行性，为后续研究（如MIT Cheetah）奠定基础。
- 应用价值：军事后勤（如美军资助）、灾害救援等场景中，可替代传统车辆执行物资运输或危险环境探索任务。

研究亮点
1. 创新驱动系统：液压执行器与低摩擦伺服阀（servovalves）结合，实现高功率密度与快速响应。
2. 混合感知策略：融合本体感知（关节传感器）与外感知（视觉/LIDAR），提升环境适应性。
3. 仿生步态库：首次在四足机器人中实现奔跑（running trot）与跳跃（bounding）的动态切换。

未来方向
团队计划改进机械强度、增加自主翻正（self-righting）功能、降低噪音（如改用四冲程引擎或混合动力），并提升视觉导航的鲁棒性。

其他贡献
- 开源影响：早期CMU/MIT腿式实验室的机器人视频公开（如leglab.wmv），推动了学术界的动态控制研究。
- 跨学科合作：喷气推进实验室（JPL）的立体视觉系统与哈佛大学的仿生学理论为项目提供关键技术支撑。

（注：专业术语如“servovalves”首次出现时保留英文，后文使用中文“伺服阀”）