引用論文

Mingfan Xu, Ziyi Yang, Chuyan Xu, Kui Wang, Yu Zhang, Yechen Qin, Whole-body trajectory optimization for skid steer wheeled-legged vehicles, Chinese Journal of Mechanical Engineering, Volume 39, 2026, 100128, https://doi.org/10.1016/j.cjme.2026.100128.

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01

研究背景及目的

輪腿式車輛兼具輪式移動(dòng)的高速性與腿式移動(dòng)的地形適應(yīng)性，在廢墟救援、行星探索等復(fù)雜地形場景中具有廣闊的應(yīng)用潛力。但在傳統(tǒng)設(shè)計(jì)中，這類車輛普遍依賴冗余的髖關(guān)節(jié)外展-內(nèi)收（HAA）機(jī)構(gòu)，不僅導(dǎo)致機(jī)械結(jié)構(gòu)復(fù)雜、能耗居高不下，在速差轉(zhuǎn)向控制環(huán)節(jié)也缺乏精準(zhǔn)的動(dòng)力學(xué)建模支撐。與此同時(shí)，現(xiàn)有控制方法仍存在明顯局限：模型預(yù)測控制（MPC）未能充分考慮車輪動(dòng)力學(xué)特性，強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）則受限于模擬與現(xiàn)實(shí)場景的轉(zhuǎn)換難題，這些因素共同制約了輪腿式車輛在復(fù)雜環(huán)境中的實(shí)際應(yīng)用效果。

針對(duì)上述問題，本研究采用速差轉(zhuǎn)向輪腿式車輛平臺(tái)，構(gòu)建了一套實(shí)時(shí)全身軌跡優(yōu)化框架，實(shí)現(xiàn)輪式與腿式運(yùn)動(dòng)的統(tǒng)一動(dòng)力學(xué)建模。該框架將滑移轉(zhuǎn)向機(jī)制與輪地交互動(dòng)力學(xué)顯式整合，通過協(xié)同優(yōu)化關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)、輪轂扭矩及接觸力，有效提升車輛的運(yùn)動(dòng)效率與行駛穩(wěn)定性。與傳統(tǒng)方案相比，該方法在保留高地形適應(yīng)性的前提下，大幅降低了能耗，且能夠支持無感知條件下的魯棒控制，為輪腿式車輛的工程化應(yīng)用提供了新路徑。

02

實(shí)驗(yàn)方法

實(shí)驗(yàn)平臺(tái)與控制系統(tǒng)

本研究基于自主開發(fā)的輪腿式車輛平臺(tái)LegoWheel開展實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該平臺(tái)采用創(chuàng)新的無髖關(guān)節(jié)外展-內(nèi)收（HAA）機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)，每條腿集成3個(gè)高精度扭矩控制電機(jī)（分別驅(qū)動(dòng)髖關(guān)節(jié)、膝關(guān)節(jié)和輪轂），構(gòu)成12自由度的驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)?？刂葡到y(tǒng)硬件采用Intel i9-14900高性能處理器，軟件架構(gòu)融合多層級(jí)實(shí)時(shí)控制模塊：上層軌跡優(yōu)化基于非線性模型預(yù)測控制（MPC）框架，通過OCS2求解器以100Hz頻率生成最優(yōu)控制指令；底層動(dòng)力學(xué)建模依托Pinocchio開源庫實(shí)現(xiàn)高精度剛體動(dòng)力學(xué)計(jì)算，同時(shí)集成PV-LIO算法的狀態(tài)估計(jì)模塊（500Hz）提供全局定位與實(shí)時(shí)位姿校正，形成完整的感知-決策-控制閉環(huán)。

測試方法

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)涵蓋運(yùn)動(dòng)性能、地形適應(yīng)性和能量效率三類測試場景。運(yùn)動(dòng)性能測試包括線性/角速度跟蹤實(shí)驗(yàn)，通過在標(biāo)準(zhǔn)摩擦系數(shù)（0.5）地面施加1-50Hz隨機(jī)速度指令，評(píng)估控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力。地形適應(yīng)性測試構(gòu)建三類典型復(fù)雜環(huán)境：樓梯攀爬實(shí)驗(yàn)采用離線軌跡規(guī)劃與在線調(diào)整相結(jié)合的策略，重點(diǎn)驗(yàn)證三維空間中的質(zhì)心與車輪協(xié)同控制能力；溝壑跨越實(shí)驗(yàn)通過動(dòng)態(tài)調(diào)整質(zhì)心高度和接觸力分布，測試系統(tǒng)對(duì)離散障礙的通過性；25°斜坡無感知通過實(shí)驗(yàn)則考察控制器在缺乏環(huán)境先驗(yàn)信息時(shí)的自主適應(yīng)能力。能量效率測試采用對(duì)比實(shí)驗(yàn)范式，在相同動(dòng)力學(xué)參數(shù)下，分別測量傳統(tǒng)HAA架構(gòu)與本方案在直線運(yùn)動(dòng)（1m/s勻速）和原地轉(zhuǎn)向（2.5rad/s角速度）工況下的關(guān)節(jié)扭矩需求，通過標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)驗(yàn)流程消除外部干擾因素影響。所有實(shí)驗(yàn)均通過多組重復(fù)測試確保數(shù)據(jù)可靠性，并采用高精度慣性測量單元（IMU）和關(guān)節(jié)編碼器同步采集運(yùn)動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)。

03

結(jié)果

系統(tǒng)在1-50Hz全頻段指令下均保持穩(wěn)定跟蹤，驗(yàn)證了控制算法的魯棒性。樓梯攀爬實(shí)驗(yàn)中，平臺(tái)成功跨越0.15 m（相當(dāng)于輪徑）的臺(tái)階障礙。在具有挑戰(zhàn)性的25°斜坡無感知測試中，平臺(tái)展現(xiàn)出卓越的環(huán)境適應(yīng)能力。平臺(tái)以0.3 m/s速度連續(xù)通過6.4 m斜坡路段時(shí)，最大滾轉(zhuǎn)角波動(dòng)僅±0.053 rad。溝壑跨越測試進(jìn)一步證實(shí)，通過動(dòng)態(tài)質(zhì)心調(diào)節(jié)算法，系統(tǒng)可安全跨越0.15 m溝壑，且全過程未出現(xiàn)輪轂卡滯現(xiàn)象。這些結(jié)果充分證明了所提方法在三維復(fù)雜地形中的實(shí)用性。

能效對(duì)比實(shí)驗(yàn)產(chǎn)生具有說服力的數(shù)據(jù)支撐：在直線運(yùn)動(dòng)工況下，新架構(gòu)實(shí)現(xiàn)HAA關(guān)節(jié)能耗100%消除，髖/膝關(guān)節(jié)扭矩需求分別降低169.9%和94.7%，整體系統(tǒng)能耗下降52.33%。原地轉(zhuǎn)向測試中，盡管滑移轉(zhuǎn)向?qū)е麦y關(guān)節(jié)扭矩增加67.9%，但系統(tǒng)仍實(shí)現(xiàn)43.22%的綜合能耗降低。步態(tài)直線行駛的分析數(shù)據(jù)揭示，站立模式較擺動(dòng)模式可減少髖關(guān)節(jié)76.1%、膝關(guān)節(jié)48.0%的扭矩需求。

04

結(jié)論

本研究通過系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)，對(duì)速差轉(zhuǎn)向輪腿式車輛的軌跡優(yōu)化控制算法進(jìn)行了全面驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，所設(shè)計(jì)的控制器在速度跟蹤環(huán)節(jié)具備高精度控制性能，能夠穩(wěn)定實(shí)現(xiàn)三維復(fù)雜地形下的平穩(wěn)運(yùn)動(dòng)。尤其在樓梯攀爬場景中，系統(tǒng)的軌跡跟蹤表現(xiàn)尤為突出；與此同時(shí)，其直線運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的能耗，相比傳統(tǒng)方法有顯著降低。斜坡測試進(jìn)一步證實(shí)，該系統(tǒng)在大傾角地形中可保持良好穩(wěn)定性；溝壑跨越實(shí)驗(yàn)則驗(yàn)證了其順利通過輪徑級(jí)障礙的能力。此外，原地轉(zhuǎn)向工況下的能耗優(yōu)化效果，也得到了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的充分支撐。

05

前景與應(yīng)用

本研究驗(yàn)證的全套運(yùn)動(dòng)與控制能力，使該輪腿系統(tǒng)具備明確的工程落地價(jià)值，可適配工業(yè)巡檢、災(zāi)害救援、農(nóng)田作業(yè)等復(fù)雜作業(yè)場景。針對(duì)內(nèi)置樓梯、密集管道的復(fù)雜工業(yè)設(shè)施巡檢場景，本研究提出的接觸自適應(yīng)轉(zhuǎn)向方案，在狹小受限空間內(nèi)的作業(yè)性能顯著優(yōu)于傳統(tǒng)側(cè)滑轉(zhuǎn)向類移動(dòng)平臺(tái)；針對(duì)建筑坍塌、環(huán)境破碎的災(zāi)害救援場景，系統(tǒng)可充分發(fā)揮輪式高效通行與腿式越障機(jī)動(dòng)的復(fù)合優(yōu)勢，順利完成應(yīng)急搜救作業(yè)；針對(duì)地表崎嶇不規(guī)則的農(nóng)田作業(yè)場景，系統(tǒng)搭載的無感知控制方案，可在非結(jié)構(gòu)化地面持續(xù)保持行駛穩(wěn)定，適配常態(tài)化田間作業(yè)需求。

立足本次研究的核心成果，后續(xù)工作將圍繞三個(gè)核心技術(shù)方向持續(xù)突破：結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法進(jìn)一步提升系統(tǒng)應(yīng)對(duì)極端復(fù)雜工況的實(shí)時(shí)響應(yīng)能力，開發(fā)魯棒性更強(qiáng)的狀態(tài)估計(jì)算法、降低系統(tǒng)對(duì)高精度感知設(shè)備的依賴，同時(shí)優(yōu)化復(fù)雜地形下的轉(zhuǎn)向控制策略。通過上述技術(shù)優(yōu)化進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)性能，全面提升輪腿式移動(dòng)平臺(tái)在非結(jié)構(gòu)化未知環(huán)境中的工程化適配能力與實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)于作者

01

作者介紹

秦也辰，北京理工大學(xué)教授，博導(dǎo)，振動(dòng)與噪聲控制研究所所長，主持國家自然科學(xué)基金青年基金(B類)，先后入選全國博士后管委會(huì)“博士后創(chuàng)新人才計(jì)劃”以及中國汽車工程學(xué)會(huì)“青年人才托舉計(jì)劃”。主要開展智能車輛動(dòng)力學(xué)控制方面研究，主持包括國家自然科學(xué)基金在內(nèi)的國家級(jí)科研項(xiàng)目/課題10余項(xiàng)，發(fā)表學(xué)術(shù)論文100余篇，授權(quán)發(fā)明專利40余項(xiàng)，目前為中國汽車工程學(xué)會(huì)高級(jí)會(huì)員、IEEE高級(jí)會(huì)員；中國汽車工程學(xué)會(huì)懸架技術(shù)分會(huì)委員、中國自動(dòng)化學(xué)會(huì)車輛控制與智能化專委會(huì)委員；擔(dān)任《IEEE Transactions on Vehicular Technology》副主編，《Chinese Journal of Mechanical Engineering》、《Automotive Innovation》青年編委等學(xué)術(shù)職務(wù)。

02

研究方向

圍繞智能車輛動(dòng)力學(xué)控制開展研究，具體包括如下內(nèi)容：

（1）分布式驅(qū)動(dòng)車輛決策-規(guī)劃-控制一體化研究：高穩(wěn)定性控制、局部動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃、融合數(shù)據(jù)與模型的車輛動(dòng)力學(xué)控制等。

（2）智能車輛先進(jìn)懸架控制方法：融合感知與反饋的路面不平度特征識(shí)別、主動(dòng)/半主動(dòng)懸架協(xié)同控制、端到端振動(dòng)控制等。

（3）具有輪/腿多運(yùn)動(dòng)模態(tài)的智能車輛智能控制方法：基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的車輛控制、多模態(tài)路徑規(guī)劃、狀態(tài)估計(jì)等。

03

近兩年團(tuán)隊(duì)發(fā)表文章

[1] Zhang, Fuwei Wu, Yechen Qin*, Mingming Dong, Shaoyang Shi, Ke Chen, Crash-risk-aware Integrated Predictive Control in Emergency Conditions for Intelligent vehicles, IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2026.

[2] Xuepeng Hu, Yu Zhang, Chengye Wang, Shi Shaoyang, Zhenfeng Wang*, Yechen Qin*，MCTP: A Multi-Coupled Dynamics Trajectory Planning Scheme for Autonomous Driving in Extreme Conditions， IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, vol. 23, 2526 – 2538, 2026.

[3] Yechen Qin, Yiwei Huang, Wenhao Yu, Hong Wang*, ROITP: Road Obstacle-Involved Trajectory Planner for Autonomous Trucks, Chinese Journal of Mechanical Engineering, vol. 2025(38): 9. 2025.

[4] Mingfan Xu, Ziyi Yang, Chuyan Xu, Jing Zhao, Yechen Qin*. 4SWLR: A Switched System and Skid Steer Integrated Whole-Body Control Framework for Wheeled-Legged Robots. Journal of Field Robotics, 2026.

[5]Yechen Qin, Zhewei Zhu, Yunping Zhou, Guangyu Bai, Kui Wang, Tao Xu*, Bi-Level Optimization for Closed-Loop Model Reference Adaptive Vibration Control in Wheeled-Legged Multimode Vehicles, IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 72(8): 8270-8278, 2025.

[6] Shaoyang Shi, Xiaoxi Nie, Yifei Han, Linyi Meng, Yu Zhang, Yechen Qin*, Resolution-adaptive elevation mapping based road surface preview method for intelligent vehicles. Measurement, vol. 272, 121066, 2026.

[7] Zhewei Zhu, Yunping Zhou, Guangyu Bai, Kui Wang, Chuyan Xu, Yechen Qin*. Novel Dual-Kalman-filter Based State Estimation Algorithm for Wheel-legged Multi-mode Autonomous Vehicle. Automotive Innovation. Vol. 2025(8): 949-926, 2025.

作 者：秦也辰

責(zé)任編輯：杜蔚杰

責(zé)任校對(duì)：向映姣

審 核：張 強(qiáng)

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