基于输入到状态安全控制屏障函数的人形机器人安全关键全身体控制

Safety-Critical Whole-Body Control for Humanoid Robots via Input-to-State Safe Control Barrier Functions

作者: Kwanwoo Lee, Sanghyuk Park, Gyeongjae Park 等5人

arXiv: 2605.25546v1

分类: cs.RO

📝 论文摘要

安全关键控制对于在复杂人机交互环境中运行的仿人机器人至关重要，其真实机器人操作过程中必须满足关节限位、自碰撞避免、障碍物规避和工作空间边界等物理安全约束。然而，现有方法仍存在局限性，因为当存在模型不确定性、轨迹跟踪误差和外部扰动等未知干扰时，运动学安全保障能力可能退化。本文提出一种基于输入到状态安全控制屏障函数（ISSf-CBFs）的仿人机器人分层安全关键全身控制框架。该架构集成了运动级全身控制器（KinWBC）、ISSf-CBF安全滤波器以及动力学级全身控制器（DynWBC）。KinWBC根据优先级任务生成标称关节运动参考；ISSf-CBF滤波器在有限干扰下对这些参考进行最小化修正以满足运动学安全约束；DynWBC在跟踪滤波后参考的同时，强制执行全身动力学可行性和接触稳定性。安全约束施加于全身运动学模型，并通过保守调谐ISSf-CBF参数，使得所得运动学安全保障能够在未知干扰下传递至全阶仿人机器人动力学。仿真和真实机器人实验表明，所提出的框架在模型失配情况下提高了安全裕度，并在运动、遥操作及基于手部控制的单腿平衡过程中实时可靠地强制执行多重安全约束。项目网站：https://kwlee365.github.io/SafeWBC-Website/

📊 核心分析

🎯 研究动机

- 人形机器人在复杂人机环境中需要满足**物理安全约束** （如关节极限、自碰撞、避碰、工作空间边界），但现有方法在**未知扰动** （模型不确定、轨迹跟踪误差、外部干扰）下安全保证会退化 - 解决现有**运动学安全保证** 在扰动下无法维持的问题，实现真实场景下的鲁棒安全控制

🔧 核心方法

- 提出基于**输入到状态安全控制屏障函数(ISSf-CBF)** 的分层安全关键全身控制框架 - 框架包含三个层次：**运动学级全身控制器(KinWBC)** 生成标称关节参考；**ISSf-CBF安全滤波器** 最小限度修改参考以在有界扰动下满足运动学安全约束；**动力学级全身控制器(DynWBC)** 跟踪滤波后参考并保证全身动态可行性和接触稳定性 - 将安全约束施加于**全身运动学模型**，通过保守调谐ISSf-CBF参数，将运动学安全保证传递到**全阶人形动力学**

💡 核心创新

- **首次将ISSf-CBF引入人形机器人全身控制**，在理论层面保证有界扰动下的运动学安全 - **分层架构设计**：将运动学安全滤波与动态可行性跟踪分离，避免耦合复杂性 - **安全保证传递机制**：通过保守参数调谐，将运动学级安全保证推广至包含未知扰动的完整动力学系统

🏆 总体贡献

- 提供了一种在**未知扰动** 下保证人形机器人**物理安全约束** 的分层控制范式 - 在仿真和真实机器人实验中验证了**安全边际提升**、**多约束实时满足** （行走、遥操作、单腿平衡带手控） - 开源项目网站（含代码和实验演示）促进社区复现与进一步研究