刘宇飞，江 磊，邢伯阳，王志瑞

（中国北方车辆研究所兵器地面平台无人中心，北京 100072）

1 引 言

为了实现四足机器人在未知崎岖地形行走，尽管可以通过本体传感器获得机器人的行走状态，但如果没有感知系统，机器人将无法在崎岖地形上自主行走。基于环境感知的四足机器人路径规划可以实现足式机器人的自主行走。

波士顿动力公司开发的小狗机器人是经典的四足机器人，此机器人已经在环境建模和运动规划中进行了研究[1-2]。研究人员使用视觉传感器来构建地形环境，并基于视觉传感器生成三维地图以完成路径规划[3]。波士顿动力公司开发的大型四足机器人配备了GPS、IMU、激光和双目相机传感器[4]。实现了视觉测量、环境地图构建和定位，可以通过感知信息判断机器人的合适落足点[5]。

Belter[6]研究了基于视觉传感器的机器人环境感知和建模。视觉和惯性导航传感器的组合可以实现姿态和运动参数的估计。研究内容包括模拟环境中的地形识别与感知、落足点选择和路径规划[7]。Fankhauser[8]提出了一种基于外部视觉感知的四足机器人运动规划方法。根据获得的地形高程图，规划摆动腿落足点未知，并且基于优化方法完成四足机器人攀爬障碍物和楼梯。控制框架包含地图建模、状态估计、运动控制和规划，并将所提出的方法在四足机器人上进行了验证。

基于EKF 的SLAM 方法是解决定位问题的最早方法[9]，但由于EKF 的计算复杂度较高，因此会降低定位效率。……