适应非平整地面的双足机器人柔顺步态优化方法

为了实现双足机器人在不平整地面上的快速步行,提出一种基于优化的2D柔顺步态规划方法.基于腿部刚度和触地角,采用弹簧倒立摆模型建立机器人步行的参数化模型.考虑质心控制误差,提出一种适应位姿扰动的步态规划方法,允许机器人不必回到预设姿态就可以直接进入下一步态周期,使机器人更灵活.针对传统规划方法仅考虑质心在步态周期末端速度而导致的速度误差,提出一种速度补偿策略,控制整个步态周期速度,提高了连续步行的速度跟踪精度.将对腿部刚度和触地角的求解转化为优化问题,采用改进鲸鱼群算法进行求解,实现了对复杂环境的自适应.仿真结果表明:相较于传统方法,提出的方法可以实现更快速的步行,使机器人能在更复杂的地面上精确跟踪目标速度,连续平稳行走.     

基于再励学习的被动动态步行机器人

为了研究仿人、能量高效的双足机器人步行,研制了由MACCEPA(mechanically adjustable compliance and controllable equilibrium position actuator)柔性驱动器驱动的半被动双足机器人,并实现了其动力学仿真系统.提出一种基于再励学习的步行控制方法.该方法首先采用Q-学习方法学习机器人在理想环境中的稳定步行步态及其控制策略,然后将此步态和控制策略作为模糊优胜学习方法的参考步态和参考控制策略并在线学习模糊网络的优胜值参数.仿真结果表明: 利用学习训练的结果控制柔性驱动器在步行相转换时的动作,机器人可以实现稳定动态步行.     

基于粒子群优化算法的双足机器人步态优化

分析了髋关节位置对双足机器人步行稳定性判据零力矩点(ZMP)的影响,以ZMP稳定裕度为参数构造目标函数,利用粒子群优化算法(PSO)对基于3次样条插值方法规划的双足机器人步态进行优化,从而得到ZMP稳定裕度大的平滑步态.仿真实验表明:该方法规划的步态实现了双足机器人稳定、协调地行走.     

基于强度Pareto进化算法的双足机器人步态规划

为了获得良好的双足机器人步行模式,提出了以步行过程中机器人的稳定性、移动性和能耗为目标的步态规划多目标优化方法.该方法基于倒立摆模型产生基本步态,并使用罚函数法和改进的强度Pareto进化算法(SPEA2)在可行域中求得基于基本步态的Pareto解集,从而找出最优解.最后在Matlab6.5仿真环境下进行步态仿真,并将...     

仿人机器人未知地面行走控制方法研究

介绍了一种仿人机器人未知地面行走的控制算法 .该算法通过踝关节六维力 \力矩传感器信息感知地面环境 ,确定步态参数 ,利用基于ZMP稳定判据的规划方法进行实时运动规划 ,实现机器人稳定行走 .     

蠕动式步行机器人研究

提出了一种可在复杂地面环境下行走的需蠕动式步行机器人本体结构。该结构采用一种地面被动态适应技术，使得腿部可根据地面情况自动调整伸缩长度，以获得较为稳定的支撑。机器人依靠本体变形及被动适应地面的方法产生步行，在很大程度上简化了步行过程中复杂的动作协调控制问题。根据机器人的结构特点，给出了两种步态规划方式。仿真试验表明，该机器人控制简单，运动灵活，具有较广的应用前景。     

基于帧描述及ZMP的双足机器人步态发生器

为了提高仿人双足机器人行走的稳定性及自主性,提出一种基于帧描述及位姿变换的双足步行机器人新型步态生成方法,该方法将一个行走周期细分为14帧,根据机器人的实际结构尺寸并利用几何约束进行步态规划及规划合成。然后根据ZMP(zero moment point)理论及位姿矩阵算法,对所得到的数学模型以及行走过程中的稳定性、智能性等进行了仿真研究。在此基础上完成了基于嵌入式系统的双足机器人系统平台,最后在平台上的实验及仿真结果验证了所提出规划方法的有效性。     

基于帧描述及ZMP的双足机器人步态发生器

为了提高仿人双足机器人行走的稳定性及自主性,提出一种基于帧描述及位姿变换的双足步行机器人新型步态生成方法,该方法将一个行走周期细分为14帧,根据机器人的实际结构尺寸并利用几何约束进行步态规划及规划合成。然后根据ZMP(zero moment point)理论及位姿矩阵算法,对所得到的数学建模以及行走过程中的稳定性、智能性等进行了仿真研究。在此基础上完成了基于嵌入式系统的双足机器人系统平台,最后在平台上的实验及仿真结果验证了所提出规划方法的有效性。     

基于ZMP双足机器人稳定性控制策略与算法的研究

基于ZMP控制理论及其数学模型,通过预先给定双足机器人步态的运动轨迹,计算确定各关节的旋转角度并选定控制系统的控制算法.对遗传算法在双足机器人步行稳定性控制策略做了分析,主要解决如何产生稳定控制机器人步态的数据,在步态运行过程中保证双足机器人从一个稳定态到下一个状态时,同样也是稳定的,以实现机器人在实际行走过程中达到较好的稳定效果.ZMP     

无侧摆关节型两足步行机器人转弯步态规划方法的研究

首先介绍了无侧摆关节型两足步行机器人的平衡方法，然后对这类两足步行机器人转弯运动的步态规划进行了详细研究，建立了转弯过程中２只脚不发生干涉的条件以及为维持步行稳定性对重心的约束条件，最后通过对ＮＡＩＷＲ－１两足步行机器人的转弯运动进行计算机仿真，证实了本文所提出的转弯步态规划方法的正确性。     

A New Method of Desired Gait Synthesis for Biped Walking Robot Based on Ground Reaction Force

A new method of desired gait synthesis for biped walking robot based on the ground reaction force was proposed. The relation between the ground reaction force and joint motion is derived using the D'Almbert principle. In view of dynamic walking with high stability, the ZMP(Zero Moment Point)stability criterion must be considered in the desired gait synthesis. After that, the joint trajectories of biped walking robot are decided by substituting the ground reaction force into the aforesaid relation based on the ZMP criterion. The trajectory of desired ZMP is determined by a fuzzy logic based upon the body posture of biped walking robot. The proposed scheme is simulated and experimented on a 10 degree of freedom biped walking robot. The results indicate that the proposed method is feasible.     

A New Method of Desired Gait Synthesis for Biped Walking Robot Based on Ground Reaction Force

A new method of desired gait synthesis for biped walking robot based on the ground reaction force was proposed. The relation between the ground reaction force and joint motion is derived using the D'Almbert principle. In view of dynamic walking with high stability, the ZMP(Zero Moment Point)stability criterion must be considered in the desired gait synthesis. After that, the joint trajectories of biped walking robot are decided by substituting the ground reaction force into the aforesaid relation based on the ZMP criterion. The trajectory of desired ZMP is determined by a fuzzy logic based upon the body posture of biped walking robot. The proposed scheme is simulated and experimented on a 10 degree of freedom biped walking robot. The results indicate that the proposed method is feasible.     

双足机器人动态步行仿人智能控制

针对双足机器人动态步行中存在的控制器复杂问题,提出了一种基于仿人智能控制的动态步行运动控制器.建立了平面五杆双足机器人动力学模型,通过模仿人类步行运动并根据动态步行过程中双腿的姿态变化,将动态步行复杂任务分解为顺序执行的4个过程,结合相平面法定性定量的分析,设计了步行运动控制模态及相应阶段的动觉智能图式群.仿真实验表明,该方法实现了双足机器人连续动态步行运动,控制方式简单易实现.     

双足机器人变步长步行模式的在线生成方法

双足机器人在进行变步长步行模式行走的过程中,步长的突然改变会导致其行走不稳定.为此提出一种双足机器人步长实时变化的步行模式补偿方法.此方法中运用了时间补偿和零力矩点补偿.通过两者的补偿能够使步行模式的步长在发生变化时,在线修正双足机器人实际状态与目标状态的偏差,以保证其行走的稳定性.双足机器人AFU10的步行实验证明了该方法的有效性.     

基于MRDS仿人机器人仿真平台设计

为了辅助仿人机器人双足步行的步态实验研究,基于微软机器人开发工作室(MRDS),探讨了一种仿人机器人仿真平台的设计和实现.对虚拟环境中仿真机器人实体进行了建模,研究了面向服务思想下机器人应用程序的一般设计模式,实现了平台服务对机器人行为的并发协调控制.双足步态规划及基本视觉识别的测试表明,平台有效实现了仿人机器人多种基本行为的仿真,为步行及其他控制算法的研究及实验提供了支持和基础.     

基于两点式步行吸引盆计算的稳定性分析

为了研究两足步行过程中步态稳定性及步行能耗的问题,通过对人脚结构的分析提出了一种新型的步行模式--两点式步行模式,并建立了基于此模式的直腿无膝-倒立摆动力学模型.运用Poincare映射法,提出了一种数值算法,计算了该直腿无膝模型的不动点及吸引盆;研究了模型特性参数λ、步长对吸引盆特性及步行能耗的影响.系数λ增大会使吸...     

基于遗传算法的两足步行机器人步态优化

将具有２４ 个自由度的机器人ＪＦＨＲ简化为７ 连杆机构,建立了描述机器人姿态的位置向量．用三次多项式拟合机器人髋关节和踝关节的位置轨迹,并通过动力学模型建立能量消耗表达式,得到能量最优的步态,即多项式系数的获得就可以表示为一个多变量最小值的优化问题,最后应用遗传算法（Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ , ＧＡ）获得最优解．在ＧＡ设计中,将每一个需要优化的参数用１０位二进制数表示,种群中染色体的个数为５０,演化的代数固定为１００,杂交率和变异率分别定为０．８和０．０４．对平地步行和斜坡步行进行了仿真．     

双足行走机器人步态轨迹规划

 通过对双足机器人行走过程中一些特殊点进行采样分析,对比人类自身行走步态的观察测量值,采用三次多项式插值来计算出双足行走机器人在行走过程中的行走轨迹,按人体比例设定参数,计算得出了1条比较光滑平稳的行走轨迹,使得机器人的行走姿态更像人类的行走.通过模拟测试,结果表明了用三次多项式插值方法是1种规划双足机器人行走步态的较好方法,而且得出的轨迹插值函数比较平滑.     

基于自适应网络的动态双足机器人模糊控制

提出一种基于步态规划分级结构的自适应网络模糊推理系统控制策略,该方法不需要确定双足机器人运动学和动力学模型.以一种动态双足机器人为例,建立机器人的Sugeno模糊模型,对机器人系统的不确定上界进行自适应参数估计,采用自适应控制器逼近未知不确定界,解决了一类非线性系统的稳定控制问题.控制器的设计只要求不确定性满足匹配条件,而无需知道不确定界,能够处理不确定参数变化范围更广的情况,减少控制系统设计中的保守性.设计的分级控制系统可以学习试验的输入输出数据,从而在动态平衡下进行行走.同时,模糊控制器的进一步在线学习能力可以显著地改善步行机器人的动态性能.