基于LIPM的双足机器人变步长行走规划

为了提高双足机器人步行运动的灵活性,提出了一种基于线性倒立摆模型的双足步行规划算法.该算法首先根据所要达到的步长,获得支撑腿切换时质心的位置;然后,根据线性倒立摆模型的运动特性,计算出质心到达上述位置所需要的时间;最后,根据该时间对摆动脚用正弦曲线进行规划,使之能够在恰当的时刻到达所需的落脚点位置进行支撑脚的切换.该算法可使双足机器人在运动中变化步长,很好地提高其步行的灵活性.通过真实机器人的实验,验证了该方法的有效性和实用性.     

欠驱动双足机器人稳定行走控制与策略

为了解决欠驱动双足机器人行走的控制问题,提出一种欠驱动平面双足机器人稳定步行控制方法和策略.首先,分析带有身体惯量的倒立摆模型的动力学特性,根据动力学模型和姿态信息,设计姿态稳定控制器,维持机器人身体姿态的稳定.然后,根据欠驱动量的动力学方程和行走速度反馈,设计行走速度稳定控制器.通过调整摆动腿步长的策略,实现速度稳定的连续行走.最后,在双足机器人上开展实验,验证了该控制方法和策略的有效性.     

机器人步态算法仿真研究

以仿人机器人双足步行为研究重点,实现了线性倒立摆步行规划和正逆运动学算法。推导出机器人机械结构对线性倒立摆步行参数的约束条件,并采用遗传算法探索参数空间以得到可行、稳定、快速的步行模式。最后,在该仿真平台上验证了步态生成算法的有效性。     

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...     

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.     

虚拟线性倒立摆模型在行走机器人双腿支撑相中的应用

为了提高双足机器人步行运动的稳定性,将双腿支撑阶段的机器人简化为一个虚拟的线性倒立摆模型。该模型以机器人运动的ZMP(zero moment point)为虚拟支点,以机器人质心为模型的质点;在运动中保持质点高度不变。通过预先设定ZMP的轨迹,即可获得机器人质心在双腿支撑阶段的运动轨迹。将该模型与机器人单腿支撑阶段的普通线性倒立摆模型综合运用,就能保证步行时机器人质心速度变化的连续性和步行运动的稳定性。该方法在实际机器人上进行了实验验证,结果表明该方法能够很好地适用于实际机器人的步行运动。     

基于线性倒立摆模型的双足机器人步态规划

为解决多关节自由度双足机器人的步态规划问题, 提出了一种改进的三维线型倒立摆模型步态规划算 法。 该方法将双足机器人简化为三维线性倒立摆模型, 在得到机器人的质心参考轨迹的同时规划摆动腿的轨 迹, 通过机器人的运动学逆解即可求出各关节运动序列。 在对质心轨迹求解过程中, 与传统方法通过双脚支撑 阶段调整质心速度实现步态稳定的方法不同, 该算法通过求解支撑腿最优交替时刻的方法最大化单脚支撑阶 段的范围, 实现机器人的高效稳定行走。 以 NAO 机器人为实验对象, 对算法进行了仿真实验, 实验结果表明, 该算法是可行、 有效的。     

不平整地面上双足机器人的步态控制

提出了一种不平地面环境下双足机器人的步行控制算法.该算法由步态规划和传感器反馈控制系统组成.在步态规划中,采用被动倒立摆模型设计双足机器人的质心位置,所生成的步态使机器人能够在平地上更自然有效地稳定行走.在线反馈控制系统用于处理地面环境的凹凸不平以及来自外界的未知扰动,可分为上身姿态控制、期望ZMP控制以及非线性落地控制3个部分.这3种控制分别针对不同的控制目标,并根据步行过程的具体阶段在线修正预先规划好的步态,维持双足机器人的步行稳定性.它们在结构上相互耦合,从而实现加速在线反馈控制系统的收敛速度、克服机器人柔性对控制作用的负面影响等效果.双足机器人在凹凸地面的步行实验验证了所提出步行控制算法的有效性.     

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.     

一种由人类步行启发的半被动双足步行机器人

针对半被动双足步行机器人所采用的控制方法大多较为复杂,并且缺乏控制参数对机器人性能影响的定量分析,从人类步行的生物力学研究得到启发,提出一种半被动双足步行机器人的控制方法,并定量分析该控制方法各参数对机器人性能的影响.在机器人摆动腿与地发生碰撞后开始于髋关节处施加方波力矩,作为动力输入.采用步态敏感范数衡量机器人的稳定性,采用无量纲步行能耗衡量机器人的步行效率.以稳定性、效率和步行速度作为机器人性能评价指标,通过仿真得到力矩、力矩作用时间和斜坡角度3个参数对机器人性能的影响.由于力矩在1个步行周期中没有做负功,该机器人具有与人类步行相似的高能量效率.该机器人能够实现沿上坡、下坡和平地步行.     

液压足式机器人单腿等效模型的柔顺性弹跳研究

基于弹簧负载倒立摆的足式机器人单腿等效模型是移动机器人领域重要的步态分析模型. 液压足式机器人由于其超强的负载能力以及高动态性能而越来越受到重视. 液压驱动的弹簧负载倒立摆模型作为液压足式机器人关节型机械腿的单腿等效模型,对于液压足式机器人的步态研究具有重要的意义. 本文考虑液压驱动的弹簧负载倒立摆单腿等效模型的单自由度弹跳问题,提出了一种基于主动柔顺的弹跳控制方法,依次对单腿等效模型着地相下降阶段和着地相上升阶段进行独立控制,仿真分析了相关系统参数对弹跳性能的影响,实际弹跳实验表明本文提出的方法能够减小着地冲击力,同时能够对弹跳高度进行有效控制.      

仿人机器人路径规划研究

针舛仿人机器人机械连杆控制结构的动力学、运动学等特点,建立了25自由度仿人机器人家谱树彤结构,提供了连杆数据列表,分析了步态规划约束、步行倒立摆、奇异位姿控制、落地步态方向控制等特性,构建了行走步态模型,并采用链接图法对环境空间建模,引入种群规模自调整遗传算法实现路径规划。潋仿人机器人NAO为实验平台,采用链接图法进行全局建模,实验表明,改进的遗传算法在仿人机器人路径规划中具有更快的收敛速度与更好的适应性。     

基于摆腿回缩的4足机器人运动优化研究

为了提高4足机器人的运动性能，对其运动过程中的摆腿回缩现象进行了研究.首先基于弹簧负载倒立摆模型完成了机器人的建模，分析了不同摆腿回缩率对机器人能量损失、摩擦、冲击等性能指标的影响；然后利用统一目标法，推导了多性能指标下的综合最优摆腿回缩率，并基于最优摆腿回缩率为研究对象规划出了一条合适的贝塞尔轨迹.仿真结果表明，摆腿回缩率的优化对机器人的能量损失、摩擦和冲击等性能具有较大的提升作用.      

基于动态查询表的模糊控制策略及其应用

研究基于动态查询表的模糊控制策略及其在转臂式倒立摆中的应用.采用一种新的倒立摆系统的控制方法,将传感器检测的倒立摆的两个角度信息传送到控制器,控制器利用该信息的模糊化量按基于动态查询表的模糊控制策略进行实时计算,由得出的控制量控制力矩电机驱使摆杆运动,从而使摆臂处于动态的直立状态.采用C++语言实现了对倒立摆的控制.实验结果表明,这种控制方式能够提高系统的控制精度.     

液压足式机器人单腿变刚度控制弹跳研究

液压足式机器人由于其负载能力强,动态性能优越得到广泛的关注。针对液压足式机器人能量调节及其单腿弹跳运动控制问题,将液压足式机器人单腿等效为弹簧负载倒立摆（SLIP）模型,并提出了一种主动变刚度的控制策略,可以使液压足式机器人单腿在着地时刻进行能量调整,并使其达到期望的弹跳高度。实验结果表明,本文提出的控制方法可以实现液压足式机器人单腿稳定弹跳,并有效控制弹跳高度。      

环形单级倒立摆起摆控制研究

针对倒立摆的起摆控制，建立了环形单级倒立摆基于拉格朗日方程的运动方程，在此基础上提出了能量控制的概念，并将能量补偿控制应用在环形单级倒立摆系统上．仿真和实际控制结果表明了所提出方法的有效性和可行性．