智能型双足步行机器人

1986年,哈尔滨工业大学开始研究智能型仿人二足步行技术。仿人型二足步行技术是一项综合性技术,涉及的学科领域非常广泛。它将机构学、动力学、控制理论和计算机技术集合为一体,其科研成果具有较高的学术价值。机构学方面,从仿人型步行功能出发,研制一台具有10     

双足机器人稳定行走步行模式的研究

研究了一种基于零力矩点(ZMP)预观控制系统的双足机器人稳定行走步行模式生成方法.通过对双足机器人行走过程中行走参数及ZMP轨迹进行规划,计算出机器人行走过程中的质心轨迹.由运动学模型求解出其行走过程中步行姿态,预观控制器利用未来目标ZMP参考值和双足机器人状态计算控制输入,对机器人进行稳定行走控制.最后采用ADAMS和Matlab/Simulink联合仿真技术对离线步行模式进行仿真验证,仿真结果表明双足机器人虚拟样机可实现稳定行走效果.     

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.     

双足步行机器人模型解耦及控制

本文在双足机器人作平稳步行的假设下，建立了解耦的上身躯和两腿的模型，并基于奇异摄动理论在直角坐标系下给出了平稳步行的控制方法，同时在证明摄动方程稳定的前提下，建立了非线性控制器，解决了快速性和无超调之间的矛盾。     

双足步行机器人控制电路设计与实现

提出和实现了一种具有语音控制和无线下载功能的双足步行教育机器人的控制电路。系统采用双单片机处理系统,其中包括步行控制电路、红外避障电路、超声波测距电路、语音发音识别电路和电脑无线通讯电路。基于此控制电路的双足步行机器人,具有很好的学习扩展性和新颖性。     

基于中心压力判据的双足步行机器人稳定性研究

本文首先对中心压力判据进行了研究,然后根据双足步行机器人实验平台的实际情况,经过简化,得到了一种双足步行机器人离线动作稳定性的判别方法,并进行了基于位姿矩阵的数学建模。同时通过在机器人脚底加入力传感器的方法,设计了一种简化的在线稳定性判别方法,并将以上两种判稳性检测方法应用到了实际机器人的控制当中。     

双足步行教育机器人控制电路设计与实现

提出和实现了一种具有语音控制和无线下载功能的双足步行教育机器人的控制电路。本系统采用双单片机处理系统,其中包括步行控制电路、红外避障电路、超声波测距电路、语音发音识别电路、和电脑无线通讯电路。基于此控制电路的双足步行机器人,具有很好的学习扩展性和新颖性。     

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.     

基于虚拟样机的双足机器人步行联合仿真

为了提高双足机器人设计的效率与可靠性,利用机械系统动力学仿真软件ADAMS建立双足机器人的机械动力学模型,利用Matlab建立控制系统,通过ADAMS与Matlab的接口模块,实现了基于ADAMS与Matlab联合步行双足机器人仿真平台的建立.结果表明,仿真得出机器人在平地行走过程中各关节的力矩变化情况,获得了最高转速、有效转速、最大转矩、有效转矩等机器人运动的关键参数,为双足机器人物理样机的电机和减速器选型提供了理论依据.     

双足步行机器人在线步态生成与偏航控制策略

针对双足步行机器人的偏航行走需求,提出一种步态生成与偏航行走控制策略,实现步态模式的在线生成与自主偏航行走。其步骤为:首先,基于零力矩点(ZMP)稳定判据,采用线性倒立摆模型和正-逆运动学循环求解算法,建立离线步态生成器;其次,采用预观控制理论,建立用于轨迹跟踪的预观控制器,实现双足步态的在线生成;然后,引入角度系数,运用矢量合成法,根据目标偏航角度,通过回放-纠正方法确定合适的固定系数;最后,采用MATLAB和Adams组成的联合仿真平台,验证方法的有效性。研究结果表明:该方法能利用离线生成的角度,有效减少质心侧向轨迹跟踪误差;通过矢量合成和回放纠正,选取合适的角度系数,实现无偏航步态的在线生成;不需要实时规划参考ZMP轨迹,在保证稳定的前提下,实现15°和30°偏航行走。     

双足机器人快速直线步行的一种步态规划

本文把双足步行机器人简化成五连杆平面模型,提出了用平稳步行和ZMP点的约束条件来解决冗余自由度问题的方法,在此基础上分析了上身躯参数对其初始摆动角和角速度的影响,最后用多项逼近的方法给出了动力学模型的近似解,实现了实时步态规划。     

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.     

考虑关节刚度机器人误差响应研究

用Kane方法建立了考虑关节处驱动电机与工作臂之间刚度和阻尼的3关节CP控制工业机器人关节误差响应方程。对不同关节运动规律配置时关节误差响应特性进行了研究,在此基础上提出了选择高速工业机器人关节运动规律的一般原则。     

基于3-D步行序列的双足机器人步态规划及实验研究

为了提高双足步行机器人对真实环境的适应能力,提出1种基于3-D步行序列的步态规划方法,模仿人类行走行为并考虑地面高度的变化。首先定义考虑足部踝关节旋转运动和机器人质心(COM)竖直高度变化的3-D步行序列。其次,在单足相阶段(SSP),基于运动最优控制(OC)理论和线性倒立摆模型(LIMP),求解零力矩点轨迹;采用5次多项式插值,生成双足相阶段(DSP)的零力矩点轨迹,并且实现质心竖直高度变化。基于足部的运动参数,使用分段连续3次Hermite插值得到足部运动轨迹。然后,通过牛顿-拉斐逊迭代法求解关节角度解。最后,基于NAO机器人样机进行平地和倾斜地面行走的动力学仿真和样机实验。研究结果表明:本文规划方法可行,且机器人行走平稳;在平面和斜坡2种地面工况的样机实验中,足底接触力的波动幅度比相应的仿真结果分别减少37.01%和59.94%,髋关节力矩波动幅度分别减少69.13%和62.75%。     

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.     

柔性穿戴式上肢康复机器人关节运动控制研究

针对传统康复机器人重量重、穿戴不便、运动柔顺性差等不足,基于轻量化、柔顺性、易穿戴和人体工学等设计原则,设计了一种柔性穿戴式上肢康复机器人.采用弹性布作为机器人基体,气动人工肌肉驱动的类拮抗式关节,实现了肘关节屈/伸及旋前/旋后运动.基于气动人工肌肉的力学特性模型,采用拉格朗日法建立了康复机器人的动力学模型.针对气动人...     

步行机器人定位系统特征粒子的优化

针对视觉机器人定位问题,提出一种改进的蒙特卡罗定位方法.在特征粒子的观测更新上,用机器人当前位置确定局部地图的范围,用局部地图的搜索方式来匹配不惟一地标,减弱了粒子分布的多值性;并在粒子的重采样过程中应用历史观测信息和运动信息产生新粒子点,使新粒子有效的概率加大,加快了结果的收敛速度.该方法应用于TJArk队四腿机器人上,在2008机器人世界杯足球赛上取得了令人满意的结果.     

柔性基和柔性关节空间机器人双重自适应控制

为实现参数未知柔性基和柔性关节空间机器人的刚性运动控制及柔性振动抑制,提出一种基于非确定性等价原理的双重自适应控制方案.结合拉格朗日法、动量守恒原理及奇异摄动法,导出基座姿态受控模式下的系统动力学方程及其在双时间尺度下的快、慢变子系统.利用一类新型低通滤波信号对系统回归矩阵进行修正,针对慢变子系统设计一种可多参数调节的非确定性等价自适应控制策略,以实现参数未知工况下基座姿态及关节的轨迹跟踪.针对具有不确定性快变子系统,设计一种可使快变子系统渐近稳定、抑制基座和关节柔性振动的自适应控制策略.仿真结果验证了所提双重自适应控制方案在系统刚、柔性运动控制上的有效性.     

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．