基于ZMP的双足机器人稳定性分析

引入双足机器人研究中一个重要物理量--零力矩点ZMP(Zero Moment Point),研究其计算和测量方法,利用其分析双足机器人在单腿和双腿支撑时的作用范围,最后在二维和三维平面内对机器人的ZMP计算进行探讨,为稳定步态的设计做了理论铺垫.     

双足机器人稳定性控制的定性映射描述

双足步行机器人的自由度大,具有高度的灵活性以适应环境,这就给稳定性的研究与实现提出了很高的要求。当前,双足机器人的步频加快、步幅增大以及奔跑功能的实现急待理论突破的指导。运用定性映射数学表达,尝试对双足机器人进行更有效地实时控制以实现动态稳定,设计了一个实时调整动态参数的稳定性控制系统,以实现非线性逼近双足机器人期望零力矩点ZMP(zeromomentpoint)轨迹,从而保证了步态的可靠性和系统的抗干扰能力。相比其他的控制方法,此方法更简单、精确,也有利于编程的实现。     

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.     

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。     

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。     

神经网络在双足机器人稳定性研究中的应用

设计了一个感知器神经网络,并利用安装在机器人双脚底的力传感器,测得其重心的位置,通过训练感知器网络来感知重心的偏移程度,使执行机构产生相应的动作,以达到双足机器人稳定性控制的目的。仿真结果表明,该方法结构简单,易于实现。     

基于Matlab的双足机器人单腿运动学仿真研究

摘要：双足机器人有良好的地面适应能力,它可以通过改变腿部结构来达到跨越不同的障碍物的,具有广阔的应用前景。针对双足机器人结构复杂,运动控制困难的特点,研究了其单腿的运动学模型并利用Matlab中的Simulink和 SimMechanics工具箱建立了单腿的可参数化的仿真模型,对腿部的运动情况和控制输入输出进行仿真,仿真结果表明腿部的结构参数能够实现预定的运动,为双足机器人腿部参数的优化和样机的研制提供了理论依据。     

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。     

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。     

基于地面反力最优规划的双足机器人姿态控制

提出了一种基于地面反力最优规划的双足步行机器人上体姿态控制算法,以实现上体轨迹准确跟踪及为分级递阶控制结构中的地面反力／位混合控制提供参考输入。由于上体只安装了加速度器并未安装陀螺仪,文中采用线性观测器来重构沿偏转轴和俯仰轴的偏转速度,利用无源性理论控制器－观测器设计了保持上体姿态跟踪特性及系统为最终有界和局部指数稳定有界的地面反力期望值。     

双足机器人的滑模控制

作者利用牛顿 欧拉法建立了12自由度双足机器人的动力学模型,并建立了双足机器人的滑模控制模型·采用比较简单的李亚普诺夫函数对滑模控制的稳定性进行了分析,并利用滑模控制方法对双足机器人的12个关节自由度进行了加速度补偿控制·通过在各关节自由度上加入给定范围的随机误差来代替双足机器人结构参数、转动惯量及摩擦力等因素对各关节自由度运动所造成的误差·仿真实验结果显示双足机器人的各关节自由度的角位移和角速度的误差都比较小,达到了预期的控制效果·仿真实验结果也证实滑模控制方法能够用于12自由度双足机器人的轨迹跟踪控制·     

基于虚拟支点倒立摆模型的双足机器人质心轨迹规划

针对传统的双足机器人在摆动相机械能起伏较大,其能耗远高于人类的步行模式的问题,提出了一种基于虚拟支点倒立摆被动特性的双足机器人步态规划方法,在保证摆动阶段机械能近似守恒的前提下,同时保证压力中心点能够从脚跟移动到前脚掌,与人类步行的地面反力特性接近;为解决倒立摆微分方程没有初等解的问题,提出用线性倒立摆方程估算摆动角度.数值仿真结果表明,该方法在与人接近的步行参数下获得的运动模式其效率远高于传统方法.     

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.     

ZMP-based Gait Optimization of the Biped Robot

The gait of the biped robot is described using six parameters such as stature, velocity, length of the step, etc. The algorithm of the Newton-Euler is actualized by object-oriented idea, and then the zero moment point (ZMP) of the dynamically walking biped is calculated. Finally, the gait of biped is optimized using gene algorithm, and the optimized result prove the correctness of the algorithm.     

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．     

行走机器人控制策略与开闭环学习控制

主从式双腿协调控制用于异构双腿行走机器人可减少规划量,控制的关键是步态轨迹跟踪.仿生膝关节使机器人步态更加仿人;但仿生腿模型复杂,跟随人工腿步态控制困难.P型开闭环迭代学习控制结合开环和闭环学习控制优点,不依赖于模型,适用于复杂机器人轨迹跟踪控制.从开闭环结合角度,证明了算法收敛性.算法在虚拟样机上的仿真表明算法有效、鲁棒性好且收敛速度优于单独开或闭环学习控制.