两足步行机器人动态步行规划及仿真

根据双足步行机器人动态步行过程中必须满足的动态关系式，提出了动步态规划的两步规划法，从而既满足了机器人步行过程中的基本要求，又保证了系统能够实现动态协调运动.在此基础上，对无冲击步行机器人动态步行过程进行了规划和仿真.结果表明，两步规划法满足了动态步行的要求.     

全方位双三足步行机器人（Ⅲ）──步行模式规划

根据全方位双三足步行机器人ＤＴＷＭ的步行移动原理，建立ＤＴＷＭ车体变形运动模型，提出两种步行模式的规划方法──规划Ⅰ、规划Ⅱ。重点分析规划Ⅱ，它将连续步行过程分为：步距增大阶段、恒定步行阶段和目标逼近阶段，在综合考虑ＤＴＷＭ初态，步行指令，步行精度要求的基础上，以减少支撑更换次数为目标进行规划，并给出详细的规划原则和步骤。     

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。     

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。     

基于Petri网模型控制的步行机器人的自由步态

为解决步行机器人在复杂环境下的运动问题 ,根据步行运动的特点 ,提出了单腿运动的 Petri网控制模型 ,又以5足步行机为例 ,建立了与其腿数相对应的多腿协调控制模型 ,并制定了相应的控制策略。在此基础上 ,重新提出了有关步行机器人自由步态的有关概念及其运动规划算法 ,定义了保持静稳定行走状态的运动条件和判断方法。最后对 5足步行机在平面不连续落足区内的跨沟运动进行了仿真。仿真结果表明 ,提出的运动控制模型和自由步态能够自动适应运动环境 ,实现离散地形下的步行运动     

全方位双三足步行机器人（Ⅰ）──步行原理、机构及控制系统

在分析传统多关节腿式机器人动作协调问题的基础上，重点介绍全方位双三足步行机器人ＤＴＷＭ的设计，包括新型步行原理、步行机构及控制系统。ＤＴＷＭ依靠车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；在控制系统中基本步行指令集的设计和应用，使得步行运动控制方便可靠。因此，ＤＴＷＭ的性能特点显示出它具有良好的应用前景。     

自然地形下六足步行机器人基于落足点的位姿调整策略

以搭载双目视觉系统的六足步行机器人HITCR-II为研究对象,根据选取的落足点,设计了机器人兼顾运动效率和稳定性的位姿调整策略。通过足端轨迹规划和机器人逆运动学算法求得各个关节的运动轨迹,在Adams中对机器人在自然地形中行走过程进行了运动学仿真实验。实验结果表明,使用该位姿调整策略,能够使六足步行机器人HITCR-II实现在自然地形下的高效稳定地运动。     

步行训练机器人虚拟样机协同仿真方法研究

研究SolidWorks、ADAMS和MATLAB协同仿真方法,建立步行训练机器人虚拟样机三维实验平台,实现对步行训练的动态特性和控制系统的仿真验证,其结果证明虚拟样机协同仿真的方法确切有效地分析步行训练机器人运动特性,为研发步行机器人的物理样机提供主要参考.     

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.     

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.     

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.     

载人步行椅机器人的自由度和腿机构上平台的布置方式分析

针对现存步行椅机器人功能单一、承载能力低、无法在复杂环境中工作等问题,提出了一种新型的载人并联腿步行椅机器人。这种机器人既可作为四足步行机器人,也可作为两足步行机器人使用。考虑步行机器人合并和转化的可实现性,分别选用6-UPS并联机构和(2-UPS+UP)S混联机构作为两足和四足时的腿机构。结合螺旋理论和自由度公式,求解了步行椅在不同运动方式下腿机构和机体机构的自由度,证明了所选腿机构满足步行椅的设计和行走要求。应用两足步行时腿机构的工作空间,对腿机构上平台在座椅上的对称布置方式进行了定量和定性分析,选出最优布置方式。通过对载人步行椅机器人自由度和腿机构上平台布置方式的分析,为步行椅机器人运动学、动力学研究奠定理论基础。     

四足机器人步行控制算法的研究

静态步行控制算法是利用稳定裕量(S-Margin)判别法,对采用缩放式腿部结构的四足机器人进行步行控制,保证了全过程的稳定性,并通过腿部姿态的改变自动补偿凹凸地面的影响。最后,通过实验证明了上述算法及所研究的软件的可靠性和实用性。     

用多肢体化实现步行机器人的自位机能

实现自位功能是改良非结构环境下步行机器人运行性能和提高其自主行走能力的共性问题，本人多肢体化的角度对步行机器人的自位问题进行了探讨，阐述了具有自位能力的步行机器人的最少机身杆件数和机身杆件间的合理自由度配置方案，分析了机身杆件与腿机构协同工作时的自位行为过程，提出了一处具有自位机能的三肢体六足步行机器人模型。     

一种步行机器人的机械机构设计研究

文章以一种步行机器人机械机构的设计研究为背景,对步行机器人的机构设计问题进行了探讨分析。该步行机器人由单相电机进行驱动,采用齿轮传达机构和步行机构使其实现稳定的静态步行。通过对该机器人的仿真研究,结果表明该步行机器人能够实现设计时所期望的运动轨迹。     

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.     

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。     

四足步行机器人动力学模型及脚力分配的研究

推导了四足步行机器人的动力学模型,在此基础上利用平方规划方法研究开发四足步行机器人脚力分配的新算法．这种方法既考虑电机模型,分析了四足步行机器人的关节驱动约束条件,又结合摩擦等约束分析及转换,建立了机器人多约束方程,利用平方规划提高解的质量,并缩减解的规模．最后通过实例验证了该算法的优越性。     

模糊神经网络在四足步行机器人控制中的应用

将神经网络和模糊控制理论应用于四足步行机器人的控制中，并在实验基础上选取样本，设计了针对四足步行机器人的模糊神经网络控制系统．     

两足步行机器人计算机控制系统设计方法的研究

以ＰＩＤ控制为基础，提出了一种适应于两足步行机器人计算机控制系统的设计方法，并对一些相关问题进行了讨论．本文提出的这种设计方法已被成功地应用于ＮＡＩＷＲ－１两足步行机器人．实践证明，它对控制两足步行机器人的稳定行走是有效和可行的．