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.     

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.     

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。     

倒立摆的移动控制

构造了带自由摆的倒立摆,利用现代控制论的方法,使倒立摆在保持直立的状态下能够向任意位置移动,从而为两足步行机器人的步行研究提供借鉴。     

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。     

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...     

一种仿人机器人斜坡运动步态规划方法

以SCUT-Ⅰ仿人机器人步态运动为对象,提出了由斜坡运动步长、步行周期等参数控制的斜坡运动模式,并基于倒立摆模型对斜坡运动过程中仿人机器人的髋关节和摆动腿踝关节的轨迹进行规划,从而得到斜坡运动的轨迹;最后,根据SCUT-Ⅰ仿人机器人模型参数,在Matlab 6.5中建立机器人的模型,对机器人斜坡运动进行仿真实验,验证了该规划方法的有效性及稳定性.     

基于差分进化算法的旋转倒立摆线性自抗扰控制

为了提高旋转倒立摆系统的稳定控制性能,结合自抗扰控制器(ADRC)估计扰动并进行补偿的特点,提出一种带宽参数化的线性自抗扰控制方法(LADRC)。在倒立摆数学模型的基础上,采用线性扩张状态观测器(LESO)估计垂直摆杆角度,并以两个比例-微分控制器(PD)分别设计水平连杆和垂直摆杆的控制率。为了克服自抗扰控制器参数难以整定的问题,结合参数自适应差分进化算法和带宽概念进行控制器参数的寻优。硬件在环仿真结果表明,相比于PD控制器和线性二次型最优控制器(LQR),所整定的线性自抗扰控制器作用的倒立摆系统具有更好的响应和抗扰动能力。     

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.     

基于粒子群算法的变论域模糊控制在二级倒立摆中的研究

为了实现二级倒立摆系统的快速稳定控制,设计了一款基于粒子群算法的变论域模糊控制器。通过对二级倒立摆系统结构和参数的分析,建立了二级倒立摆的数学模型,再利用粒子群算法优化了变论域模糊控制器的参数,改进了控制器的性能,最后通过仿真证明该算法切实可行。     

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。     

Reference Trajectory Generation for 3-Dimensional Walking of a Humanoid Robot

Humanoid walking planning is a complicated task because of the high number of degrees of freedom (DOFs) and the variable mechanical structure during walking. In this paper, a planning method for 3-dimensional (3-D) walking movements was developed based on a model of a typical humanoid robot with 12 DOFs on the lower body. The planning process includes trajectory generation for the hip, ankle, and knee joints in the Cartesian space. The balance of the robot was ensured by adjusting the hip motion. The angles for each DOF were obtained from 3-D kinematics calculation. The calculation gave reference trajectories of all the DOFs on the humanoid robot which were used to control the real robot. The simulation results show that the method is effective.     

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.     

基于压应力中心的仿人机器人离散轨迹运动控制

针对仿人机器人运动姿态和行为的离散轨迹规划中所存在的机器人稳定性问题,提出了基于压应力中心反馈的控制方法.该方法以17自由度的仿人机器人MechG作为样机,根据动态平衡状态下机器人的压应力中心(Center of Pressure,COP)和零力矩点(Zero Moment Point,ZMP)重合的特性,通过检测COP反馈信息实时调整仿人机器人的各关节运动速度,以此规避机器人的不稳定轨迹点.通过机器人MechG的实验,验证了所提出的控制方法是可行的.     

仿人智能算法在足球机器人路径规划中的应用

足球机器人比赛是一个动态时变非线性的环境,各运动对象难以建立精确的数学模型,仿人智能算法以人的思维方式、行为和直觉推理为基础,在足球机器人路径规划过程中避开了求解繁琐的对象模型时遇到的问题,显示出了其独特的优势。文中讲述了仿人智能算法在足球机器人路径规划中的应用方法,并通过实例仿真表明了算法的可行性和有效性。