带躯干变刚度双足机器人的周期行走控制

研究了带躯干双足机器人平面稳定行走控制问题。改进传统的弹簧-质点模型,得到带躯干的双足机器人模型,通过控制髋关节施加力矩和改变弹簧腿的刚度,使得系统收敛到期望步态。针对系统模型的非线性和强耦合特征,采用反馈线性化方法将系统的动力学模型转化成线性系统,采用PD控制和P控制对机器人的躯干倾角和髋关节轨迹进行整体控制。在理论分析的基础上,对控制方法进行了数值仿真研究。仿真结果表明:该文采用的反馈线性化和变刚度控制方法可以实现带躯干双足机器人的稳定行走;与基于时间轨迹的控制方法相比,该文基于空间轨迹的控制器对各种外力干扰具有良好的抵抗能力;控制器对躯干的倾角变化具有适应性;当模型不确定时控制器表现出优异的鲁棒性。     

Implementation of modified chaotic invasive weed optimization algorithm for optimizing the PID controller of the biped robot

The present research work involves the implementation of Modified Chaotic Invasive Weed Optimization (MCIWO) algorithm for optimizing the gains of torque based proportional integral and derivative (PID) controller used to control the motors of the biped robot while walking on flat surface. While designing the controller, the dynamics of the biped robot has been derived using the well-known Lagrange-Euler (L-E) formulation. Subsequently, manual tuning procedure is employed to find the ranges of the gains of PID controller used in the developed algorithm. Once it is optimized, the effectiveness of the proposed algorithm is then compared with the Differential Evolution (DE) algorithm, in terms of variation of error, torque required, zero moment point (ZMP) and dynamic balance margin (DBM) of the biped robot. It has been observed that the MCIWO algorithm tuned PID controller is found to perform better than DE tuned controller. Further, the optimal gait obtained through the developed algorithm is validated by executing it on the real robot. It has been observed that the robot has successfully negotiated the flat terrain with the gaits obtained by the optimal PID controller.     

CORDIC-based FPGA hardware design method for biped walking gait

In this paper, a simple oscillator-based biped walking method is described and a CORDIC-based FPGA hardware design method is proposed to effectively generate a walking gait in a biped robot. Based on the simple oscillator-based model, some equations represented by sinusoidal functions are proposed to describe a biped walking as a complete walking process with three modes (starting mode, gait cycle mode, and ending mode) and six phases. In these six phases, these oscillation parameters can be represented by the swing length, the step length, and the lifting height of the biped robot. Then an FPGA hardware structure based on the CORDIC operator named circular rotation is proposed and implemented on an FPGA chip. Finally, some comparison of the proposed CORDIC-based FPGA hardware method and the software method are presented. We can see that the proposed hardware method significantly reduces the processing time to generate gait trajectories of a biped robot.     

伸缩因子优化机械臂轨迹跟踪控制的误差分析

提出了一种通过伸缩因子在线调节论域来优化机械臂轨迹跟踪控制的变论域模糊控制方法。首先设计了一种与关节角度偏差和偏差变化率动态加权相关的比例-指数混合型伸缩因子;然后,运用时间最优轨迹规划算法获取机械臂笛卡尔空间的期望关节轨迹;最后,基于所设计的变论域模糊控制器实现了一种三关节机械臂轨迹跟踪控制仿真,并分析了轨迹跟踪误差。仿真结果表明: 所设计的基于比例-指数混合型伸缩因子的变论域模糊控制器应用于机械臂轨迹跟踪的控制效果良好,具有响应速度快、无超调、稳态误差小的优点。     

转子-轴承系统混沌运动的神经网络反馈控制方法

用神经网络技术对刚性Jeffcott转子-轴承系统进行混沌滞延反馈控制研究。研究结果表明,当转子-轴承系统进入混沌状态后,引入时间滞延反馈控制信号,可以消除转子-轴承系统的混沌振动,使嵌入在混沌吸引子中的不稳定周期轨道回到稳定周期轨道上。采用间接误差计算的BP神经网络学习方法和自适应学习率BP算法结合而形成的改进型BP神经网络方法,可以快速搜寻到次优化的滞延反馈控制强度,从而即时有效地消除转子-轴承系统的混沌振动。一旦混沌振动回归稳态周期振动,则反馈控制信号自动消失。该方法为控制转子-轴承系统的振动状态提供了理论依据,特别是对工程实际转子系统有实用价值。     

Stable walking in a biped robot with force-feedback-induced center-of-mass regulation

We report on a novel ZMP feedback control strategy which regulates the center of mass trajectory of a robot based on the measured zero-moment point (ZMP). Based on the trajectory generated by preview control and the linear inverted pendulum model, the controller has an extra model-based control input which is driven by the center-of-mass (CoM) acceleration, which provides sensitive response to disturbance. Thus, the robot motion is balanced between the long-term nominal CoM/ZMP trajectory tracking and the short-term trajectory modification for disturbance rejection. In addition, the controller has two layers of adjustment strategy. When the disturbance is small, the robot is regulated by merely adjusting its CoM trajectory. In contrast, when the disturbance is large, the foot position of the robot is simultaneously changed to provide a more effective response with characteristics of larger intrinsic stability. The performance of the control strategy is also experimentally evaluated using a child-size biped robot.     

Human Gait Acquisition and Characterization

This paper analyzes human motion, more specifically the human gait in the sagittal plane. A video camera is used to acquire images of a walking person, fitted with a set of white light-emitting diodes (LEDs). The acquired trajectories of the light points are then used to specify joint trajectories in a biped robot. To analyze the stability of the human gait, a system was also developed to acquire the center of pressure (CoP). This system uses eight force sensors, four under each foot. The influence of the human torso angle on the CoP position during walking was confirmed. Some experiments were carried out on a biped robot, and the results show that the acquired human gait can be used in a biped robot, after scale conversion.      

髋关节含库伦摩擦被动行走器动力学建模与仿真研究

被动动力行走是当今双足步行机器人研究的重点之一,学者对被动行走器髋关节的摩擦对其步态影响还存在分歧。该文对髋关节含库伦摩擦的直腿被动动力行走器的建模和仿真,以及摩擦对行走器步态的影响进行了研究。首先推导了髋关节含库伦摩擦的被动行走器的动力学方程,该动力学方程为非线性非光滑的隐式常微分方程组;然后给出了一种基于试算法求解该动力学方程的数值计算方法;最后通过数值仿真分析了髋关节的摩擦对被动行走器步态的影响。研究成果为以后被动动力行走研究提供了一个更接近实际的模型,为数值仿真分析其动力学特性提供了一种工具。     

执行器受限空间机器人的模糊神经网络控制

空间机器人关节执行器输出力矩幅值及幅值变化率受限的情况,是其在太空应用中不可避免要面临的实际问题。为此该文讨论了关节执行器输出力矩幅值及幅值率受限情况下参数未知空间机器人系统协调运动的动力学控制问题。依据系统动量守恒关系和拉格朗日第二类方程,推导了漂浮基空间机器人系统的动力学方程。以此为基础,针对关节执行器输出力矩幅值及幅值率受限的情况,设计了一种自适应模糊神经网络控制器,以使空间机器人系统的本体姿态和机械臂关节铰协调地跟踪各自在关节空间的期望运动轨迹。该控制方案由自适应模糊神经网络控制器及抗饱和参数自适应律构成。首先利用有限差分法将幅值率受限条件转化为幅值受限条件,并与该文预设的力矩受限条件比较以确定每个采样时刻的力矩动态受限范围;然后再通过设计一个抗饱和参数自适应律来确保执行器的输出力矩在动态受限范围内。基于Lyapunov稳定性理论证明了该控制器可确保控制系统是渐近稳定的。仿真对比实验证明了该控制方案的有效性。     

用于功能性电刺激精密控制的BP神经网络整定PID算法

为解决功能性电刺激（FES）的电流强度精密控制问题,使电刺激作用效果能准确完成预定的功能动作,利用3层误差后向传递（BP）人工神经网络来整定传统的比例微积分（PID）控制器参数.根据下肢膝关节运动角度准确、稳定、实时地反馈控制FES系统刺激电流强度,并通过PID整体控制过程中偏差的均方根（RMS）值及实际运动轨道与预期运动轨道的偏差值评估其控制效果.实验结果表明：与传统的Ziegler-Nichols整定PID算法相比,新方法控制下的FES系统刺激电流强度偏差可以维持在相对更低的范围内,使膝关节运动轨迹与预设目标更好地吻合,从而保证更为稳定的康复训练效果.     

步态分析研究综述

目的 梳理步态分析的发展脉络,介绍步态分析中常用的实验和仿真方法,了解步态分析的主要应用领域,预测步态分析未来的发展方向。方法 收集步态分析领域的国内外主要文献,梳理该领域的主要研究内容、研究方法、研究现状和主要应用领域。结果 步态分析的主要研究内容是对运动学、动力学参数及其变化规律的定量研究,多数学者将研究集中在临床诊断与康复评价、穿戴式机器人及康复辅具研发与竞技体育科学训练方式探索上;步态分析的研究方法包括实验研究和仿真分析法;步态分析的研究成果可以为医疗领域中相关疾病的临床诊断、疗效评估和康复训练提供指导意见,为工程领域中双足机器人、助行器及康复辅具、人工关节的设计开发提供数据支撑。结论 未来步态分析手段将更精准、应用领域将更广泛,步态分析的应用也将扩展到更多领域,工业设计也将持续引入步态分析的方法与成果,为用户带来更好的产品和更舒适的体验。     

欠驱动搬运机器人轨迹跟踪控制

目的为了解决欠驱动搬运机器人的中心和质心不重合的轨迹跟踪问题。方法建立非完整性约束的欠驱动机器人的运动学和动力学的模型,基于反步法控制策略生成新的虚拟反馈量,设计跟踪控制器,同时,利用自适应技术对具有不确定跟踪控制器的参数进行校正,通过Lyapunov理论验证控制器的稳定性。结果仿真实验结果表明,欠驱动搬运机器人的实际轨迹可以快速地跟踪期望轨迹,验证了基于反步法设计的跟踪控制器的可行性和有效性。结论设计的控制器能够使搬运移动机器人达到良好的轨迹跟踪效果,并且保证了控制器的自适应性。     

下肢外骨骼矫形器的动力学建模与运动控制研究

对用于步行训练的下肢外骨骼矫形器的动力学与运动控制进行了研究.首先利用拉格朗日法建立了下肢外骨骼矫形器在跑步机上双足步行的动力学模型;在此基础上,设计了实现下肢外骨骼矫形器的轨迹跟踪控制的计算力矩加比例微分反馈控制系统,并采用Lyapunov方法,分析了控制系统在建模存在误差情况下的稳定性和收敛性;最后,在Adams-Matlab虚拟样机协同仿真平台上进行了下肢外骨骼矫形器的步行仿真实验,结果表明该控制方法对下肢外骨骼矫形器的轨迹跟踪控制是有效的.     

基于柔性补偿的带柔性铰空间机器人鲁棒控制

研究了载体位姿均不受控制的漂浮基带柔性铰空间机器人工作空间轨迹跟踪的鲁棒控制问题。利用系统动量、动量矩守恒关系及拉格朗日方法,导出了系统的动力学方程。考虑到空间机器人各关节铰往往具有较强的柔性,引入了一种关节柔性补偿控制器,以较好地补偿关节柔性对系统控制精度所带来的影响。之后结合奇异摄动技术,针对系统惯性参数存在不确定的复杂情况,提出了一种空间机器人工作空间期望运动轨迹跟踪的鲁棒控制方案。通过对一个平面带柔性铰空间机器人系统的数值仿真运算,证实了上述方法的有效性。     

Control of chaos in nonlinear systems with time-periodic coefficients

In this study, some techniques for the control of chaotic nonlinear systems with periodic coefficients are presented. First, chaos is eliminated from a given range of the system parameters by driving the system to a desired periodic orbit or to a fixed point using a full-state feedback. One has to deal with the same mathematical problem in the event when an autonomous system exhibiting chaos is desired to be driven to a periodic orbit. This is achieved by employing either a linear or a nonlinear control technique. In the linear method, a linear full-state feedback controller is designed by symbolic computation. The nonlinear technique is based on the idea of feedback linearization. A set of coordinate transformation is introduced, which leads to an equivalent linear system that can be controlled by known methods. Our second idea is to delay the onset of chaos beyond a given parameter range by a purely nonlinear control strategy that employs local bifurcation analysis of time-periodic systems. In this method, nonlinear properties of post-bifurcation dynamics, such as stability or rate of growth of a limit set, are modified by a nonlinear state feedback control. The control strategies are illustrated through examples. All methods are general in the sense that they can be applied to systems with no restrictions on the size of the periodic terms.     

柔性关节空间机器人基于神经网络的自适应反演控制

讨论了载体位姿无控情况下,漂浮基柔性关节空间机器人的关节运动控制器设计问题。利用系统动量、动量矩守恒关系及拉格朗日法,建立了空间机器人的动力学模型。为实现系统关节运动控制目标,借助于神经网络函数逼近技术,提出了一种柔性关节空间机器人的自适应反演控制方案。所提控制方案无需预知系统各惯性参数的真实信息,且可避免对载体位置相关量进行实时地测量与反馈,因此较适于实际应用。数值仿真结果表明:上述控制方案可使系统各柔性关节的振动较小,并能够有效地控制空间机器人完成所期望的关节运动。     

约束机器人的自适应控制

利用微分几何中的等距嵌入理论,本义给出约束机器人的一种新动力学方程及对应的自适应控制算法。这种控制算法避免了回归矩阵的求取,因而适时性较强。在假设条件PE满足的情况下,此算法不仅保证机器人的关节轨迹误差渐近趋于零,且保证约束力误差渐近趋于零。     

基于神经网络反馈控制的混沌运动的仿真研究

摘要：本文应用神经网络反馈控制策略,对混沌系统进行控制研究。首先利用神经网络能够高精度逼近非线性系统的特点,通过系统辨识建立要研究的混沌系统的神经网络模型,然后控制器应用此系统模型对混沌运动进行反馈线性化控制,将混沌吸引子中的不稳定周期轨道镇定到不动点,或诱导到各个周期轨道。对Lorenz混沌系统的仿真结果表明,神经网络反馈控制混沌的方法具有有效性。     

齿轮-轴承系统非线性混沌控制参数摄动与轨道偏差分析

针对齿轮-轴承系统混沌响应减振控制问题,建立了含多间隙的系统非线性振动模型,模型中考虑了齿侧间隙、轴承径向间隙等非线性激励因素。通过系统状态模型与变分转换求解了Jacobi矩阵与敏感度矢量,结合微分流形理论和OGY(Ott-Grebogi-Yorke)控制法对混沌吸引子高周期轨道控制不稳定维数变异情形改进控制条件;采用Newton-Raphson数值法搜寻到混沌吸引子内部镶嵌的P8和P10等不稳定周期轨道不动点,发现二者Jacobi矩阵特征值谱中均存在模为1的临界复共轭特征根,目标周期轨道表现非双曲性。以轴承预载荷为名义控制参数,对P1、P2、P4、P8和P10等周期的多阶段控制表明状态迁移点附近存在短暂混沌瞬态振荡,高周期轨道控制精度下降、轨道偏差增高,控制稳定后参数摄动按受控周期轨道状态规律演化。     

基于B样条曲线的两足机器人仿生越障步行模式实现方法

两足机器人在崎岖不平的地面上行走时,需要根据地形特征产生相应的越障步行运动。从仿生学角度入手,提出了利用B样条曲线规划越障步态的参数化设计新方法。该方法引入了起步角和落步角的新概念,构造3段三次均匀B样条曲线,建立了机器人仿生越障运动模型,并进行了平稳越障运动特性的规划。基于时空运动特性的仿真结果表明,通过设计参数的合理选取可以获得运动性能良好的仿生越障步行模式。