仿人机器人双足行走模型研究

针对仿人机器人双足行走的稳定性问题,引入零力矩点理论,根据稳定行走必须满足地面反作用力位于稳定区域内这个条件,推导出仿人机器人在行走过程中单双腿支撑期的稳定区域面积和稳定裕量。建立2种不同形状的仿人机器人双足模型,在足底和地面间创建一系列接触力,并通过机械系统动力学自动分析软件得到行走过程中足底各个点的受力曲线并进行受力分析,得出合理的双足形状。     

变长度弹性伸缩腿双足机器人半被动起步行走仿人控制

传统双足机器人行走使用轨迹跟踪控制,而人类行走大部分时间处于被动状态.针对半被动变长度弹性伸缩腿双足机器人从静止状态开始起步行走的问题,提出了一种起步行走仿人控制方法.首先,使用串联弹性驱动双足弹簧负载倒立摆(B-SLIP)模型;然后,利用拉格朗日方法建立行走动力学方程,并利用模型的自稳定性在双支撑阶段采用能量误差比例...     

伸缩腿双足机器人半被动行走控制研究

研究半被动伸缩腿双足机器人行走控制和周期解的全局稳定性问题.使用杆长可变的倒立摆机器人模型,以支撑腿的伸缩作为行走动力源,采用庞加莱映射方法分析了双足机器人行走的不动点及其稳定性.当脚与地面冲击时,假设两腿间的夹角保持为常数,设计了腿伸缩长度的支撑腿角度反馈控制率.证明了伸缩腿双足机器人行走过程不动点的全局稳定性.仿真结果表明,本文提出的腿伸缩长度反馈控制可以实现伸缩腿双足机器人在水平面上的稳定行走,并且周期步态对执行器干扰和支撑腿初始角速度干扰具有鲁棒性.     

仿人机器人斜坡行走的步态规划

为了解决双足机器人在复杂路面的行走问题,提出了一种具体的基于几何约束的机器人斜坡行走步态规划方法。通过对机器人行走的起步阶段,单脚支撑期中摆动腿对机器人身体稳定的影响,以及行走步态流程进行了详细的规划,以机器人Nao为研究对象,构建出了机器人的连杆模型,计算出机器人在前向和侧向运动中保证身体稳定的踝关节约束范围,分析了流程图中机器人各行走步态,并计算出各步态中关节角度变化,从而规划出了机器人Nao从起步到结束行走的过程。运用三次多项式插值的方法使得各关节运动平滑稳定,并根据规划中的各个步态运动利用MATIAB仿真,获得机器人在步行过程中X、Y、Z方向上的质心轨迹,并通过x、y方向的轨迹可以看出机器人行走过程重心稳定,从而证明此方法用于机器人斜坡行走的可行性。     

仿人机器人上楼梯行走稳定性研究

针对仿人机器人上楼梯行走稳定性问题,进行了步态规划、稳定区域和稳定裕量的计算、控制策略等关键技术的研究。通过仿真,得到稳定行走姿态变化情况及各关节参数,为研究实时控制提供了依据。     

仿人机器人上下楼梯稳定行走控制策略

提出了仿人机器人上下楼梯稳定行走控制策略.首先引入了虚拟零力矩点的概念,然后推导了上下楼梯稳定区域和稳定裕量的计算方法,如果ZMP点在稳定区域内,则采用基于ZMP在线调整控制方案,提高稳定性.如果FZMP点在稳定区域外,则采用基于FZMP调节控制策略,及时修正行走轨迹,使仿人机器人获得新的稳定区域,恢复稳定.仿真结果表明了该控制策略的正确可行.     

美仿人机器人乘坐飞机

去年12月15日,仿人机器人雅典娜从美国洛杉矶国际机场出发,坐飞机前往德国法兰克福。据悉,雅典娜是首个作为付费乘客乘坐飞机的机器人,在机场吸引了众多乘客的目光。雅典娜有头、有手、有脚,当天她身着白色T恤,脚蹬时髦的红色帆布鞋,嘴巴闪着蓝光,头部装有摄像头和传感器。她的手臂可以运动,但是目前腿部还无法移动和站立,只能坐着轮椅登机。     

仿人机器人的步态行走设计与实现

迈进高速发展的智能时代,医疗、工业等领域对智能化产品需求越来越高,仿人机器人即是现代科技快速发展的高度智能产物之一。仿人机器人的步态行走设计采用STM32F103RBT6单片机作为主控芯片,系统包含六个舵机、开源舵机控制器、电源电路等,可分别进行上位机在线和脱机调试,实现直立行走、转弯、翻滚动作,动作流畅、运行稳定。     

仿人机器人在复杂环境中的行走研究

在仿人机器人行走限定性的研究中,由于外界环境的复杂性,仿人机器人在行走过程中很容易失稳,导致不能稳定行走的问题.为了避免失稳摔倒,结合FZMP的在线调整策略,提出了通过调整直立姿态、调整落地角动量控制、落地减振控制和落地位置控制四种稳定行走控制方法,通过改变髋关节的高度来吸收由摆动腿提前着地而产生的垂直振动,给出了髋关节的高度补偿计算公式.使得机器人行走的整个过程,特别是在地面不平整以及摆动腿落地瞬间冲击力较大时也能保持良好的稳定性.通过ADAMS软件和虚拟仿真验证,改进方法能有效的实现机器人在复杂环境中的稳定行走.     

基于最优控制的仿人机器人行走振动抑制

针对仿人机器人行走过程中由腿部非刚性特性引起的振动,提出了一种基于最优控制的行走振动抑制方法．首先对振动进行建模,并将这一模型加入到原有机器人动力学模型中去．然后基于拓展的动力学模型,使用预观控制方法求取一条符合质心加速度约束的控制轨迹,作为求解最优控制问题的初始解．进而由此初始解出发,迭代求解此带约束的最优控制问题,利用得到的最优控制轨迹即能以前馈方式抑制行走过程中的振动．最后,使用预观控制方法和本文方法在仿人机器人“空”上进行行走对比实验．实验结果表明提出的方法显著减小了机器人行走过程中零力矩点（ZMP）的振荡和躯干的晃动．该方法对行走振动抑制的有效性得到了验证．     

双足机器人稳定行走的仿人预测控制研究

针对双足机器人的稳定行走,提出了一种新的仿人预测控制在线步行模式生成方法。把期望零力矩点（ZMP）分解成离线规划好的参考ZMP和实时变化的可变ZMP之和,通过预测控制和其逆系统共同作用对质心运动进行控制,从而生成具有自适应性的步行模式。但单一的预测控制系统对诸如矩形齿状扰动的可变ZMP的跟踪存在较大的误差,结合仿人智能控制对误差的强抑制能力,设计了与预测控制相结合的仿人预测控制系统。仿真实验验证对矩形齿状扰动的可变ZMP,仿人预测系统也能实现较好的跟踪。     

一种履带式行走机器人的仿人智能控制系统

本文介绍一种参加首届全国大学生机器人电视大赛的履带式行走机器人仿人智能控制系统。首先通过对机器人跟踪直线数学模型的建立，得出该系统是一个多输入多输出非线性系统，且变量间相互耦合，用传统控制方法难以解决。根据仿人智能控制的基本思想，建立了单片机控制硬件平台，提出了机器人跟踪直线、转弯、准确定位和路线规划的仿人智能控制算法。在此基础上编制了控制软件，通过调试，整定了控制参数，经过试验和参赛的考验，证明该系统简单、实用、可靠。     

仿人机器人相似性阶梯行走约束与优化控制

针对基于运动相似性的仿人机器人动作规划中固定运动捕获轨迹难以适应可变目标环境的问题,以仿人机器人上阶梯为例,提出了一种基于运动相似性的行走约束与优化控制方法.首先,为相似性阶梯运动轨迹划分子相关键姿势,施加运动学约束;其次,对运动的稳定性、方向、落脚缓冲等施加动力学约束;再次,结合粒子群优化与分层强化学习方法,提出粒子群分层强化矢量位置择优算法,用于对机器人阶梯运动轨迹进行优化.实验证明了方法的有效性.     

仿人足底肌电特征的机器人行走规划

模仿人类行走规律是规划双足机器人运动的基础.以往模仿人类步态主要通过视觉方法或惯性模块测量(Inertia measurement unit, IMU)方法捕捉人体特征点轨迹.这些方法不考虑零力矩点(Zero moment point, ZMP)的相似性.为解决该问题,本文提出了一种基于足底肌电信号(Electromyography, EMG)和惯性模块测量信号的混合运动规划方法.该方法通过测量足底肌电信号计算出足底压力中心的位置以及踝关节扭矩,结合惯性模块所测量的人体躯干和双足轨迹,来规划双足机器人的步态.首先,用肌电仪测量足底肌电信号,用惯性测量模块测量人体各肢体部分的姿态轨迹,经数据标定后作为仿人机器人的运动参考; 然后,通过预观控制输出稳定的步态.为确保仿人行走的效果,基于人体相似性对运动数据进行了步态优化.实验验证和分析表明, EMG信号超前ZMP约160ms,利用这个特性实现了对压力点位置的有效预测,提高了机器人在线模仿人类行走的稳定性.     

脉冲推力作用下半被动双足机器人的行走动力学分析

为了提高半被动双足机器人在水平地面上行走的稳定性,研究一种脉冲推力作用下半被动双足机器人的行走动力学行为.以最简单的特殊行走模型为动力学模型,采用支撑腿脚后跟脉冲推力作为双足机器人行走动力源.鉴于系统模型的高度非线性,将连续阶段的非线性微分方程线性化;利用角动量守恒和脉冲推力构造一个二维离散映射;采用离散映射的不动点及其特征值分析系统周期步态的存在性和稳定性;接着讨论系统的倍周期分岔.在理论分析的基础上,通过Matlab软件对半被动双足机器人的行走动力学进行仿真实验. 仿真结果表明,在水平地面上行走的半被动双足机器人具有稳定的周期-1步态和周期-2步态.     

迈步机器人:加速康复产业布局,助力患者重新行走

从2016年成立至今,围绕基于柔性驱动器的机器人交互技术,迈步机器人研发了一系列康复外骨骼机器人.未来,迈步机器人想要做的是利用机器人、物联网、大数据、AI等技术提升康复医疗的效率和效果,打造出一套智能康复体系,帮助更多的患者重新拥有行走的自由.     

基于自学习中枢模式发生器的仿人机器人适应性行走控制

为了克服传统中枢模式发生器(Central pattern generator, CPG)关节空间控制方法的复杂性和局限性, 本文基于自学习中枢模式发生器模型, 提出了一套在线调制和融合多传感器信息的仿人机器人环境自适应行走控制方法.算法难点在于如何在机器人的工作空间将自学习CPG用于工作空间轨迹生成, 并使CPG参数直接和步态模式相关联.本文提出了利用自学习CPG来学习和实时生成机器人质心轨迹和脚掌轨迹的方法, 在线调节机器人步长、抬腿高度和步行速度等关键参数.参考生物反射行为, 利用传感反馈信息激发CPG以产生具有环境适应性的工作空间轨迹, 提升行走质量. 控制系统的参数通过优化算法来进一步改善行走性能.相比于传统的CPG关节空间法, 本文所采用的自学习CPG工作空间法不仅极大简化了CPG网络结构而且提高了仿人机器人行走的适应性.最后, 通过仿人机器人坡面适应性行走的仿真和实验, 验证了所提出控制策略的可行性和有效性.     

基于虚拟黏弹性肌肉模型的仿人机器人不平整地面稳定行走

复杂未知环境下,仿人机器人在行走过程中难以获取精确的地面信息,导致规划的落脚点与实际落脚位置之间存在误差,这会对机器人的平衡造成严重的干扰.针对该问题,提出了模拟人体肌肉黏弹性的虚拟肌肉模型,并基于该模型设计了仿人机器人在不平整地面上的稳定行走控制方法.首先,从仿生角度出发,扩展传统肌肉模型,构建了具有伸缩功能的虚拟肌肉模型,并对其黏弹性进行了分析.然后,基于该模型,采用LQR(线性二次型调节器)方法设计了虚拟肌肉伸缩长度与伸缩力的控制方法.最后,基于足部力传感器信息反馈,将该模型应用于仿人机器人行走过程中抬脚高度的调节,使仿人机器人能够适应未知复杂环境中地面高度的突变,或在机器人传感器系统获取的地面信息与实际情况相差很大的情况下实现稳定行走.结果表明,该算法可以使仿人机器人在高度差为6 cm以内的不平整地面上实现1.8 km/h的稳定行走.基于BHR-6P平台的行走仿真验证了该算法的有效性.     

美拟为军事机器人设立道德规范:防止毁灭世界

第81届奥斯卡金像奖颁奖典礼上,《机器人瓦力》(Wall·E)获最佳动画长片奖。影片透过嬉戏打闹的一群机器人,揭示未来人类必将遇到的生态困境,电影所创设的未来机器人的模样和威力,令人惊奇震撼。为军事机器人设立道德规范的研究者,是否也受到这部电影的影响?