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。     

基于全身协调的仿人机器人步行稳定控制

提出利用机器人质心（CoM）雅克比矩阵,实现全身协调补偿的算法。提出机器人的简化模型;分析基于CoM雅克比矩阵的补偿算法;采用CoM/ZMP（零点矩点）、减振和软着陆控制器实时控制双足步行,实现机器人全身协调的稳定控制;通过仿人机器人AFU09的双足步行实验证明该控制方法的有效性。     

仿人机器人动态步行控制综述

综述了仿人机器人动态步行的研究历史和研究现状。归纳了动态步行的特点,分析了动态步行稳定性判定方法,介绍了基于ZMP的姿态稳定判据和基于庞加莱映射（Poincaré Map）的步态稳定判据。总结了仿人机器人学习适应复杂地面环境步行的方法,概述了动态步行控制实现的典型解决方案,指出了动态步行控制中待解决的问题,并探讨了未来的发展方向。     

仿人机器人相似性运动轨迹跟踪控制研究

提出一种基于带观测器的条件状态反馈控制的仿人机器人相似性运动轨迹跟踪控制方法.首先,分析了7连杆双足机器人动力学模型,阐述了其运动能量方程与动力学特征方程; 其次,基于带观测器的状态反馈控制器原理,构建起三维倒立摆平衡控制模型; 最后,由线性二次型调节器确定状态反馈增益矩阵,使机器人轨迹跟踪误差最小化,以复现出较高相似度的双足步行运动效果.实验验证了该方法的有效性.     

基于运动相似性的仿人机器人双足步行研究

提出了一种基于人体步行运动相似性的仿人机器人双足步行动作设计方法．改进了人体步行轨迹的参 数获取与相似性匹配系统,扩展了相似性函数的适用范围．根据仿人机器人的机械连杆特点定义了步行运动周期中 的关键姿势与子相变换,建立了运动学约束方程,并对行走中出现的动态稳定性问题进行了约束．仿真和实体机器 人实验验证了该方法的有效性．     

用IGA优化的直流电机的仿人智能控制

讨论了当前足球机器人运动控制系统的控制算法对足球机器人运动性能的影响。在分析了足球机器人运动控制系统组成和电机数学模型的基础上,对足球机器人运动控制器采用多模态控制的仿人智能控制（Human-Simulated Intelligent Control,HSIC）算法,利用改进的遗传算法（Improved Genetic Algorithm,IGA）对仿人智能控制器参数进行优化。通过与目前普遍采用的常规PID控制器作对比实验,表明采用IGA参数整定后的HSIC控制器对电机具有更好的控制品质,并改善了足球机器人的运动性能。     

基于ZMP误差校正的仿人机器人步行控制

步行环境不理想、外力扰动等因素导致仿人机器人步行时ZMP出现误差,从而影响机器人的步行稳定性.由于机器人的各关节角度都对ZMP有影响,若只校正支撑腿的踝关节或髋关节等单个关节角度,则难以达到理想的步行控制效果,因此,本文综合考虑各关节角度对ZMP的影响,先通过模糊控制器基于ZMP误差给出机器人的质心位置增量,再利用二次规划方法和质心的雅可比矩阵求解出满足该质心位置增量的各关节角度校正量.仿真实验表明,本文方法较好地跟踪了期望ZMP,提高了步行稳定裕度,使仿人机器人实现了稳定的步行.     

仿人型机器人动态步行控制方法

本文介绍了仿人型机器人动态步行的一些基本问题和相关概念．从信息和控制的 角度对近年来仿人型机器人动态步行研究中出现的步态规划和姿态控制方法进行了分析,并 指出了它们的特点．提出了先进仿人型机器人实现过程中值得进一步研究的问题．     

基于干扰观测器的机器人关节控制

提出了基于干扰观测器的仿人机器人关节控制方法。在建立仿人机器人单关节物理模型的基础上,设计了相应的干扰观测器和控制器,解决了关节控制中时变非线性的重力力矩对控制性能的影响。与PID控制器进行性能比较,并探讨了关节模型摄动对干扰观测器的影响,仿真结果表明该方法在仿人机器人关节控制中的可行性和有效性。     

基于虚拟位姿迟钝搜索的仿人机器人手臂抓取控制系统的设计

为了使仿人机器人手臂抓取控制系统更加智能化,提高运行效率,设计并实现了一种基于虚拟位姿迟钝搜索的仿人机器人手臂抓取控制系统。系统采用PMAC运动控制器完成机器人运行数据的传递、处理以及对机器人手臂抓取工作台的控制,采用Accelus系列数字伺服驱动器,调控仿人机器人运动位置和速度,通过关节控制器对机器人抓取过程中手臂关节的位置、速度以及角度信息进行控制,通过以S3C2440为核心芯片的上位机,实现仿人机器人手臂控制的远程通信以及抓取任务的调度,完成仿人机器人手臂抓取的智能控制,软件设计过程中,对基于虚拟位姿迟钝搜索的仿人机器人手臂抓取控制算法进行了详细分析,并给出了机器人手臂抓取控制程序代码实例,通过仿真实例验证了本系统的可用性和实用性。     

双足机器人预观控制的ZMP补偿步行模式研究

针对双足机器人的稳定行走,提出了一种预观控制的零力距点（ZMP）补偿步行模式在线生成方法。利用实际ZMP与目标ZMP之间的未来误差信息,基于预观控制计算机器人行走过程中质心的补偿量,事先调整质心轨迹来改变步态。最终使实际ZMP更好地跟踪目标值。12自由度的双足机器人动力学仿真验证了所提出方法的有效性,而且机器人能在一定程度不平整地面上实现稳定行走。     

基于规则的仿人智能控制方法及其应用

在总结前人研究成果的基础上,概括出基于规则仿人智能控制的基本概念、基本思想和主要特点.以仿人智能控制的原型算法为例,分析其静态特性、动态特性和稳定性,并给出基于规则的仿人智能控制器的基本设计步骤.以工作在未知环境下的机器人系统为例,研究了仿人智能控制方法在机器人接触力控制中的应用.它是在数字PID控制算法的基础上,通过仿人智能控制的特征变量的取值符号,选择相应的控制策略实现的.实验结果表明,仿人智能控制方法可以大大提高控制精度.     

3D stable biped walking control and implementation on real robot

A combination of walking control methods was proposed and implemented on a biped robot. The LIPM-based model predictive control (MPC) was adopted to generate a basic stable walking pattern. The stability of pitch and yaw rotation was improved through pitch and yaw momentum control as a supplementation of MPC. It is found that biped robot walking tends to deviate from the planned walking direction if not considering the rotation friction torque in yaw axis under the support foot. There are basically two methods to control yaw momentum, waist and swing arms rotation control. However, the upper body is often needed to accomplish other tasks. Therefore, a yaw momentum control method based on swing leg dynamics was proposed. This idea does not depend on upper body’s motion and is highlighted in this paper. Through experiments, the feasibility of the combination of the control methods proved to be practical in keeping biped robot walking stable both in linear and rotation motion. The pros and cons of the yaw momentum control method were also tested and discussed through comparison experiments, such as walking on flat and uneven terrain, walking with different payloads.     

采用DDPG的双足机器人自学习步态规划方法

为解决多自由度双足机器人步行控制中高维非线性规划难题,挖掘不确定环境下双足机器人自主运动潜力,提出了一种改进的基于深度确定性策略梯度算法（DDPG）的双足机器人步态规划方案。把双足机器人多关节自由度控制问题转化为非线性函数的多目标优化求解问题,采用DDPG算法来求解。为解决全局逼近网络求解过程收敛慢的问题,采用径向基（RBF）神经网络进行非线性函数值的计算,并采用梯度下降算法更新神经网络权值,采用SumTree来筛选优质样本。通过ROS、Gazebo、Tensorflow的联合仿真平台对双足机器人进行了模拟学习训练。经数据仿真验证,改进后的DDPG算法平均达到最大累积奖励的时间提前了45.7%,成功率也提升了8.9%,且经训练后的关节姿态角度具有更好的平滑度。     

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。     

一种仿人智能控制参数整定方法

研究了仿人智能控制器基本形式中的参数确定问题。针对仿人智能控制器基本形式的参数整定缺乏理论指导、过于依赖专家经验和试凑的缺点,力图得到参数取值的解析指导式,解决了仿人智能控制器基本形式的参数确定的难题。分析仿人智能控制器基本形式参数与对象传递函数参数之间的关系,将对象阶跃响应按时间不同分为5个时间段,求取对象的阶跃响应表达式,确定由对象传递函数参数表示的控制器参数的数学表达式。仿真结果表明,该方法具有良好的控制效果。     

变长度柔性双足机器人行走控制及稳定性分析

针对传统双足机器人模型缺少脚质量和躯干的问题,提出考虑摆动腿动态及躯干影响的柔性双足机器人模型,并对其行走控制及稳定性进行研究。首先,建立系统的动力学模型并采用欧拉-拉格朗日法推导了系统的动力学方程;同时,在弹簧负载倒立摆（SLIP）模型的基础上添加刚性躯干、脚质量及采用变长度伸缩腿,充分考虑躯干及摆动腿动力学对机器人行走步态的影响;其次,设计基于变长度腿的反馈线性化控制器来跟踪目标轨迹,以及调节摆动腿和躯干的姿态;最后,利用Newton-Raphson迭代法和庞加莱映射分析机器人的不动点及轨道稳定性条件,并在理论分析的基础上进行仿真。仿真结果表明,所提控制器可以实现机器人的周期行走,对外界干扰具有良好的鲁棒性,且雅可比矩阵所有特征值的模均小于1,能形成稳定的极限环,证明系统是轨道稳定的。