膝踝协调驱动的平面双足机器人短跑运动规划

本文采用虚拟力控制方法规划双足机器人动态稳定的短跑运动,以解决仅脚尖着地时无有效支撑域的问题.然而,脚尖着地的方式却给支撑腿引入了1个冗余关节,导致在虚拟力控制时支撑腿内部运动的不确定.为解决该问题,在分析身体虚拟力和支撑腿各关节做功的基础上,以最大化虚拟力总驱动功率为目标,提出膝关节和踝关节协调驱动的条件和实现方法.该方法通过均衡膝和踝的驱动负担,既解决了支撑腿内部运动的不确定问题,又充分发挥了踝关节的驱动能力.在腿部其他关节驱动能力不变的情况下,通过短跑运动方式可以有效提高双足机器人的运动速度.最后,通过仿真实验验证了本方法的有效性.     

冗余仿人臂避关节物理约束的一种逆运动学问题求解方法

冗余仿人臂有无穷多组逆运动学解满足末端位姿要求,但由于其连杆机构与形状的设计仿人臂每个自由度都有关节位置物理约束。为使所求取的逆运动学解最大化地远离仿人臂关节限位,提出冗余仿人臂(8-DOF)一种几何-数值迭代相结合求解逆运动学问题方法,该方法在计算出仿人臂逆运动学解几何表达式基础上,以仿人臂的“远离限位度”指标构建适应度函数并以此为寻优目标,通过粒子群优化方法(Particle swarm optimization,PSO)搜索冗余关节角最优组合,并获得满足仿人臂末端位姿要求的最优逆运动学解。该方法不仅解决了冗余仿人臂逆运动学多解问题,而且所求关节角不存在理论误差、求解速度快及所求关节角远离关节位置限位裕量大的优点,仿真试验验证了该方法有效性。     

快速连续反应-避障作业环境下的七自由度灵巧臂轨迹规划

人类经长期学习训练后能对高速物体 (如棒球、乒乓球等)具有快速连续反应作业的运动技能, 从深层次上揭示是由于人体在其训练过程中不断学习优选了相应手臂的动作轨迹, 并储存了丰富的经验和知识. 受人体手臂动作此行为机制启发, 本文提出一种 7-DOF灵巧臂快速连续反应-避障作业的轨迹规划方法. 该方法将灵巧臂对高速物体目标作业的轨迹规划问题转化为动作轨迹参数化优选问题, 考虑作业过程中灵巧臂的机构物理约束和障碍约束条件, 以灵巧臂目标可作业度指标构建适应度函数, 采用粒子群优化 (Particle swarm optimization, PSO)方法优选作业轨迹中的冗余参数; 在此基础上 利用灵巧臂动作轨迹参数化优选方法构建相应作业环境下的知识数据库, 实现灵巧臂对高速物体目标的快速连续反应作业. 以仿人机器人乒乓球对弈作业为例, 将该方法应用于 7-DOF灵巧臂乒乓球作业的轨迹规划中. 数值实验及实际对弈试验结果表明, 该方法不仅能使灵巧臂所规划的轨迹 满足灵巧臂机构物理约束与障碍约束条件, 同时能实现灵巧臂对乒乓球体的快速连续反应作业, 验证了该方法的有效性.     

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．