人体步行规律与仿人机器人步态规划

从仿生学角度分析了人体的步行运动规律,提出了一种基于人体运动规律的仿人机器人步态参数设定方法.首先对人体步行运动数据进行捕捉并分析,得出人体各步态参数间的函数关系,以人体步行相似性作为评价指标,提出仿人机器人步态参数的设定方法.其次,通过分析人体在步行过程中的补偿支撑脚偏航力矩的基本原理,提出了基于双臂及腰关节协调运动的仿人机器人偏航力矩补偿算法,以提高仿人机器人行走的稳定性.最后通过仿真及实验验证了所提出的步态规划方法的正确性及有效性.     

基于深度强化学习的双足机器人斜坡步态控制方法

为提高准被动双足机器人斜坡步行稳定性, 本文提出了一种基于深度强化学习的准被动双足机器人步态控制方法. 通过分析准被动双足机器人的混合动力学模型与稳定行走过程, 建立了状态空间、动作空间、episode过程与奖励函数. 在利用基于DDPG改进的Ape-X DPG算法持续学习后, 准被动双足机器人能在较大斜坡范围内实现稳定行走. 仿真实验表明, Ape-X DPG无论是学习能力还是收敛速度均优于基于PER的DDPG. 同时, 相较于能量成型控制, 使用Ape-X DPG的准被动双足机器人步态收敛更迅速、步态收敛域更大, 证明Ape-X DPG可有效提高准被动双足机器人的步行稳定性.     

基于单目视觉的机器人目标定位测距方法研究

为实现具有单目视觉的双足机器人对目标物体的定位测距,根据针孔成像和几何坐标变换原理,提出一种基于单目视觉系统自身固定参数计算目标物体深度信息的几何测距方法;该方法利用双足机器人自带的单目视觉系统的固定参数,通过几何映射关系求解目标物体在三维空间内的坐标位置及相对于机器人的距离,克服了由于外界环境变化以及对参照物识别时所产生的误差影响测距定位精度的问题,从而实现基于单目视觉的目标物体精确跟踪定位;并对所提出方法进行了实验,得到比理论结果误差较小的实验数据,证明了方法的可行性。     

一种基于VINS/FINS组合导航方法

针对视觉惯性组合导航系统中微惯性器件精度偏低,以及足部惯性导航系统航向角误差可观测性差的问题,研究了一种基于上述两种系统的信息双向融合的导航定位方案. 该方法的系统结构由安装于双足步行机器人躯干部分的惯性导航系统和安装于其足部惯性导航系统两部分组成. 惯性导航系统通过视觉同时定位与地图构建数据融合方法可以获得相对准确的航向角,足部惯性导航系统利用零速修正后的位置信息实时修正惯性导航系统中的低精度惯性器件误差,从而构建视觉与惯性信息双向融合的组合导航系统结构. 实验结果表明,该组合导航方案可以有效提高双足步行机器人的航向精度和定位精度.     

双足机器人稳定步行模式预测控制实现方法的研究

针对现有的预测控制生成步行模式方法中忽略了参数间关系和参数取值范围的问题进行探讨.预测控制通过控制质心运动生成步行模式以实现ZMP目标轨迹跟踪,根据预测控制器模型研究参数间的关系,并通过极点分析讨论其取值范围,提出关键参数在容许取值范围内,可以保证系统的稳定性,并生成满足稳定步行的质心运动.通过仿真实验分析了在存在扰动情况下,关键参数取适当值,能够生成稳定的步行模式.     

基于约束满足的多目标双足机器人动态步态参数优化*

目前的步态优化算法仅仅实现了对单一目标的优化,把双足机器人步态优化看做是多目标优化问题,构建了衡量稳定性、能量消耗、步行速度三个目标评价函数。考虑到直接对多个目标加权求和的方法不能很好地处理多目标问题,提出一种新的基于约束满足的多目标步态参数优化算法,其思想是把基于惩罚函数的SPEA2(strength Pareto evolutionary algorithm2 )应用到多目标双足机器人动态步态参数优化问题上,规划出了同时满足这三个目标的动态优化步态。通过仿真实验表明了算法的有效性。     

基于ZMP的双足机器人稳定性分析

引入双足机器人研究中一个重要物理量——零力矩点ZMP（zero Moment Point）,研究其计算和测量方法,利用其分析双足机器人在单腿和双腿支撑时的作用范围,最后在二维和三维平面内对机器人的ZMP计算进行探讨,为稳定步态的设计做了理论铺垫。     

被动无边轮辐运动特性的Adams仿真分析

对双足被动机器人最初模型——二维无边轮辐进行了研究,建立了其动力学模型,并通过Adams分析了其运动过程中的特点,逐一分析了轮辐初速度、质量、足半径、辐条数量、辐条长度、转动惯量以及斜面坡度对无边轮辐运动的影响.结果表明:合适的初速度和斜面坡度,以及较大的质量、较大的足半径、较多的辐条数量、较短的辐条长度、较大的转动惯量会使无边轮辐形成快速而平稳的周期运动.     

双足机器人行走稳定性研究

双足机器人行走的稳定性是双足行走最为重要的衡量指标之一.针对传统的基于零力矩点（ZMP）步态稳定性判据方法,分析了ZMP、COP的相互关系,表明在双足机器人与水平地面无粘性力和无吸附力作用下,其ZMP即为压力中心点COP.基于具有足趾关节的双足机器人足底支撑面多种变化,提出对多点接触时支撑多边形区域描述.结合ZMP/COP、COG的在支撑面内相对位置,提出了基于ZMP/COP、COG的综合稳定性判据.经仿真分析,与传统单一的ZMP稳定性判据相比,该综合稳定性判据能够更为准确地反映步态的稳定性.     

基于CPG的双足机器人多层步行控制器设计

针对双足机器人步行控制器的设计问题,基于生物学启发原理,提出一种基于中枢模式发生器(CPG)与稳定性分析相结合的多层次结构控制器设计方法。分析机器人的步行运动,给出双足运动描述。基于CPG理论设计多层次结构的步行控制器,应用极限环理论方法分析运动稳定性。在保证步行稳定的前提下,所提出的控制方法具有结构简单、通用性好、方便在线平滑修正等优点,步行仿真实验验证了所提出算法的有效性。