基于六维力／力矩传感器的拟人机器人实际ZMP检测

ZMP（Zero Moment Point)作为双足双行机器人动态稳定行走的判据,已应用于世界上银多著名的步行机器人系统。目前国外步行机器人大多采用力／力矩传感器进行ZMP的实际检测计算,但采用六维力／力矩传感器的却不多,而且其安装位置也各不同,国内机器人还都还都处于离线步态规划阶段,只进行理论了ZMP的计算,并没有进行实时检测。本文根据清华大学985重点项目“拟人机器人技术及其系统研究”的研究要求,确定基于六维力／力矩传感系统的实际ZMP检测方案,确这了传感器安装的最佳位置,推导了单脚支撑期,双脚支撑期的实际ZMP计算公式提出了基于ZMP理论的姿态调整方法,以期在实际应用中进行在线步态规划。     

双足步行机器人的ZMP-CoP检测及研究

ZMP(零力矩点）和CoP(压力中心)是评价双足步行机构行走稳定性的重要参数．本文在研究了ZMP和CoP两者关系的基础上，根据THBIP-I仿人机器人基于ZMP理论的姿态调整要求和六维力/力矩传感器的安装位置，推导了适用于双足机器人的CoP计算公式，建立了采用六维力/力矩传感器的CoP检测系统．进行了THBIP-I仿人机器人行走过程的实际CoP检测实验，并对实验结果进行了讨论．实验证明了该系统的准确性.     

基于CAN 总线的机器人脚力传感器的设计及其应用􀀂

ZMP控制理论已广泛应用于双足步行机器人的步态规划中,行走过程中的实际ZMP轨迹,是通过安装在脚部的两个多维脚力传感器获取的力/力矩信息计算得到.文章提出并设计了一种基于CAN总线接口的双足步行机器人集成化脚力传感器,给出了其硬件组成及软件设计,并详细论述了双足步行机器人行走过程中实际ZMP轨迹的计算方法.     

基于接触力信息的仿人机器人ZMP测量系统

针对现有仿人机器人零力矩点(ZMP)测量系统的力/力矩传感器不直接触地导致不能充分反映脚底各部位受力的问题,设计了一种基于地面接触力信息的具有传感器阵列的ZMP测量系统。介绍了传感器信号多级放大、采集及处理的软硬件系统,应用CAN总线接口实现了与外部上位机的通信。所设计的系统已应用于实际仿人机器人。步行实验表明:该系统能有效完成步行中ZMP的实时测量和脚底各部位受力信息的实时采集、计算与通信,简单易实现。     

基于测力平台阵列的双足步行机器人实际零力矩点检测

提出一种多维力测力平台阵列系统,通过机器人行走过程中脚部与平台接触力的测量,并根据. vukobratovic关于ZMP的定义,得到机器人行走过程的ZMP实际轨迹信息,为双足步行机器人的稳态行走步态规划提 供参考依据.更进一步,该系统也可以用作双足步行机器人行走过程步态规划的实验平台.     

基于ZMP的拟人机器人步态规划

拟人机器人具有广阔的应用前景,研制工作得到了各国的重视,近年来已取得巨大的 进展,但仍存在大量的理论和技术问题有待深入研究,基于零力矩点（ZMP）的轨迹规划是 需解决的关键技术之一．本文比较分析了一般的双足步行机与拟人机器人的步态规划特点和 基于双足步行的两步规划方法,提出了一种适用于拟人机器人步态规划的新方法——逆两步 规划法,仿真研究表明采用这种方法规划ZMP轨迹是可行的．     

智能决策改进的四足机器人ZMP爬行步态算法

提出了一种基于反馈控制和贪婪决策的四足机器人爬行步态规划算法。该算法利用机载惯性传感器IMU（Inertial Measurement Unit）来实时计算零力矩点和姿态角,以稳态裕度为指标在支撑平面内实时规划期望零力矩点（Zero Moment Point,ZMP）轨迹,结合非线性反馈控制器实现对机体ZMP点的连续平滑调节,保证机器人在按给定速度矢量进行连续爬行的同时具有抵抗一定外力扰动的能力。步态规划采用动态步态周期,基于机器人结构约束和贪婪决策实现跨腿的自动触发,提高了步态自适应性。最终通过样机行走实验验证了所提算法应用于微型四足机器人中的可行性,机器人实现了在平坦地面上稳定地全向行走和旋转,所提算法同时兼顾了自适应性和稳定裕度。     

基于零力矩点预观控制的在线步态规划

提出了一种基于零力矩点(ZMP)预观控制的仿人机器人在线步态规划方法。参照仿人机器人的ZMP表达式,将水平角动量引入机器人的桌子-小车模型表达式,对其进行了扩展;基于扩展桌子-小车模型并结合预观控制理论,在线完成机器人的步态规划。为了提高机器人步行的稳定性,将髋关节轨迹的优化问题转化为质心轨迹的调节问题,构造预观控制器对机器人的质心轨迹进行校正,实现机器人的步态优化。仿真结果表明了所用方法的有效性。     

基于零力矩点预观控制的在线步态规划

提出了一种基于零力矩点(ZMP)预观控制的仿人机器人在线步态规划方法。参照仿人机器人的ZMP表达式,将水平角动量引入机器人的桌子-小车模型表达式,对其进行了扩展;基于扩展桌子-小车模型并结合预观控制理论,在线完成机器人的步态规划。为了提高机器人步行的稳定性,将髋关节轨迹的优化问题转化为质心轨迹的调节问题,构造预观控制器对机器人的质心轨迹进行校正,实现机器人的步态优化。仿真结果表明了所用方法的有效性。     

仿人机器人稳定步行控制研究

介绍了仿人机器人运动控制研究现状,通过对步行机器人稳定性判据ZMP分析,提出通过控制踝关节转动角度来调节ZMP的位置,以保证机器人行走的稳定性．根据模糊控制理论,设计出步行机器人踝关节二维模糊控制系统及模糊控制器．仿真结果表明步行机器人能够通过控制踝侧向关节的相对转动调节ZMP点的位置,实现机器人的稳定步行．     

基于关键帧相似性的仿人机器人步态规划

为解决传统步态规划方法运算量大、运行时间长的问题,提出一种基于关键帧相似性的仿人机器人步态规划方法,通过对步态关键帧的相似性度量、髋关节的规划、零力矩点(ZMP)的实时校正,实现仿人机器人曲线行走步态的在线调整,调整后的步态能够较好地逼近实际ZMP曲线。实践结果表明,该方法在降低运算量的同时较好解决了仿人机器人的步态稳定及快速规划问题,并且可以减少步态选择不理想时的时间消耗。     

基于主支撑腿运动优化的仿人机器人快速步态规划算法

提出一种基于主支撑腿运动优化的快速步态规划算法,利用快速动态步行的特点,规划ZMP(Zero Moment Point)适时地离开质心投影并始终停留在稳定的支撑区域内．规划过程中考虑了仿人机器人摆动足触地时的碰撞,整个步态产生于深度的优化过程．     

基于六维力/力矩传感器和关节力矩的仿人机器人步态补偿算法

为实现仿人机器人的稳定行走,提出一种根据其足底六维力/力矩传感器信息、针对关节力矩的步态补偿算法．利用直流伺服电机的过载能力,来改善仿人机器人关节在大负载扰动下的动态性能．行走实验证明了该算法在离线实施过程中的有效性．     

人体步态相位检测实验研究

人体步态分析系统对于两足机器人、康复训练机器人、人工假肢等技术的发展具有重要意义,在线的步态相位识别检测系统更为重要。基于dSPACE构建了人体步态相位检测系统,传感器采用鞋底传感器和1个光纤传感器,鞋底传感器由4只电阻式力传感器、1只位置传感器构成,用光纤传感器测量腿部的弯曲。它可以识别步行周期的5个重要状态和4个不规则状态。系统的可靠性好,能够自动识别第一个步态相位,并具有自校正功能。     

两足步行椅机器人机械参数与步行稳定性关系研究

研究了两足步行椅机器人的机械参数对步行ZMP（Zero Moment Point）稳定裕度的影响．采用稳定的参数化步态，在步态不变的情况下，改变机器人各连杆的质量、转动惯量和质心位置，分析其对ZMP稳定裕度的影响．通过仿真实验得到以下结论：合理选择大腿、小腿和上身的机械参数可以显著增加步行ZMP稳定裕度，从而降低伺服控制的难度．     

基于三维线性倒立摆的双足机器人步态规划

双足机器人的步态控制策略是保证双足稳定行走的重要条件之一.提出一种基于三维线性倒立摆模型的双足机器人步态规划的算法.首先简化了三维倒立摆模型,并且假设了步行周期起始状态的ZMP位置,然后通过运动方程推导出含参数的质心与时间的函数,再将机器人的步态规划简化到每个步行周期,通过每个周期的初始条件获得函数的相关参数,最后将此方法推广到带转向的步态规划中,并应用于实际Robocup3D比赛中.实验结果表明该方法具有可行性和有效性.     

一种Stewart结构六维力／力矩传感器参数辨识研究

介绍了一种大量程Stewart结构六维力／力矩传感器系统．建立了传感器力／力矩测量数学模型,构建了基于运动学逆解的优化目标函数．提出了一种新的参数标定法,称作分支轮换标定法．基于所研发的六维力／力矩传感器系统进行了实验研究,实验结果表明分支轮换法可以有效地辨识出传感器的结构参数,提高了测量精度．该方法可用于类似结构的六维力／力矩传感器参数标定．     

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.     

复杂环境下仿人机器人有效支撑区域的感知

当主流的仿人机器人都采ZMP(zero moment point)理论作为稳定行走的判据.实时ZMP点落在支撑足与地面接触形成的多边形支撑区域内是仿人机器人实现稳定步行的必要条件.因此实现仿人机器人在复杂现实环境中稳定行走,必须要求机器人足部感知系统提供足够丰富的地面环境信息,从而可以准确获取支撑区域的形状以实现基于实时ZMP点的稳定控制.文中将柔性阵列力传感器应用于仿人机器人足部感知系统,提出了获取仿人机器人支撑区域形状的方法,而且通过实验验证了其可行性.     

基于三维线性倒立摆的仿人机器人步态规划

为了实时调整仿人机器人的步态,提出一种仿人机器人的步态生成方法。把机器人运动简化为三维线性倒立摆运动模式,通过预先规划好的零力矩点(ZMP)轨迹,根据质心(CoM)和ZMP的关系,求出CoM轨迹;再将前向步态和侧向步态简化为七连杆结构和五连杆结构,利用三角定理求出各个关节的角度,结合ZMP方程讨论了行走过程中的稳定性。利用给定的条件进行了系统的仿真,并结合实际系统及其运行状况进行分析,验证了所提出规划方法的有效性。