基于虚拟重力的双足机器人迭代学习控制

基于双足机器人在小斜坡上的无源动态行走步态,采用虚拟重力原理,得到各时刻虚拟重力对机器人关节施加的力矩,将其应用于水平面上机器人动态行走控制,结合迭代学习控制方法,实现水平面上动态行走的步态跟踪控制.仿真结果表明,相对普通PID控制方法,结合虚拟重力的迭代学习控制效果良好,具有较强的鲁棒性.     

基于地面反力的双足机器人期望步态轨迹规划

提出了一种基于地面反力的双足机器人期望步态轨迹规划方法。通过D Alembert定理推导出地面反力与机器人关节运动之间的数学关系。结合ZMP（零力矩点）稳定性原则和其他物理性约束条件,给出了双足机器人期望步态轨迹。受人类行走的启发,采用模糊策略来规划期望ZMP轨迹。该方案与传统的双足机器人步态轨迹生成方法比较,可实现稳定的行走,具有上体的运动范围小,适用于单、双脚支撑期等优点。双足机器人的实验说明了该方案的可行性和良好性能。     

滚动优化和虚拟被动步行的双足机器人实时控制

针对步行双足机器人实时步态规划问题,提出了将滚动优化与虚拟被动步行相结合的实时控制策略.分析了虚拟重力条件下七连杆机器人机械能的变化特点,设计并确定了满足该变化特点的各关节输入转矩,通过优化调整各连杆虚拟倾角、期望速度和步态周期终点系统状态参数,使得摆脚落地后下一周期起始时刻机器人状态与期望值偏差最小.与单纯采用滚动优化的实时步态规划方法相比,该方法优化参数少,预测时域长度可变,保证了下一周期起始时刻机器人步态的合理性和最优性.仿真分析表明,该方法实现了包含足部转动的动态步行,地面环境不变条件下多周期运动起始点满足周期稳定性条件.     

崎岖地形环境下四足机器人的静步态规划方法

为了使四足机器人能够通过姿态调整提高其自身的地形适应性,给出了机器人姿态调整角的计算方法。四足机器人在行走过程中通过躯干的摆动增加稳定裕度,并使用五次曲线对躯干运动轨迹进行规划,保证了整个运动过程的连续性。另外,为克服机器人无法获取地形信息的不足,规划了一种矩形摆动足足底轨迹。仿真实验结果表明:使用提出的静步态规划方法,四足机器人可以在未知地形信息的情况下,实时、自主、稳定地通过复杂度较高的崎岖地形。     

模糊CMAC网络的双足机器人跑步轨迹规划

为了研究双足机器人在单腿支撑阶段和飞行阶段质心轨迹和双足轨迹,采用模糊CMAC(fuzzy cerebellar model articulation controller,FCMAC)神经网络规划双足机器人跑步时质心和双足的方法。通过FCMAC神经网络学习生成跑步轨迹,仿真实验结果表明:双足机器人跑步时各关节角度和关节驱动力矩变化稳定,能够实现稳定的跑步,验证了方法的有效性。     

基于能量规划的崎岖地面四足机器人平面跳跃控制

针对四足机器人传统奔跑控制方法中存在的俯仰角波动以及崎岖地形适应问题,提出了一种基于Trot具有前后脚同时支撑步态的崎岖地形跳跃控制方法。建立了步态支撑相平面运动模型,并通过虚拟模型控制,实现了躯干平面运动控制解耦。对虚拟模型中躯干的运动过程进行了能量规划,计算出纵向虚拟位置刚度,实现了跳跃周期控制;通过水平方向虚拟力的比例控制实现了机器人水平运动速度控制;采用大位置误差增益的PD控制方法实现了躯干姿态控制,保证了跳跃过程中躯干俯仰角的稳定。在虚拟物理仿真环境中建立了四足机器人的平面虚拟样机,对控制方法进行了仿真实验以及在假设条件不满足情况下的鲁棒性测试,仿真实验结果表明了该方法对跳跃控制的有效性。     

双足机器人结构设计与步态规划

为了增强机器人的行走效率,使机器人的步态更自然,且具有良好适应复杂路况的特点,设计了一款双足机器人研究平台,并建立双足机器人行走机构的运动学模型,同时对机器人的前向运动进行了步态规划,从而提高了机器人运动过程中的稳定性.采用三次样条插值方法得到机器人各关节的平滑运动轨迹.     

基于ZMP判据的仿人机器人步态模仿

仿人机器人行走稳定性研究是机器人领域一大研究热点,目前主要依据动力学模型规划稳定步态,但依靠步态规划形成的运动模式往往需要复杂的运算,并且机器人的运动形式单一.为实现机器人多样化步态的生成,在模仿学习的框架下对机器人的步态模仿问题展开研究,利用人体行走信息作为示教数据,实现仿人机器人对人体行走过程的模仿学习,在简化运动规划的同时使机器人的运动步态更具多样化与拟人化.为满足机器人在步态模仿过程中的稳定性,基于零力矩点(zero moment point,ZMP)判据补偿质心偏移,利用滞回曲线确定行走过程中支撑脚的切换以实现稳定性控制.基于NAO机器人的模仿学习系统仿真研究结果表明:ZMP判据的引入有效地保证了机器人对人体示教步态模仿的稳定性,基于滞回曲线的支撑脚选取保证了支撑脚切换的平稳.     

有并联脊柱的四足机器人步态规划

为了增加足式机器人的腿部运动范围和吸收地面冲击力,在刚性躯体四足机器人的基础上,设计3-RPS并联机构作为机器人的脊柱.建立有脊柱四足机器人的运动学模型,得到脊柱关节的周期性与质心位置的关系.在对角步态的基础上,利用脊柱偏航方向的自由度,规划了脊柱扭转对角步态.采用Hopf振荡器,建立耦合中枢模式发生器（CPG）网络输出步态曲线.通过与刚性躯干四足机器人的对比仿真和实验可知,主动脊柱的加入使机器人运行过程中的俯仰波动降低45.79%,矫正了偏航位置. 脊柱关节的周期性转动不会引起质心位置的突变.脊柱波动与肢体摆动间的协调,使得有脊柱四足机器人具有更优的运动性能.     

基于模型预测控制的仿人机器人实时步态优化

为了提高仿人机器人在行走过程中的抗干扰能力,提出基于模型预测控制（MPC）的步态生成与优化策略. 基于飞轮倒立摆模型（IPFM）,建立系统状态空间模型. 给定落脚点参考位置和躯干旋转参考角度,提出包含质心（CoM）轨迹生成、落脚点调整和躯干旋转角度优化的多目标惩罚函数;考虑足部支撑范围、落脚点变动范围等可行性约束,建立二次规划（QP）求解模型. 利用开源求解器,实现最优质心轨迹、足部落脚点和躯干旋转角度的在线生成. 通过仿真验证了该算法的可行性和有效性. 结果表明,每个控制循环在2 ms内完成,满足实时控制需求;该方法能够利用躯干旋转以实现更大范围变步行参数的稳定行走;与只调整落脚点相比,机器人对各个方向外力的抵抗能力都有提高.     

Walking Stability Control Method for Biped Robot on Uneven Ground Based on Deep Q-Network

A gait control method for a biped robot based on the deep Q-network (DQN) algorithm is proposed to enhance the stability of walking on uneven ground. This control strategy is an intelligent learning method of posture adjustment. A robot is taken as an agent and trained to walk steadily on an uneven surface with obstacles, using a simple reward function based on forward progress. The reward-punishment (RP) mechanism of the DQN algorithm is established after obtaining the offline gait which was generated in advance foot trajectory planning. Instead of implementing a complex dynamic model, the proposed method enables the biped robot to learn to adjust its posture on the uneven ground and ensures walking stability. The performance and effectiveness of the proposed algorithm was validated in the V-REP simulation environment. The results demonstrate that the biped robot''s lateral tile angle is less than 3° after implementing the proposed method and the walking stability is obviously improved.     

双足足球机器人行走步态研究

为了研究双足足球机器人行走时步态的连续性和稳定性，首先提出了双足足球机器人的体系结构，然后给出了基本步态算法，增加了行进中步态校正策略，包括动态和静态步伐的校正．解决了动、静态行走时步态的准确性和鲁棒性．试验数据验证了步态方程和步态校正策略能够适应FIRA比赛要求．     

六足步行机器人定半径转弯步态

将三角步态应用于六足步行机器人定半径转弯步态中,提出基于三角步态的定半径转弯步态规划方法,简化了六足步行机器人转弯步态.将利用重心直线段轨迹跟踪定半径圆轨迹的方法运用到六足步行机器人的定半径转弯步态中,提出基于稳定性约束和腿运动约束条件下的六足步行机器人最大转弯角度的求解方法.在六足步行机器人定半径转弯步态中,对于2组腿分别作为支撑腿转弯时,采用不同的转弯角度从而有效地利用机器人转弯过程中每步的转弯能力.利用MATLAB和ADAMS软件对基于三角步态的六足步行机器人定半径转弯步态进行仿真,仿真结果验证了提出的转弯步态规划方法的正确性.     

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.     

基于能量和角度不变相结合的双足机器人控制

为了提高欠驱动双足行走机器人被动行走步态的稳定性,扩大极限环收敛域及增强对干扰的抑制力,提出了一种角度不变和能量控制相结合的方法.通过角度不变控制使机器在不同倾斜角度的地面产生稳定步态;通过能量控制方法扩大机器人行走步态极限环的收敛域,并采用一个可调整的非线性函数在线调整能量控制器的增益.通过仿真曲线分析总结了当斜坡角度变化时极限环、步态曲线和能量曲线的变化规律.仿真结果表明,该方法既能扩大极限环的收敛域,又能增加系统对地面斜坡变化的鲁棒性.     

基于ADAMS和MATLAB的两足机器人的步态联合仿真

为提高两足机器人的设计效率,降低设计成本,验证步态规划的正确性,在研制两足机器人物理样机前,应对其进行虚拟样机仿真.首先在ADAMS环境中建立简化的两足机器人动力学模型,然后在Matlab/Simulink中建立控制系统,最后利用二者之间的接口实现基于ADAMS和MATLAB的两足机器人的步态联合仿真,在仿真过程中观察两足机器人的行走过程,验证设计方案的正确性,为其物理样机的研制提供依据.     

NMPC实时步态规划双足机器人步态轨迹周期稳定性分析

针对用非线性预测控制(NMPC)实时步态规划得到的拟人步行双足机器人步态轨迹,分析了模型失配和地面环境变化条件下稳态多步步行的鲁棒周期稳定性问题。通过反馈线性化,将高维混杂系统的周期稳定性问题转化为降维非可控模态的周期稳定性问题。由Poinca-re映射不动点的存在条件提出多步周期极限环的鲁棒稳定性定理,证明了多步与单步周期稳定性的一致性。通过对时间轴的离线积分,仿真分析了模型误差和速度跃变误差对极限环存在性和收敛速度的影响。本文结论对NMPC方法应用于实际物理对象具有重要理论意义和实际意义。     

小型仿人机器人步行稳定控制方法研究

针对小型仿人机器人足部异常着地姿态对步行稳定性的重要影响,提出了一种基于力分布的快速着地柔顺控制方法,使机器人能够根据着地时地面反作用力的分布情况,快速判断足部着地姿态,通过实时调节踝关节实现机器人的快速着地柔顺控制。该方法结合基于零力矩点（Zero Moment Point,ZMP）和身体姿态的平衡控制方法,在运动调节功能的协调下,形成了一个较为完备的小型仿人机器人实时稳定控制体系。