四足机器人爬行凸起上坡的运动仿真研究

针对斜坡凸起环境下四足爬行机器人上坡时腿部受较大地面冲击的问题,设计了一种四足机器人的爬坡步态。首先,建立了三维柔性腿部结构模型;接着,针对斜坡凸起路面,对平坦路面下对角小跑步态的抗冲击性和稳定性进行了优化设计;然后,通过机器人单腿正、逆运动学分析,获得了斜坡对角小跑步态下四足机器人足端轨迹与关节角度的映射关系;最后,在斜坡凸起环境下对四足机器人进行了爬行运动仿真。研究结果表明:与平坦对角小跑步态相比,采用斜坡对角步态的四足爬行机器人质心位移更加平稳,其胫节足端接触力峰值较平坦对角小跑步态减小了8.05%,验证了所设计的爬坡步态的合理性。     

闭链式四足机器人对角小跑步态规划与仿真分析

针对闭链式四足机器人快速行走的失稳问题,运用零力矩点理论,讨论了机器人在对角小跑步态下的动态稳定性,推导出了机器人绕支撑对角线发生失稳时的倾翻角表达式。取占空比β=0.5,分析了四足机器人对角小跑步态下的摆腿时序;运用ADAMS仿真软件,建立了闭链式四足机器人的虚拟样机模型;基于对角小跑步态来规划步行腿主、副闭链的驱动函数,设置了相关仿真参数,进行了机器人运动仿真实验,获得了其机体质心、足端的位移曲线和速度曲线。研究结果表明:该闭链式四足机器人的移动速度约为0.85 m/s,上下起伏度约为3.6 mm,其在对角小跑步态下能够达到中等速度下的稳定行走运动,其对角步态下的足端轨迹的步长约为350 mm,步高约为80 mm,基本满足跨步需求。     

四足机器人轨迹规划及移动能耗分析

步行机器人移动能效率研究有重要意义。针对四足机器人对角小跑步态,对比分析了三种不同足端轨迹的移动能效率问题。将四足机器人的对角小跑步态周期分为摆动相和支撑相,采用D-H坐标法和反变换法进行了腿机构运动学正逆解分析。基于刚体动力学的质心运动定理分析足端接触模型,考虑动态步行中足端与地面间的接触,曲雅可比矩阵建立步行中足端接触力与关节驱动力矩的映射关系,并基于拉格朗日动力学建模法对四足机器人摆动相和支撑相分别进行动力学建模。规划了三种不同足端轨迹,分别为摆线函数、正弦函数和直线函数,对比分析了三种足端轨迹下的运动学和动力学特性。进行完整对角小跑步态周期的能量消耗分析,以移动能耗率为评价指标,对比分析三种足端轨迹的能量消耗,研究四足机器人步高、步距、关节起始角等步态参数对移动能量消耗的影响,为四足机器人的参数优化和轨迹规划提供理论依据。     

基于四足机器人的运动学分析与仿真

四足机器人具有灵活机动的特性和跨越地形障碍方面的巨大优势,被广泛应用在野外环境作业并发挥重要的作用。基于四足机器人的仿真涉及机器人设计、受力和运动以及控制方法等各方面,具有创新意义和实用价值。文中综合利用三维建模、基于Tort步态的模拟等方式对四足机器人进行了仿真研究。通过对仿真结果的分析,得到四足机器人对角小跑步态的位移、速度、加速度,关节角速度、角加速度、关节力矩,地面作用力等的变化规律。     

可变刚度四足机器人对角小跑控制策略

为提升足式机器人在复杂环境下的自适应稳定运动能力,针对具有主被动变刚度柔性关节的四足机器人提出一种对角小跑步态运动控制策略。基于弹簧负载倒立摆模型与控制目标解耦方法,设计了腾空相对角腿关节角规划,着地相前进速度、机身高度、俯仰角调节及腿部刚度主动调节控制策略,并基于足端触地状态完成了四足机器人对角小跑步态运动规划。研制了具有主被动变刚度柔性关节的四足机器人样机,通过实验验证了所提运动控制策略的有效性与正确性。     

四足机器人对称步态变换研究与实现

提出了一种四足机器人步态的时序分析方法,该方法使用8个参数来描述一般步态,得到了常用对称步态一个跨步周期中各腿着地和抬起的时间序列。匀速情况下具有相同负荷系数和不同步距的两种行走步态之间只需一个变换步态,用实例说明了变换步态中各腿着地和抬起的时间序列。制作了一个具有12个关节的小型四足机器人,并介绍了其控制系统的构成。按照时间序列来驱动其行走,结果表明该方法适用于四足机器人对称步态变换分析。     

一种新型四足变胞爬行机器人的步态规划研究

随着移动机器人在探测救援中的应用逐渐增多,活动灵巧、环境适应能力强的多足机器人越来越受到国内外学者的关注。介绍一种腰部可以活动的四足机器人的设计及其步态生成,并展示了活动腰部可提升机器人对极端环境的适应性。提出三个基本假设以简化机构模型,提出腰部构态变换规则,并用几何方法说明了腰部构型变化可扩大机器人腿部活动空间,从而提升对复杂环境的适应性。另外,腰部运动与步态融合,生成了两种新的基本步态——扭腰直行步态和原地旋转步态。基于提出的两种步态,对比了固定腰部与可动腰部条件下运动稳定裕度的变化,分别计算了狭窄弯道通过条件,并分析了所设计步态对头部视觉的影响,从而证明所设计机器人具有较高的极端环境适应能力。     

四足机器人改进型对角小跑步态研究

传统的四足机器人对角小跑步态一般在机体坐标系中进行规划,在实际应用中存在着摆动腿无法同时着地、机体翻转无法有效抑制等问题,这些都降低了机器人运动的稳定性和精确性。针对以上问题,提出了一种在世界坐标系下规划的改进型对角小跑步态方法,该方法通过浮动机体运动学对摆动相进行规划,在足端的雅可比矩阵中引入机体姿态相关项,从而保证了摆动腿能同时着地,同时在支撑相和摆动相之间增加了四腿同时着地的调整相,对机器人机体位姿进行调整。对比仿真和样机试验结果表明：与传统方法相比,所提方法能够使摆动腿同时着地并能连续调整机体位姿,使机器人获得更好的运动稳定性和更高的位移控制精度。     

四足机器人 Trot 步态偏航分析及其控制

为了解决四足机器人在对角小跑步态中存在的绕对角线翻转而导致在直线行走时出现偏航问题,在理论分析偏航现象的基础上提出一种姿态控制方法。首先建立四足机器人整体运动模型,通过数值分析和计算,得到偏航产生的根本原因:一是机体由于重力影响,会产生绕支撑对角线的翻转力矩;二是处于支撑相时,髋关节产生的反作用力矩,导致步态时序会提前或延后,引起绕机体对角线翻转。然后在此基础上,建立姿态控制模型,通过传感器测得偏航值,反方向补偿其偏航。最后进行动力学仿真实验,发现机器人在不加姿态控制的情况下,出现较大偏航值,而在应用姿态控制之后,偏航值得到了明显改善,仿真实验对比证明了该姿态控制方法有效地解决偏航问题。     

基于免疫遗传算法在四足机器人行走中选择最佳质心位置

为了提高四足机器人在对角小跑步态过程中的稳定性,运用一种新的方法来保证四足机器人的动态稳定性,并对四足机器人进行了数学分析和物理建模,在理论上分析了其质心位置的变化对自身稳定性的影响,同时使用免疫遗传算法求出了质心的最佳位置。通过实验的方法和原质心点进行对比,证明了用免疫遗传算法寻找的质心点能使四足机器人的偏转角度最小。     

小型两栖球形机器人陆地运动建模及实验分析

为实现两栖环境和狭窄空间内生物搜救及跟踪调查等任务,需要机器人具备高灵活性、微型结构和多功能运动模式等特点。智能驱动器驱动的仿生微型机器人及电机驱动的中小型机器人很难同时满足要求。因此,提出由一个仿生小型两栖球形母机器人和若干微型子机器人组成的子母机器人系统,母机器人由电机驱动,具有矢量喷水-四足步行复合式一体化驱动机制、水陆两栖运动模式等特点,子机器人由智能驱动器驱动。首先对子母机器人系统进行了描述;其次对两栖母机器人进行了运动学建模分析、陆地运动步态设计;最后搭建了两栖球形母机器人原型机样机,且基于所设计的静态爬行/动态对角小跑步态进行了一系列的陆地运动实验,验证了母机器人陆上静/动态步态运动的灵活性和可行性。     

QW-Ⅰ型全方位四足步行机器人的设计及实验研究

本文介绍了QW-Ⅰ型四足步行机的设计特点及其层次式控制系统结构,着重研究了以规则步态实现全方位行走问题,提出通过侧行步态的切换及触地腿的局部调整来实现沿给定路线运动的方案。完成了样机研制,进行了实验研究。     

基于重心侧向摆动的四足机器人爬行步态优化

针对四足机器人采用爬行步态行进时高稳定裕度和行走速度难以同时获得的问题,借助间歇爬行步态中重心侧向摆动的动作优化了爬行步态。通过侧向调整重心对爬行步态进行优化以达到行进速度和稳定裕度的平衡。定量描绘出重心侧向移动幅度对四足爬行步态稳定裕度的影响。基于Adams虚拟样机,仿真分析了优化后爬行步态在稳定性和速度上的改善。最后通过原理样机试验验证了该优化步态的有效性。     

连续时间多维T-S动态故障树分析方法

复杂系统的可靠性往往受工作时间、应力冲击、工作温度等多因素影响,仅考虑工作时间单一因素的故障树分析方法存在局限性,提出考虑工作时间、应力冲击、工作温度等多因素影响的连续时间多维T-S动态故障树分析(Continuous-time multi-dimensional T-S dynamic fault tree analysis,CM-TSdFTA)方法.构造多因素影响下的下级事件故障概率密度函数,基于下级事件的顺序规则及上级事件的输出规则提出T-S动态门及其事件顺序描述规则构建方法,给出基于规则执行可能性、上级事件发生可能性的上级事件故障概率分布函数计算方法.CM-TSdFTA不仅可以描述事件间静、动态失效行为,还能对多因素影响下的系统可靠性进行分析.通过与空间故障树、Dugan动态故障树、离散时间T-S动态故障树分析方法进行对比,验证了所提CM-TSdFTA的可行性.最后,给出了所提方法的工程分析案例.     

基于遗传算法的四足机器人直行步态优化

针对JQRI00型四足机器人直行步态存在的行走步距小、稳定性差的问题,对机器人的数学模型、直行步态的行走规律进行了分析和研究,提出了一种基于遗传算法的优化方法.利用遗传算法能在较短的时间内搜索到全局最优解的特点,找到了四足机器人的最佳初始位置、最大步距以及更大的稳定裕量.应用ADAMS仿真软件对所优化步态进行了仿真,分析了步态的运动学、动力学特征,验证了算法的有效性,并与由经验值法得到的直行步态进行了分析比较.研究结果表明,所优化的步态可行,显著提高了四足机器人的步行效率,实现了机器人的稳定快速行走.     

基于增强学习的六足机器人自由步态规划

为解决六足机器人步态规划问题,实现特定地形上机器人自由步态的优化学习,基于机器人单足步距的离散化处理,融合CPG模型的时间节拍原理与反射模型的空间规则约束机制,构建六足机器人离散化步态模型。通过机器人稳定性分析与步态规划策略研究,将复杂的步态规划问题转化为以振荡周期为时间间隔的位置状态间的排序问题,从新的视角提出了一种六足机器人自由步态规划的基本框架与方法。在此基础上,模仿生物步态的学习行为,基于步态序列的离散化处理,构建了基于增强学习的步态模型,并以机器人平均稳定裕量为优化目标,通过制定步态离散单元间动态转换概率的调整策略,提出了基于增强学习的自由步态规划方法。样机试验显示,自由步态规划方法与基于增强学习的自由步态规划方法均可规划出相对符合生物步态行为特征的稳定自由步态,且后者可利用步态历史信息实现特定地形上自由步态的优化学习。     

六足步行机器人仿生机制研究

从机械结构、运动模式和步态控制3个方面,对六足步行机器人的仿生机制进行了分析。提出一种灵活度评价函数,基于该函数对六足机器人的结构参数进行了优化;推导了步态模式与步行速度关系的数学表达;构建了分布式局部规则网络,可自适应地调整错乱的腿间相序,生成静态稳定的自由步态。仿真实验验证了上述仿生机制的有效性。     

基于神经步进激励机制的蛇形机器人环境自适应仿生控制策略

针对已有的蛇形机器人在环境适应过程中步态调整策略复杂,参数调整时间长的问题,引入神经步进激励机制,提出一种基于多模态中枢模式发生器模型的简单快速的仿生控制策略。构建能够产生蛇形机器人多种步态的多模态中枢模式发生器模型,并基于仿生学原理提出神经步进激励机制。通过对蛇形机器人三种主要步态的运动学分析,得出其运动性能与控制参数之间的关系,利用神经步进激励机制并结合蛇形机器人自身的运动特性建立蛇形机器人环境自适应仿生控制策略。通过仿真将该策略与传统蛇形机器人控制方法进行对比,并利用试验验证了该策略的有效性。     

四足机器人对角小跑步态动态稳定步行足端非连续约束及动力学建模

将四足机器人对角小跑步态周期分为摆动相和支撑相,采用D-H坐标法进行四足机器人运动学建模分析,提出基于质心运动定理分析腿机构处于支撑相的足端非连续约束力,通过力雅可比矩阵建立足端约束力与关节广义驱动力的映射关系。考虑足端与环境间的非连续约束,建立了具有变拓扑机构、非连续约束等特征的四足机器人非线性动力学模型,并通过虚拟样机仿真验证了动力学理论分析的正确性,为提高四足机器人非结构环境的机动性和动态稳定性研究提供了参考。     

四足机器人在直行和转弯下的步态规划研究

针对四足机器人的直行和转弯运动,以爬行步态为基础,分别对其进行了步态规划.提出了协调旋转步态的概念并用于原地转弯中;找出直行步态与原地转弯步态的足端轨迹公共点,通过该点实现了步态的快速迁移并用于四足机器人的弯道转弯运动中;根据对四足机器人的结构设计,建立了四足机器人的虚拟样机;提出了一种新的评价准则——角度余量准则(SA准则),对规划的步态进行稳定性评价,从而找出最优步态.搭建实验平台进行了实验,结果显示,针对直行和转弯的步态规划合理、可行.