基于质心运动状态的双足机器人欠驱动步行稳定控制

针对双足机器人欠驱动步行稳定控制问题,提出一种基于机器人质心(Co M)运动状态的前馈控制策略.首先,根据步行速度与步行稳定性的关系,提出一种基于步行速度的欠驱动步行稳定性直观表述并给予数学定义:如果机器人步行速度能够始终收敛于一个已被证明可维持步行的速度,则机器人步行处于稳定状态;然后,基于该直观表述的数学定义和人类变速步行时的步态特征,提出一种基于质心运动状态的前馈控制策略,控制策略以机器人质心水平速度作为系统输出,通过控制质心在单个步行周期内的位移,实现对质心水平运动速度的控制,进而实现稳定步行;最后,在混凝土和木板地面上,成功实现了平均步行速度0.178 m/s、步幅为腿长0.31倍的欠驱动步行.试验结果表明:所提出的控制策略能够通过控制质心对理想速度的跟踪,实现欠驱动稳定步行.     

面向变高度连续台阶的双足欠驱动步行稳定控制

针对欠驱动双足机器人在已知变高度台阶上的稳定控制,提出了一种基于自适应前馈算法的稳定步行控制策略．首先,考虑地面变形,将地面等效为“弹簧-阻尼”系统,并建立“机器人-台阶”耦合动力学模型．其次,将“机器人-台阶”这一“多输入-多输出”模型简化为由质心位移和速度构成的“单输入-单输出”模型．然后,使用变坡度斜坡等效变高度台阶,根据台阶高度确定等效斜坡倾角和机器人理想步长;同时引入自适应控制系数,并根据等效斜坡倾角调整该控制系数,实现质心对参考速度的跟踪．最后,在台阶高度变化小于0.032 m的环境中进行数值仿真试验,验证控制策略的有效性．仿真结果表明：本文提出的控制策略可以实现已知变高度台阶上的稳定步行．     

面向离散地形的欠驱动双足机器人平衡控制方法

欠驱动双足机器人在行走中为保持自身的平衡,双脚需要不间断运动.但在仅有特定立足点的离散地形上很难实现调整后的落脚点,从而导致欠驱动双足机器人在复杂环境中的适应能力下降.提出了基于虚拟约束(Virtual constraint,VC)的变步长调节与控制方法,根据欠驱动双足机器人当前状态与参考落脚点设计了非时变尺度缩放因子,能够实时重构适应当前环境的步态轨迹;同时构建了全身动力学模型,采用反馈线性化的模型预测控制(Model predictive control,MPC)滚动优化产生力矩控制量,实现准确的轨迹跟踪控制.最终进行了欠驱动双足机器人的随机离散地形稳定行走的仿真实验,验证了所提方法的有效性与鲁棒性.     

双足机器人预观控制的ZMP补偿步行模式研究

针对双足机器人的稳定行走,提出了一种预观控制的零力距点（ZMP）补偿步行模式在线生成方法。利用实际ZMP与目标ZMP之间的未来误差信息,基于预观控制计算机器人行走过程中质心的补偿量,事先调整质心轨迹来改变步态。最终使实际ZMP更好地跟踪目标值。12自由度的双足机器人动力学仿真验证了所提出方法的有效性,而且机器人能在一定程度不平整地面上实现稳定行走。     

双足机器人自然ZMP轨迹生成方法研究

为了实现双足机器人类人行走,提出了一种基于自然ZMP轨迹的双足机器人步行模式生成方法。在单腿支撑相,根据基于三维线性倒立摆模型,在设定从脚跟到脚趾移动的自然ZMP轨迹后,得到质心轨迹方程;在双腿支撑相采用线性摆模型生成质心轨迹方程。同时给出了在统一坐标系中的多步规划质心轨迹方程。在RoboCup 3D仿真平台实现了采用自然ZMP轨迹的双足机器人类人稳定步行,实验和竞赛结果都验证了该方法的有效性。     

欠驱动双足机器人动态步态规划方法研究

以欠驱动双足机器人为对象研究其周期稳定的动态步态规划方法。首先建立欠驱动双足机器人的混杂动力学模型,然后采用时不变步态规划策略对机器人步态进行规划,并研究周期步态的收敛条件。步态参数直接决定周期步态的稳定性,采用遗传算法,以能耗最优为目标,以限制条件为约束对步态参数进行选择和优化。最后通过虚拟样机对机器人的行走过程进行动力学仿真。实验表明规划步态收敛于稳定的极限环,实现了高速动态步行,该规划方法是可行的。     

RoboCup3D仿真机器人步态优化研究

在RoboCup3D比赛中,拥有一个快速灵活、稳定的步态模式是赢得机器人足球比赛的关键之一。为了获得这样的步态模式,提出一种双足机器人垂直质心高度可变的机器学习训练方法。首先,通过规划双足机器人垂直质心高度的轨迹、利用倒立摆模型和数值化方法控制零力矩点,实现双足机器人的类人行走。然后,采用自适应协方差矩阵进化算法对步态参数优化,为了获得快速稳定的步行,采用累积分层的学习方法在之前优化的基础上进一步优化。最后,采用蜂拥编队壁障算法验证多机器人环境下优化步态的稳定性、灵活性。实验和竞赛结果均表明本文提出算法的有效性。     

欠驱动两足步行机器人研究现状

针对欠驱动两足步行机器人的研究现状与发展趋势进行了探讨。首先,总结了被动行走和踝关节欠驱动两足机器人的研究现状,介绍了欠驱动两足步行机器人的基本研究方法,包括问题描述、步态规划、运动控制和稳定性判定等,并对欠驱动两足机器人需要进一步研究的问题和发展方向进行深入研究,最终目标是将欠驱动控制策略应用于两足步行机器人的行走过程控制,以提高其运动性能。     

无动力双足步行机器人控制策略与算法

本文研究无动力双足步行机器人的建模、分析与控制问题. 基于能量的控制增加了机器人行走极限环的稳定性、鲁棒性, 扩大了极限环的收敛域; 角度不变控制使机器人的稳定行走步态摆脱了地面倾斜角度的限制; 把基于能量的控制与角度不变控制结合起来, 可以实现在不同倾斜角度地面上行走模式的切换. 基于能量的行走平均速度控制方法在平均速度与目标能量之间建立了联系, 能使机器人的行走产生新的稳定步态. 最后, 对无动力双足步行机器人的研究前景做了展望.     

三维线性倒立摆模型在双足机器人系统中的应用

机器人稳定的步行行走模式在双足机器人的控制中占有很重要的地位,提出了一种基于三维线性倒立摆的机器人行走模型。通过机器人的三维倒立摆模型得到机器人质心的位置和速度,再结合机器人的逆运动学,求得机器人各关节的关节角度,驱动机器人关节运动。从而得到机器人完整的运动轨迹。     

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.     

五杆四驱动平面双足机器人动态步态规划与非线性控制

以五杆四驱动的平面双足步行机器人为对象,研究了其动态步行的时不变步态规划和限定时间的非线性控制策略．揭示了其模型的欠驱动和完全驱动的混杂和非光滑动力学特性,推导了其碰撞模型．基于虚拟约束的概念,提出时不变步态的输出函数解析设计方法,设计了反馈线性化控制器,将系统转化为双积分环节．然后采用限定时间控制器在一步内零化输出函数．仿真实验表明,动态步行趋于一个稳定的极限环,实现了规划的行走模式,验证了该方法的有效性．     

可侧向摆动的欠驱动双足机器人

为解决机器人的侧向平衡问题,同时为使机器人的行走空间由二维扩展到三维,确立了可以侧向周期稳定偏转的有弹性脚的欠驱动步行机器人模型。根据混合动力系统的特点,建立了侧向摆动方程及脚碰撞地面的方程,并利用数值仿真得到了不同初始状态下的稳定极限环。根据运动状态分析,找到了弹性脚的欠驱动步行机器人所允许的侧向偏转范围。施加基于能量的控制可以消除摆动过程中出现的干扰,使欠驱动步行机器人回归到稳定状态,稳定的侧向摆动保证了欠驱动步行机器人的稳定行走。     

基于全身协调的仿人机器人步行稳定控制

提出利用机器人质心（CoM）雅克比矩阵,实现全身协调补偿的算法。提出机器人的简化模型;分析基于CoM雅克比矩阵的补偿算法;采用CoM/ZMP（零点矩点）、减振和软着陆控制器实时控制双足步行,实现机器人全身协调的稳定控制;通过仿人机器人AFU09的双足步行实验证明该控制方法的有效性。     

双足机器人跟踪误差在线修正方法

对双足机器人在行走过程中进行实时修正会导致机器人步行不稳定,以及使得步行速度受限.为解决该问题,提出一种双足机器人跟踪误差在线修正方法.从模仿人类的角度出发,将机器人步行模式分为单腿支撑相和双腿支撑相2个阶段,并分别采用误差裕量和误差限值的方法进行在线修正.实验结果表明,该修正方法可使机器人步行速度上限提高25％左右,对外部环境具有一定的抗干扰能力.     

教学型双足步行机器人的结构及其控制电路设计

教学型双足机器人的研究制作是桌上型的重量很轻的作实验用的小型双足步行机器人。研究舵机的驱动控制方法、框架的设计以及制作能通过伺服电机控制运动的一种经济型的双足步行机器人。用单片机与CPLD控制伺服电机,通过预先给定机器人各个部位的运动轨迹,运算确定好各关节的旋转角度及控制系统的控制算法,以实现机器人的实际行走过程。     

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.     

七连杆双足机器人建模和控制系统仿真

研究双足机器人稳定性控制问题,步行机器人作为一种载运工具适应地况能力强,结构复杂,运动控制难.实现类人型机器人动态行走,针对行走的稳定性,必须对机器人进行动力学建模、步态设计和稳定姿态控制算法设计.研究了一种七连杆双足机器人的动力学建模和控制系统仿真方法.建立两足步行机器人腿的可参数化仿真模型,对七平面双足机器人的运动情况和控制输入输出进行仿真,得出试验结果.并对影响步行机器人稳定性能的参数进行分析,为后面机器人样机的研制提供理论及数据依据.     

基于降阶位置/力模型的机器人神经网络控制

双足机器人的双脚支撑期是实现其步行运动的重要过程,然而耦合的位置/力控制难以保证其稳定平滑运动.本文提出了一种基于降阶位置/力模型的机器人控制策略,整合了位置控制子空间模型和力控制子空间模型,通过模型降阶减小了控制器设计的复杂度,并采用神经网络自适应控制方法综合多控制目标,实现了双足机器人的平滑稳定控制并有效地抑制了系统外扰和参数不确定性的影响.最后,仿真算法验证了该控制方法和模型的有效性.     

基于矢状面质心角动量的人类行走步态周期阶段划分方法

认知人类的步行机理是双足机器人开发的重要基础.在人类行走过程中,外力力矩是影响行走稳定性的决定性因素,步态与外力力矩的相互作用是人类步行机理研究中的关键问题.尽管质心角动量可反映人体受到的外力力矩变化,但会随步态的演化呈现不同的变化规律.以人类自然行走步态为研究目标,通过准确获取人体行走过程中实时运动信息与质心角动量的变化,根据人体行走过程中的外力力矩与质心角动量的角度对人体步态进行力学分析,并结合人体行走过程中的足地关系与矢状面质心角动量变化规律,得出角动量特征点与步态特征点在时间上具有高度一致性的结论,最终实现基于矢状面质心角动量的人类步态周期阶段的精准划分.研究结果对于认知人类步行机理,指导行走康复医疗和双足机器人研发具有重要意义.