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.     

双足舞蹈机器人步态规划

以双足舞蹈机器人为对象,建立系统的多自由度运动学模型,在此基础上开展舞蹈机器人正运动学和逆运动学分析,根据行走步长、步宽、步行周期等运动参数求解机器人各关节角度;引入三维倒立摆模型,结合零力矩点(Zero-Moment-Point,ZMP)稳定判据,对舞蹈机器人进行步态规划稳定性分析;最后,结合对舞蹈机器人的行走步态进行了仿真分析,得到了各个关节的角度值,可作为舞蹈机器人的输入控制参数.     

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.     

仿人机器人的可变ZMP步态规划

为使仿人机器人能够稳定地行走,基于三维倒立摆模型,采用了可变ZMP(Zero-Moment Point)来进行仿人机器人的步态规划.在单脚支撑期依据可变ZMP采规划COG(Center of Gravity)的轨迹,在双脚支撑期内则让ZMP保持低速匀速运动,由此来规划此时间段的COG轨迹.仿真结果验证了规划的合理性,保...     

基于运动发散分量动力学的双足机器人行走策略研究

基于线性倒立摆(LIP)模型,将双足机器人的多步行走等效成三维倒立摆的多次摆动,在运动发散分量(DCM)概念的基础上,研究了以质心(COM)和DCM表示的动力学方程。设计了2种DCM闭环控制器:一步DCM终值不变抗扰动控制器和实时DCM轨迹跟踪闭环控制器。2种控制器都可以有效地抑制扰动,使实际机器人的DCM不发散,并使用其规划出了双足行走过程中的COM轨迹。依据COM轨迹和双腿末端轨迹推导了求解双足机器人逆运动学的数值方法,整体上完成了双足行走过程中从输入脚印到输出关节角度的整套求解问题,使双足步态规划的方法体系化。最后,结合一个普适机器人模型,针对文中的算法在MATLAB平台上进行了仿真,仿真结果验证了该新方法的有效性。     

基于运动发散分量的四足机器人步态规划

为了使四足机器人在出现较大的轨迹跟踪误差时仍然可以稳定运动,提出基于运动发散分量（DCM）的在线步态规划方法. 将四足机器人抽象成三维线性倒立摆模型（LIPM）,根据离线规划的落脚点,应用DCM方法论递推出保持DCM有界的参考轨迹;在满足步幅约束、零力矩点（ZMP）约束的条件下,步态规划运用宽松初始状态模型预测控制在线优化出可快速收敛到参考轨迹上的落脚点以及期望状态轨迹;全身运动控制器通过构建二次规划优化出满足运动约束、动力学约束、摩擦力约束等条件下跟踪期望状态轨迹的力矩. 通过仿真验证以上算法,仿真结果表明：与经典模型预测控制相比,宽松初始状态模型预测控制可以承受较大的轨迹跟踪误差,四足机器人可以在出现较大的轨迹跟踪误差时以troting步态稳定运动并尽快收敛到离线规划的轨迹上.     

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.     

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.     

双足机器人动态上下楼梯的规划与控制

针对双足机器人上、下楼梯时的稳定行走问题,结合机器人动态上、下楼梯的约束条件,规划双足机器人动态上、下楼梯的步态,并提出了相应的稳定性控制策略。其中,机器人侧向平面采用保持机器人质心动态平衡的规划方法,通过调整躯干侧向最大偏移量,实现机器人侧向平面的稳定;机器人前进方向和重力方向采用三次多项式拟合的步态规划方法,通过传感器反馈的躯干姿态角及相应的角速度信息,结合楼梯台阶信息,调整机器人前进方向和重力方向质心的位置,保证机器人运动的稳定性。仿真结果验证了该方法的有效性。     

两足步行机器人并联腿机构的稳定性分析

提出了用ZMP点作为评价两足步行机器人并联腿机构稳定行走的指标,并给出了机器人在理想的状况实现静态行走时的ZMP点与稳定裕度的关系．分析了已知并联机器人在给定末端执行器轨迹的情况下在理想的地面进行稳定行走时的重心轨迹,并且给出了两足机器人能够稳定行走的区域,为两足并联机器人的研究开发和控制打下了坚实的基础．     

使用零力矩点反馈的双足机器人惯性参数辨识

为解决基于关节力矩的双足机器人参数辨识方法辨识精度不高,基于完整的足底力信息和运动捕捉数据的辨识方法对实验条件要求较高的问题,提出基于ZMP(zero moment point)数据的双足机器人惯性参数辨识方法。将理论ZMP与实际ZMP的位置偏差作为目标函数,考虑参数范围和机器人总质量两类约束条件,建立只使用双足机器人自身传感器采样数据的惯性参数辨识优化模型。针对所建模型无法拆分成线性形式的问题,推导目标函数关于参数矢量的梯度矢量和海塞矩阵,并给出了基于最速下降法和牛顿法的优化求解算法。使用GoRoBoT-II机器人的双足部分,进行腿部杆件的惯性参数辨识实验,将所提出方法得到的辨识结果与传统基于关节力矩的辨识结果进行对比,发现基于ZMP的辨识方法的结果更接近于三维几何建模得到的参数标称值,且理论ZMP与实际ZMP的偏差均值为4.6 mm,小于传统基于力矩辨识方法的12.4 mm,说明所提出的基于ZMP的惯性参数辨识方法能够得到比传统方法更好的结果。     

零力矩点与两足机器人动态行走稳定性的关系

讨论了零力矩点（ＺＭＰ）与两足机器人动态行走稳定性的关系，证明了ＺＭＰ出支撑面时若踝关节取高增益ＰＤ控制则支撑脚无法实现稳定支撑．本文最后给出了一种ＺＭＰ计算及控制方法．     

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。     

Motion Planning of Humanoid Robot for Obstacle Negotiation

The motion planning for obstacle negotiation by humanoid robot BHR-2 through stepping over or stepping on/off the wide and flat obstacle at known locations is presented. In the trajectory generation method,first the constraints of the foot motion parameters which include obstacle dimensions and the distance of obstacle from the humanoid robot is formulated. By varying the values of the constraint parameters,different types of foot motion for different obstacles can be produced. In this method,first the foot trajectory is generated,and then the waist trajectory is computed by using cubic spline interpolation without first calculating the zero moment point (ZMP) trajectory. The dynamic stability during the execution of stepping over and stepping on/off trajectories are ensured by incorporating the ZMP criterion. The effectiveness of the proposed method is confirmed by simulations and experiments on humanoid robot BHR-2.     

Motion Planning of Humanoid Robot for Obstacle Negotiation

The motion planning for obstacle negotiation by humanoid robot BHR-2 through stepping over or stepping on/off the wide and flat obstacle at known locations is presented. In the trajectory generation method, first the constraints of the foot motion parameters which include obstacle dimensions and the distance of obstacle from the humanoid robot is formulated. By varying the values of the constraint parameters, different types of foot motion for different obstacles can be produced. In this method, first the foot trajectory is generated, and then the waist trajectory is computed by using cubic spline interpolation without first calculating the zero moment point (ZMP) trajectory . The dynamic stability during the execution of stepping over and stepping on/off trajectories are ensured by incorporating the ZMP criterion. The effectiveness of the proposed method is confirmed by simulations and experiments on humanoid robot BHR-2.     

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.     

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。