基于质心校正补偿的仿人机器人模仿学习

由于仿人机器人自由度多、结构冗余,因此面对不同环境下的运动规划十分复杂.利用人体运动信息作为示教数据,实现仿人机器人对人体姿态的模仿学习,简化了仿人机器人的运动规划.为满足机器人在运动过程中的平衡性,提出了一种机器人质心补偿的方法:通过示教数据预估机器人的质心偏移,经质心-角度雅可比矩阵计算角度补偿量,并引入二次规划进行优化处理.基于Nao机器人的模仿学习系统实验研究结果表明:提出的质心补偿方法可以有效地保证机器人在模仿学习过程中的姿态平衡,引入的权值可调的二次规划有效地保证了姿态模仿的相似性.     

一种仿人机器人协作运动控制方法

根据仿人机器人协作运动的控制特点,构建2个仿人机器人进行球体搬运协作运动模型,并提出了一种基于二阶锥控制原理的多仿人机器人运动稳定性的控制方法.通过对协作运动过程中各种稳定性进行联合约束,构建二阶锥规划方程,将运动稳定性最优控制问题转换成二阶锥规划方程的优化问题.仿真与实验结果表明,该控制方法可以有效控制仿人机器人的协作运动并确保其稳定性.     

基于混合进化算法的仿人机器人步态规划

针对仿人机器人的结构特点,设计一种仿人机器人上楼梯的在线步态规划系统.使用7连杆模型对仿人机器人的上楼梯运动过程进行建模,根据神经网络在拟合非线性系统上的优越性,使用2个BP神经网络对仿人机器人上楼梯过程中的双腿支撑周期和单腿支撑周期分别进行离线训练.为了加速训练时间和避免陷入局部最小值,采用基于混合粒子群的神经网络控制方式对网络的权值进行优化.在加速训练过程的同时,生成稳定性最优的步态,通过嵌入式单目视觉采集现场环境信息作为神经网络的输入,实时控制输出步态所需的关节轨迹进行运动.实验结果表明通过Matlab仿真和实物机器人上所提方法有效.     

一种仿人机器人步态优化的新方法研究

利用仿人机器人七连杆模型,建立了机器人姿态的位置向量.先用带参数的五次多项式拟合机器人髋关节的位置曲线,然后用非时间参考变量的方式规划出了踝关节和膝关节的运动轨迹.在机器人步行的稳定区域内,通过遗传算法求得了ZMP点偏离脚掌中心距离的最大值,从而确定了髋关节的参数,实现了仿人机器人步态优化.实验证明该方法有效.     

基于单自由度腰关节的仿人机器人上身运动规划

针对仿人机器人上身的运动规划问题,提出一种新的规划算法.首先,运用机构学和机器人学的知识根据人体的生理结构特征建立上身的运动学模型.其次,从腰关节和人臂的不同运动特征出发对其分别提出了关节位移和舒适度-势能指标,构成人体上身的运动性能指标.再次,基于得到的上身运动性能指标利用梯度投影法提出仿人机器人上身的运动规划算法.最后,利用Matlab进行数值仿真,并与人体上身运动实验结果进行对比,从而验证该算法的可行性及合理性.     

拟人机器人矢状面跑步运动规划

基于“虚拟腿”的概念,提出了一种新的方法实现拟人跑步机器人在矢状面内的跑步运动．首先在起跳阶段通过求解“虚拟腿”的二自由度动力学方程,规划机器人质心的轨迹;在飞行阶段机器人质心按照自由落体运动;然后对机器人双脚的运动和上臂的运动进行规划,采用牛顿拉斐逊法求解非线性方程组得到机器人在每个时刻的运动学参数;最后根据动力学方程求出各个关节的驱动力矩．仿真结果表明：机器人跑步时各个关节角度和关节驱动力矩变化平稳,运动稳定裕度大,可实现1.2m/s前向的跑步速度．     

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。     

仿人头颈部机器人跟踪运动控制

仿人头颈部机器人是仿人机器人的一部分,负责对视觉目标进行动态跟踪。为了能够精确跟踪目标,在系统运动学建模过程中,将机器人视场中心的视线作为一个具有伸缩自由度的连杆加入头颈部结构的运动学模型。通过双目视觉系统计算得到的目标点位置在数学模型上成为连杆机构运动的目标位置。为了使具有冗余自由度的头颈部机器人的运动更符合人类的动作行为,对用于消除运动学奇异点的阻尼最小二乘逆解算法进行了改进。改进后的修正算法不仅能够使机器人在运动过程中避开奇异点,而且能够实现算法上的关节限位,保证机器人运动的关节舒适度,使其更符合人类的行为习惯。仿真实验表明:这种算法在很大程度上提高了机器人运动的可靠性和稳定性。     

半自主仿人型机器人足球控制系统设计

足球机器人系统是一种高科技竞技系统.仿人型机器人足球比赛是机器人足球比赛的最高赛事.本文提出了一种新的基于半自主控制的仿人机器人足球控制系统.该系统由仿人型机器人、全局视觉系统、决策系统和无线通信系统四部分组成.实验和比赛结果证明了该系统的可行性.     

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.     

以人体运动为参照的仿人机器人设计参考准则

为解决仿人机器人设计以经验设计或运动仿真验证为主,尚不存在以人类自身为参照,考虑走跑跳等多种运动行为要求下的初始设计方法问题,对人体多种运动行为进行运动捕捉与足底力测量,选择人体运动过程中关节力矩和关节功率作指标表征仿人机器人应达到的极限驱动能力。利用PhaseSpace三维运动捕捉系统和自行研制的至少5倍于体重的大量程集成化测力鞋系统对6名成年男性进行了走跑跳等运动行为的运动捕捉与足底力的测量实验,根据得到的149组实验数据,分析总结人体走、跑、跳等运动行为特征;采用牛顿-欧拉法对人体下肢机构进行逆动力学计算,用多元非线性拟合法拟合计算结果得到了各关节最大驱动力矩及功率方程式。综合归纳给出了不同运动方式下仿人机器人设计参考准则,为走跑跳等多运动方式仿人机器人的设计提供了参考。     

基于DSP的全自主机器人运动控制系统的研究

设计了一套适合于全自主类人机器人的分布式运动控制系统。该系统的底层控制部分采用DSP作为主处理器,给出了处理器的外围器件和反馈回路的设计过程。整个控制系统能够集成在机器人本体上,层次清晰,结构灵活,对全自主机器人的进一步发展起着积极的作用。     

Resonance Suppression Strategy for Humanoid Robot Arm

To address the problem of resonance in the control of a robot arm, a resonance suppression strategy is proposed for a single-joint humanoid robot arm based on the proportional-resonant(PR) controller. First, an arm joint model of the humanoid robot is established. Then the influence of resonance frequency on the performance of the control system with the robot arm is analyzed. The voltage fluctuation of the drive motor caused by the changes in arm motion is recognized as the disturbance of the current loop. The PR controller has the characteristic of disturbance rejection at a specific frequency. The output fluctuation of the driving system caused by the change of arm motion state at the resonance frequency is suppressed. Therefore the output current of the inverter will not be affected by the vibration of the arm at the resonance frequency. Finally, the control system is verified by MATLAB/Simulink simulation. The simulation results demonstrate that the control strategy for the humanoid robot arm based on the PR controller can suppress the resonance of the arm effectively, improving the dynamic performance and system stability.     

基于Kinect的仿人机器人抓取目标定位

目标定位是仿人机器人实现抓取操作的前提。针对机器人单目视觉容易丢失深度信息,双目视觉难以对缺乏纹理特征的物体获得有效深度信息的问题,提供一种基于Kinect的仿人机器人抓取目标定位系统。首先建立Kinect和机器人坐标系,构建布尔沙坐标转换模型;然后利用线性总体最小二乘(LTLS)算法求解该模型;最后依据Kinect获取的抓取点坐标信息,通过坐标转换将其转换到机器人坐标系:从而实现机器人对目标物体的定位。在仿人机器人NAO平台上对该系统进行实验验证,其结果表明:利用该方法,机器人在一定空间范围内能够可靠的定位目标物体,并且较其单目视觉定位更准确;根据所提供的目标定位系统,NAO机器人实现了对不同物体的抓取操作。     

仿人机器人发展现状及其腰关节的作用

仿人机器人是研究人类智能的高级平台，是综合多种学科的复杂智能机械，其研制和开发涉及到各学科、多方面问题，目前已成为机器人领域的研究热点问题之一．本文对仿人机器人目前的发展现状进行了综述，分析了多种仿人机器人的自由度分布，介绍了具有不同结构特点的腰机构，分析了腰关节在仿人机器人的稳定动态步行、全身协调运动及有情感步行等方面的重要作用．本文还指出了仿人机器人目前的主要研究方向．     

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.