基于动态运动基元的6自由度下肢外骨骼步态轨迹规划与控制策略

针对下肢刚性运行过程中的步态轨迹规划问题,提出了一种基于动态运动基元的步态轨迹在线规划方法和控制策略。首先,使用足底压力进行步态相位分割;其次,使用线性倒立摆模型确定落地点位置,再运用逆运动学规划确定各关节角度,使用动态运动基元算法对以前的各个步态相位的运动轨迹进行在线学习;再次,将前面得到的关节角度作为目标终点进行实时步态轨迹规划;最后,根据生成的曲线按照控制策略对外骨骼控制。使用6自由度外骨骼对算法进行了验证,结果表明,使用所提算法可以有效根据步态相位的变换对步态轨迹进行实时在线学习和生成,同时可以保证一定程度的运动稳定性。     

下肢外骨骼机器人变步长步态规划方法

为了解决下肢外骨骼机器人连续步态规划问题,基于倒立摆模型提出了一种步态规划算法,并针对传统倒立摆模型无法变步长连续行走的问题提出了新的改进方法。将外骨骼机器人分成支撑腿和摆动腿两部分,分别采用D-H法进行运动学分析;利用倒立摆模型和固定函数法,进行等效质心与摆动腿末端轨迹规划;在相邻单脚支撑期之间插入双脚支撑期,使下肢外骨骼机器人在不断改变步行时,利用双脚支撑期进行位置和速度的切换,实现实时步态规划;将规划算法在SIMULINK中实现,并与ADAMS模型进行联合仿真,下肢外骨骼机器人在仿真环境下行走稳定,证明了算法的有效性。     

外骨骼离线参数化上楼梯步态规划

为扩大脊椎损伤患者在外骨骼机器人辅助下的活动范围而不仅仅只是起坐、站立和行走,提出一种离线参数化上楼梯 步态规划算法,该算法基于惯性测量单元检测穿戴者运动意图,基于足底压力传感器计算整个系统的零力矩点（ZMP） 以确 保上楼梯过程的安全性。 该算法根据人体大腿、小腿长度、楼梯高度和宽度等参数规划出关节的最优空间位置轨迹, 然后通 过逆运动学求解关节角度轨迹,该算法可为不同的穿戴者生成适应于不同楼梯尺寸的步态轨迹, 最后 3 名实验者穿戴外骨骼 在楼梯高度 18cm、宽度 26cm 的楼梯上实验,外骨骼按照规划的步态轨迹帮助穿戴者多次完成上楼梯任务,规划的楼梯尺寸 与实际测量的尺寸误差在 2%以内,通过实验验证了该算法的有效性与实用性。     

下肢助行外骨骼步态规划与仿真研究

针对目前大多数下肢助行外骨骼自身不能维持稳定行走与步态规划方法存在缺陷的现状，设计一种10自由度主动驱动下肢外骨骼；其步态规划基于静稳定性判据，采用重心投影法，利用构造函数规划重心及踝关节轨迹，进一步通过运动学计算获得完整步态周期内所有关节的运动轨迹；运用ADAMS构建人-外骨骼耦合运动虚拟样机模型，进行平地步行仿真，仿真得到关键点的空间轨迹与动力学参数，通过与规划的重心和踝关节轨迹对比，外骨骼能够实现预期运动并稳定行走，仿真结果表明所设计的步态规划方法合理有效。     

基于实时意图识别的外骨骼机器人步态切换

根据外骨骼穿戴者的实时运动意图,切换外骨骼机器人的行走步态,是外骨骼机器人研究热点问题之一.针对外骨骼机器人能够根据穿戴者的运动意图控制步态切换问题,提出采集人体表面肌电信号进行解码,通过BP神经网络识别穿戴者的运动意图,实现外骨骼进行步态规划,利用关节角度与足底压力的相关性以及重心轨迹,对所规划的步态的稳定性进行分析,依据不同的运动意图完成步态进行实时切换,验证了基于实时意图识别控制的外骨骼步态切换的可行性.     

基于VSC的机器人在线步态规划方法研究

传统方法在进行机器人在线步态规划时,由于受到大量外部复杂因素的干扰,造成步态规划偏差较大,无法准确跟踪期望步态;为此,提出一种基于变量集控制(variable set control,VSC)的仿人机器人在线步态规划方法;将步态规划问题转化为反应机器人步态状态的变量集的规划问题,根据对相关变量的规划和计算,能够获取机器人关节空间运动的状态序列;根据变量集中的零力矩点、机器人的重心、髋部中心和步态规划之间的关系,能够获取机器人在线步态规划中关键变量集的规划和计算结果;仿真实验表明,利用该方法能够克服传统方法的缺陷,实现了对机器人在线步态规划的准确控制。     

基于改进动态运动基元的6D轨迹规划

动态运动基元(DMPs)轨迹规划方法可以简化机械臂控制中参数调整的复杂过程,快速生成运动轨迹,但是面对姿态的流形特性以及跨零点情况,现有的DMPs很难达到预期的效果.本文提出了一种基于改进DMPs的笛卡尔空间6D轨迹规划方法.该方法采用四元数描述姿态,实现了位置轨迹与姿态轨迹的无奇异表示.通过解耦强迫函数与起–终点状态差值项之间的关联,消除了跨零点引起的轨迹抖动、无法生成与翻转等问题.此外,基于机械臂和障碍物间的距离与偏角建立了虚拟阻抗关系,并将其耦合到动力学模型中,实现了机械臂末端的避障控制,避免了避障行为过早问题,有利于减少消耗.机械臂6D轨迹规划仿真和实验表明,本文提出的改进DMPs方法有效.     

基于环境感知与重建的外骨骼爬楼梯步态研究

重点讨论下肢外骨骼对楼梯环境的感知与重建,以及相应步态模式的规划算法。通过外骨骼前端的深度相机获取楼梯的点云信息,基于K近邻法寻找相似点,基于奇异值分解来估计每个输入点的法向量。采用区域生长算法并根据点的空间位置和法向量将点云分割成不同的区域,采用L-0范数最小化算法去除分割点云中的噪声。该方法通过对点云进行处理,从而获得楼梯的几何信息,将其用于步态规划算法,通过三维点云生成外骨骼步态。实验结果表明,该方法能准确测量楼梯的几何尺寸。     

基于ZMP下肢外骨骼机器人自平衡策略

随着社会老龄化的加剧,我国脑卒中的患者不断增多,这给我们国家和社会带来了极大的负担。文章推出了一款新型助力下肢外骨骼机器人,为这些患者的康复提供可行性方案。助力型下肢外骨骼的一个关键问题是行走过程中保持步态的稳定性,防止佩戴者摔倒。文章用滑模控制的方法提出了一种下肢外骨骼的控制策略,该策略可以减少外骨骼的干扰并且保持行走的稳定性。设计了步态稳定性的评价标准,然后设计了一种基于ZMP的控制策略。实验表明,该控制策略可以有效地减少下肢外骨骼的干扰,保持佩戴者的行走稳定性。     

基于动态运动基元的轨迹学习方法

针对动态运动基元轨迹学习方法得到的学习轨迹终点值存在较大位置误差的问题,提出一种通过增大动态运动基元积分步数来减小位置误差的方法.通过以正弦轨迹、斜坡轨迹为示教轨迹的仿真实验验证了该方法的有效性.针对动态运动基元学习轨迹起始值与目标值相同时得到的学习轨迹恒为直线的问题,提出一种分段式轨迹学习方法.以轨迹极值点为分界点将学习轨迹分割为多段初始值与目标值不同的轨迹,通过仿真实验验证了该方法的有效性.     

一种球形机器人运动轨迹规划与控制

阐述一种非完整欠驱动系统的控制设计和运动规划策略 ,研制出一种全新的全方位行走机器人 ,由于其具有特殊的灵活性 ,可应用于各种不同的场合 .     

使用零力矩点轨迹规划的四足机器人步态进化方法

通过对AIBO 机器人行走时身体摇摆现象的研究,提出一种使用零力矩点轨迹规划的步态控制方法． 与此同时,使用基于遗传算法的进化学习方法对步态控制参数进行优化．实验使用AIBO 机器人进行测试,机器人 使用该进化学习方法可自主地得到最优步态,其最优步态在保证稳定性的基础上最大速度达到了455 mm/s．实验结 果表明,应用该方法进行步态控制,机器人获取的最优步态不仅满足稳定性要求,而且对不平地形也具有较好的适 应能力．     

基于遗传算法的四足机器人行走步态规划

因RoboCup四腿组比赛所采用机器人的关节刚度较低，采用固定形状行走轨迹的步态规划方法所产生的实际步态和规划步态偏差较大。这种偏差限制了机器人行走速度的提高。为了提高机器人的行走速度，在原有步态规划方法的基础上，引入200组坐标描述任意形状的机器人行走轨迹，并用改进的遗传算法寻找最适合机器人行走的轨迹形状。实验结果表明：改进的行走轨迹规划方法经学习后的实际步态更有利于机器人的行走，在行走更加平稳的同时可使机器人获得更快速的行走效果。     

基于圆弧模型的四足机器人步态规划

根据Aibo机器狗前腿的圆弧型结构建立了机器人腿部的二维实体模型,并通过两个直角三角形解算Aibo机器狗的逆运动学．在此模型的基础上进行前腿在地面滚动行走的同心圆步态规划,并通过机器学习得到了平稳、快速的行走步态参数．     

基于PH曲线的Delta机器人轨迹规划方法

针对Delta并联机器人高速作业时笛卡儿空间轨迹不平滑的问题,提出一种基于毕达哥拉斯速端曲线（PH曲线）的轨迹规划方法．首先,利用PH曲线平滑竖直运动与水平运动间的直角过渡部分,确定拾放操作轨迹;然后,利用多项式运动规律对轨迹的1维曲线位移进行规划,确定运动轨迹插补点的位置;最后,以最小化拾放操作周期为目标优化PH曲线参数,得到平滑的运动轨迹．仿真分析表明,基于该方法的拾放操作具有较短的运动周期,轨迹平滑且有较平稳的运动特性;实验结果表明,Delta机器人能够以90次/分钟的速度进行抓取操作,实现了并联机器人的高速作业．     

基于连续动态运动基元的移动机器人路径规划

针对二维动态场景下的移动机器人路径规划问题，提出了一种新颖的路径规划方法——连续动态运动基元（continuous dynamic movement primitives， CDMPs）.该方法将传统的单一动态运动基元推广到连续动态运动基元，通过对演示运动轨迹的学习，获得各运动基元的权重序列，利用相位变量的更新，实现对未知动态目标的追踪.该方法克服了移动机器人对环境模型的依赖，解决了动态场景下追踪运动目标和躲避动态障碍物的路径规划问题.最后通过一系列仿真实验，验证了算法的可行性.仿真实验结果表明，对于动态场景下移动机器人路径规划问题， CDMPs算法比传统的DMPs方法在连续性能和规划效率上具有更好的表现.     

基于关键帧相似性的仿人机器人步态规划

为解决传统步态规划方法运算量大、运行时间长的问题,提出一种基于关键帧相似性的仿人机器人步态规划方法,通过对步态关键帧的相似性度量、髋关节的规划、零力矩点(ZMP)的实时校正,实现仿人机器人曲线行走步态的在线调整,调整后的步态能够较好地逼近实际ZMP曲线。实践结果表明,该方法在降低运算量的同时较好解决了仿人机器人的步态稳定及快速规划问题,并且可以减少步态选择不理想时的时间消耗。