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。     

仿人机器人两步步态规划算法研究

为了进一步提高仿人机器人步行时的稳定性,通过对人类步行的研究,并从两足步行机的两步步态规划方法中得到启发,对仿人机器人步行也进行类似的两步规划,但由于结构上的不同,仿人机器人中采用加入上肢运动补偿的方式实现平衡.规划仿人机器人的运动姿态,然后根据零力矩点必须落在稳定区域的原则,对仿人机器人的上肢运动轨迹进行求解,通过这种加入上肢补偿的两步规划来实现仿人机器人的稳定步行.从实验结果可以看出,采用这种两足步态规划方法,在仿人机器人两足步行时,可以使机器人上肢与下肢协调运动,从而提高了步行的稳定性.     

仿人机器人下楼梯的自适应模糊控制方法

针对仿人机器人下楼梯时的稳定行走问题,提出基于虚拟零力矩点的自适应模糊控制方法。按一定约束条件规划各个关节的运动轨迹,利用模糊控制器得到地面反作用力点的位置,根据脚力传感器反馈信息进行适当修正,得到理想关节轨迹。仿真结果证明,该方法具有实时性和有效性。     

基于三维线性倒立摆的仿人机器人步态规划

为了实时调整仿人机器人的步态,提出一种仿人机器人的步态生成方法。把机器人运动简化为三维线性倒立摆运动模式,通过预先规划好的零力矩点(ZMP)轨迹,根据质心(CoM)和ZMP的关系,求出CoM轨迹;再将前向步态和侧向步态简化为七连杆结构和五连杆结构,利用三角定理求出各个关节的角度,结合ZMP方程讨论了行走过程中的稳定性。利用给定的条件进行了系统的仿真,并结合实际系统及其运行状况进行分析,验证了所提出规划方法的有效性。     

仿人机器人及其步态控制

仿人机器人是最能代表人类用工程方法进行自我克隆的能力的智慧结晶。它可以具有类人的外貌特征和运动功能,以及视觉、听觉、触觉、接近觉、味觉等智能感知能力,可在未知环境中独立行走,与人进行一定程度的交流,其技术研究是当今机器人领域的前沿和热点。本文就近年来机器人平台的发展和步态控制的研究近况进行综述,分别概括各方向的发展动态和目前仍然存在的问题。     

基于能效优化的仿人机器人跑步步态优化与控制

针对高能耗导致的仿人机器人难以大规模实用化的问题,提出了一种新的仿人机器人参数化跑步步态优化方法。分析了不同跑步步态参数对仿人机器人水平、垂直方向的稳定性及能耗的影响,将机器人步态优化问题转化为对步态参数的多目标寻优问题,根据连杆模型得到机器人跑步过程中水平、垂直方向的稳定裕度及能耗表达式,并构造目标函数,采用基于对位学习的遗传算法对机器人参数化跑步步态进行多目标寻优,在保证机器人俯仰、翻滚和偏摆各方向力矩平衡的前提下降低整体能量消耗;针对传统遗传算法早熟及收敛速度慢的问题,提出基于领域知识的精细化初始成员策略,采取生成种群成员对位点的方式更新种群,以加快收敛速度;为提高轨迹跟踪性能,设计了自适应控制器,并给出了稳定性证明。仿真实验表明:该方法能有效降低能耗并保证其稳定性。     

仿人跑步机器人机构与步态规划综述

阐述了仿人跑步机器人研究的必要性,介绍了几款国外典型的仿人机器人机构设计和驱动系统设计,对仿人跑步机器人的步态规划问题进行了综述,并指出仿人跑步机器人领域的研究难点和未来研究方向。     

仿人机器人步态规划反馈控制研究综述

仿人机器人步行稳定性是机器人领域重要研究内容之一。介绍了仿人机器人常用的步态规划方法,划分为非反馈式和反馈式的两种步态规划算法。总结了反馈式步态规划主要研究的内容,并以世界著名Asimo、HRP、KHR和Darmstad仿人机器人为例,描述仿人机器人具体反馈控制方法和过程。探讨了仿人机器人步态反馈控制中有待研究的内容。     

基于ADAMS的仿人机器人步态规划算法仿真和实现

论文从便于算法分析和保护仿人机器人物理样机的角度,提出了先利用ADAMS建立虚拟原理样机系统,再进行步态算法仿真和实现的方法。并详细阐述了基于ZMP的仿人机器人步态规划算法,以及如何利用ADAMS对步态规划算法进行仿真。最后通过实验验证了仿真的必要性和有效性。     

考虑综合步行约束的仿人机器人参数化3D 步态规划方法

给出了一种三维环境下双足行走的参数化步态规划方法,建立了仿人机器人13 质量块约束动力学模 型．考虑单腿支撑和双腿支撑无冲击连续切换的六点边界约束条件、可行步态物理约束条件以及ZMP 稳定性约束 条件,以关节输出力矩函数的二次型积分值最小作为优化指标,采用参数化步态优化方法,将复杂关节轨迹的规划 问题转化为分段多项式系数组成的有限参数向量的优化问题,得到了快速和慢速两组光滑无振动的优化步态．仿真 和样机实验验证了该方法的有效性．     

基于Kinect的仿人机器人控制系统

为实现对具有16个自由度仿人机器人的姿态控制,采用Kinect传感器对人体姿态的坐标数据进行采集,根据坐标信息利用Processing软件开发基于SimpleOpenNI库的上位机软件,建立人体关节模型,并利用空间向量法对仿人机器人的步态规划以及重心控制算法分析,解析各关节的转动角度,经由无线WiFi模块向仿人机器人发送指令以控制舵机的运动,最终实现对机器人的控制,搭建了基于Kinect传感器的测试平台.测试结果表明:仿人机器人上肢在运动范围内无死角,通过对重心的控制,下肢可实现简单的步行,符合预期效果.     

仿人机器人上楼梯行走稳定性研究

针对仿人机器人上楼梯行走稳定性问题,进行了步态规划、稳定区域和稳定裕量的计算、控制策略等关键技术的研究。通过仿真,得到稳定行走姿态变化情况及各关节参数,为研究实时控制提供了依据。     

基于接触力信息的仿人机器人ZMP测量系统

针对现有仿人机器人零力矩点(ZMP)测量系统的力/力矩传感器不直接触地导致不能充分反映脚底各部位受力的问题,设计了一种基于地面接触力信息的具有传感器阵列的ZMP测量系统。介绍了传感器信号多级放大、采集及处理的软硬件系统,应用CAN总线接口实现了与外部上位机的通信。所设计的系统已应用于实际仿人机器人。步行实验表明:该系统能有效完成步行中ZMP的实时测量和脚底各部位受力信息的实时采集、计算与通信,简单易实现。     

基于ZMP的拟人机器人步态规划

拟人机器人具有广阔的应用前景,研制工作得到了各国的重视,近年来已取得巨大的 进展,但仍存在大量的理论和技术问题有待深入研究,基于零力矩点（ZMP）的轨迹规划是 需解决的关键技术之一．本文比较分析了一般的双足步行机与拟人机器人的步态规划特点和 基于双足步行的两步规划方法,提出了一种适用于拟人机器人步态规划的新方法——逆两步 规划法,仿真研究表明采用这种方法规划ZMP轨迹是可行的．     

Imitation learning of humanoid locomotion using the direction of landing foot

Since it is quite difficult to create motions for humanoid robots having a fairly large number of degrees of freedom, it would be very convenient indeed if robots could observe and imitate what they want to create. To this end, this paper discusses how humanoid robots can learn through imitation taking into consideration the fact that demonstrator and imitator robots may have different kinematics and dynamics. As part of a wider interest in humanoid motion generation in general, this work mainly investigates how imitator robots adapt a reference locomotion gait copied from a demonstrator robot. Specifically, the self-adjusting adaptor is proposed, where the perceived locomotion pattern is modified to keep the direction of the lower leg contacting the ground identical between the demonstrator and the imitator, and to sustain dynamic stability by controlling the position of the center of mass. The validity of the proposed scheme is verified through simulations on OpenHRP and real experiments. Recommended by Editorial Board member Hyoukryeol Choi under the direction of Editor Jae-Bok Song. This work was conducted as a program for the “Fostering Talent in Emergent Research Fields” in Special Coordination Funds for the Promotion of Science and Technology by the Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology of Japan. This work was also supported in part by MIC and IITA of Korea through IT Leading R&D Support Project. [2009-S028-01, Development of Cooperative Network-based Humanoids Technology] Woosung Yang received his B.S. and M.S. degrees in Mechanical Engineering from Sogang University, Seoul, Korea in 2001 and 2003, and his Ph.D. degree in the School of Information Science from Japan Advanced Institute of Science and Technology (JAIST), Ishikawa, Japan in 2007, respectively. Since 2007, he has been a Post-doctoral Researcher in Center for Cognitive Robotics, Korea Institute of Science and Technology. His research interests include intelligent control theory, biologically inspired control and system, humanoids, and actuator controls for small form factor precision devices. Nak Young Chong received his B.S., M.S., and Ph.D. in Mechanical Engineering from Hanyang University, Seoul, Korea in 1987, 1989, and 1994, respectively. He was senior researcher at Daewoo Heavy Industries Ltd. (1994–98), visiting researcher at MEL in Tsukuba, Japan (1995–96), and postdoctoral researcher at KIST (1998). From 1998–2007, he was on the research staff of AIST in Tsukuba, Japan. In 2003, he joined the faculty of JAIST as Associate Professor of Information Science. Dr. Chong served as Co-chair of the IEEE RAS Technical Committee on Networked Robots (2004–06), and the Fujitsu Scientific Systems Robotics WG (2004–06) and Robot Information Processing WG (2006–08), respectively. He visited Northwestern University (2001) and Georgia Tech (2008–09). He is currently serving as Associate Editor of the IEEE Transactions on Robotics and the International Journal of Assistive Robotics and Systems. He is the Korea Robotics Society director of international cooperation, and a member of IEEE, RSJ, and SICE.