基于拓展社会力的机器人柔顺跟随与避障控制

人机共融是新一代机器人的重要特征。针对跟随型移动机器人在人机共融环境中的跟随与避障控制问题,提出一种基于拓展社会力模型的柔顺跟随与避障控制策略。基于阻抗控制设计可同时控制人机交互力和位置偏差的跟随控制器,实现了移动机器人的柔顺跟随。考虑“人-机器人-障碍物”三者的交互作用,基于拓展社会力模型和空间关系学设计人机友好的柔顺跟随避障控制策略,有效解决跟随机器人的避障问题,同时保障了人的舒适性,提升了跟随机器人的社会接纳度。仿真结果表明:该策略可以实现人机友好的柔顺跟随避障控制。

基于导纳控制的社交机器人伴随与避障控制策略

目前社交机器人与目标人体并排行走(人体伴随与避障)时的运动控制策略的研究相对缺乏。为提升陪伴任务中用户的舒适度、机器人的运动柔顺度及其安全避障能力,本文提出了一种基于导纳控制的人体伴随与避障控制策略。首先,基于人机交互空间理论设计了交互力模型以构建人机动态交互关系,避免机器人侵犯目标人的亲密区域以提升目标人的舒适度;其次,将导纳控制模型与交互力模型结合,通过设置合理的导纳参数提升机器人运动控制的柔顺度;最后,引入行为动力学模型模拟人类的避障行为,以保障人体伴随任务的安全性。此外,提出了一组评价指标以验证伴随控制器的性能。根据仿真实验结果,在柔顺度方面,相较于PID法和虚拟弹簧模型(VSM)法,本方法下速度变化量分别降低69.6%和67.1%;在舒适度方面,机器人未给目标人带来不适;在安全性方面,本方法的避障失败率仅为10%,优于人工势场(APF)法和VSM法的40%和50%。实物实验中,机器人的柔顺度和舒适度指标均较好,避障失败率仅为5%,有效实现了安全友好的人体伴随与避障控制。