不平整地面仿人机器人行走控制策略

针对仿人机器人行走于不平整地面会失稳倾倒的现象,提出基于Kane碰撞原理的在线调节控制算法。该调节算法可以实现快速的动力学解算,估算出仿人机器人遇到障碍时地面对腿部的冲击力大小,据此调节仿人机器人的腿部及躯干姿态参数,使机器人成功稳定行走过凸起或凹陷障碍。采用Matlab的Simulink工具,仿真验证了5杆仿人机器人模型基于Kane在线调节控制算法平稳行走过障碍的过程。

基于虚拟黏弹性肌肉模型的仿人机器人不平整地面稳定行走

复杂未知环境下,仿人机器人在行走过程中难以获取精确的地面信息,导致规划的落脚点与实际落脚位置之间存在误差,这会对机器人的平衡造成严重的干扰.针对该问题,提出了模拟人体肌肉黏弹性的虚拟肌肉模型,并基于该模型设计了仿人机器人在不平整地面上的稳定行走控制方法.首先,从仿生角度出发,扩展传统肌肉模型,构建了具有伸缩功能的虚拟肌肉模型,并对其黏弹性进行了分析.然后,基于该模型,采用LQR(线性二次型调节器)方法设计了虚拟肌肉伸缩长度与伸缩力的控制方法.最后,基于足部力传感器信息反馈,将该模型应用于仿人机器人行走过程中抬脚高度的调节,使仿人机器人能够适应未知复杂环境中地面高度的突变,或在机器人传感器系统获取的地面信息与实际情况相差很大的情况下实现稳定行走.结果表明,该算法可以使仿人机器人在高度差为6 cm以内的不平整地面上实现1.8 km/h的稳定行走.基于BHR-6P平台的行走仿真验证了该算法的有效性.

适应非平整地面的双足机器人柔顺步态优化方法

为了实现双足机器人在不平整地面上的快速步行,提出一种基于优化的2D柔顺步态规划方法.基于腿部刚度和触地角,采用弹簧倒立摆模型建立机器人步行的参数化模型.考虑质心控制误差,提出一种适应位姿扰动的步态规划方法,允许机器人不必回到预设姿态就可以直接进入下一步态周期,使机器人更灵活.针对传统规划方法仅考虑质心在步态周期末端速度而导致的速度误差,提出一种速度补偿策略,控制整个步态周期速度,提高了连续步行的速度跟踪精度.将对腿部刚度和触地角的求解转化为优化问题,采用改进鲸鱼群算法进行求解,实现了对复杂环境的自适应.仿真结果表明:相较于传统方法,提出的方法可以实现更快速的步行,使机器人能在更复杂的地面上精确跟踪目标速度,连续平稳行走.

基于步态切换的欠驱动双足机器人控制方法

由于高维、非线性、欠驱动等特点,3-D双足机器人的稳定性控制依然是一个研究难点.一些传统的控制方法,如基于事件的反馈控制方法和PD控制方法,抗扰动能力较弱,鲁棒性较差.通过观察,人类受到外部扰动影响时,会通过调整步态重新获得稳定性,相较之下仅依靠一个步态获得的稳定性是有限的.受此启发,本文针对上述问题提出一种基于步态切换的欠驱动3-D双足机器人控制方法.首先,以能耗最少为优化目标,通过非线性优化方法预先设计多组不同步长、步速的步态作为参考步态,以构建一个步态库;然后,通过综合考虑步态切换过程中的稳定性与能效,建立了多目标步态切换函数;最后,将该步态切换函数作为优化目标,并求解该最小化问题获得下一步的参考步态,从而实现步态切换,达到使用步态库-多轨迹方法来提高鲁棒性的目的.在仿真实验中运用该步态切换控制方法,欠驱动3-D双足机器人可实现相对高度在[-20,20]mm内随机变化的不平整地面上行走,而仅采用单步态控制策略则无法克服这样的外部扰动,从而说明了基于步态切换的欠驱动双足机器人控制方法的有效性.