虚拟线性倒立摆模型在行走机器人双腿支撑相中的应用

为了提高双足机器人步行运动的稳定性,将双腿支撑阶段的机器人简化为一个虚拟的线性倒立摆模型。该模型以机器人运动的ZMP(zero moment point)为虚拟支点,以机器人质心为模型的质点;在运动中保持质点高度不变。通过预先设定ZMP的轨迹,即可获得机器人质心在双腿支撑阶段的运动轨迹。将该模型与机器人单腿支撑阶段的普通线性倒立摆模型综合运用,就能保证步行时机器人质心速度变化的连续性和步行运动的稳定性。该方法在实际机器人上进行了实验验证,结果表明该方法能够很好地适用于实际机器人的步行运动。

双足机器人跟踪误差在线修正方法

对双足机器人在行走过程中进行实时修正会导致机器人步行不稳定,以及使得步行速度受限。为解决该问题,提出一种双足机器人跟踪误差在线修正方法。从模仿人类的角度出发,将机器人步行模式分为单腿支撑相和双腿支撑相2个阶段,并分别采用误差裕量和误差限值的方法进行在线修正。实验结果表明,该修正方法可使机器人步行速度上限提高25%左右,对外部环境具有一定的抗干扰能力。