单腿失效六足机器人蒙特卡洛树容错步态规划

为解决稀疏立足地形中单腿失效六足机器人无法继续稳定行走的问题,提出一种失稳躲避蒙特卡洛树搜索算法(IAMCTS)用于容错步态规划。将容错步态规划问题转化为马尔科夫序列优化过程;根据稳定性判据制定了失稳状态躲避策略,并将其引入蒙特卡洛树搜索算法模拟阶段动作选择策略中,避免选择失稳支撑动作以生成容错步态序列。仿真系统环境中进行模拟对比分析表明,所提规划算法具有一定可行性和优势性;在IAMCTS规划的自由容错步态模式下,单腿失效六足机器人在稀疏立足地形中的平均前进距离增长了88.45 cm,平均前进速度提高了18.91%。

单腿失效的六足机器人失稳调整与容错步态设计

对六足机器人在运动过程中,支撑腿发生单腿失效时的稳定性进行了分析,根据零力矩点法(ZMP)与力-角稳定锥法(FASM)结合的失稳判定流程给出一种基于实时运动平面解析求解方法的失稳倾翻调整策略;在CPG控制器分层建模的基础上设计一种自适应容错步态生成器,根据腿部负载的变化延长或缩短支撑相并且能够产生多种步态。采用ADAMS-Matlab联合仿真系统对六足机器人单腿失效倾翻调整策略和容错步态进行仿真,仿真结果表明:机器人发生失稳倾翻时能够在1s内完成调整;自适应容错步态下的稳定裕度在0.6~1.6 m范围内且翻滚角及俯仰角的波动范围均在–1°~1°之间。验证了失稳倾翻调整策略和自适应容错步态应用在单腿失效六足机器人上的可行性和有效性。

四足机器人容错性步态规划方法研究

四足机器人的运动具有较强的耦合性,任何一个关节出现故障都可能使机器人运动紊乱,从而导致严重的后果。为解决此问题,提出一种适用于关节锁定故障的容错性步态规划方法。通过四足机器人的浮动机体运动学模型,在锁定关节处建立冗余度方程;利用增广雅可比矩阵完成含有优化函数的冗余度方程求解,从而实现容错性步态规划。通过仿真分析和样机试验对所提方法的可行性和有效性进行了验证。结果表明,与现有方法相比,容错性步态规划方法能够有效地提高容错性步态的效率。