基于运动发散分量动力学的双足机器人行走策略研究

基于线性倒立摆(LIP)模型,将双足机器人的多步行走等效成三维倒立摆的多次摆动,在运动发散分量(DCM)概念的基础上,研究了以质心(COM)和DCM表示的动力学方程。设计了2种DCM闭环控制器:一步DCM终值不变抗扰动控制器和实时DCM轨迹跟踪闭环控制器。2种控制器都可以有效地抑制扰动,使实际机器人的DCM不发散,并使用其规划出了双足行走过程中的COM轨迹。依据COM轨迹和双腿末端轨迹推导了求解双足机器人逆运动学的数值方法,整体上完成了双足行走过程中从输入脚印到输出关节角度的整套求解问题,使双足步态规划的方法体系化。最后,结合一个普适机器人模型,针对文中的算法在MATLAB平台上进行了仿真,仿真结果验证了该新方法的有效性。

基于运动发散分量的四足机器人步态规划

为了使四足机器人在出现较大的轨迹跟踪误差时仍然可以稳定运动,提出基于运动发散分量(DCM)的在线步态规划方法.将四足机器人抽象成三维线性倒立摆模型(LIPM),根据离线规划的落脚点,应用DCM方法论递推出保持DCM有界的参考轨迹;在满足步幅约束、零力矩点(ZMP)约束的条件下,步态规划运用宽松初始状态模型预测控制在线优化出可快速收敛到参考轨迹上的落脚点以及期望状态轨迹;全身运动控制器通过构建二次规划优化出满足运动约束、动力学约束、摩擦力约束等条件下跟踪期望状态轨迹的力矩.通过仿真验证以上算法,仿真结果表明:与经典模型预测控制相比,宽松初始状态模型预测控制可以承受较大的轨迹跟踪误差,四足机器人可以在出现较大的轨迹跟踪误差时以troting步态稳定运动并尽快收敛到离线规划的轨迹上.