双足步行机器人步态设计及其运动控制研究
双足机器人步行规划与控制方法研究的开题报告
双足机器人步行规划与控制方法研究的开题报告一、选题背景和意义：双足机器人是一种模拟人类步态的机器人，具有广阔的应用前景和研究意义。
随着机器人技术的不断发展，双足机器人在工业生产、服务机器人、救援机器人等领域有着广泛的应用。
然而，双足机器人的步行规划与控制是机器人技术中的难点和热点问题之一。
二、研究内容和目标：本研究将研究双足机器人的步行规划与控制方法，主要包括以下内容：1. 基础理论研究：分析双足机器人步行的动力学特性和控制原理，建立机器人步行控制系统的数学模型；2. 步态生成研究：研究双足机器人的步态生成算法，设计有效的步态规划方法，确保机器人步行平稳性和稳定性；3. 姿态控制研究：研究姿态控制算法，根据机器人的运动轨迹和姿态变化对机器人进行控制，保证机器人稳定运动；4. 实验验证：通过实验验证，检验所提出的步行规划与控制方法的有效性和可行性。
本研究的目标是设计一种高效、稳定的双足机器人步行控制方法，达到机器人行走平稳性、稳定性和自适应性要求，为双足机器人应用领域提供高效的技术支撑。
三、研究方法和步骤：本研究采用理论分析和实验验证相结合的方法，具体步骤如下：1. 基础理论研究：深入理解双足机器人的动力学特性和控制原理，建立机器人步行控制系统的数学模型；2. 步态生成研究：研究双足机器人的步态生成算法，设计有效的步态规划方法；3. 姿态控制研究：研究姿态控制算法，根据机器人的运动轨迹和姿态变化对机器人进行控制；4. 实验验证：通过实验验证，检验所提出的步行规划与控制方法的有效性和可行性。
四、预期成果：通过本研究，预期可以得到以下成果：1. 可以深入理解双足机器人的动力学特性和控制原理，建立机器人步行控制系统的数学模型；2. 提出一种高效、稳定的步行规划方法，确保机器人步行平稳性和稳定性；3. 提出一种有效的姿态控制算法，保证机器人稳定运动；4. 通过实验验证，检验所提出的步行规划与控制方法的有效性和可行性。
双足机器人步行原理
双足机器人步行原理双足机器人作为一种具有高度仿生性的机器人，其步行原理是其设计和运动的核心。
双足机器人的步行原理主要包括步态规划、动力学控制和传感器反馈三个方面。
下面将对这三个方面逐一进行介绍。
首先，步态规划是双足机器人步行的基础。
在步态规划中，需要确定双足机器人的步行轨迹、步频和步幅。
通过对双足机器人的步行轨迹进行规划，可以确保机器人在行走过程中保持平衡，避免摔倒和碰撞。
而步频和步幅的规划则可以使机器人在行走过程中保持稳定的速度和节奏。
通过合理的步态规划，双足机器人可以实现稳定、高效的步行运动。
其次，动力学控制是双足机器人步行的关键。
在动力学控制中，需要考虑双足机器人的力学特性和运动学特性，以实现对机器人步行过程中的力和力矩的精确控制。
动力学控制可以通过对双足机器人的关节和驱动器进行精确的控制，使机器人在行走过程中保持平衡和稳定。
同时，动力学控制还可以实现双足机器人在不同地形和环境中的适应性，使其能够应对各种复杂的行走场景。
最后，传感器反馈是双足机器人步行的重要保障。
通过搭载各种传感器，如惯性传感器、视觉传感器、力觉传感器等，可以实时获取双足机器人的姿态、速度、力和力矩等信息，从而为动力学控制提供准确的反馈。
传感器反馈可以使双足机器人实现实时的自适应控制，及时调整步行姿态和步行速度，保证机器人在行走过程中保持稳定和安全。
综上所述，双足机器人的步行原理涉及步态规划、动力学控制和传感器反馈三个方面，通过这三个方面的协同作用，可以实现双足机器人稳定、高效的步行运动。
未来，随着步行机器人技术的不断发展和完善，相信双足机器人将在更广泛的领域发挥重要作用，为人类生活和工作带来更多的便利和可能。
双足机器人步行原理
双足机器人步行原理
双足机器人步行原理基于仿生学和机器人控制理论，旨在模拟人类的步行运动。
它主要基于以下原理和控制策略：
1. 动态平衡控制：双足机器人在行走过程中需要保持动态平衡，这意味着机器人需要时刻根据自身的姿态、行走速度和地面情况来调整步态和控制力矩，以保持机体的稳定。
2. 步态规划：双足机器人的步态规划决定了每一步腿的运动轨迹和步频。
一般来说，机器人上半身的重心会向前倾斜，然后交替迈步。
步态规划需要考虑腿部的受力、身体姿态、地面摩擦力等多个因素。
3. 步态控制：基于步态规划，机器人需要实现对每一步的力矩控制和低级关节控制。
这意味着机器人需要根据颈部、腰部、髋部、膝关节和脚踝关节的传感器反馈信息来调整关节的输出力和控制策略。
4. 感知与反馈：双足机器人需要运用各种传感器来感知自身的状态和周围环境，例如倾斜传感器、压力传感器、陀螺仪等。
这些传感器的数据能够提供给控制系统供其根据需要调整步行姿势和控制力矩。
5. 动力学控制：双足机器人需要考虑自身的动力学特性，以及地面反作用力的影响。
动力学控制通过综合各种传感器信息和动力学模型来计算机器人每一步所需的力矩，以提供足够的力量来维持步行。
综上所述，双足机器人步行的原理涉及动态平衡控制、步态规划、步态控制、感知与反馈以及动力学控制等多个方面。
通过精确的控制策略和高度集成的感知系统，机器人能够模拟人类的步行运动，并具备稳定的步行能力。
3D双足机器人的动态步行及其控制方法
轨迹生成
基于步态规划结果，将步态序列转 化为关节角度、速度等控制信号， 生成机器人行走的轨迹。
轨迹跟踪与控制
通过反馈控制算法，实时调整机器 人各关节的运动轨迹，实现精确的 轨迹跟踪与控制。
03 3D双足机器人动态步行 的控制方法
基于模型的控制方法
建立动态模型Βιβλιοθήκη 利用机械动力学、运动学等理论，建立3D双足机器人的动态模型 ，包括身体各部分的运动方程、力和运动的关系等。
02
通过对机器人动力学和运动学 特性的深入研究，实现了对机 器人步行的精确控制。
03
引入了先进的控制算法和优化 策略，提高了机器人的稳定性 和适应性。
研究不足与展望
当前的研究仍存在一些不足之处，例如机器人在复杂地形和环境中的适应能力还有 待提高。
对机器人步行的动力学和运动学特性的理解还不够深入，需要进一步的研究和探索 。
控制器设计
基于动态模型，设计合适的控制器，通过调节机器人的姿态、步长 、步频等参数，实现稳定的动态步行。
参数调整
根据实际需要，对控制器参数进行调整，以达到最优的步行性能。
基于学习的控制方法
样本数据采集
通过实际实验或模拟，采集3D双足机器人在不同环境、任务下的 样本数据，包括姿态、速度、加速度等。
深度学习算法
步行周期与相位
步行周期
步行周期是指机器人完成一个完整步态循环所需的时间，通常由支撑相（单足支撑）和摆动相（双足支撑）组成 。
相位控制
相位控制是指控制机器人各关节在行走过程中的运动时序和幅度，实现稳定行走和姿态调整。
步态规划与轨迹生成
步态规划
根据机器人动力学模型和运动 学约束，设计稳定、高效的步 态序列，包括步长、步高、步
双足机器人参数设计及步态控制算法
制算法的改进方向，为未来的研究提供参考。
05
结论与展望
研究工作总结
01
参数设计优化
通过深入研究双足机器人的动力学特性和运动学要求，我们成功优化了
机器人的各项参数，包括惯性参数、连杆长度、关节角度范围等，从而
提升了机器人的稳定性和运动效率。
02
步态控制算法开发
我们开发了一种基于深度强化学习的步态控制算法，该算法能够根据不
VS
控制硬件
双足机器人的控制系统硬件需要具备足够 的计算能力和实时性能，以支持复杂的步 态控制算法和传感器数据处理。选择高性 能的处理器和专用的运动控制芯片，可以 确保机器人对行走指令的快速响应和精确 执行。
动力系统设计参数
要点一
能源供应
双足机器人的动力系统需要为其提供足够的能源供应，以 确保持续稳定的行走能力。选择合适的电池类型和容量， 以满足机器人的能量需求，并在必要时进行能源管理和优 化，以延长机器人的行走时间。
步态稳定性与优化
步态稳定性分析
通过建立机器人的稳定性判据，分析不同步态下的稳定性，为步 态控制算法提供理论指导。
最优控制
以能量消耗、行走速度等为目标函数，通过优化算法求解最优步态 控制策略，实现机器人的高效行走。
仿生学优化
借鉴生物行走的步态特征，对机器人的步态进行优化，提高机器人 在复杂环境中的行走性能。
意义
双足机器人具有人类类似的行走能力，能够在复杂地形中进行灵活移动，这对 于救援、探索等任务具有重要意义。同时，研究双足机器人也有助于我们更深 入地理解人类行走的机理。
双足机器人的应用领域
01
02
03
04
救援领域
在灾难救援场景中，双足机器 人能够跨越障碍，进入危险区
双足机器人步态规划及其应用研究
本文以髋关节的X方向轨迹为函数变量对其余各关节轨迹进行相 应表述,并根据ZMP的稳定性约束条件、行走过程中的速度约束 条件采用粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对相 关参数进行了优化。根据优化前后的ZMP数据对比,发现其稳定 裕提高了,步行稳定性增强了,充分证明了该优化方法的有效性。
因此,研究双足机器人的步态规划和应用具有重要的现实意义。 双足机器人的运动学研究,即各关节角变量与其各运动连杆之间 的联系,主要包含基础,在此基础之上,通过 机器人的逆运动学实例推导出各关节的求解过程,并介绍了双足 机器人步行稳定性的中常用的判定依据,即零力矩点(Zero Moment Point,ZMP)。不论是单脚支撑阶段还是双脚支撑阶段只 有当ZMP落在支撑脚的稳定区域,双足机器人才不会发生翻倒情 况。
另一方面根据前文介绍的三维线性倒立摆步态规划和PSO优化算 法并结合DARwin-OP2的相关参数实现了DARwin-OP2机器人的稳 定步行,充分证明了三维线性倒立摆步态规划的可行性。
双足机器人步态规划及其应用研究
双足机器人具有很好的机动性与环境适应能力。然而,双足机器 人的步行系统是一个内在的不稳定系统,该步行系统动力学特性 非常复杂,包含多个变量,存在强耦合、非线性和变结构等特点, 也因此一直是机器人领域研究的热点和难点之一。
又由于双足机器人的研究涉及到机械力学、自动化学、计算机 学、电子信息学、人工智能、材料学等众多领域。所以,双足机 器人的整体研究水平不仅反映了一个国家自动化与智能化的发 展状况,而且还代表着一个国家的综合科技实力。
双足机器人的步态规划研究,即通过特定的方法得出机器人各关 节角度轨迹随着时间变化而呈现规律性。本文采用三维线性倒 立摆的方法从前向和侧向两个维度规划处其质心的运动轨迹,再 利用质心与各关节运动约束条件从而求得各个关节的角度,进而 实现双足机器人的步态规划。
双足机器人平衡控制及步态规划研究
摘要摘要驱动技术，人工智能，高性能计算机等最新技术已经使双足机器人有了粗略模拟人体运动的灵巧性，能够进行舞蹈展示，乐器演奏，与人交谈等。
然而这与投入实际应用所需求的能力还有不小差距。
主要体现在缺乏与人类相近的平衡能力和步伐协调能力，对工作环境要求高，在非结构化环境中适应能力差。
因此，本文以自主研制的双足机器人为研究对象，重点研究了双足机器人的平衡控制，阻抗控制以及步态规划等内容。
本文首先简要介绍了自主研制的双足机器人的软硬件构架，建立了ADAMS 和Gazebo仿真来协助对控制算法性能预测和优化并减少对物理机器人的危险操作。
接着分析了双足机器人的正逆运动学并引入运动学库KDL来简化运动学运算。
稳定的平衡控制对于双足机器人而言在目前还是个不小的挑战。
本文就此研究了两种处理平衡的阻抗调节方案。
一种是基于LQR的固定阻抗模型，这种方案简单有效，但存在易产生振动的问题，本文结合滤波改善了平衡控制效果。
另一种是基于增强学习的自适应阻抗模型。
该方法可以在不知道系统内部动态信息的情况下利用迭代策略在线得到最优解，是对前述LQR方法的进一步优化。
随后本文通过仿真和实验进行了验证并分析了优缺点。
步态规划是机器人运动控制中最基础的一环。
本文从五连杆平面机器人入手对其运动控制进行了研究。
首先采用基于ZMP的多项式拟合法实现了机器人平地行走的步态规划。
然后分析其动力学模型并利用PD控制器进行运动仿真，就仿真中出现双腿支撑阶段跟踪误差较大的问题提出了PD与径向基神经网络混合控制的新策略。
再次通过仿真证实该方案能够减小跟踪误差。
最后，本文利用前述多项式拟合法对实验平台的物理机器人进行静态行走和上楼梯的步态规划。
针对上楼梯的步态规划的特殊性，本文提出了分段拟合来实现各关节的协同规划，并引入了躯干前倾角来辅助身体平衡。
由于时间所限，本文实现了双足机器人的稳定步行实验，上楼梯实验还尚缺稳健性，这将作为下一步的工作。
关键词：双足机器人，平衡控制，步态规划，ADAMS仿真，增强学习IABSTRACTDriving technology, artificial intelligence, high-performance computers and other latest technology has enable bipedal robots to roughly emulate the motor dexterity of humans, able to dance show, musical instruments, and talking. However, this ability still have big gap between putting into practical application. Mainly reflected in the lack of the ability of balance, and the coordination of walking. High demands on the working environment, poor adaptability in unstructured environments. In this paper, the self-developed bipedal humanoid robot is researched, and the balance control, impedance control and gait planning are mainly studied.This paper first introduces the hardware and software architecture of the biped robot, and establishes the ADAMS and Gazebo simulation to assist in the prediction and optimization of the performance of the control algorithm, so as to reduce the risk operation of the physical robot and avoiding the potential risks. Then the forward kinematics and inverse kinematics of the biped robot are analyzed and the kinematic library KDL is introduced to simplify the kinematic operation.Stable balance control is still a challenge for biped robots. In this paper, we present two schemes for impedance adjustment when dealing with the balance. One is the fixed impedance model, which is simple and effective, but there is a problem of vibration, a filter is combined in this paper to improve the balance control effect. The other is an adaptive impedance model based on integral reinforcement learning. This method can obtain the optimal solution online by using the policy iteration without knowing the dynamic information of the system. It is a further optimization of the LQR method. Then the scheme is simulated and experimented, and the advantages and disadvantages are analyzed.Gait planning is the most basic part of robot motion control. First, a simplified five-link planar robot model is established to facilitate the study. Then, the ZMP-based polynomial fitting method is used to realize the gait planning of the robot's horizontal walking. Then the dynamic model is analyzed and the PD controller is used to simulate the motion. A new strategy of PD and RBF neural network hybrid control is proposed to reduce the tracking error during DSP. Again, the simulation results show that the scheme can reduce the tracking error.IIFinally, this paper applies the polynomial fitting method to carry on the static walking and the stairway gait planning of the physical robot of the experimental platform. In view of the particularity of the gait planning of the stairs, this paper proposes a partition fitting to realize the cooperative planning of each joint and introduces the trunk leaning forward to assist the body balance. Due to time constraints, this paper has achieved a stable walking experiment of bipedal robots, and the stair experiment is still lacking in robustness, which will be the next step of the work.Keywords: biped robot, balance control, gait planning, ADAMS simulation, reinforcement learningIII目录第一章绪论 (1)1.1 研究工作的背景与意义 (1)1.2 国内外研究历史和发展态势 (2)1.2.1双足机器人的发展现状 (2)1.2.2双足机器人平衡控制概况 (6)1.2.3机器人阻抗控制概况 (7)1.2.4双足机器人步态规划及运动控制概况 (8)1.3 本文的主要工作 (9)1.4 本论文的结构安排 (10)第二章双足机器人控制系统架构与仿真平台设计 (11)2.1 双足机器人机体结构 (11)2.2 双足机器人控制系统框架设计 (13)2.2.1硬件系统设计 (13)2.2.2控制软件设计 (15)2.3 双足机器人仿真平台的设计 (16)2.3.1机器人系统常用仿真软件 (16)2.3.2ADAMS虚拟样机建模 (17)2.3.3G AZEBO模型建立 (18)2.4 本章小结 (19)第三章双足机器人运动学建模分析 (20)3.1 双足机器人位姿的描述 (20)3.2 正向运动学求解 (21)3.3 逆运动学求解 (22)3.4 五连杆平面机器人的运动仿真 (26)3.4.1开源运动学和动力学库KDL (26)3.4.2基于KDL的双足机器人运动学仿真 (26)3.5 本章小结 (27)第四章双足机器人站姿下的平衡控制 (28)4.1 双足机器人的平衡控制策略 (28)4.2 双足机器人的踝关节平衡策略 (30)IV4.2.1基于倒立摆的固定阻抗模型 (31)4.2.2基于增强学习的自适应阻抗模型 (33)4.3 仿真结果 (38)4.3.1固定阻抗与自适应阻抗仿真结果及对比 (38)4.3.2仿真算法的进一步优化 (41)4.4 实验结果 (43)4.4.1实验设计 (43)4.4.2实验结果与分析 (44)4.5 本章小结 (47)第五章五连杆双足机器人行走步态规划及控制 (48)5.1 步态规划依据和方法 (48)5.1.1步态规划的依据 (48)5.1.2离线步态规划的方法 (49)5.2 五连杆平面机器人模型的建立 (49)5.2.1五连杆模型简介 (50)5.2.2五连杆的运动学与动力学模型 (51)5.3 五连杆机器人的步态规划 (53)5.3.1摆动腿的轨迹规划 (53)5.3.2髋关节的轨迹规划 (55)5.3.3轨迹规划展示 (56)5.4 基于PD控制器的五连杆运动控制 (57)5.4.1PD控制器设计 (58)5.4.2仿真实验结果及分析 (59)5.5 基于RBFNN的五连杆运动控制 (61)5.5.1基于动力学模型的控制分析 (61)5.5.2RBF神经网络控制器设计 (62)5.5.3仿真实验结果及分析 (64)5.6 本章小结 (65)第六章双足机器人步态规划与实验 (66)6.1 双足机器人步态规划的约束 (66)6.2 双足机器人静态行走的步态规划 (66)6.2.1步行准备阶段运动规划 (67)6.2.2周期步行阶段运动规划 (69)V6.2.3步态仿真验证 (71)6.2.4双足机器人步行实验 (73)6.3 双足机器人上楼梯的步态规划 (73)6.3.1起步阶段运动规划 (73)6.3.2上楼梯双腿支撑阶段运动规划 (74)6.3.3跨两层台阶运动规划 (75)6.3.4双足机器人上楼梯仿真及实验 (76)6.4 本章小结 (78)第七章全文总结与展望 (79)7.1 全文总结 (79)7.2 后续工作展望 (80)致谢 (81)参考文献 (82)攻读硕士学位期间取得的成果 (87)VI第一章绪论第一章绪论1.1 研究工作的背景与意义上世纪60年代初，工业机器人和自主移动机器人成为现实，为实现大规模自动化生产，降低制造成本提升产品质量做出了巨大贡献。
一种双足机器人的步态规划研究
（） ７
逆运动学建模就是给定机器人的上体和摆 动腿 末端 的位置 ， 求解 机器 人 的姿态 ， 是机 器人
控制 系统 中必不可 少 的一 部分 。 由于机器人 逆 运动 学 规 划 涉 及解 的存 在 性 和 唯一 性 ， 相对 比 儿
ｃａ ｔｎ
（） ８
（） 和 的求解 ： 和 的几何 约束 ２
第３卷 Ｏ
２１ 年 ００
第４ 期
４月
核电子学与探测技术
Ｎｕ ｌ ｒ ｌｃｒｎｃ ｃｅ ｅｔｏ ｉ ａ Ｅ ｓ＆ Ｄｅｅｔ ｎＴ ｃ ｎ ｌｇ ｔｃｉ ｅｈ ｏｏ ｙ ｏ
Ｖｏ． ０ Ｎｏ ４ Ｉ３ ．
Ａｐ ． ２ １ ｒ ００
一
种 双 足 机 器 人 的步 态 规 划研 究
５ ４２
正， 左边为负 ， 可以得到 ：
Ｘ 一
一
） 。各个关节角度 的求解方式如下：
（） 和 的求解 ： 和 的几何约束 １ ，
（） １
＋ ＬｌｉＯ ＋ ＬｚｉＯ ｎ１ ｓ ｓｎ ２
Ｌ ｉ 一 Ｌ５ ｉ０ ４ ｎ ｓ ｓｎ ｓ
为：
—
＝
ｙ ＋ Ｌ１ｉ ＋ Ｌ ｓ ６ ｎ ｓ ２ｉ ｎ
一
较复杂。针对 ５ 连杆双足的结构 ， 逆运动学规
…
划就是给定摆动腿踝关节和髋关节在固定坐标
系中的运动轨迹 ， 反求 出机器人各个关节 的运 动 情况 。 由 ５连杆 双 足模 型 可 知 ， 确 定 了摆 在
动 腿 踩关 节 和髓 关节 的轨 迹 后 ， 根据 机 器 人 的 几 何 约束 ， 以求 得 各 个 连 杆 和 竖 直轴 的夹 角 可 （一１ ５有 两组 解 ， ～ ） 就可 以得 到 唯一 解 。 假设 支 撑腿 的跺 关节 的坐标 为 ０（ ，） ， ０Ｏ 点 髋关 节 为 Ｈ（ ， ＾ ， 动关 节 坐 标 为 Ｅ（ ， Ｘ＾ｙ ）摆
双足机器人的运动控制技术
双足机器人的运动控制技术双足机器人是近年来机器人技术领域的研究热点之一。
它们模拟人类的双腿结构，通过精密的控制算法和传感器技术实现步行、奔跑等运动能力。
本文将介绍双足机器人的运动控制技术及其应用。
一、传感器技术在双足机器人运动控制中的应用传感器技术在双足机器人的运动控制中起到了至关重要的作用。
双足机器人需要通过感知周围环境和自身状态来做出相应的动作调整。
常用的传感器包括惯性测量单元（IMU）、摄像头、压力传感器等。
惯性测量单元测量机器人的加速度和角速度，用于判断机器人的姿态；摄像头可以感知周围的视觉信息，例如识别障碍物、安全轨迹等；而压力传感器则可以监测机器人脚底的压力分布情况，用于平衡控制和稳定性调整。
通过这些传感器技术，双足机器人可以实时获取环境和自身状态的信息，并根据此信息进行运动控制的决策和调整。
二、基于力触觉的运动控制技术除了传感器技术，基于力触觉的运动控制技术也是双足机器人中的重要一环。
通过力触觉传感器，机器人可以感知到外界的接触力和力矩，从而做出相应的动作调整。
在步行过程中，双足机器人需要保持平衡并适应地面的不平整情况。
通过力触觉传感器获取足底与地面的接触力信息后，机器人可以根据不同地面情况进行步态调整，比如调整步长、踩踏力度等，以保持平衡和稳定性。
此外，在运动中碰到障碍物时，双足机器人通过力触觉传感器感知到的碰撞力可以触发反应机制，避免受到伤害或继续运动。
这种基于力触觉的运动控制技术为双足机器人增加了应对外界情况的能力。
三、运动规划与控制算法运动规划与控制算法是双足机器人运动控制的核心。
它们决定了机器人在实际运动中的姿态、步态以及动作顺序。
在步行中，双足机器人需要根据目标位置、环境约束等进行运动规划。
常用的算法包括最优控制、模型预测控制等，可以通过优化目标函数，如能耗、速度等，来生成最优的运动轨迹。
控制算法则负责实时调整机器人的动作参数，以保持平衡稳定。
PID控制器、模糊控制器等经典的控制算法被广泛应用于双足机器人控制中。
双足仿生机器人行走机构设计
双足仿生机器人行走机构设计1. 引言双足仿生机器人是一种模仿人类步行方式的机器人，其行走机构的设计是实现机器人自主行走的关键。
本文将介绍双足仿生机器人行走机构的设计原理、结构与控制方法。
2. 设计原理双足仿生机器人的行走机构设计基于人类步行的原理。
人类步行是一种交替进行的两足动作，每步分为摆动相和支撑相。
在摆动相中，一只脚离地，并向前摆动；在支撑相中，另一只脚着地支撑身体。
机器人的行走机构需要模拟这一过程，通过控制各关节的运动实现机器人的步行。
3. 结构设计双足仿生机器人的行走机构包括传感模块、控制模块和执行模块。
传感模块用于感知机器人身体姿态和环境信息，如倾斜角、步长和地面状态等。
控制模块根据传感器信号和预设的步态参数计算关节的运动轨迹和力矩控制信号。
执行模块根据控制模块的指令，控制各关节运动，实现机器人的步行。
具体的结构设计包括：3.1 关节设计双足仿生机器人的关节设计需要考虑力矩传输、运动范围和结构强度等因素。
一般采用电机驱动的关节设计，通过控制电机的转动角度和力矩，实现机器人的步行动作。
3.2 脚底设计机器人的脚底设计需要考虑地面的摩擦力、稳定性和抗震性等因素。
一般采用具有摩擦力的材料作为脚底，例如橡胶或塑料材料。
同时，在脚底设计中还可以添加传感器，用于感知地面的状态和表面特征。
3.3 稳定性设计双足仿生机器人的稳定性设计是保证机器人能够在不倒地的情况下行走。
稳定性设计包括重心的控制、姿态的调节和动态平衡控制等。
通过控制机器人的关节运动和重心转移，使机器人能够保持平衡并行走。
4. 控制方法双足仿生机器人的行走机构控制方法包括开环控制和闭环控制两种。
4.1 开环控制开环控制是指根据预设的步态参数，通过控制各关节的运动轨迹和力矩，实现机器人的步行。
开环控制简单但稳定性较差，容易受到外界干扰影响。
4.2 闭环控制闭环控制是根据传感器信号和控制模块的反馈信息，实时调整关节的运动轨迹和力矩，以实现更加稳定的步行。
机器人双足步态控制方法的研究与实现
机器人双足步态控制方法的研究与实现第一章绪论在过去几年中，机器人技术得到了长足的发展，已经越来越多地应用于制造业、医疗、军事、物流等领域。
与此同时，双足机器人也在逐渐增加相关应用领域。
随着科技的发展，双足机器人已经成为人类研究和开发的核心领域之一。
在人机交互方面，双足机器人可以更好地模仿人类步态，同样双足机器人也可以在危险的环境中或已经不适用于人类的环境中工作，如铁路维护、搜救行动和灾难应对等。
在双足机器人应用领域中，步态控制是一个非常重要的研究方向。
如何建立双足机器人的步态并对其控制，就是该领域的重要研究内容之一，是该领域研究的重点。
本文旨在对双足机器人步态控制方法的研究和实现进行分析和探讨。
第二章双足机器人步态控制的相关研究现状步态控制是双足机器人研究领域的重点，其研究现状主要包括以下方面：2.1 基本控制方法双足机器人的步态控制主要有两种基本方法：一种是基于动力学模型的控制方法，一种是基于模糊理论的控制方法。
基于动力学模型的控制方法，可以通过建立系统的动力学模型、控制器模型和仿真系统模型来实现。
基于模糊理论的控制方法，其主要特点是可以提高系统的自适应性和鲁棒性，从而提高系统的运动稳定性。
这种方法主要应用于模糊控制算法中，可以较好地解决系统中的死区和不确定性问题。
2.2 步态规划方法双足机器人的步态规划方法主要有基于参数曲线、基于较多来源等多种方法。
基于参数曲线的步态规划方法可以将双足机器人的运动轨迹细分为不同的部分并进行分析，从而得到实现步态控制的参数和条件。
基于多方面来源的步态规划方法则可以充分利用不同信息来源，如IMU、视觉甚至声音等，从而达到更为精确的运动控制效果。
2.3 双足机器人的步态仿真和实验研究在步态仿真和实验研究中，通常使用一些经典的运动过程和PID控制，通过建立双足机器人的运动模型，使用MATLAB、Simulink等工具进行建模和仿真，实现对双足机器人的控制和仿真操作。
双足步行机器人步态规划
步态规划是双足步行机器人行走的关键技术之一，合理的 步态规划可以使机器人更加稳定、高效地行走。
研究意义
通过对双足步行机器人步态规划的研究，可以推动机器人 技术的发展，为机器人应用现状
国外研究现状
国外在双足步行机器人的研究方面已经取得了一定的成果，如波士顿动力公司的Atlas机器人、本田公司的 ASIMO机器人等。这些机器人在步态规划方面采用了多种方法，如基于运动学的方法、基于动力学的方法等。
特点
双足步行机器人具有稳定性好、 适应性强、灵活性高等特点，能 够在复杂环境中自主行走或携带 物品。
双足步行机器人发展历程
初期阶段
早期的双足步行机器人主要采用简单 的机械结构和控制算法，行走速度较 慢，稳定性较差。
成熟阶段
现代的双足步行机器人已经具备了较 高的自主行走能力和适应性，能够适 应各种复杂环境。
科研领域
双足步行机器人可以作为 研究人类行走机制和仿生 机器人的重要工具，促进 相关领域的发展。
03
步态规划基本原理
步态定义与分类
步态定义
步态是指机器人行走时，每一步的姿 态、速度和加速度等运动参数。
步态分类
根据机器人行走时支撑腿的数量，可 分为单足步态、双足步态和多足步态 。
步态规划目标与约束条件
结果比较
将实验结果与理论分析结果进 行比较，评估步态生成算法的
性能和优劣。
06
基于混合模型的步态规划方法
混合模型建立与描述
混合模型定义
混合模型是由一系列连续和离散动态 模型构成的模型，用于描述复杂系统 的行为。
双足步行机器人混合模型
针对双足步行机器人的特点，建立由 连续动态模型和离散动态模型组成的 混合模型。
双足机器人设计及步态规划研究
收稿 日期：２ ０ １ ２ －１ １ －１ ２ 基金项 目：国家 自然科学基金 （ ５ ０ ９ ７ ５ ２ ０ ４ ）；天津科技大学实验室开放基金 （ １ １ ０ １ Ａ ２ ０ ２ ） 作者简介：王新亭 （ １ ９ ７ ８一 ），男，山东武城人 ，讲 师，硕士 ，研究方 向为人机工程学 、计算机辅助工业 。
【 ５ Ｏ 】 第３ ５ 卷
第２ 期
２ ０ １ ３ — ０ ２ （ 上）
务ｌ 注 訇 似
建模 ，本文 主要讨论 前 向运动 的步态规 划 问题 。 双 足 机 器 人 的一 个 完 整 的 行 走 周 期 可 分 为 双 腿 支 撑 阶 段 和 单 腿 支 撑 相 阶 段 。在 双 腿 支 撑 阶 膝 关 节 运动 角 度 保 持 不 变 ，髋 关 节从 初 始 位 置 开 始 向前 摆 动 到 终 止 位 置 ， 运 动 到 图４ （ Ｃ ）所 示位
务ｌ 匐 似
双足机器人设计 及步态规划研究
Ｒｅｓｅａｒ ｃｈ ｏｎ ｄｅｓｉ ｇｎ ａｎｄ ｇａｉ ｔ ｐｌ ａｎｎｉ ｎｇ ｏｆ ｂｉ ｐｅｄ ｒ ｏｂｏｔ
王新亭。 ，张峻霞‘ ，尹立苹
Ｗ ＡＮＧ Ｘｉ ｎ ． ｔ ｉ ｎ ｇ。 ． ＺＨＡＮＧ Ｊ ｕ ｎ ． ｘ ｉ ａ。 ， Ｙｌ Ｎ Ｌ ｉ － ｐ ｉ ｎ ｇ
Ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ Ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ９ －０ １ ３ ４ ． ２ ０ １ ３ ． Ｏ ２ （Ｅ ） ． １ ４
０ 引言
双 足 机 器 人 采 用 单 、双 足 交 替 支 撑 的 运 动 方
式 ，拥 有 较 好 的 灵 活 性 及地 面 环 境 适 应 能 力 ，具
代 表 性 的 先 进 智 能机 器人 ，其 技 术 是 当今 机 器 人 研 究领域 中的一 个重要 分 支ｕ 。
双足机器人步行原理
双足机器人步行原理双足机器人是一种模仿人类步行方式的机器人，它具有独立行走、跳跃、攀爬等能力，是目前机器人领域的研究热点之一。
双足机器人的步行原理是基于人类步行的生物力学原理和工程学原理，通过合理的控制算法和机械结构设计，实现机器人的稳定步行。
首先，双足机器人步行的生物力学原理是模仿人类步行的步态。
人类步行是通过两只脚交替迈出步伐来实现的，每一只脚在着地时，身体重心会向前倾斜，然后通过脚踝、膝盖和髋关节的协调运动来保持平衡。
双足机器人也是通过类似的步态来实现步行，它需要具备类似的关节结构和运动方式，以保持稳定的步行姿态。
其次，双足机器人步行的工程学原理是基于动力学和控制理论。
在双足机器人的设计中，需要考虑到机械结构的稳定性和灵活性，以及动力系统的动态响应和能量消耗。
双足机器人的控制算法需要能够实时感知环境，做出快速的决策，并通过精准的运动控制来保持稳定的步行。
同时，双足机器人还需要考虑到地面的摩擦力、斜坡、障碍物等外部因素对步行的影响，以实现在各种复杂环境下的稳定步行。
另外，双足机器人步行还涉及到平衡控制和姿态调整。
在步行过程中，双足机器人需要不断地调整身体的重心，以保持稳定的姿态。
这需要通过传感器实时监测机器人的姿态和环境信息，然后通过控制算法来实现身体的平衡和姿态调整。
双足机器人的步行原理就是通过这样的平衡控制和姿态调整来实现稳定的步行。
总的来说，双足机器人步行的原理是基于生物力学和工程学的原理，通过合理的机械结构设计和控制算法实现稳定的步行。
未来随着人工智能、机器学习等技术的发展，双足机器人的步行能力将会更加强大，能够应对更加复杂的环境和任务，为人类生活和工作带来更多的便利和帮助。
液压驱动双足机器人运动系统设计与控制
控制系统方案设计
控制策略制定
根据双足机器人的运动需 求，制定合适的控制策略 ，包括步态规划、运动控 制、传感器数据处理等。
控制系统硬件
选择合适的控制系统硬件 ，包括控制器、传感器、 执行器等，以满足控制策 略的要求。
软件系统开发
根据控制策略和硬件配置 ，开发相应的软件系统， 实现机器人的运动控制和 数据处理。
运动系统的数学模型建立
基于牛顿-欧拉方程建立运动系统的数学模型，用于描述机器人各关节的运动状态 和相互关系。
考虑机器人的几何学、运动学和动力学特性，将机器人的运动表示为一系列关节 角度的函数。
通过数学建模，可以精确地预测机器人的运动行为，为后续的控制算法设计提供 基础。
运动系统的动力学分析
对液压驱动双足机器人的运动 系统进行动力学分析，以了解 各关节在运动过程中的受力情 况。
在实验过程中，机器人对外部环境的感知和决策主要依赖于预先设定的 算法和规则，未来可以加强机器人的自学习和自适应能力，提高其对新
环境的适应性和应变能力。
目前机器人的液压驱动系统仍存在一定的能耗和效率问题，未来可以进 一步研究低能耗、高效率的驱动系统，提高机器人的续航能力和实用性 。
应用前景和发展方向
制。
通过控制算法的设计，可以实 现液压驱动双足机器人的稳定 行走、转向、跳跃等复杂运动
。
04
液压驱动双足机器人运动 系统实验验证
实验平台搭建
1 2
液压驱动双足机器人搭建
根据双足机器人的机械结构和液压驱动系统的 特点，搭建实验平台。
实验硬件配置
包括液压驱动器、传感器、控制器、计算机等 硬件设备。
3
动性等方面。
控制策略研究
03
人形双足机器人运动算法
人形双足机器人运动算法人形双足机器人是一种模拟人类行走方式的机器人，它具有两只双足，可以通过运动算法实现自主行走。
本文将介绍人形双足机器人的运动算法原理及其应用。
一、人形双足机器人的运动算法原理人形双足机器人的运动算法是基于人类行走的生物力学原理和机器学习技术的结合。
它通过传感器获取环境信息，利用运动控制算法实现自主行走。
1. 步态生成算法步态是指人形双足机器人行走过程中的姿态和动作序列。
步态生成算法是通过模拟人类行走过程中的关节角度变化和身体重心的移动来生成机器人的步态。
常见的步态生成算法包括倒立摆步态和ZMP 控制算法。
倒立摆步态是一种基于动力学原理的步态生成算法，它通过控制机器人关节的角度和身体的倾斜，使机器人保持平衡。
倒立摆步态算法可以实现机器人的稳定行走，但对于不同地形和运动速度的适应性较差。
ZMP控制算法是一种基于力学原理的步态生成算法，它通过控制机器人身体的重心位置来保持平衡。
ZMP控制算法可以实现机器人在不同地形和运动速度下的稳定行走，并具有较好的适应性。
2. 动作规划算法动作规划算法是指根据机器人的运动需求和环境信息，生成机器人的运动轨迹和动作序列。
动作规划算法可以根据机器人的目标位置和障碍物位置，生成机器人的移动路径和避障动作。
常见的动作规划算法包括A*算法、D*算法和RRT算法。
A*算法是一种基于图搜索的动作规划算法，它通过计算机器人到目标位置的最短路径来生成机器人的运动轨迹。
D*算法是一种基于动态路径规划的算法，它可以在机器人运动过程中实时更新路径规划信息。
RRT算法是一种基于随机采样的动作规划算法，它通过随机采样和树搜索来生成机器人的运动路径。
二、人形双足机器人的应用人形双足机器人的运动算法在机器人领域有着广泛的应用。
下面将介绍几个典型的应用场景。
1. 服务机器人人形双足机器人可以应用于服务机器人领域，如导览机器人、接待机器人等。
通过运动算法，机器人可以实现自主行走，为用户提供导航、讲解等服务。
多足步行机器人步态控制方法研究
英文回答：The simulation of multi—foot walking robots as living robots is key to achieving multiple tasks。
In practice， step control is one of the most important techniques for multi—foot walking robots。
Studying step—control methods can help optimize robots ' walking stability， speed and energy consumption and improve their adaptive capacity inplex environments。
Currently，step—control methods for multi—foot walking robots cover many areas， including mechanical engineering， control theory， biomimicry andputer science。
多足步行机器人作为一种仿生机器人，其步行方式的模拟是完成多种任务的关键。
在实践中，步态控制是多足步行机器人最重要的技术之一。
研究步态控制方法可以帮助优化机器人的步行稳定性、速度和能耗，提高其在复杂环境中的适应能力。
当前，针对多足步行机器人的步态控制方法研究涵盖了许多领域，包括机械工程、控制理论、仿生学和计算机科学等。
The study of step—control methods is mainly concerned with three aspects： planning robot walking， optimizing robot walking and stabilizing the balance of robot walking。
双足机器人步态仿真及腿部设计与控制
越障行走的适应性研究
障碍物识别的准确性
研究基于计算机视觉或传感器技术的障碍物识别方法，以提高 双足机器人越障行走的准确性。
腿部机构的灵活性
针对越障行走过程中，研究双足机器人腿部机构的灵活性设计， 以实现平稳、安全的越障动作。
自适应控制策略
根据障碍物的类型、大小和形状等因素，研究双足机器人的自适 应控制策略，以实现更高效、稳定的越障行走。
，延长机器人的工作时间。
稳定性和灵活性
03
腿部设计应同时保证机器人的稳定性和灵活性，以实现平稳、
灵活的运动。
常用腿部设计方案
01
两段式腿
两段式腿是一种常见的双足机器人腿部设计方案，由大腿和小腿组成
，通过关节连接。这种设计具有结构简单、易于控制等优点。
02 03
三段式腿
三段式腿是一种更为复杂的双足机器人腿部设计方案，由大腿、膝盖 和小腿组成，通过两个关节连接。这种设计具有更大的灵活性，能够 适应更复杂的地形和运动需求。
实验环境
实验平台设在一个模拟各种地形和环境的实验室环境中 ，以便对机器人的适应性和性能进行全面测试。
实验结果展示及分析
步态仿真
通过在实验平台上模拟不同种 类的步态，如步行、奔跑和跳 跃，研究人员可以观察到双足 机器人在不同运动状态下的性
能表现。
腿部设计与控制
通过调整机器人的腿部结构和 控制策略，研究人员观察到机 器人在不同地形和环境中的适
01
双足机器人步态仿真是通过计 算机模拟双足机器人的行走过 程，以评估机器人的稳定性、 效率和安全性。
02
步态仿真基于生物学原理，将 机器人的腿部机构简化为生物 体的腿部结构，并模拟其运动 过程。
03
双足机器人运动控制系统设计
双足机器人运动控制系统设计I. 引言双足机器人是一种特殊的机器人，其结构设计和控制方法相对比较复杂。
为了实现双足机器人在不同地形上稳定地行走和完成各种任务，需要一个完善的运动控制系统。
本文将介绍双足机器人运动控制系统的设计。
II. 双足机器人结构设计双足机器人的结构设计主要包括身体结构和腿部结构两部分。
1. 身体结构双足机器人的身体结构一般是由上下两部分组成。
上部分通常包括头部、脖子、躯干、手臂等组成，下部分则是由两条腿和脚组成。
2. 腿部结构双足机器人的腿部结构通常是由腿部骨架、电机、传感器和连杆等组成。
电机主要用于控制腿的运动，传感器可以检测腿的状态，通过控制电机来保持机器人的平衡。
同时，为了保证机器人在不同地形上的行走稳定性，腿部结构也采用了复杂的设计。
III. 双足机器人运动控制系统概述双足机器人的运动控制系统主要包括以下部分：运动规划、状态估计、运动控制和安全保护。
1. 运动规划双足机器人的运动规划是指如何规划机器人的运动轨迹。
对于双足机器人这种高自由度的机器人来说，运动规划就显得尤为重要。
一个好的运动规划方案可以让机器人更加高效地完成各种动作和任务，同时可以防止机器人在运动时出现干扰和失衡情况。
常见的运动规划方法包括轨迹生成法、优化方法和模型预测控制法等。
2. 状态估计状态估计是指通过传感器检测机器人当前状态，并对其状态进行估计。
状态估计是双足机器人运动控制系统中的一个重要环节，其主要作用是为后面的运动控制提供状态信息。
状态估计的常见方法包括视觉传感器、陀螺仪、加速度传感器和力传感器等。
3. 运动控制运动控制是指在双足机器人的运动过程中，通过运动控制算法和控制器来控制机器人。
运动控制主要包括关节控制、力控制和位置控制等。
关节控制是指通过控制机器人各个关节的转动角度来控制机器人的运动。
力控制是指通过传感器检测机器人受力情况，通过控制机器人的力来控制其行走。
位置控制是指通过控制机器人的姿态和位置来控制运动。
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南昌航空大学硕士学位论文
双足步行机器人步态设计及其运动控制研究
gravity of the robot. And then the article imports the locus of robot’s centre of gravity into Matlab; with the analysis of Matlab, it then gets the parametric equation and space tracks of the overall center of gravity of the biped walking robot. Use of the existing processing tools, the author produced a principle prototype of the biped walking robot; then with the help of a server computer, the author designed the control project and microcomputer control circuit; and then by using the PWM wave generated by PCM ATMEGA8515L to accomplish the motion control tasks. The single electric power provides the power of the robot. At last, the article describes the communication protocol between client and the server.
运动控制
I
南昌航空大学硕士学位论文
双足步行机器人步态设计及其运动控制研究
Abstract
Biped walking robot research in the field of robot is hot, Which combines mechanical, electronic, computer, bionics, automation, artificial intelligence and multi-sensor, and other subjects in one. This subject is to design a simple structure of small biped walking robot, On this basis to study the biped walking robot walking mechanism, walking parameters and motion control and lay the foundation for the design of autonomous intelligent biped walking robot. With human characteristics of the structure of lower limb joints and simplify them, 10 degrees of freedom was equipped with for the lower extremities of biped walking robot. After the drive components performance comparison and preliminary estimates to the torque required for the robot, the servo whose torque is 6.80 kg • cm was chosen, The robot joints and other parts were designed on Pro/E, interference checking and measurement On the virtual model was finished. The measured overall high of Robot is 241.5mm and width is 114.5mm. In the basic principles of gait design, gait design method based on the stability of the mechanical was adopted, human walking habits and characteristics were combined, postures such as walking straight, static turning ,up stairs were designed and to the joint. The size of the joint angle was determined and its cubic polynomial interpolation, At the same time swivel movement for human research was finished, and Derived robot staircase of the geometric constraint conditions. Put the 3D model under Pro / E into the ADAMS environment through interface software Mechanism / Pro, then add materials, and power constraints, the establishment of a virtual prototype model, Gait design data will be taken into the virtual prototype and make motion Simulation for Gait, then get the simulation animation of walking straight, static turning and moves upstairs, verification and effectiveness of gait design and design were validated. With the benefit of ADAMS post-processing module, the article measures the torque walking impact and the spare parts center tracks of joints of the robot, and at the same time, the article analyzes and calculates the corresponding data to rationalize the choice of the rudder and get the single dimensional locus of the overall centre of
但其步行性能却是其它 非线性 非完
双足步行机器人是工程上少有的高阶
动力学及控制理论的研究提
供了一个非常理想的实验平台
的行走空间内移动
像人一样进行位姿调整 在软地行走时 进时
效率不会显著降低
地面的变形是离散的
至多是损失在一个坑的能量
可以利用下沉产生推力
即脚的运动能量变成地面弹性体的位能储存 因而可以减少步行机器人动能的损失
这个位能又释放出来
虽然仿人双足步行是生物界难度最高的步行动作 步行结构所无法比拟的 整约束的多自由度系统[2] 学 人工智能 计算机图形 这对机器人的运动学 另外
南昌航空大学 硕士学位论文 双足步行机器人步态设计及其运动控制研究 姓名：张祖林 申请学位级别：硕士 专业：航空宇航制造工程 指导教师：许瑛 20080301
摘 要
双足步行机器人是机器人研究领域的热点 生学 自动控制 结构简单的小型双足步行机器人 步行参数及运动控制进行研究 下肢配置了 10 个自由度 各关节及其他零部件 它集机械 电子 计算机 仿
然后把重心轨迹数据导入 Matlab 经过 Matlab 的处理 制作出双足步行机器人原理样机
行机器人整体重心的参数化方程与空间轨迹 利用现有的加工工具 机 以 PC 机为上位 叙述了上 设计出控制方案及微电脑控制电路 用 ATMEGA8515L 单片机产生多路
PWM 波来完成运动控制任务 采用单电源供电方式为机器人供电 下位机间的数据通信协议 关键词 双足步行机器人 步态设计 运动仿真 原理样机
通过接口软件 Mechanism/Pro 将 Pro/E 下的三维模型导入到 ADAMS 环境 然后添加材料 再将前面的步态设计数据 静态转弯及上楼梯动作的 行走冲击力 零 带入虚拟样机并进行步态运动仿真 借助 ADAMS 的后处理模块 件质心轨迹 一维轨迹 并进行分析与运算
仿真动画 验证了机构设计与步态设计的正确性与有效性 测量出机器人各关节转矩 说明舵机选择合理 得到机器人整体重心的 得到双足步
并对虚拟模型进行干涉检查与测量
采用基于力学稳定性的步态设计方法 静态转弯
设计出直线行走
上楼梯的姿态及各关节的 同时对人类原地
确定了各关节转角的大小并对其进行三次多项式插值 并推导出机器人上楼梯的几何约束条件 力及约束 建立虚拟样机模型 得到直线行走
转体运动进行研究并作反向设想 弯的原理 下
阐述了机器人没有转体自由度而实现静态转
[1]
机器人
应当具有的最大特征之一是步行功能 主要表现为以下几点 灵活性高
步行机器人有着其它移动机器人无
可以在高低不平的地段上行走并且具有较高的逾越障碍 能在与人类同样 行走过程中可以 这是因为脚 而且脚还 当脚前 上下台阶 上下斜坡等
能在结构化和非结构化的环境中实现双足稳定行走 如跨越障碍 协调性好 损耗低 由于脚的主动性和上肢具有辅助作用 同时也可以使身体不随地面而晃动 在柔软的地面上运动时