一种双足机器人稳定起立方法研究
双足行走机器人知识点总结
双足行走机器人知识点总结一、概述双足行走机器人是一种仿生机器人，模拟人类的行走方式，具有独特的工作原理和技术特点。
双足行走机器人的出现，不仅是人工智能和机器人技术的进步，也是对人类步行机理的深入研究和模拟。
双足行走机器人在军事、医疗、救援、娱乐等领域有着广泛的应用前景，具有较高的研究和开发价值。
本文将对双足行走机器人的相关知识点进行总结，包括其工作原理、技术特点、应用领域、研究进展等方面的内容。
二、工作原理双足行走机器人的工作原理主要包括下面几个方面：1. 仿生学原理双足行走机器人的设计初衷是模拟人类的行走方式，因此其工作原理主要受到仿生学的影响。
通过对人类步行过程和髋关节、膝关节等关节运动原理的研究，获得了双足行走机器人的灵感和设计方向。
2. 动力学原理双足行走机器人的行走是由电动机、液压系统或气动系统提供动力，通过控制步进和踢腿的方式，实现机器人步态的模拟。
通过对机械结构的精确设计和动力学方程的优化计算，提高了双足行走机器人的步行效率和稳定性。
3. 控制原理双足行走机器人的控制系统是其核心技术之一，包括硬件控制和软件控制两方面。
在硬件控制方面，采用传感器检测地面状态和机器人姿态，实现对机器人动作的精确控制；在软件控制方面，采用运动规划和动力学优化算法，实现机器人稳定行走和适应不同地形的能力。
4. 感知与决策双足行走机器人的感知与决策系统是其智能化的重要组成部分，包括视觉、声音、激光雷达等传感器，以及路径规划、障碍避障等决策算法。
通过对环境信息的感知和对行为的决策，实现双足行走机器人在复杂环境中的稳定行走和智能导航。
三、技术特点双足行走机器人具有以下技术特点：1. 多关节结构双足行走机器人与传统的轮式机器人相比，具有更加复杂的多关节结构，可以实现更加灵活的步态和更加复杂的动作。
通过对关节结构和驱动方式的优化设计，提高了机器人的运动性能和动态稳定性。
2. 动力系统双足行走机器人的动力系统包括电动机、液压系统或气动系统，可以实现不同的步态演示和负重运输。
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。
基于强化学习的足式机器人控制方法研究
基于强化学习的足式机器人控制方法研究基于强化学习的足式机器人控制方法研究摘要：强化学习作为一种基于试错学习的智能控制方法，近年来在机器人控制领域引起了广泛的关注。
本文针对足式机器人控制问题，通过对强化学习算法的研究，提出了一种基于强化学习的足式机器人控制方法。
通过模拟足式机器人在不同环境下的行走和奔跑过程，通过强化学习算法训练机器人学习到最佳策略，从而实现足式机器人的良好控制性能。
实验结果表明，所提出的方法可以有效改善足式机器人的控制能力，并具有较好的泛化能力。
关键词：强化学习、足式机器人、控制方法、模拟、泛化能力1.引言足式机器人是一类通过仿生学和人工智能技术实现智能行走的机器人。
足式机器人具有良好的环境适应性和灵活性，可以在不规则的地形和复杂的环境中行走和奔跑。
然而，由于其动力学特性和不确定性，足式机器人的控制问题一直是研究的难点。
强化学习是一种试错学习方法，通过在与环境的交互中学习到最佳策略。
强化学习在机器人控制中的应用具有重要意义。
本文将基于强化学习算法研究足式机器人控制方法，以期提高机器人的控制性能。
2.相关工作在足式机器人控制领域，已经有一些研究采用了强化学习的方法。
例如，某些研究采用基于Q学习算法的强化学习方法，通过训练机器人学习最佳的动作策略。
其他研究采用了深度强化学习算法，通过神经网络模拟机器人的控制过程，从而实现更好的控制性能。
然而，现有的研究还存在一些问题。
一方面，基于Q学习的强化学习方法容易陷入局部最优解，导致机器人无法学习到全局最优的控制策略。
另一方面，在大规模的状态空间中，深度强化学习算法的训练过程较为复杂，且需要大量的计算资源和时间。
3.方法描述为了解决上述问题，本文提出了一种基于强化学习的足式机器人控制方法。
具体步骤如下：3.1 环境建模首先，我们需要对足式机器人所处的环境进行建模。
环境可以通过物理仿真来模拟，也可以通过实际机器人进行测试。
在建模过程中，需要考虑地形、障碍物以及其他可能影响机器人行走的因素。
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
双足竞步机器人设计与制作技术报告
双足竞步机器人设计与制作技术报告一、引言二、设计原理1.动力系统2.传感系统3.平衡控制系统平衡是双足机器人最基本的功能之一、平衡控制系统基于双足机器人的运动状态及传感器信息，通过反馈控制算法实现平衡控制，使机器人能够保持稳定的步态。
4.步态控制系统步态控制系统主要通过控制机器人的下肢运动，完成双足的协调步行。
常见的步态控制算法有离散控制、预先编程控制、模型预测控制等。
三、制作过程1.机械结构设计2.电子系统设计电子系统设计主要包括电路设计和控制系统设计。
电路设计需要根据机器人的运行需求进行电源和信号处理电路的设计。
控制系统设计需要根据机器人的传感信息和控制算法，选择合适的控制器和通信模块。
3.程序开发与调试程序开发是制作双足竞步机器人不可或缺的一步。
在程序开发过程中，需要针对平衡控制、步态控制和传感器数据处理等方面进行编程，并进行相应的调试与优化。
四、技术难点与解决方案1.平衡控制技术2.步态规划与控制技术步态控制是双足竞步机器人实现协调步行的关键。
根据机器人的设计和运行需求，选取合适的步态控制算法，并进行动态规划和控制，可以实现优化的步态控制。
3.动力系统设计与电路优化机器人的动力系统设计要考虑电机选择、电机驱动电路和电源供应等多个方面。
同时，还需要对电子电路进行优化，减小功耗和提高效率，以提高机器人的运行时间和性能。
五、总结双足竞步机器人的设计与制作技术包括机械结构设计、电子系统设计、程序开发与调试等多个环节。
通过充分考虑机器人的平衡控制和步态控制等关键技术，可以设计出性能优良的双足竞步机器人。
但是，在设计与制作过程中还需要不断尝试与改进，以逐步优化机器人的性能。
两足行走机器人
两足行走机器人随着科技的不断进步，机器人的应用范围越来越广泛。
其中一种被广泛研究的机器人类型就是两足行走机器人。
这种机器人模仿人类的行走方式，具备了在复杂环境中自主行走的能力，因此在军事、工业、医疗等领域有着广泛的应用前景。
本文将介绍两足行走机器人的原理、应用及相关挑战。
一、两足行走机器人的原理两足行走机器人的行走原理是模仿人类的步态。
为了实现稳定的行走，两足行走机器人通常配备了多个传感器、控制系统和执行器。
传感器用于感知周围环境和机器人自身的状态，如陀螺仪、加速度计和力传感器等。
控制系统利用传感器的反馈信息进行实时控制，以保持机器人的平衡和稳定。
执行器负责驱动机器人的关节和肌肉，实现腿部的运动。
由于两足行走机器人需要保持平衡，因此控制算法起着重要的作用。
常见的控制算法包括PID控制和模型预测控制。
PID控制是一种基于误差的反馈控制算法，通过调节参数来控制机器人的姿态和速度。
模型预测控制则是基于机器人的动力学模型，通过优化问题求解来生成最优的控制指令。
这些控制算法能够帮助机器人实现平稳的行走，并适应各种地形和环境。
二、两足行走机器人的应用两足行走机器人在军事、工业、医疗等领域有着广泛的应用前景。
1. 军事应用两足行走机器人在军事领域可以执行危险任务，如侦察、搜救和排爆等。
相比于传统的轮式机器人，两足行走机器人能够更好地适应不规则的地形，提高机动性和灵活性。
同时，机器人可以搭载各种传感器和武器装备，增强军队的作战能力。
2. 工业应用两足行走机器人在工业领域可以用于物流、装配和维修等任务。
机器人可以在工厂中自主导航，搬运货物和完成装配操作，提高生产效率和质量。
此外，机器人还可以监测和维修设备，降低人力成本和安全风险。
3. 医疗应用两足行走机器人在医疗领域可以应用于康复训练和护理服务。
机器人可以帮助康复患者进行步态训练，恢复行走能力。
同时，机器人还可以提供护理服务，如搬运病人、送药等，减轻医护人员的劳动强度。
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，它可以像人类一样在不平坦的
地面上行走。
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动力学原理，通过对人类步行过程的模拟和分析，实现机器人的稳定步行。
首先，双足机器人步行的基本原理是通过双足之间的协调运动来保持平衡。
人
类步行时，两只脚交替着地，一只脚支撑身体重量，另一只脚向前迈出。
机器人也是通过类似的方式来实现步行，它需要不断地调整双足之间的配合，以保持稳定的步行姿势。
其次，双足机器人步行的原理还涉及到动力学控制。
在机器人步行过程中，需
要对每一步的力量和速度进行精确控制，以保持平衡和稳定性。
这就需要机器人具备高精度的传感器和智能控制系统，能够实时监测和调整步行过程中的各项参数。
另外，双足机器人步行的原理还包括了对地面情况的感知和适应能力。
不同的
地面情况会对机器人的步行造成影响，比如不平坦的地面、坡道、台阶等。
机器人需要能够通过传感器感知地面情况，并做出相应的调整，以适应不同的环境。
总的来说，双足机器人步行的原理是基于对人类步行过程的模拟和分析，通过
动力学控制、协调运动和地面感知能力，实现机器人的稳定步行。
这需要机器人具备高精度的传感器、智能的控制系统和灵活的运动机构，才能够在各种复杂的环境中实现稳定的步行。
随着科技的不断发展，双足机器人步行原理将会得到更加深入的研究和应用，为人类带来更多的便利和可能性。
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。
双足行走机器人知识点总结
双足行走机器人知识点总结双足行走机器人是一种能够模仿人类行走方式的机器人，它可以通过仿生学原理实现平稳的步态，并且能够在复杂的环境中移动。
下面将从构造、控制和应用三个方面对双足行走机器人的知识点进行总结。
一、构造 1. 动力系统：双足行走机器人通常采用电动机作为动力源，通过驱动机械结构实现腿部的运动。
电动机可以是直流电机、步进电机或伺服电机等。
2.传感器系统：为了实现双足行走机器人的平稳步态，需要搭载各种传感器来感知环境和机器人自身状态。
常见的传感器包括惯性测量单元（IMU）、力/力矩传感器、视觉传感器等。
3. 机械结构：双足行走机器人的机械结构需要具备轻量化、稳定性和可靠性等特点。
通常采用碳纤维复合材料或铝合金作为骨架材料，通过关节和连接件组装起来。
二、控制 1. 步态规划：双足行走机器人的步态规划是控制系统的关键。
通过分析人类行走的动作和力学原理，可以设计出适合机器人的步态，如倒立摆步态、骨骼模型步态等。
2. 动力学控制：在保持稳定的同时，双足行走机器人需要根据环境和任务要求实时调整步态。
动力学控制算法可以根据传感器数据实时计算机器人的运动轨迹和力矩分配，以保持平衡。
3. 路径规划：在复杂环境中移动时，双足行走机器人需要进行路径规划来避开障碍物。
路径规划算法可以根据传感器数据和机器人模型计算出最优的行走路径，并生成相应的控制指令。
三、应用 1. 服务机器人：双足行走机器人可以应用于服务行业，如餐厅、医院等场所的服务员机器人，能够快速、准确地完成送餐、导航等任务。
2. 救援机器人：双足行走机器人可以在灾难现场进行搜救工作，通过穿越复杂的地形和障碍物，寻找受困人员并提供帮助。
3. 科学研究：双足行走机器人可以用于科学研究领域，如人类运动学研究、人体工程学等，通过模拟人类行走模式，深入研究人类行为和生理特性。
总结：双足行走机器人是一种模仿人类行走方式的机器人，具有广泛的应用前景。
它的构造需要采用合适的动力系统、传感器系统和机械结构。
仿人双足机器人多地形步态规划和稳定控制方法
卡尔曼滤波器是一种适合用于估计状态变量 的线性二次高斯系统的最优估计算法。该策 略使用卡尔曼滤波器来估计机器人的姿态、 速度和位置等状态变量，并根据估计结果来 调整机器人的脚底力和重心位置，以保持机 器人的稳定行走。此外，该策略还可以通过 实时更新环境参数来适应不同的地形和环境
条件。
基于模糊逻辑的稳定控制策略
实验结果
分析实验结果，包括机器 人在不同地形上的稳定性 表现和控制效果。
06
结论与展望
研究成果总结
已实现仿人双足机器人在不同地形下的稳定行走
通过采用先进的步态规划和稳定控制算法，机器人能够在沙滩、草地、碎石路等复杂地形 下实现稳定行走。
提高了机器人的适应性和灵活性
通过优化步态规划和控制算法，机器人能够适应不同的地形和环境变化，并保持稳定的行 走性能。
基于矢状面的步态规划方法
基于矢状面的步态规划方法是一种经典的步态规划方法，它将机器人的 腿部运动分为矢状面上的前后运动和水平面上的左右运动两个部分，分 别进行规划。
该方法通常将机器人的腿部在矢状面上的运动表示为正弦或余弦函数， 而在水平面上的运动则表示为多项式函数。通过调整这些函数的参数，
可以控制机器人在行走过程中的步长、步频、步高等参数。
动性。
03
动态地形
这种地形可能会随着时间变化而变化，例如，机器人需要在行走过程
中避开移动的物体或者在行走过程中跨越障碍物。在这种地形上，机
器人需要能够实现动态的步态调整和稳定控制。
基于机器学习的地形分类与步态规划
利用机器学习算法对不同的地形进行分类
通过机器学习算法对大量的地形数据进行训练和学习，可以实现对不同地形的准确分类。
ห้องสมุดไป่ตู้
毕业设计(论文)-双足智能机器人的设计与实现模板
1 引言机器人是作为现代高新技术的重要象征和发展结果，已经广泛应用于国民生产的各个领域，并正在给人类传统的生产模式带来革命性的变化，影响着人们生活的方方面面。
对于步行机器人来说，它只需要模仿人在特殊情况下(平地或己知障碍物)完成步行动作，这个条件虽然可以使机器人的骨骼机构大大降低和简化，但也不是说这个系统就不复杂了，其步行动作一样是高度自动化的运动，需要控制机构进行复杂而巧妙地协调各个关节上的动作。
双足机器人的研究工作开始于上世纪60年代末，只有三十多年的历史，然而成绩斐然。
如今已成为机器人领域主要研究方向之一。
最早在1968年，英国的Mosher．R 试制了一台名为“Rig”的操纵型双足步行机器人[1]，揭开了双足机器人研究的序幕。
该机器人只有踝和髋两个关节，操纵者靠力反馈感觉来保持机器人平衡。
1968~1969年间，南斯拉夫的M.Vukobratovic提出了一种重要的研究双足机器人的理论方法，并研制出全世界第一台真正的双足机器人。
双足机器人的研制成功，促进了康复机器人的研制。
随后，牛津大学的Witt等人也制造了一个双足步行机器人，当时他们的主要目的是为瘫痪者和下肢残疾者设计使用的辅助行走装置。
这款机器人在平地上走得很好，步速达0.23米/秒。
日本加藤一郎教授于1986年研制出WL－12型双足机器人。
该机器人通过躯体运动来补偿下肢的任意运动,在躯体的平衡作用下，实现了步行周期1.3秒，步幅30厘米的平地动态步行。
法国Poitiers大学力学实验室和国立信息与自动化研究所INRIA机构共同开发了一种具有15个自由度的双足步行机器人BIP2000，其目的是建立一整套具有适应未知条件行走的双足机器人系统。
它们采用分层递解控制结构，使双足机器人实现站立、行走、爬坡和上下楼梯等。
此外，英国、苏联、南斯拉夫、加拿大、意大利、德国、韩国等国家，许多学者在行走机器人方面也做出了许多工作。
国内双足机器人的研制工作起步较晚。
双足机器人平衡原理_理论说明以及概述
双足机器人平衡原理理论说明以及概述1. 引言1.1 概述双足机器人作为一种重要的先进机器人形态，在近年来得到了广泛的关注和研究。
它在模仿人类步态、实现稳定行走等方面具有巨大潜力，被视为未来机器人技术发展的重要方向之一。
本文旨在介绍双足机器人平衡原理及其相关理论，深入探讨双足机器人平衡控制算法、传感技术和动力学模型等核心内容。
通过对这些关键问题的讨论，可以更好地理解双足机器人的运动特性和平衡能力，并为实际应用场景提供指导。
1.2 文章结构本文共分为五个主要部分。
首先是引言部分，介绍了文章的背景和目的，并概述了后续各章节内容安排。
其次是双足机器人平衡原理部分，重点探讨了基本原理、控制算法和传感技术等关键要素。
接下来是理论说明部分，详细阐述了双足机器人的动力学模型、平衡控制策略以及环境感知与反馈调整等内容。
然后是实际应用场景分析部分，具体探讨了双足机器人在工业生产领域和医疗康复领域的现有应用，并对未来发展趋势和挑战进行了展望。
最后是结论与展望部分，总结了本文的主要内容，并对双足机器人的发展前景进行了探讨。
1.3 目的本文的目标是全面介绍双足机器人平衡原理及其相关理论，从而加深对双足机器人技术的理解和认识。
通过对基本原理、控制算法和传感技术等方面的探讨，可以帮助读者更好地了解双足机器人在平衡控制方面的工作原理。
同时，通过分析实际应用场景和未来发展趋势，可以指导双足机器人技术在各个领域中的应用和创新。
最终，本文旨在促进双足机器人技术的发展，推动其在工程实践中发挥更大的作用。
2. 双足机器人平衡原理双足机器人的平衡是指在各种环境和运动条件下，保持自身稳定的能力。
为了实现双足机器人的平衡，需要借助基本原理、控制算法和传感技术等多个方面的知识。
2.1 基本原理双足机器人平衡的基本原理是仿生学中的"动态步态"，即通过不断调节步长、步频以及中心点位置等参数，使得机器人在行走过程中能够实现平稳的姿态。
双足机器人腿部及其驱动器的设计理论与关键技术
根据目标点与起始点的位置信息，规划出 一条合适的行走路径，确保双足机器人能 够顺利到达目标点。
VS
导航技术
通过定位、建图、路径规划等技术，实现 双足机器人在复杂环境下的自主导航与定 位。
04
设计与实现
腿部结构设计
1 2 3
结构类型选择
根据机器人应用场景和设计需求，选择合适的 腿部结构类型，如弹簧式、液压式或电动式。
双足机器人的腿部设计使其能够在康复治 疗中发挥重要作用，帮助截肢或瘫痪的患 者进行行走训练。
老年护理
随着人口老龄化的加剧，双足机器人在老 年护理中的应用将变得越来越重要。它们 可以帮助老年人行走、上下楼梯，甚至在 洗澡时提供支持。
THANKS
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能耗优化
通过优化驱动器的控制算法和运行模式等方式降低能耗，从而提 高双足机器人的续航能力。
多目标优化
通过综合考虑多种性能指标对驱动器进行优化，从而提高双足机 器人在不同任务和环境下的适应能力。
03
关键技术
感知与控制技术
感知技术
通过传感器获取机器人腿部运动状态、姿态、速度等信息，实现运动状态实时监测与反馈。
腿部动力学建模
模型建立
根据腿部机构的力学特性和行走过程中的受力情况，可以建立腿部动力学模型， 描述机器人行走过程中的力、力矩和能量等参数。
模型优化
通过对动力学模型的仿真分析和实验验证，对模型进行修正和优化，以提高机器 人的稳定性和能量效率。
02
驱动器设计理论
驱动器类型选择
舵机驱动
舵机具有体积小、力矩大、精 度高等特点，是双足机器人驱
控制技术
基于感知信息，通过控制器实现腿部精准运动控制，包括步长、步频、步态等参数的调节与控制。
复杂路况下双足机器人稳定行走的设计
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复杂路况下双足机器人稳定 行走的设计
汇报人： 2024-01-02
目录
• 引言 • 双足机器人稳定行走的基本原
理 • 复杂路况对双足机器人稳定行
走的影响 • 双足机器人的设计与优化 • 实验与验证 • 结论与展望
01
引言
研究背景与意义
背景
随着科技的不断发展，双足机器人在许多领域具有广泛的应用前景，如服务、 救援、探索等。然而，在复杂路况下，双足机器人的稳定行走仍面临诸多挑战 。
意义
设计出能够在复杂路况下稳定行走的双足机器人，对于提高机器人性能、拓展 应用领域、推动相关技术的发展具有重要意义。
国内外研究现状
01
国内研究现状
国内在双足机器人稳定行走方面取得了一定的成果，如XX大学研制的
双足机器人能够在平坦路面上实现稳定行走，但面对复杂路况仍存在不
足。
02
国外研究现状
国外在双足机器人技术方面处于领先地位，如XX公司和XX大学合作开
硬件设备
使用高性能的伺服电机和 传感器，确保机器人的稳 定性和精确性。
软件算法
采用先进的控制算法和优 化算法，实现机器人的稳 定行走和自主导航。
实验结果与分析
稳定性
01
通过实验验证，双足机器人在复杂路况下能够保持稳定的行走
姿态，无明显晃动或失步现象。
适应性
02
机器人能够适应不同地形和路况，包括崎岖不平的地面、楼梯
发的双足机器人能够在崎岖路面上实现稳定行走，但成本较高，难以大
规模应用。
03
发展趋势
基于深度强化学习技术的双足机器人稳定行走研究
基于深度强化学习技术的双足机器人稳定行走研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，深度强化学习技术已成为许多领域中的热门话题。
其中，基于深度强化学习技术的双足机器人稳定行走研究，备受关注。
本文将探讨这一领域的研究进展和前景。
一、双足机器人稳定行走问题双足机器人是模仿人类步态设计的机器人，随着机器人技术的发展，双足机器人已经可以用于许多领域，如救援、行业等。
但是，双足机器人在行走时经常会失去平衡，这影响了它的稳定性和可靠性。
稳定行走是双足机器人设计的重要问题。
它要求机器人不仅要能够平稳地行走，还要具备一定的适应性和反应能力，以应对不同的环境和场景。
二、深度强化学习技术在双足机器人稳定行走中的应用深度强化学习作为一种新兴的人工智能技术，已经广泛应用于机器人领域，尤其是在双足机器人稳定行走问题中得到了广泛应用。
强化学习是机器学习中的一种方法，它是通过试错的方式来学习。
与传统的机器学习不同，强化学习需要机器人不断地尝试和优化，以达到最佳结果。
深度强化学习是强化学习的一种方法，它使用深度神经网络来学习和决策。
深度强化学习技术在双足机器人稳定行走的应用主要有以下几点：1. 获得更加精准的感知信息深度强化学习技术可以帮助机器人获得更加精准的感知信息。
在行走时，机器人需要不断地感知周围的环境和地形，并根据这些信息进行调整和优化。
深度强化学习技术可以通过神经网络的学习和优化，使机器人获得更加精准的感知信息。
2. 提高机器人的决策能力深度强化学习技术可以帮助机器人提高决策能力。
在行走时，机器人需要不断地做出决策，以确保自身的稳定性和平衡性。
深度强化学习技术可以通过神经网络的学习和优化，使机器人做出更加精准的决策。
3. 提高机器人的适应能力深度强化学习技术可以帮助机器人提高适应能力。
在行走时，机器人需要适应不同的环境和场景，并做出相应的调整。
深度强化学习技术可以通过神经网络的学习和优化，使机器人适应更多的环境和场景。
三、深度强化学习技术在双足机器人稳定行走中的应用案例1. MuJoCoMuJoCo是一款基于物理仿真的双足机器人行走模拟器。
双足舞蹈机器人
双足舞蹈机器人在科技飞速发展的今天，机器人的身影已经出现在我们生活的各个角落。
从工业生产线上的机械臂，到家庭服务中的智能助手，机器人的应用越来越广泛。
而在众多机器人类型中，双足舞蹈机器人以其独特的魅力和挑战性吸引了众多科研人员和技术爱好者的目光。
双足舞蹈机器人，顾名思义，是一种能够像人类一样用双足进行舞蹈动作的机器人。
它不仅仅是机械与电子的结合，更是融合了计算机科学、控制理论、人工智能等多个领域的知识和技术。
要实现双足舞蹈，机器人首先需要具备稳定的站立和行走能力。
这就要求其身体结构和关节设计要极其精巧。
它的腿部结构通常由多个关节组成，每个关节都需要能够精确地控制角度和力度，以实现平稳的步伐和姿态调整。
同时，为了保持平衡，机器人还需要配备各种传感器，如陀螺仪、加速度计等，实时感知自身的姿态和运动状态，并将这些信息反馈给控制系统，从而及时做出调整。
在控制方面，双足舞蹈机器人的难度也不容小觑。
与传统的轮式或履带式机器人不同，双足行走的动态平衡控制是一个非常复杂的问题。
为了让机器人能够像人类舞者一样优雅地舞动，控制系统需要精确计算每个关节的运动轨迹和力量输出，并且要能够快速响应外界环境的变化。
这需要强大的计算能力和高效的算法支持。
除了硬件和控制技术，双足舞蹈机器人的舞蹈动作设计也是关键之一。
这不仅需要对舞蹈艺术有深入的理解，还需要将舞蹈动作转化为机器人能够执行的指令。
设计师们需要考虑机器人的身体限制和运动能力，同时还要融入舞蹈的韵律、节奏和情感表达。
通过精心编排动作序列，让机器人展现出优美的舞姿和独特的艺术魅力。
双足舞蹈机器人的发展并非一蹴而就，它经历了漫长的研究和试验过程。
早期的尝试往往只能实现简单的行走动作，而且动作生硬、不连贯。
但随着技术的不断进步，如今的双足舞蹈机器人已经能够完成各种复杂的舞蹈动作，甚至可以与人类舞者进行互动表演。
双足舞蹈机器人的出现，不仅仅是科技的成果展示，更具有多方面的重要意义。
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
双足机器人腿部及其驱动器的设计理论与关键技术
双足机器人腿部及其驱动器的设计理论与关键技术双足机器人是一种能够模拟人类双腿行走的机器人。
它通常由机械结构、传感器、控制系统等部分组成，其中腿部结构和驱动器设计是实现双足机器人运动的关键。
本文将从设计理论和关键技术两个方面对双足机器人腿部及其驱动器进行分析和讨论。
设计理论方面，双足机器人腿部的设计需要考虑机构设计和运动学分析两个方面。
机构设计方面，需要选择合适的腿部结构。
常见的腿部结构包括单链杆、双链杆、并联机构等。
要选择结构合理、稳定性好、运动范围广的腿部结构，以便机器人能够在各种地形和工作环境下平稳行走。
运动学分析方面，需要进行机器人运动学正逆解分析，确定机器人每个关节的运动范围和坐标变换关系。
通过正确的运动学分析，可以使机器人的运动更加精确和稳定。
关键技术方面，双足机器人腿部的驱动器设计需要考虑力控制、运动控制以及能量传递等技术。
力控制方面，双足机器人需要具备足够的力矩和刚度来支撑重量以及保持稳定。
常见的驱动器包括电机、液压和气压等。
选择合适的驱动器并进行控制，可以保证机器人的运动稳定性。
运动控制方面，双足机器人需要具备精准的运动控制算法，以便实现各种复杂的动作和运动模式。
常见的运动控制算法包括PID控制、模糊控制和神经网络控制等。
能量传递方面，双足机器人需要合理设计传动系统，以便将能源转化为机器人运动所需的力和功率。
传动系统既需要满足足够的力矩输出，又需要保证高效的能量传输和低能耗。
总之，双足机器人腿部及其驱动器的设计理论与关键技术涉及机构选择、运动学分析、力控制、运动控制和能量传递等方面。
通过合理的设计和优化，可以实现双足机器人在各种环境下平稳行走和精准运动的能力，从而提高其应用的灵活性和实用性。
仿人机器人（双足步行机器人）——国内仿人机器人研究情况
仿人机器人（双足步行机器人）——国内仿人机器人研究情况主动仿人机器人我国从上世纪80年代中期才开始仿人机器人的研究，哈尔滨工业大学从1985年开始仿人机器人的研制工作，先后研制出仿人机器人HIT-I、HIT-II和HIT-III[84][85]。
HIT-I具有12个自由度，可实现静态步行；HIT-II具有12个自由度，髋关节和腿部结构采用平行四边形结构；HIT-III具有12自由度，基于神经网络逼近系统逆动力学模型和RBF(Radial Basis )神经网络前馈控制的力矩补偿控制方法[86]，实现了动态的步行行走。
国防科技大学于1988年到1995年期间，先后成功研制平面型6自由度机器人KDW-I，空间运动型机器人KDW-II和KDW-III。
其中KDW-III具有12个自由度，可实现步幅40cm，步速4s/步的平地行走和上下台阶等静态步行。
2000年底，国防科技大学研制成功的“先行者”高1.4m，重20kg，可实现前进、后退、转弯等动作，基于此，研究人员还建立了仿人机器人关节转角与零力矩点之间的函数关系，构造了具有学习功能的自适应步态规划参数修正框架[87-89]。
2003年，国防科技大学研制成功了最新仿人机器人Blackmann，具有36个自由度，采用正交关节设计，逆动力学基于几何模型与可变阻尼最小二乘算法相结合来求解[90]。
北京理工大学从2002年和2005年先后完成了BHR-01和BHR-02仿人机器人[91]，其中BHR-02高1.6m，重63kg，配置32个自由度，可表演太极圈和刀术等复杂动作，考虑复杂环境的应用，提出了基于机器人自身约束条件的行走调节步态控制算法[92]。
清华大学于2002年4月研制出仿人机器人THBIP-I[93-96]，THBIP-I高1.80m，总重量130千克，几何尺寸及质量分布均参考我国成年人相应参数进行设计，共配置32个自由度。
为了复现人体踝关节侧摆的非线性驱动力特性，THBIP-I踝关节侧摆采用了“行星减速器+四连杆传动”的独特结构，实现了踝侧摆和踝前摆两关节传动轴垂直正交，同时减少了运动干涉性，提高了传动性能。
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第30卷第11期 西南大学学报(自然科学版) 2008年11月Vol130 No111Journal of Sout hwest University(Nat ural Science Edition)Nov1 2008文章编号:167329868(2008)1120125206一种双足机器人稳定起立方法研究蒲昌玖, 王宇俊, 李忠智, 刘 伟, 邱玉辉西南大学智能机器人研究室,重庆400715摘要:介绍了一种双足步行机器人的起立规划方法,该方法能实现稳定而又自然流畅的起立运动,同时能保证在站立状态下执行相同的动作而不翻倒.以起立运动为例,详细介绍了整个阶段规划方法,并分析了该方法的稳定性问题,实验结果验证了这一规划方法的有效性.关 键 词:起立规划;稳定性分析;双足步行机器人中图分类号:TP24文献标识码:A起立是机器人一个重要的运动规划.它是一个基本的运动,也是机器人行走的先决条件.双足机器人无论是在机构还是控制的层次上,都具有一定拟人的能力,这就需要双足机器人的机械结构更加精巧.而这种精巧的机械结构对机器人的稳定控制提出了更高的要求,也是造成机器人不稳定的因素.因此在发生翻倒等情况后恢复到正常站立状态也就更加重要.虽然现在步行稳定性方面的研究取得了突破,但也不可能保证机器人在其所有使用过程中不翻倒.所以需要设计一种使机器人在没有严重损坏的翻倒的情况下实现自起立的方法.这也是机器人自动防故障方法的一种.为实现这些复杂动作,首要解决的问题是规划稳定而又自然流畅的运动轨迹.国外的一些学者在这方面提出了许多新颖的想法.如“Hanzo u”机器人是第一个能实现自起立的类人机器人、索尼公司推出的人型娱乐机器人SDR23X机器人能从俯卧、仰卧状态起立;日本HRP项目开发的HRP22P型类人机器人,是一个能从俯卧和仰卧的情况下实现起立过程且尺寸与人体相仿的类人机器人[1-2]等.虽然它们都实现了起立规划,但是这些规划都假设机器人处于正常使用状态中.而在实际使用过程中容易发生误操作等情况,因此上述研究存在一定的局限.本文在ZM P(Zero Moment Point,零力矩点)理论基础上,提出了一种新的起立方法,它能从俯卧状态执行该动作可实现稳定的自起立,而在站立状态执行该动作不会发生翻倒.1 双足机器人模型在研究机器人的起立运动时,一般忽略前向、垂直方向和侧向运动的相互偶合[3].因此本文的研究对象是一台至少具有12关节自由度(不考虑手指的自由度)的双足步行机构.每条腿各有3个自由度,即:踝关节、膝关节、髋关节分别具有一个前向自由度;每个肩关节具有二个自由度,包括前向和侧向度;每个手臂的肘关节具有一个前向自由度.头部固定在身体上,当作身体的一部分.机器人的每个部分可以简化为3收稿日期:2008206207基金项目:重庆市科委自然科学基金计划资助项目(CSTC,2007BB0341).作者简介:蒲昌玖(1980),男,重庆市人,硕士研究生,主要从事机器人控制与运动规划的研究.杆,质量均匀分布.图1 机器人连杆模型在以上假设及坐标的基础上,根据机器人各个关节的质量和它的位姿矩阵(在此不做推导),可以求出机器人各个关节质点相对于坐标原点的坐标,并且可进一步求出机器人的重心坐标.重心坐标的求解如公式所示:o z =∑il i ×m i∑im i其中o z 表示重心的位置,即o z =(x 重心,z 重心);o i 表示第i 个连杆质点的位置,即l i =(x i ,z i );m i 表示第i 个连杆质点的质量.2 起立运动规划分析起立动作是让机器人从俯卧在地面上的状态变换到用双脚着地站立起来的状态.机器人从一个状态转换到另一个状态的时候应该保持静态平衡.但是在一些转换过程之间,机器人的静态平衡被人为的破坏了.通过控制机器人重心到地面的投影区域与机器人的支撑面之间的关系实现这些状态转换.下面是分解的一个自起立过程.我们可把该自起立方法分为三部分:1)在俯卧状态中,收缩机器人的双腿,同时张开双臂并向前弯曲合抱,使机器人以膝关节为原点,支撑身体慢慢离开地面;2)双臂继续伸展,在重力的作用下,使机器人从膝关节和脚为支撑的状态运动到下蹲状态;3)机器人双腿伸直站立,双臂收回;为使起立的运动规划易于说明,我们把整个过程离散的分成了几个状态并对每个状态进行了数字编号如图2.每个状态中,机器人与地面接触部分如表1所示.图2 机器人起立运动规划图表1 机器人各状态与地面接触部分分布表状态号支撑部分状态号支撑部分1身体前部分4膝关节、手2脚趾、膝关节、手5脚掌3膝关节、手6脚掌 虽然状态3和4有相同的接触部分,但是在状态3中重心的位置比状态4中重心的位置更靠前.在实际中可根据具体情况结合在一起.每个状态之间还有很多的中间状态没有表示出来.如状态1和2中,通过机器人的手和腿支撑机器人的身体慢慢离开地面,实现的方法很多.我们通过采用先双臂向两侧张开(θ9、θ10增加80度)、旋转(θ8、θ11转90度),最后肩关节和肘关节一起使手臂形成弯曲合抱.这样有利于减小支撑身体上升的力矩.在状态4和5中,双臂继续伸展,以膝关节为原点,继续推动机器人上半身直立起来,直到机器人能脱离手臂支撑并保持平衡.在这个运动中,要注意重心在地面的投影是否在机器人的支撑面内.该过程比较特殊,我们621西南大学学报(自然科学版) 投稿网址http ://xbgjxt 1swu 1cn 第30卷将在后面进行继续分析.211 起立规划过程中的稳定性理论双足机器人起立规划过程中的稳定性问题,是指在机器人起立过程中能保持动作协调连续且整体处于不失稳状态.机器人的姿态稳定性可以通过身体倾斜角度,折叠角度和重心高度等参数来计算.由Vukobratovic 定义的ZM P 是广泛用于判断机器人步态稳定性的一个标准.由力学原理可知,静止状态下的物体能保持平衡的条件是重心在地面的投影位于支撑面以内;当物体处于运动状态时,其平衡的必要条件是所受重力和惯性力的合力的延长线通过其支撑面内.而该稳定区域是由支撑脚掌所组成的凸形区域在水平面上的投影.在单脚支撑期间,这一凸形区域投影就是支撑脚的脚底板面;在双脚支撑期间,这一凸形区域投影为两支撑脚底板触地点所构成的凸形最大区域[4].图3 有效稳定性的定义一般来说,当零力矩点靠近多边形投影的边缘的时候,机器人比较容易摔倒.Qiang Huang 定义了如图3所示的有效稳定区域[5],在普通的ZMP 区域里面安排x 轴和y 轴方向各有一定大小的安全裕度Max (Dx )和Max (Dy ).显然,有效稳定区域是稳定区域的一个子集,保证机器人的零力矩点落在这个有效稳定区域内的时候,机器人就达到了有效稳定.由此机器人在起立规划运动过程中,能保证绝对稳定条件为:ZM P 点始终位于支撑面内.ZM P 计算公式如下(当机器人不受外力和外力矩作用):X ZMP =∑ni =1m i (Z ¨i +g )X i -∑ni =1m i X ¨i Z i∑ni =1m i(Z¨i+g )(3)Y ZM P =∑ni =1m i (Z ¨i +g )Y i -∑ni =1m i Y ¨i Z i∑ni =1m i(Z¨i+g )(4) 当机器人处于静态平衡状态,即在机器人运动过程中的某一时刻,相对支撑结构,机器人保持静力平衡关系.静态规划是一种较为简单的低速规划方式,却是一种基本的规划方式.当机器人处于低速静态规划时,惯性力可以忽略,上式可进一步简化为:X ZM P =∑ni =1m ig Xi∑ni =1m i g(5)Y ZM P =∑ni =1m ig Yi∑ni =1m ig(6)根据ZM P 理论,所谓静态规划,就是指机器人在步行过程中每一时刻,ZM P 为中心在地面上的投影,静态规划时只要保证重心投影落在稳定区域内,则静态规划是稳定的.因此只要适当地约束机构重心的运动轨迹,通过适当的几何约束即可求解机器人运动的各关节运动轨迹.在求得每个关节的转动角度的基础上,可以得到各关节关于时间的一个函数,我们可以用ZM P 理论721第11期 蒲昌玖,等:一种双足机器人稳定起立方法研究来约束该运动,使之满足要求.212 运动规划的稳定性分析稳定裕度与ZM P 在各阶段分析:在起立运动的分步规划中,由于根据机器人约束条件的限制不同(主要是指手臂长度的不同),采用了静态规划和动态规划相结合的方式,因此他们的稳定性判定就不能只用是否重心在稳定区域内来判定.在上文中,分析了ZM P 理论在静、动态规划中都可以使用,所以我们下面全部都用ZM P 理论进行判定.第一阶段稳定性分析:由机器人在状态1、2和3的运动规划可以知道,机器人的稳定范围为整个机器人触地点所构成的凸形最大区域,由ZM P 理论可知该阶段为稳定的.第二阶段稳定性分析:图4 状态4的质量模型该阶段的运动规划较为复杂,根据机器人的约束条件的不同,选择不同的运动规划方式.如果能通过控制机器人的双臂的伸展和上半身的倾斜程度,使机器人重心的投影落在膝关节和脚掌所构成的凸形最大区域的范围内,则可以直接实现;但是如果双臂伸展不足以支撑重心的投影落在这个范围,我们可以让机器人双臂伸展时提供一个速度,让机器人在速度和惯性力的作用下围绕膝关节运动使重心的投影落在稳定区域内,如图4所示.为了简化模型和方便计算,建立以膝关节为原点建立坐标系,机器人头部所在的径向为X 轴正向,垂直向上为Z 轴正向.重心的计算按照上文中模型建立的计算方法,设重心到膝关节的距离为h ,h 与Y 轴的夹角为θ.m 为把机器人的质量缩为重心一个点,连接重心与膝关节的连线,则可以把机器人看作为一个倒立摆模型,采用拉格朗日法对系统进行动力学分析.取地面为零势能点,其运动方程由图4可得系统的拉格朗日函数为:L =T -U =12m (h θ・)2+mg h (1-cosθ)(7) 代入拉格朗日第二类方程可得系统运动方程:mh 2θ¨-mg h sinθ=0(8) 式(8)为二阶的非线性常微分方程,要求出其精确的解较为困难.在这里设空气阻力为0,有:θ¨=g hsin θ(9) 又由于倒立摆倒地过程中,是以O 为圆心作的弧线运动,我们可取机器人在做l 的定长运动,可解出:θ(t )=c 1e -kt +c 2e kt (k =g h)(10)θ・(t )=-c 1ke -kt +c 2ke kt(11) 由上面的分析我们可以知道:h θ・(t )为倒立摆的摆杆从角度0倒到角度θ时产生的速度,要使处于静止状态A 点的摆杆回到θ=0的角度需要给倒立摆一个速度,该速度应不小于-hθ・(t ).即在状态4的机器人模型中,机器人实现状态4到状态5的转变在重心处的速度(v ≥-hθ・(t )),但v 最大值产生的动能不能推动机器人的重心超过脚后部边缘在地面的投影.也就是说,满足机器人站立时重心的投影在机器人的稳定区域内,稳定裕度越大越好.最后通过髋关节的运动使机器人的重心落到脚掌的范围并使机器人形成下蹲的状态.第三阶段稳定性分析:821西南大学学报(自然科学版) 投稿网址http ://xbgjxt 1swu 1cn 第30卷该阶段为机器人从下蹲到站立的过程运动中,约束条件为只要机器人的重心的位置处于两支撑脚底板触地点所构成的凸形最大区域.通过以上过程的运动规划和稳定性分析,我们可以看到该过程能实现机器人从俯卧状态执行该动作来实现的稳定的起立.该规划也能保证机器人在站立时执行相同动作而不倒,不再赘述.3 实验验证为了验证前面介绍的机器人起立规划运动方法的有效性,对一个机器人(17个自由度:leg 5×2,waist 1,arm 3×2)进行了实验.采用离线规划方法,首先根据机器人运动的基本姿态,适当地约束机构重心的运动轨迹,保证ZM P 平衡条件,通过适当的几何约束即可求解机器人运动的各关节转角信息(只用到需要的自由度),如表2.表2 机器人的各关节角度状 态角 度/°θ1θ2θ3θ4θ5θ6θ7θ8θ9θ10θ11θ12状态1000000000000状态2451359090135459008080090状态390170909017090909045459090状态49017090901709009000900状态590170909017090000000状态6 其中,规定机器人伸直站立时各关节角度值为初始角度并且设该时刻角度值为0(则状态1和状态6各角度均为0度).则表中显示的是机器人在每个状态时刻各关节相对于初始角度值的大小.将角度信息转换并写入数据文件输入机器人中,则机器人从俯卧状态到站立状态的实现过程如图5.图5 俯卧状态到站立的状态图在实验机器人在站立状态时,执行相同动作的状态如图6.图6 站立时执行相同动作的状态图4 结 论本文介绍了一种新的双足机器人的起立规划方法,可作为机器人自动防故障方法的一种.该方法采用静、动态结合的方式不仅能实现稳定而又自然流畅的起立运动,而且能保证在站立状态下执行相同的动作而不翻倒.根据机器人运动的基本姿态并分析了各阶段的稳定性.然后根据几何约束条件即可求解机器人运动的各关节步态轨迹规划各关节的运动.理论分析和实验结果验证了这一规划方法的有效性.921第11期 蒲昌玖,等:一种双足机器人稳定起立方法研究031西南大学学报(自然科学版) 投稿网址http://xbgjxt1swu1cn 第30卷参考文献:[1]Fumio K,Kenji K,K iyoshi F,et al.The First Humanoid Robot that Has the Same Size as a Human and That Can Liedown and G et up[C].Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics&Automation,Taipei,2003:1633 -1639.[2] Kuroki Y,Ishida T,Yamaguchi J,et al.A Small Biped Entertainment Robot[C],Proc of the IEEE2RAS InternationalConference on Humanoid Robots,2001:181-186.[3] Raibert M H.Legged Robots That Balance[M].Cambridge,MA:MIT Press,1986.[4] Vukobratovic.M.Zero Moment Point2Thirty Five Years of Its Life[J].International Journal of Humanoid Robotics,2004,1(1):157-173.[5] Qiang Huang,Kazuo Tanie,Shigeki Sugano.Stability Compensation of a Mobile Manipulator by Manipulator MotionFeasibility and Planning[J].Advanced Robotics,1999,13(1):25-40.A Method for T rajectory Planning in theStability of G etting Up for Biped W alking R obotsPU Chang2jiu, WAN G Yu2jun, L I Zhong2zhi, L IU Wei, Q IU Yu2hui Intelligent Robot Res earch Group,Southwest University,Chongqing400715,ChinaAbstract:In t his paper,we p ut forward a met hod for t he biped walking robot getting up planning,which can achieve t he movement of getting up stably and glidingly.In addition,performing t he same movement s wit hout overt urning in t he state of standing can be guaranteed.We take t he movement to stand up as an example,t he entire stage of detailed planning is int roduced and t he stability of t his met hod is analysed. The effectiveness of t his planning met hod has been validated by experiment result s.K ey w ords:getting up planning;stability analysis;biped walking robot责任编辑 汤振金 。