双足机器人在动态环境中步态规划研究
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。
双足机器人步态与路径规划研究的开题报告
双足机器人步态与路径规划研究的开题报告1. 研究背景与意义双足机器人是一种拥有双足摆动、稳定步行的机器人系统。
其足底传感器、惯性导航系统等技术可以使其具备复杂环境下高效稳定的行走能力，因此被广泛应用于人形机器人、救援机器人、服务机器人等领域。
双足机器人的步态与路径规划是其行走能力的核心，它们直接影响机器人的稳定性和效率。
因此，对双足机器人的步态与路径规划进行深入研究，对于提高双足机器人的稳定性和智能化水平、拓展其应用领域具有重要意义。
2. 研究目标本研究的目标是，通过理论分析和实验验证，深入研究双足机器人步态与路径规划的关系，探索优化双足机器人步态和路径规划的方法，提高其稳定性和行走效率。
具体而言，本研究将对以下问题进行深入探究：1. 双足机器人的步行模式与路径规划算法；2. 基于视觉传感器的双足机器人姿态估计；3. 双足机器人在复杂地形和障碍物下的路径规划和避障算法；4. 双足机器人步态和路径规划的在线优化算法。
3. 研究内容与方法本研究将结合理论分析和实验验证的方法，对双足机器人步态与路径规划进行深入研究。
具体而言，将从以下几个方面展开研究：1. 双足机器人的步行模式与路径规划算法通过对双足机器人的基础步态进行分析，探究其步行模式，建立数学模型。
基于此，结合路径规划算法，设计双足机器人的运动轨迹，使其能够实现高效稳定的步行。
2. 基于视觉传感器的双足机器人姿态估计利用双足机器人的传感器信息，通过视觉传感器对其姿态进行估计，为后续的路径规划和避障算法提供准确的基础数据。
3. 双足机器人在复杂地形和障碍物下的路径规划和避障算法针对双足机器人在复杂环境下的行走情况，设计相应的路径规划和避障算法，使机器人能够高效、安全地完成任务。
4. 双足机器人步态和路径规划的在线优化算法通过持续的数据采集和分析，设计在线优化算法，对双足机器人的步态和路径规划进行实时优化，提高其运动效率和稳定性。
4. 研究预期成果通过本研究，预期获得以下成果：1. 深入探究双足机器人步态和路径规划的关系，提出一种基于步态的路径规划方法；2. 设计一种基于视觉传感器的双足机器人姿态估计算法；3. 提出一种双足机器人在复杂环境下的路径规划和避障算法；4. 设计一种在线优化算法，能够实现双足机器人的实时优化步态和路径规划；5. 经过实验验证，验证本研究成果的有效性。
双足机器人动态步态规划
ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｉ ｓ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｅ ｄ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ａ ｎ ｋ ｌ ｅ ｊ ｏ ｉ ｎ ｔ ｔ ｒ ａ ｊ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｙ ｐ ｌ ａ ｎ ｎ ｉ ｎ ｇ ． Ｃ ｏ ｍｂ ｉ ｎ ｅ ｄ ｗ ｉ ｔ ｈ ｋ ｎ ｏ ｗ ｎ ｈ ｉ ｐ ｍｏ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｒ ａ ｊ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｙ ， ｔ ｈ ｅ ｇ ｅ ｏ ｍｅ ｔ ｒ ｉ ｃ ｃ ｏ ｎ － ｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｔ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｉ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｇ ｅ ｔ ｔ ｈ ｅ ｋ ｎ ｅ ｅ ｍｏ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｒ ａ ｊ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｙ ． Ｗｈ ｏ ｌ ｅ ｇ ａ ｉ ｔ ｃ ｙ ｃ ｌ ｅ ｗ ｉ ｔ ｈ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｊ ｏ ｉ ｎ ｔ ｍｏ ｖ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｉ ｓ ｇ ｏ ｔ ． Ｔ ｈ ｅ ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ｓ
第二炮兵工程大学 ， 西安 ７ １ ０ ０ ２ ５
Ｔｈ ｅ Ｓｅ ｃ ｏ ｎｄ Ａｒ ｔ ｉ ｌ ｌ ｅ ｒ ｙ Ｅｎ ｇｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｘｉ ’ ａ ｎ ７ １ ０ ０ ２５ ， Ｃｈ ｉ ｎ ａ
ＣＨ ＥＮ Ｌｅ ｉ ， ＺＨ ＡＮ Ｇ Ｇｕ ｏ ｌ ｉ ａ ｎｇ ，ＺＨ ＡＮＧ Ｗ ｅ ｉ ｐ ｉ ｎ ｇ ， ｅ ｔ ａ １ ．Ｄｙｎ ａ ｍｉ ｃ ｇ ａ ｉ ｔ ｐｌ ａ ｎ ｎ ｉ ｎ ｇ ｏ ｆ ｒ ｏ ｂｏ ｔ ＮＡ Ｏ．Ｃｏｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ Ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ 计 算机 工程 与应 用
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。
欠驱动双足机器人行走步态建模与动态行走控制策略研究
3
周期划分与运动学分析相结合
将步态周期的划分与机器人的运动学分析相结 合，为后续的动态行走控制策略提供基础。
步态相位图绘制
基于运动学模型绘制相位图
01
根据机器人运动学模型，计算每个关节在每个步态周期内的相
位角，进而绘制出相位图。
考虑关节运动相位差
02
在绘制相位图时，充分考虑机器人关节运动相位差对行走步态
通过实际机器人实验验证步态模型的正确性，并根据实验结果进 行模型优化，提高模型的适应性。
步态周期划分
1 2
基于时间序列划分步态周期
根据机器人行走过程中的时间序列数据，将行 走过程划分为多个步态周期，便于对每个周期 进行分析和控制。
考虑不同行走速度的影响
在划分步态周期时，充分考虑机器人行走速度 的影响，使每个周期的划分更加准确和鲁棒。
与控制策略进行优化和改进。
实验结果展示
步态模型验证
通过实验数据验证了所建立的欠驱动双足机器人的步态模型是有效的。在静态行 走和动态行走过程中，实际轨迹与理论轨迹基本一致，证明了模型的准确性。
控制策略评估
在实验过程中，分别测试了基于模型的控制策略和基于学习的控制策略。实验结 果表明，基于模型的控制策略在稳定性、鲁棒性和实时性方面表现较好，而基于 学习的控制策略在复杂环境和未知扰动下具有更好的适应能力。
控制参数调整
根据实验结果和性能指标，不断调整控制器的参数，以实现更 好的行走效果。
硬件在环测试
在仿真环境中对控制器进行测试，确保控制器的可靠性和有效 性。
控制算法实现
01
控制算法选择
02
算法参数优化
03
算法实现平台
选择适合欠驱动双足机器人的控 制算法，如基于李雅普诺夫稳定 性理论、基于最优控制理论等。
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。
基于ZMP的双足机器人动态步行控制研究的开题报告
基于ZMP的双足机器人动态步行控制研究的开题报告一、选题背景与意义随着技术的发展，人们对于机器人的需求越来越高，尤其是在生产、服务等领域，机器人可以替代人完成一些重复性、高难度的工作，提高工作效率和质量。
而双足机器人作为一种类人型机器人，更容易被人们接受和使用，因此得到了广泛的研究和应用。
双足机器人动态步行控制是双足机器人领域的一个重要研究方向。
动态步行是指双足机器人在行走时身体不保持平衡，通过不断调整重心来达到前进的效果。
ZMP（Zero Moment Point）是指双足机器人身体的质心与脚底间的点，通过对该点的控制可以实现双足机器人平稳行走。
因此，基于ZMP的双足机器人动态步行控制研究具有重要的理论意义和实际应用价值。
二、研究内容和目标本项目的研究内容主要包括以下几个方面：1.基于ZMP理论的双足机器人动态步行控制算法设计与实现。
2.双足机器人动态步行过程中重心调整和控制策略研究。
3.双足机器人动态步态规划和优化算法研究。
4.基于仿真和实验进行动态步行控制算法的验证与评估。
本项目的研究目标是设计一种高效、稳定的基于ZMP的双足机器人动态步行控制算法，并通过仿真和实验验证该算法的有效性和优势，为双足机器人的应用提供理论和技术支持。
三、研究方法和计划本项目的研究方法主要包括理论推导、算法设计、仿真模拟和实验验证。
首先通过对ZMP理论和双足机器人动态步行的研究，设计出合理的控制算法，并通过MATLAB等软件进行模拟；然后进行开发和调试，将算法实现在双足机器人控制系统中，并通过实验验证其有效性和性能。
项目计划分为以下几个阶段：1.熟悉双足机器人相关技术，学习动态步行控制算法和ZMP理论，分析现有研究成果。
2.基于ZMP理论，设计双足机器人动态步行控制算法，并进行仿真验证。
3.将算法实现在双足机器人控制系统中，并进行实验调试。
4.通过实验结果分析优化算法，完善控制策略，并总结研究成果，撰写论文。
四、预期成果及其创新性本项目的预期成果主要包括以下几个方面：1.设计出一种基于ZMP的双足机器人动态步行控制算法，提高双足机器人的稳定性和行走效率。
双足机器人拟人步态规划与稳定性研究
双足机器人拟人步态规划与稳定性研究一、内容概要本文针对双足机器人的拟人步态规划与稳定性展开深入研究。
文章首先介绍了双足机器人的发展背景与现状，指出了当前双足机器人研究领域中存在的问题与挑战。
在此基础上，文章重点探讨了双足机器人的拟人步态规划原理和稳定性控制方法。
拟人步态规划部分详细阐述了如何根据双足机器人的解剖结构、动力学特性以及运动目标，设计出符合人类行走特性的步态规划算法。
稳定性控制方法则主要研究了在各种行走状态下，如何通过调整双足机器人的肢体姿势和关节角度，以提高其行走稳定性和舒适性。
为实现拟人步态规划的稳定控制，文章提出了一种基于仿生学原理的优化控制策略。
该策略结合了模糊逻辑控制和梯度下降法的思想，能够根据实时采集的双足机器人姿态数据，动态调整控制参数，从而实现步态规划与稳定控制的有效结合。
为了验证所提算法的有效性，文章在仿真环境中进行了大量的实验验证。
实验结果表明，与传统控制方法相比，所提出的仿生优化控制策略在双足机器人的拟人步态规划和稳定性控制方面具有显著的优势。
文章总结了研究成果，并展望了未来双足机器人研究的发展方向。
指出通过进一步研究双足机器人的感知与认知能力，实现更高程度的自主步态规划和适应性操控，将是未来研究的重点和难点。
1. 双足机器人的发展和应用前景随着科技的不断发展，机器人已经逐渐成为我们生活中不可或缺的一部分。
双足机器人作为一种模仿人类行走方式的高科技产品，吸引了广泛关注。
双足机器人的发展可以追溯到上世纪六十年代，但直到近年来，随着控制理论、传感器技术及材料科学等领域的飞速进步，双足机器人才得到了快速发展。
尤其是近年来，一系列突破性的研究成果面世，如Boston Dynamics公司推出的双足机器人“大狗”(BigDog)，以及最新的“阿尔法”(Alpha)和“里约”(Rio)双足机器人，充分展示了双足机器人在运动性能、稳定性和自主导航等方面的潜力。
尽管双足机器人在实验室环境中已取得令人瞩目的成果，但其在实际应用中仍面临诸多挑战，特别是在复杂的地形环境下，如何保证双足机器人的稳定性和安全性成为了亟待解决的问题。
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
《双足机器人步态规划与控制研究》范文
《双足机器人步态规划与控制研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，双足机器人逐渐成为机器人领域的研究热点。
步态规划与控制作为双足机器人的核心技术，其研究对于提高机器人的运动性能、稳定性和灵活性具有重要意义。
本文将就双足机器人步态规划与控制的研究进行深入探讨，以期为相关领域的研究者提供一定的参考。
二、双足机器人步态规划1. 步态规划的基本概念步态规划是指为双足机器人设计合理的行走方式，使其能够模拟人类行走的姿态和动作。
步态规划的目的是使机器人能够在各种环境下稳定行走，同时保持一定的运动速度和灵活性。
2. 步态规划的方法目前，双足机器人的步态规划方法主要包括基于规则的方法、基于优化的方法和基于学习的方法。
基于规则的方法是通过设定一系列规则来控制机器人的行走，如基于零力矩点的步态规划方法；基于优化的方法是通过优化算法来寻找最优的步态，如基于遗传算法的步态优化；基于学习的方法则是通过机器学习技术来使机器人学习人类的行走方式。
3. 步态规划的挑战与解决方案在步态规划过程中，需要解决的主要问题是机器人的稳定性和灵活性。
为了解决这些问题，研究者们提出了多种方法，如采用多级控制系统、引入力反馈技术、优化机器人的结构等。
此外，还需要考虑机器人的运动范围、能耗等问题，以实现高效的步态规划。
三、双足机器人控制技术1. 控制系统的基本构成双足机器人的控制系统主要包括传感器、控制器和执行器。
传感器用于获取机器人的状态信息，如位置、速度、力等；控制器根据传感器的信息对机器人的运动进行规划和控制；执行器则负责驱动机器人的关节运动。
2. 控制算法的研究与应用常见的双足机器人控制算法包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等。
PID控制算法简单易行，适用于大多数情况；模糊控制则能够处理不确定性和非线性问题；神经网络控制则能够模拟人类的思维过程，使机器人具有更高的智能性。
在实际应用中，需要根据机器人的具体需求和环境选择合适的控制算法。
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 。
仿生双足机器人步态规划研究现状及展望
如何生成能量消耗最优的步态是仿生双足机器人步态规 划的一个重要研究方向。
基于能量消耗优化的步态规划通常采用一系列多项式来 规划步态运动，并将这些多项式的系数目标函数的函数值进 行数值最小化处理，从而得到基于能量消耗优化的步态。 传 统方法是用系数目标函数反映双足步行机器人的能量消耗高 低 ， 但 是 用 多 项 式 近 似 所 得 到 的 步 态 并 不 柔 顺 ， 而 B- 样 条 更 加柔顺，并能提供固定空间的极小基。
基于ZMP的稳定性优化的步态规划已成功应用到多款著 名的仿生双足机器人上。 但基于ZMP的在线步态规划法对传 感器精度和安装位置的要求较高，成本较高；且计算量大，一 定程度上影响了在线步态规划的实时性[9]。 1.2 基于模型的步态规划 1.2.1 基于倒立摆模型
倒立摆系统具有高阶次、非线性和强耦合等特点，是研究 双足机器人步态规划一种有效的试验系统。 文献[10]利用一 级倒立摆模型对双足机器人进行离线步态规划，并通过Adams 仿真和实物实验获得了类人的步态。
基于稳定性优化的步态规划方法主要有基于ZMP的离线 步态规划和基于ZMP的在线步态规划。
（1）基于 ZMP的 离线 步 态 规划 通 常 会 先 规 划 出 期 望 的 ZMP轨迹，然后确定实现期望ZMP轨迹所需的各关节运动轨 迹。 但是由于外力扰动、双足机器人模型误差等因素的影响， 实 际 ZMP 轨 迹 和 期 望 ZMP 轨 迹 之 间 总 是 存 在 ZMP 的 位 置 误 差，所以这种规划方法缺乏自适应性。
（2）基 于 ZMP 的 在 线 步 态 规 划 通 过 实 时 测 量 实 际 ZMP 轨 迹，并和期望ZMP轨迹对比，在线调整关节转矩和角度，从而 减小ZMP的位置误差。 文献[7]采用力矩传感器得出实际ZMP 轨 迹 ， 通 过 和 期 望 ZMP 轨 迹 对 比 ， 调 整 两 个 踝 关 节 的 四 个 角 度，减小了ZMP的位置误差。 文献[8]通过调节髋关节的角度 去减小ZMP的位置误差。
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
双足机器人的行走控制与仿真
双足机器人的行走控制与仿真双足机器人是一种复杂的人造机器人，它可以模拟人类的步态进行行走。
在当今科技的发展中，双足机器人的应用越来越广泛，例如在残疾人康复、足球比赛和军事领域等方面都起着重要的作用。
为了实现双足机器人的高效和安全行走，需要进行行走控制和仿真的研究。
一、双足机器人的行走控制在双足机器人的行走控制中，主要有以下几个方面的技术：1. 步态规划步态规划是指为双足机器人规划一套合理的步态方式，让机器人可以稳定地进行行走。
在步态规划中，需要考虑足端和身体的着地位置、步态周期、步幅和步速等因素。
通过这些规划，可以使双足机器人实现更加灵活、平稳的步态。
2. 动力学控制动力学控制是指控制机器人进行行走时，根据机器人当前的状态、环境变化和任务需求，及时调整机器人的姿态，实现稳定的步态。
在动力学控制中，需要考虑机器人的平衡性、稳定性和动态性。
3. 路径跟踪控制路径跟踪控制是指通过计算机控制双足机器人的步伐，由计算机控制机器人按照预设的路径进行行走。
这种控制方法可以更加稳定地控制机器人步态，减少机器人的倒地风险。
二、双足机器人的仿真双足机器人的仿真是指通过计算机模拟实际的机器人操作和环境，以验证双足机器人的行走控制算法和策略。
通过仿真，可以更加准确地评估双足机器人的性能，从而为实际应用提供优秀的参考。
1. 建立仿真模型建立双足机器人的仿真模型是仿真的首要步骤。
在建立仿真模型时，需要考虑双足机器人的几何结构、质量、动力学特性等因素。
通过数学建模和仿真建模软件，可以构建出一个符合实际情况的双足机器人模型，以便进一步进行仿真分析和测试。
2. 仿真分析仿真分析是通过模拟实际情况，测试控制算法和策略的有效性。
在仿真分析中，可以模拟不同的运动状态、环境因素和操作要求，验证不同的控制方案和策略。
仿真分析可以大幅度缩短实际测试时间和成本，并可以重复测试以进行验证。
3. 仿真优化双足机器人的仿真优化是指通过仿真结果分析，改进双足机器人的行走控制算法和策略，提高双足机器人的稳定性、灵活性和交互性。
双足机器人在动态环境中步态规划研究
双足机器人在动态环境中步态规划研究于薇薇;C.Sabourin;K.Madani;闫杰【期刊名称】《计算机仿真》【年(卷),期】2009(026)004【摘要】在双足机器人跨越迎面而来的动态障碍物的问题中,由于障碍物的高度,和速度是不可预测等因素,机器人的迈步步长和迈步高度决定了其能否实现成功跨越.介绍一种双足机器人步态规划方法,应用模糊Q学习算法对迈步高度进行学习,将迈步的起始点、落点和迈步高度作为特征点,利用三次样条对特征点进行插值得到摆动腿运动轨迹,最后通过摆动角间的几何关系得出各关节处摆动角的变化规律,控制机器人跨越动态障碍物.仿真结果表明,通过进行的步态规划,机器人可以成功跨越动态障碍物,并且各关节处的摆动角变化曲线平缓无畸变.【总页数】5页(P218-222)【作者】于薇薇;C.Sabourin;K.Madani;闫杰【作者单位】西北工业大学航天学院,飞行控制与仿真实验室,陕西,西安,710072;巴黎十二大LISSI实验室,IUT de Senart,77127 Lieusaint,France;巴黎十二大LISSI 实验室,IUT de Senart,77127 Lieusaint,France;西北工业大学航天学院,飞行控制与仿真实验室,陕西,西安,710072【正文语种】中文【中图分类】TF242【相关文献】1.神经网络及误差补偿在双足机器人步态规划中的应用 [J], 齐海群2.双足机器人步态规划方法研究 [J], 李攀;魏洪兴3.神经网络及误差补偿在HIT-Ⅲ双足机器人步态规划中的应用 [J], 谢涛;徐建峰;李霞4.基于3-D步行序列的双足机器人步态规划及实验研究 [J], 陈建芳;丁加涛;肖晓晖5.双足机器人平地行走步态规划的研究 [J], 徐历洪;邹光明;余祥;王文圣因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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W a lk in g Ga it Plann in g for B iped Robots in D ynam ic Env ironm en t
YU W eiw ei , C SABOUR I N , K MADAN I , YAN J ie
1 2 2 1
( 1. Flight control and sim ulation institute Northwestern Polytechnical University Shanxi Xiπ an 710072, China 2. L ISSI EA /3956 Université PAR IS X II, I U T de Senart, Avenue Pierre Point, 77127 L ieusaint, France YU W eiw ei, ) ABSTRACT: In the p roblem of biped robot stepp ing over dynam ic obstacle in the sagital p lan, because of the height and unp redictable velocity of obstacle, the step length and step height of robot are two key factors which influence successful stepp ing over . An app roach of walking gait p lanning for biped robot has been p resented. Fuzz Q - Learn2 ing algorithm has been used to learn step height . Cubic sp line has been app lied to interpolate the designated point such as step starting point, landing point and maxim um step height to get the s w ingleg trajectory . The curve of p itch angle of swingleg has been obtained according to the geometrical relationship betw een p itch angles . The si m ulation re2 sults show that the biped robot can step over obstacle successfully, and sw inglw g trajectory is smooth and there is no abrup t change for p itch angles . KEYWO RD S: B iped robot; W alking gait p lanning; Fuzzy learning algorithm; Cubic sp line interpolating tovic等人提出的基于零力矩点 ( Zero Moment Point)方法上的 控制策略 [ 5 ] , 以及 Grizzle 等人提出的混合零动力法 ( Hybrid [6 ] Zero Dynam ics) 。这些方法都保证了机器人能够克服外界 干扰稳定行走 。Kuffner等人推导了搜索树算法应用在越障 问题中 [ 1 ] [ 2 ] 。 Joel Chestnutt等人将这一算法改进并作为人 [3 ] 形机器人 Honda ASI MO 的路径规划策略 , 但是该算法只 适用于障碍物的运动速度可预测的情况并且为了避免过长 的计算时间 ,需要将轨迹规划限制在 15 步之内 。 C. Sabourin 等人提出了一种基于模糊学习算法的路径规划策略可以使 机器人跨越速度不可预测的障碍物 [ 4 ] ,但是并没有考虑到障 碍物的高度 。实际上双足机器人或人形机器人的行走过程 是由一系列单足和双足支撑动作组成的 。摆动腿关节处摆 动角的变化规律与步长和迈步高度有关 。即使机器人通过 一系列学习算法能够准确调整步长 ,但是由于障碍物速度和
l k l k N N
ci = ( 1) di =
zi 1 ′ ′ S (x ) = 2 i i 2
i
其中 a 和 q 分别为对于规则 k 和相应 Q 值的可能动作 和评估值 。对于每个输入的模糊集合都是由隶属度函数 M ji 和隶属度 μji 表示的 。对于每一规则 k, 学习系统需要在所有 可能的 N l 个动作中选择一个动作 。在这里我们应用 ε greedy搜索算法选择 F IS的后件动作为激活规则的局部动
第 26 卷 第 4期 文章编号 : 1006 - 9348 ( 2009) 04 - 0218 - 05
计 算 机 仿 真
2009 年 4 月
双足机器人在动态环境中步态规划研究
于薇薇 , C. Sabourin , K . M adani ,闫 杰
1 2 2 1
( 1. 西北工业大学航天学院 飞行控制与仿真实验室 陕西 西安 710072; 2. 巴黎十二大 L ISSI实验室 I U T de Senart, 77127 L ieusaint, France)
- 动作对到相应的 Q 函数的映射 , 模糊规则可以表示为 : If 状态取为 si ,
yk = ak , w ithq = qk
l
1
1
l
or yk = ak , w ithq = qk
6
-
hi
3
zi +
yi + 1 - yi hi l , w ithq = qk l
收稿日期 : 2008 - 04 - 08 修回日期 : 2008 - 04 - 17
— 218 —
高度不可预测等因素 ,在单足支撑阶段摆动腿也及有可能撞 上运动物体 。这需要通过调整摆动腿的迈步高度使其实现 成功跨越 。 本文提出了一种考虑到障碍物的运动速度和高度的步 态规划策略 ,双足机器人通过控制摆动腿关节处的摆动角来 控制步态 。机器人能够通过平滑的调整摆动角跨越不可预 测的运动障碍物 。应用模糊 Q 学习算法对迈步高度进行学 习 ,将迈步的起始点 ,落点和迈步高度作为特征点 ,对特征点 利用三次样条插值得到摆动腿运动轨迹 ,最后通过推导摆动 角间的几何关系得出关节处摆动角的变化规律 ,控制机器人 的步态 ,跨越动态障碍物 。
bi = S ′ i ( xi ) = hi
逻辑 。与 TS - F IS每条规则只有一个结论不同 ,模糊 Q 学习 算法每条规则承认多个动作 , 因此 Agent还需要对每条规则 找到一个最优结论 。 模糊强化系统可以表示为状态集 S = { si si ∈S }到动作 集 A = { a i a i ∈A }的映射 , 也可以表示连续状态空间中状态
最后 , 对于每条激活规则 , 修正相应的 Q 矩阵的评估 l 值 Δqk : Δqkl = Q ( t)αk ( t)
( 7)
的一种强化学习策略 , 解决了 Agent与环境交互的问题 , 并 基于一系列奖惩函数估计值找到 Agent的动作序列 。算法 的目的是系统通过学习可以找到使得回报最高的动作序列 。 由于回报值是存储在 Q 矩阵数值表中的 , 因此 Q 学习算法 不能用来 解 决 状 态 - 动 作 对 在 连 续 空 间 中 的 取 值 问 题 。 [7 ] Glorenec 等人提出了用 Takagi - Sugeno 模糊推理系统 ( TS
Y ( t) = Q ( t) =
k =1 Nk
α ( t) a ∑
k k
Nk
l k
( t) ( t)
( 3) ( 4)
k =1
α ( t) q ∑
l k
第三步 , Agent执行新的全局动作 Y ( t) 后 , 评估函数误差 由表达式 ( 5 ) 给出 。 ΔQ ( t) = β[ r +γ ( 5) Vm ax ( t + 1 ) - Q ( t) ] 其中 Vmax ( t + 1 ) 为下一时间点激活规则下的最大 Q 值 :
摘要 : 在双足机器人跨越迎面而来的动态障碍物的问题中 ,由于障碍物的高度 , 和速度是不可预测等因素 , 机器人的迈步步 长和迈步高度决定了其能否实现成功跨越 。介绍一种双足机器人步态规划方法 , 应用模糊 Q 学习算法对迈步高度进行学 习 ,将迈步的起始点 、 落点和迈步高度作为特征点 ,利用三次样条对特征点进行插值得到摆动腿运动轨迹 , 最后通过摆动角 间的几何关系得出各关节处摆动角的变化规律 ,控制机器人跨越动态障碍物 。仿真结果表明 ,通过进行的步态规划 ,机器人 可以成功跨越动态障碍物 ,并且各关节处的摆动角变化曲线平缓无畸变 。 关键词 : 双足机器人 ; 步态规划 ; 模糊学习算法 ; 三次样条插值 中图分类号 : TP242 文献标识码 : A
1 S 6
( xi ) =
zi + 1 - zi
6 hi
其中 hi = x i + 1 - xi , 通过回代的方法得到 zi : zi = 0 i = 0, n
zi = ( vi - h i zi + 1 ) / u i i = 1, 2, …, n - 1
( 10 )
作 。具有最优估值的动作有概率为 P ε 的可能性被选择 。下 一个动作被执行后 , Agent根据回报函数更新 Q 矩阵值 。 模糊 Q 学习算法由以下几步组成 : 第一步 , Agent根据感知状态 s ( t) 计算隶属度函数 μji 和 真值 αk ( t) :
1 引言
同轮行机器人相比 , 双足机器人具有更灵活的机械结 构 。其具有跨越静态或动态障碍物的能力 ,使其可以在更复 杂的环境中工作 。近十年来 ,对双足或人形机器人控制策略 的研究成为控制领域的一个新的课题 。其中 , A simo 和 HRP - 2P系列人形机器人的控制策略是设计的比较成功的 。但 是由于机器人本身的动态移动特征和运动障碍物的不可预 知特点 ,使用这些控制方法控制双足机器人在实际的不可预 知的环境中跨越动态障碍物仍是有很大局限性的 。 在人形机器人跨越障碍物的路径规划问题中 , Vukobra2