基于双足式机器人的步态规划及展望
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
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双足机器人快速直线步行的一种步态规划
双足机器人快速直线步行的一种步态规划双足机器人得到近年的不断发展，令人鼓舞。
机器人是当代生活无法回避的一个重要部分，其功能强大，可以完成各种各样的任务，并且在一定程度上取代人类。
尤其是双足机器人，步行能力更强，具备更强的灵活性，能够运行在不同环境中，人类得以从中受益。
机器人对现代科学技术进行创新，也让人们更了解这种机器的运作模式。
在这方面，双足机器人快速直线步行焕发出的活力，是机器人发展过程中一大重要研究内容。
目前，双足机器人依然存在一定的挑战和技术难题，这些技术难题包括：机械设计、步态规划、控制和传感等。
在步态规划方面，目前主要有两种方法：笛卡尔空间法和模糊控制法。
以前研究双足机器人快速直线步行的方法比较依赖于笛卡尔空间，但是笛卡尔空间的解决方案面临着一定问题，非常难以控制机器人的脚步，所以更为有效的方法是基于模糊控制的步态规划。
本文的主要目的是提出一种新的模糊控制步态规划方法，供双足机器人快速直线步行。
该方法基于模糊控制，利用机器人形态参数，设计步态规划方案，研究双足机器人在视觉环境中的步行模式。
具体而言，该方法主要分为三个步骤：（1）步行速度规划，利用步态参数对机器人步行步长进行规划；（2）步态轨迹规划，利用步态参数对机器人步态进行规划；（3）步态优化，构建模糊控制模型，调整机器人步态参数。
通过了解和分析不同参数对步态规划的影响，从而获得更加有效的机器人步态规划策略。
该方法旨在通过对机器人步态参数进行规划，利用模糊控制调节机器人参数，从而实现双足机器人快速直线步行的目的。
为了验证该方法的有效性，通过实验，对不同参数的影响进行研究，发现机器人步态参数的调节，有助于提高机器人步行步长和步行速度，从而实现机器人快速直线步行的目的。
总之，本文提出的模糊控制步态规划方法可以有效解决双足机器人快速直线步行中的问题，通过调节机器人步态参数，可以有效改善机器人步行步长和步行速度，从而提高机器人步行效果。
本文所提出的方法仅仅是一种研究双足机器人步行步态规划的一种基本方法。
双足机器人拟人步态规划与稳定性
稳定性2023-11-06•双足机器人概述•步态规划•稳定性分析•拟人步态规划•稳定性优化与控制策略目•双足机器人实例与应用场景录01双足机器人概述定义双足机器人是指具有两个支持足，能像人类一样行走、奔跑和跳跃的机器人。
特点双足机器人具有高度仿人性，可以在复杂地形中行走，适应不同环境，具有很高的灵活性。
双足机器人的定义与特点双足机器人可以在复杂环境中进行救援和搜救任务，如在灾难现场寻找幸存者。
救援与搜救军事应用公共服务双足机器人在军事领域可用于情报侦察、监视和排爆等任务。
双足机器人还可以用于公共服务领域，如导览、接待和辅助行走等。
03双足机器人在现实世界的应用0201双足机器人的发展始于20世纪60年代，初期主要采用液压或气压驱动，运动方式比较单一。
双足机器人的发展历程初期阶段随着技术的不断发展，双足机器人逐渐采用电动驱动方式，并开始具备更复杂的运动能力和更高的灵活性。
发展阶段近年来，随着人工智能技术的进步，双足机器人的智能化程度不断提高，能够实现更加拟人化的运动和行为。
成熟阶段02步态规划步态定义步态是双足机器人在行走过程中，其两只脚与地面的接触点形成的轨迹以及机器人身体姿态的变化。
步态分类根据机器人行走状态可分为静态步态和动态步态；根据机器人腿部运动形式可分为摆动相和支撑相。
步态定义与分类常见步态规划方法基于学习的方法通过学习人类或动物的行走数据，实现机器人的步态规划，如神经网络、模糊逻辑等。
基于运动学和动力学的方法利用运动学和动力学原理，对机器人腿部进行控制，实现拟人步态规划。
基于规则的方法根据专家经验或行走规则制定，如ZMP(Zero Moment Point)算法。
通过已知的机器人运动学模型和期望的轨迹，求解出机器人腿部关节角度，实现步态规划。
基于逆向运动学的方法利用动力学原理，对机器人行走过程中的力、速度、加速度等参数进行控制，实现稳定行走。
基于动力学的方法基于运动学和动力学的方法03稳定性分析稳定性的定义与评估标准稳定性的定义稳定是指一个系统在受到扰动后，能自行恢复到原来的平衡状态或者在施加外力的情况下，能以可预测的方式接近或达到新的平衡状态的性质。
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。
基于重心的双足步行机器人步态规划及稳定性控制设计与研究的开题报告
基于重心的双足步行机器人步态规划及稳定性控制设计与研究的开题报告一、研究背景和意义随着科技的不断发展，双足步行机器人逐渐成为研究热点。
双足步行机器人具有人类化、灵活多变、适应性强等特点，可广泛应用于工业制造、医疗护理、救援救灾等领域。
然而，双足步行机器人的步态规划和稳定控制是其研究的关键问题之一。
本研究以重心为基础，探究双足步行机器人的步态规划和稳定性控制，旨在解决现有双足步行机器人在移动时的晃动、倾翻等问题，提高其行走稳定性和适应性，为双足步行机器人的应用提供更好的技术支持和思路。
二、研究内容和方法本研究的主要内容包括：1.双足步行机器人的步态规划：结合机器人的动力学特征，设计适合双足步行机器人的步态，以达到平稳、高效的行走，并实现移动的各种功能。
2.双足步行机器人的稳定性控制：基于机器人的重心运动控制，对机器人进行动态稳定分析，设计较优的控制算法，实现机器人行走过程中的稳定控制。
3.实验验证：通过对已有的双足步行机器人进行实验验证，检验所设计的步态规划和稳定性控制方法的有效性和实用性。
研究方法主要包括理论研究、仿真分析和实验验证。
通过建立数学模型、仿真计算和实际试验，探究双足步行机器人的步态规划和稳定性控制。
三、研究预期成果1.设计一种适应各种场景的双足步行机器人步态规划方法。
2.设计一种基于重心运动的稳定性控制算法，提高双足步行机器人的行走平稳性。
3.实验验证所提出的步态规划和稳定性控制方法的有效性，为双足步行机器人的实际应用提供技术参考和支持。
四、研究难点和工作计划1.研究难点鉴于双足步行机器人的复杂性，本研究的主要难点在于：（1）步态规划方法的设计要考虑到多种外部因素，如不同地形、有障碍物、所载重物等。
（2）稳定性控制算法的设计要提高机器人的整体稳定性，但不能牺牲机器人行走的灵活度和效率。
2.工作计划根据上述研究内容和难点，具体的工作计划如下：（1）文献调研和理论分析：对双足步行机器人的相关研究进行归纳总结，对步态规划、稳定性控制等关键问题进行理论分析和建模研究。
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。
《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。
《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、引言随着科技的不断进步，双足机器人已经成为现代机器人技术研究的热点之一。
双足机器人以其类似人类的行走方式，具有更高的灵活性和适应性，在服务、救援、军事等领域具有广泛的应用前景。
然而，要实现双足机器人的稳定行走，需要进行步态规划和控制研究。
本文旨在探讨双足机器人步态规划与控制的相关问题，以期为双足机器人的研究与应用提供一定的理论依据和技术支持。
二、双足机器人步态规划步态规划是双足机器人行走的基础，它决定了机器人的行走方式、速度和稳定性。
目前，常见的步态规划方法包括基于规则的方法、基于优化的方法和基于学习的方法。
1. 基于规则的步态规划基于规则的步态规划是根据预先设定的规则和逻辑，使机器人按照一定的步态行走。
这种方法简单易行，但需要针对不同的环境和任务进行规则调整，具有一定的局限性。
针对双足机器人的步态规划，需要考虑到机器人的身体结构、关节运动范围、地面情况等因素，制定出合适的步态规划规则。
2. 基于优化的步态规划基于优化的步态规划是通过建立数学模型，利用优化算法求解最优的步态。
这种方法可以根据机器人的任务和环境变化，自动调整步态参数，具有更好的适应性和灵活性。
常见的优化算法包括遗传算法、粒子群算法、动态规划等。
3. 基于学习的步态规划基于学习的步态规划是通过学习人类或其他生物的行走方式，使机器人模仿或自主学习步态。
这种方法需要大量的学习数据和计算资源，但可以使机器人具有更高的智能和灵活性。
常用的学习方法包括深度学习、强化学习等。
三、双足机器人控制研究双足机器人的控制是实现稳定行走的关键。
目前，常见的控制方法包括基于模型的控制、基于学习的控制和混合控制。
1. 基于模型的控制基于模型的控制是根据机器人的运动学和动力学模型，利用控制器对机器人进行控制。
这种方法需要建立准确的模型，并针对不同的任务和环境进行调整。
常见的控制器包括PID控制器、模糊控制器、神经网络控制器等。
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。
基于双足式机器人的步态规划及展望
基于双足式机器人的步态规划及展望摘要：仿生双足式机器人相比于传统机器人而言，在社会发展中扮演着更加重要的角色。
步态轨迹规划方法是研究双足式机器人连续步行中的核心，研究步态轨迹规划方法具有及其深远的意义。
本文着重介绍双足式机器人的现状及工作原理，以及几种常见的步态轨迹规划方法及其优缺点。
最后给出双足式机器人研究现状和未来的发展方向作出了展望。
关键词：步态轨迹规划方法，双足式机器人，工作原理，展望；1 背景及意义随着科学技术的不断发展，机器人在现代人类生产生活中扮演着越来越重要的角色。
而双足机器人的研发难度比传统的轮式机器人、履带式机器人复杂的多[1]。
目前生物界难度最高的步行动作是仿人双足步行，但是进行该类研究的也最多，究其原因是双足式机器人交替支撑步行模式使得它有着广泛的适应性，更能满足人类发展的需求。
近年来，国家不断推动双足机器人的研究，然而取得的成果甚微。
国内对于双足式机器人需求较大，然而自身技术落后，国外要么高。
所以对双足式机器人的研究迫在眉睫，急需核心技术的革新者！步态规划是双足机器人平稳、快速行走的核心，也是双足机器人研发中的难点。
步态是指在步行的过程中，机器人各个在时自由度空上的一种相互协调。
步态通常由各节点的运动轨迹来描述，而步态规划的目标即在各个步行周期中精准的产生期望的运动轨迹。
要想达到这个目的，就需要一个高效、可行的步态规划方法。
综上所述，步态规划作为双足机器人的核心技术之一，已成为双足机器人研究领域的一个重要课题，是决定双足机器人行走流畅的关键技术。
2 研究现状分析步态规划作为双足机器人行走的核心所在，现今主要有三种主要控制方法：基于仿生学的步态规划、基于算法的步态规划、基于模型的步态规划。
2.1 基于算法的步态规划现有的双足式机器人存在环境适应性弱、学习能力差等问题，而像遗传算法、模糊控制、神经网络等智能算法具有学习能力强、容错率高和自适应能力高等特点[2]，两者的有效结合推动了机器人发展的新篇章！基于神经网路的步态规划方法由输入节点变量、中间神经元和输出节点变量组成，输入节点变量是在双足式机器人的步行周期内，采集各关节的坐标和微分，输出节点变量为各关节的角度或力矩等，通过设计相应的中间神经元来规划机器人的步态。
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。
基于捕获点控制的双足机器人步态规划
实验平台搭建
搭建实验平台，包括双足机器人 模型、控制器、传感器等设备。
数据采集与处理
在实验过程中，采集机器人的运 动数据，包括速度、加速度、角 速度等，并对数据进行处理和分
析。
结果分析
根据实验数据，对机器人的稳定 性和效率进行评估，验证基于捕 获点控制的步态规划算法的有效
性和优越性。
04
机器人实验平台与验证
实现基于捕获点控制的双足机器人步态规划算法；
内容：本研究将围绕以下几个方面展开 利用深度学习技术训练双足机器ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ的步态规划模型； 通过实验验证算法的可行性和性能。
02
双足机器人步态基础
双足机器人的运动学模型
倒立摆模型
将双足机器人的腿部和身体视为 一个倒立摆，通过控制机器人的 重心位置和姿态，实现机器人的
发展
随着人工智能技术的不断发展，基于学习的方法在双足机器人的步态规划中越来 越受到关注。特别是近年来深度学习技术的兴起，为双足机器人的步态规划提供 了新的思路和工具。
研究目标与内容
目标：本研究的目标是利用深度学习技术，研究一种基 于捕获点控制的双足机器人步态规划方法，以提高机器 人在复杂地形中的适应性和稳定性。 研究捕获点控制在双足机器人步态规划中的作用和实现 方法；
研究不足与展望
实验验证的局限性
01
目前的研究仅限于实验室环境下的验证，未来可以进一步拓展
到实际应用场景中。
缺乏实时性
02
现有的规划方法主要基于离线计算，未来可以研究实时性的步
态规划方法。
未考虑外部扰动
03
当前的步态规划方法未充分考虑外部扰动对机器人稳定性的影
响，未来可以加强这方面的研究。
仿人形机器人双足动态步行研究
仿人机器人两足动态行走研究1.本文概述随着技术的飞速发展，仿人机器人已成为机器人领域的一个重要研究方向。
两足动态行走作为仿人机器人的核心技术之一，不仅影响机器人的稳定性和灵活性，还直接影响其在复杂环境中的适应性。
本文旨在深入探讨仿人机器人的两足动态行走技术，分析现有技术的优缺点，提出一种新的两足动态步行控制策略。
本文将从步态生成、平衡控制、能量优化等方面对目前仿人机器人两足动态行走的研究成果进行详细回顾和总结。
本文将分析现有技术在实际应用中面临的问题和挑战，如对复杂地形的适应性、行走稳定性、能量效率等。
针对这些问题，本文将提出一种基于生物力学原理和先进控制算法的两足动物动态行走控制策略。
该策略旨在提高仿人机器人在不同环境中的行走稳定性和适应性，同时优化能耗。
该研究不仅有助于仿人机器人两足动态行走技术的发展，也为机器人在复杂环境中的应用提供了新的思路和方法。
通过本研究，有望为仿人机器人的发展做出贡献，并为相关研究和实际应用提供参考。
2.仿人机器人两足动态行走的理论基础仿人机器人两足动态行走研究是机器人领域的一个重要分支，涉及机械工程、电子工程、控制理论、计算机科学和生物力学等多个学科的交叉与融合。
本节将详细介绍两足动态行走的理论基础，为后续研究奠定坚实的理论基础。
两足行走的生物力学原理是研究人类行走模式的基础，对仿人机器人行走系统的设计具有重要的指导意义。
人类行走的生物力学特征包括行走周期、步态分析、关节运动学、肌肉动力学等。
通过深入研究这些原理，我们可以更好地理解人类行走的复杂性，并将其应用于机器人设计。
在两足行走过程中，保持动态平衡和稳定性对人形机器人至关重要。
动态平衡涉及机器人在运动过程中对外部干扰的响应能力，而稳定性控制确保机器人在各种行走条件下保持平衡状态。
这需要综合考虑机器人的质量分布、关节刚度和地面条件等因素，并通过先进的控制算法实现。
步态规划是指为机器人设计合适的行走模式，使其高效稳定地行走。
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
双足溜冰机器人步态规划的研究
设参考系 Ｏ Ｙ的平面和机器人的支撑面重合 ， Ｘ 坐标原点为支 蹬 出 以使前脚 滑 出 。接着 机 器人 进行 单腿 溜 冰运 动 ， 冰 运动 示。 当溜 完成时 ， 左脚落地准备下一个溜冰运动周期 。 撑脚的中心。根据 ＤＡｅ ｂ ｒ原理， ．ｌ ｅｔ ｍ 将机器人溜冰运动时所受的 全部作用力和力矩 向Ｐ ￣（ Ｍ Ｚ Ｐ点 ） 简化， ： 得
； 位 于两脚 的支 撑 区域 内 ， 器人 的运 动 速度 较慢 。机 器 人 的姿 态 平 面 ） 机
稳 定性 分析 和 控制 都 比较简 单 ， 不再 加 以分 析 。 本文
（ ） 略作用于支撑脚上面的滚动摩擦力 ， ３忽 将摆动腿着地时 地面对脚掌的反作用力记为 ， 摩擦力记为 ， 面反作用力和 地
点） 点来描述两足类机器人的运动稳定性［１ Ｚ ４６ ＭＰ是指两足步行 １］ ５。
机 构在 步行 运 动过程 中 ， 面 内支 反力 的作 用 点 ， 这一 点 ， 支撑 围绕 机构 运动的合 力矩为零 。在两足 步行机构 稳定 的步行 运动 中 ，ＭＰ Ｚ 具 有如 下性 质 ：ＭＰ始终 位于 支撑 脚 掌所组 成 的稳定 区域 内。 Ｚ
开 （ ） 蕊 单溜 溜完 左落 始 调 莲 腿冰 冰成 腿地
∑ｍ ｒ尸ｘ ＋ ） ∑ 一 Ｓ Ｐｘ￣０ ， ）（ Ｇ ＋一 ∑（ｋ ）Ｆ － — ＝
ｉ ， ｋ
（） １
式中 ： ｍ一质量点 ｉ 的质量 ； Ｅ ｉ 一质量点的位置矢量 ； ｎ＝ ｘｙ， ］ ｐ＝
１４ ４
李金 良等 ： 溜冰机 器人步 态规 划的研 究 双足
第９ 期
行了研究 ， 同时对规划 的步态做了仿真分析。
溜冰机器人 Ｚ ＭＰ点 ，如图 ３ 所示 。对于两足溜冰机器人来 说，由于其为两足机构 ，因此 Ｚ Ｐ理论也适用于姿态稳定性分 Ｍ 析， 本文在合理假设的基础上 ， 应用 Ｚ Ｐ理论来判断溜冰机器人 Ｍ 的姿态稳定性 。 借助理论力学工具及稳定步态所需满足的动力学
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基于双足式机器人的步态规划及展望
发表时间：2019-08-13T16:24:08.340Z 来源：《科学与技术》2019年第06期作者：董江林张亚鹏王雨洁孙莉雅
[导读] 介绍双足式机器人的现状及工作原理，以及几种常见的步态轨迹规划方法及其优缺点。
重庆邮电大学自动化学院重庆 400000
摘要：仿生双足式机器人相比于传统机器人而言，在社会发展中扮演着更加重要的角色。
步态轨迹规划方法是研究双足式机器人连续步行中的核心，研究步态轨迹规划方法具有及其深远的意义。
本文着重介绍双足式机器人的现状及工作原理，以及几种常见的步态轨迹规划方法及其优缺点。
最后给出双足式机器人研究现状和未来的发展方向作出了展望。
关键词：步态轨迹规划方法，双足式机器人，工作原理，展望；
1 背景及意义
随着科学技术的不断发展，机器人在现代人类生产生活中扮演着越来越重要的角色。
而双足机器人的研发难度比传统的轮式机器人、履带式机器人复杂的多[1]。
目前生物界难度最高的步行动作是仿人双足步行，但是进行该类研究的也最多，究其原因是双足式机器人交替支撑步行模式使得它有着广泛的适应性，更能满足人类发展的需求。
近年来，国家不断推动双足机器人的研究，然而取得的成果甚微。
国内对于双足式机器人需求较大，然而自身技术落后，国外要么高。
所以对双足式机器人的研究迫在眉睫，急需核心技术的革新者！
步态规划是双足机器人平稳、快速行走的核心，也是双足机器人研发中的难点。
步态是指在步行的过程中，机器人各个在时自由度空上的一种相互协调。
步态通常由各节点的运动轨迹来描述，而步态规划的目标即在各个步行周期中精准的产生期望的运动轨迹。
要想达到这个目的，就需要一个高效、可行的步态规划方法。
综上所述，步态规划作为双足机器人的核心技术之一，已成为双足机器人研究领域的一个重要课题，是决定双足机器人行走流畅的关键技术。
2 研究现状分析
步态规划作为双足机器人行走的核心所在，现今主要有三种主要控制方法：基于仿生学的步态规划、基于算法的步态规划、基于模型的步态规划。
2.1 基于算法的步态规划
现有的双足式机器人存在环境适应性弱、学习能力差等问题，而像遗传算法、模糊控制、神经网络等智能算法具有学习能力强、容错率高和自适应能力高等特点[2]，两者的有效结合推动了机器人发展的新篇章！
基于神经网路的步态规划方法由输入节点变量、中间神经元和输出节点变量组成，输入节点变量是在双足式机器人的步行周期内，采集各关节的坐标和微分，输出节点变量为各关节的角度或力矩等，通过设计相应的中间神经元来规划机器人的步态。
该规划方法需要大量的可靠样本和严密计算从而确定每个神经元的权重比，同时，还需要解决如何构造样本空间和其收敛性的相关问题。
该方法由于说需样本大且实施难度较大，所以在国内几乎看不见由该方法控制的双足仿生机器人，属于比较冷门的步态规划方法。
双足步行机器人是一个十分精密复杂的大规模系统，所以在控制时可以采用模糊控制来进行更加高效的控制。
基于模糊控制的步态规划方法中，模糊控制器的输入变量由双足式机器人运动过程中实时的步行状态参数和预先设定的步态初始参数组成，输出变量是每一关节的力矩或角度，按照一定的模糊控制规则来规划机器人的步态[3]。
将模糊控制应用到双足步行机器人这样一个复杂系统上,能有效实现控制精度的提高。
经实际检验,使用模糊控制的确可以获得很好的控制效果。
北京科技大学曾有学者就使用了模糊控制来控制双足式机器人，最终在行走环境较为简单的情况下，控制的效果比较好。
基于遗传算法的步态规划方法是先将重要节点的位置、速度和加速度等在各关键时间点上设定好，并用多项式插值的方式得到参数化的步态，然后采用遗传换算法找到满足步态稳定性最多条件下的最优参数，以得到稳定性较强的期望步态[4]。
该方法无明显缺点，可以提高双足式机器人行走效率，实现双足式机器人稳定快速的行走[5]。
东京大学的 kougaka 教授便曾使用遗传算法实现动态步行的轨迹补偿，国内也有不少使用该方法进行控制，效果都比较显著。
2.2基于模型的步态规划方法
基于模型的步态规划方法是将复杂的双足式机器人系统通过解祸、降阶等方法最终简化为比较简单的模型。
常用的模型有D-H模型、连杆模型、质量弹簧模型、倒立摆模型等。
D-H模型是将机器人的每个节点都设定一个唯一的参考坐标系，然后，通过一个确定的变换关系，实现节点间的变换。
该模型在双足式机器人上应用不大，很少有人使用，但有人曾用该模型进行过MATLAB仿真验证[8]，且最终MATLAB仿真的效果十分不错。
三维倒立摆模型( 3D-LIPM: 3D-Linear Inverted Pendulum Mode)方法是参考轨迹法中动力学模型法的一种，该方法利用两足机器人本身的动力学特性来提高步行效率[3]。
如今，倒立摆模型被广泛用于双足式机器人的控制中，这源于倒立摆系统具有模块化和品种多样化的优点，除此之外倒立摆系统机械结构简单、便于设计和制造的特点，也是其广泛被使用的原因之一。
2.3基于仿生学的步态规划方法
双足式机器人是以仿造人的行为而制造的机器人。
它类似于人的结构设计。
因此，可以将人类的步态用于双足式机器人的步态规划中。
基于仿生学的步态规划方法其实就是使用仪器记录人的步行运动数据，然后将记录的数据进行统计、拟合、校正，使之变得更加适合机器人的驱动方式、质量分布、机械结构等，最后将修正后的数据作为机器人的输入控制参数[3]。
该规划方法相比于其他方法比较简单，被大量的使用。
例如本田公司研制的双足式机器人ASIMO和北京理工大学研制的双足式机器人BHR-2，它们的步态设计就是采用了仿生学步态规划方法。
然而值得注意的是，不同双足式机器人的物理结构天差地别，加上目前难以采集到准确而完整的HMCD，此规划方法仍具有一定的局限性。
3 总结与分析
步态规划如今更是在以上多种方法相互融合中，又出现了不少新的方法，但万变不离其宗，大部分方法都基于以上几种方法。
其中有不少方法都较为成熟，使得如今出现了不少优秀的双足机器人。
例如日本名为Tam。
agawa Seiki的公司就研发出了一款可以骑自行车的微型仿人式双足机器人，该机器人被取名为PRIMER V2，它外形不足三十厘米，却拥有和人类一样的骑车动作，不仅会踩蹬自行车，控制骑行的速度，还能很好的掌握平衡进行刹车。
总体来说，双足式机器人的技术一直被海外的公司和研究机构所垄断，国内主要是高校做学术研究，在商业化领域取得的效果甚微。
而且美国波士顿动力，日本本田等公司一直都在双足式人形机器人项目上下血本，国内目前难以超越。
虽然如今双足机器人效果显著，但要完全像人类一样快速行走和稳定行走还是有些差距。
还需要在以下方面进行相关研究：
1.自主决策：双足机器人能够感知自身处于或即将处于的地面状况，并能够自行采取相应的策略从而平稳快速的走过。
2.快速反应：怎样在摔倒时快速反应站立，而不是一摔不起或者站立需要耗时很长。
3.类人性：如何让双足机器人的行走姿势更像一个人类，更加连贯流畅。
综上所述，我们可以认识到虽然目前双足机器人进展较大，但仍还有许多难题等待我们解决。
并且我们应该清楚的认识到国内相比于国外来说在该方面落后不少，我们应该加大研究力度，不能落后于人。
4 参考文献
[1]隋振,于文成,田彦涛,徐名源.基于线性倒立摆模型的双足机器人步态规划[J].吉林大学学报(信息科学版),2017,35(02):175-182.
[2]赵理想,宁祎.仿生双足机器人步态规划研究现状及展望[J].机电信息,2016(27):122-124.
[3]邢开颜,李梅.数据挖掘分类算法在信号分类中的应用[J].软件,2016,37(06):1-6.。