V不平整地面上双足机器人的步态控制

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传感器反馈控制算法
步行控制器的整体结构 步行控制器的整体结构分为 3层 (见图 2). 在第 1 层中 , 预先规划双足机器人于平地上稳定行走的步 态 , 并生成离线数据. 在第 2 层中 , 传感器反馈控制器根据安装在上身的姿态传感器以及脚底的力 / 力矩 传感器 , 实时修正所规划的步态 , 使机器人在受到扰动或在不平整地面上仍能保持步行的稳定性. 在第 3 层中, 在线反馈控制器修正后的步态数据被发送到双足机器人的关节伺服控制器中, 以控制各关节角位置.
第 39 卷 增刊 ( I) 2009 年 9 月
东 南大 学 学 报
(自然 科学版 )
J O URN A L O F SO U THEA ST UN I V ER S I TY ( N atural S cien ce E dit ion)
V o.l 39 Sup( I) Sep. t 2009
不平整地面上双足机器人的步态控制
W alking control for biped robots on uneven ground
L i Jian
1
ChenW e idong
1
W ang L ijun
1
Y ang Jun
2
L iM u jun
2ຫໍສະໝຸດ Baidu
( 1 D epartm en t of A utom ation, Shan ghai Jiao Tong U n iv ersity, Shan gha i 200240 , Ch in a) ( 2 C en tral A cadem e, Shan gha i E lectric G roup C o. , L td. , Shangh ai 200070 , C h ina)
1 基于被动倒立摆模型的步态生成
在步态规划中, 采用文献 [ 12] 提出的被动倒立摆模型设计双足机器 人上身轨迹 ( 见图 1) . 被动倒立摆模型的运动方程为 g ( 1) != sin l g != sin ( 2) l 且当 = 0 时 , 有 ∀ 0 ( 3) 式中, 和 分别为摆杆前向和侧向倾角 ; l 为摆杆长度, 描述从机器人支 图 1 双足机器人被动倒 立摆模型 撑腿踝关节到质心位置的距离 . 式 ( 3) 用于描述被动倒立摆模型中的 # 零 状态 ∃ 约束. 利用双足机器人步行过程满足周期性和连续性的特点, 建立质心运动约束方程, 最终可计算出双足机 器人质心轨迹, 即 Kt -K t ( t) = K q ( e - e ) ( 4) x C = l sin ( 5) zC = lcos 式中, K = g / l, K q = arcsin( S S / l) / ( e s - e s ), 且 S s 表示步距, T s 表示步行周期. 选取合适的步态参数 ( 步距、 步行周期 ), 由式 ( 5) 即可求得双足机器人重心轨迹 . 同样 , 根据双足机器 人周期性、 连续性以及摆动腿在步行过程中的最大抬脚高度建立摆动腿运动轨迹的约束条件, 利用 3 次样 条插值算法可求得摆动腿的运动轨迹 . 对于图 1 所示的双足机器人被动倒立摆模型, 一旦求得机器人的重 心和摆动腿轨迹 , 各关节便可由逆运动学惟一确定 .
收稿日期 : 2009 05 12 . 作者简介 : 李建 ( 1979 ) , 男 , 博士生 ; 陈卫东 ( 联系人 ) , 男 , 博士 , 教授 , 博士生导师 , w dchen@ sjtu . edu . cn.
基金项目 : 国家高技术研究发展计划 ( 863 计划 ) 资助项目 ( 2006A A 040203) 、 国家自 然科学基金资助 项目 ( 60775062 ) 、 新世纪优秀 人才 支持计划资助项目 ( N CET 07 0538) .
Abstract : A w a lk in g contro l a lgor ith m is propo sed fo r biped robo ts on the uneven ground. It con sists o f a w alking pattern generat io n and a sen sory feedback con tro l a lg o rithm. Fo r the w a lk in g pat tern g enerat io n , a passiv e in verted pendulum m odel ( P IPM ) is used to desig n th e trajecto ry o f the grav ity cen ter o f th e b ip ed robo . t T he generated pattern enab le s the biped robo t to w alk stab ly on the f lat g round w ith a m o re natural hum an lik e w a lk ing. T he on lin e sen sory feedback con tro ller is deve l o ped to dea l w ith the unevenness o f the env ironm en ts and unknow n d isturbances . T he contro ller is com po sed o f body attitude contro , l desired zero m om ent po in t ( ZM P) contro l and non linear landin g contro , l w hich are desig ned fo r dif ferent contro l ob jec tiv es . A cco rding to the w a lk in g perio ds , they can m odify the predef ined g ait to assure the stability o f the b iped w a lk ing. Further m o re , they are structura lly coup le d w ith each o ther , w hich can acce le ra te the converg ence speed o f the onlin e senso ry feedback contro ller and tackle the in f luence o f the biped robo t s f lex ib ility on the contro l effec. t T he w a lk ing experi m ent fo r th e biped robo t on the uneven g ro und conf ir m s the e ffectiv ene ss o f the propo sed a lg o rithm. K ey w ord s : biped robo ; t ga it generation ; w a lk ing contro ;l pa ssive inverted pendu lum m odel 双足机器人具有和人类一样的形体结构, 适合在为人类设计的各种环境中工作, 并已成为智能机器人 研究领域中最具代表性的课题之一. 近年来, 该项技术有了很大进步, 很多研究组织已经开发出能够稳定 [ 1 5] [ 6] 动态步行的双足机器人 . 然而, 稳定可靠的双足步行仍然是未解决的、 最根本的问题 . 要在人类生活的环境中工作, 对各种不平坦的地面以及某些未知扰动的适应性是双足机器人必备的 [ 7] 能力. 针对这一问题, Z heng 等 利用力传感器实现了未知斜坡地面上双足机器人静态步行的稳定控制 . [ 8 11] 其后, 很多研究者利用在线控制实现了对双足机器人的稳定控制 . 大部分的双足机器人在线控制系统
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东南大学学报 ( 自然科学版 )
第 39 卷
都是基于踝关节 髋关节策略修正双足机器人步态, 利用踝关节调整反映双足机器人稳定程度的零力矩点 ( ZM P) 的位置 , 利用髋关节调整双足机器人上身姿态 . 然而 , 所有双足机器人都存在柔性问题 , 使得控制 系统很难获得合适的控制参数来保持未知地面上的稳定步行 : 控制参数过大会使机器人振荡失稳, 过小又 不足以调整机器人的步态使其维持稳定. 本文提出了一种在不平地面情况下双足机器人的步行控制系统, 它由步态生成系统和传感器反馈控 制系统组成 . 前者是基于文献 [ 12]中提出的被动倒立摆模型, 所生成的步态使双足机器人步行更加自然 有效; 后者考虑了机器人本身的柔性 , 针对不同的控制目标 , 可以分为上身姿态控制、 期望 ZM P 控制以及 非线性落地控制 3 个部分. 这 3 种反馈控制结构上相互耦合 , 以达到加速机器人控制的收敛速度、 克服机 器人柔性的目的 . 它们根据步行的具体阶段来修正机器人预先规划好的步态 , 从而保证机器人在不平整地 面上以及受到扰动情况下仍能稳定步行.
李 建
1
陈卫东
1
王丽军
1


2
李慕君
2
( 1 上海交通大学自动化系 , 上海 200240) ( 2 上海电气集团中央研究院 , 上海 200070)
摘要: 提出了一种不平地面环境下双足机器人的步行控制算法 . 该算法由步态规划和传感器反 馈控制系统组成 . 在步态规划中 , 采用被动倒立摆模型设计双足机器人的质心位置 , 所生成的步 态使机器人能够在平地上更自然有效地稳定行走. 在线反馈控制系统用于处理地面环境的凹凸 不平以及来自外界的未知扰动, 可分为上身姿态控制 、 期望 ZM P 控制以及非线性落地控制 3 个 部分. 这 3种控制分别针对不同的控制目标 , 并根据步行过程的具体阶段在线修正预先规划好的 步态, 维持双足机器人的步行稳定性 . 它们在结构上相互耦合 , 从而实现加速在线反馈控制系统 的收敛速度 、 克服机器人柔性对控制作用的负面影响等效果. 双足机器人在凹凸地面的步行实验 验证了所提出步行控制算法的有效性 . 关键词 : 双足机器人; 步态规划; 步态控制 ; 被动倒立摆模型 中图分类号 : T P242 文献标识码 : A 文章编号: 1001- 0505( 2009) 增刊 ( I) 0129 05
图 2
双足机器人步行控 制器整体结构
增刊 ( I)
李建, 等 : 不平整地面上双足机器人的步态控制
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下面重点讨论传感器反馈控制器 , 它由上身姿态控制、 期望 ZM P控制和非线性落地控制组成 . 反馈控 制器依赖于步行控制器定义的步行阶段, 决定修正左腿还是右腿. 上身姿态控制和目标 ZM P 控制修正当 前支撑腿的各个关节 , 落地控制则是在摆动腿将要落地之前修正各个关节. 经过反馈控制器修正后的步态 数据发送到关节伺服控制器, 其形式可表示为 ud ( t) = q d ( t) + q l ( t) + q z ( q b ( t ), t) ( 6) 式中, q d ( t) 表示步 态 生 成器 生 成的 关 节 角度 矢 量; q l ( t) 表 示 非线 性 落 地控 制 对步 态 的 修正 量 ; q z ( qb ( t ), t) 表示实际 ZM P 控制和上身姿态控制联合对修正的修正量; u d ( t) 表示发送给关节伺服控 制器的控制变量 . 2 2 上身姿态控制 双足机器人在行走过程中 , 希望能像人那样保持上身的直立状态. 但行走于不平整地面时, 机器人上 身会发生倾斜, 如果上身姿态不及时恢复 , 很容易摔倒. 纠正上身姿态最有效的手段是控制支撑腿髋关节 . 当机器人检测出姿态发生偏移时, 利用安装在上身的姿态传感器将上身姿态控制激活 , 然后根据步态生成 器所定义的步行阶段来修正当前支撑腿的髋关节, 其修正量可表示为 q hb ( t ) = K Pb ( d ( t ) - r ( t ) ) + K Db ( d ( t ) - r ( t ) ) ( 7) 式中 , K Pb 和 K D b 分别表示控制器的比例系数和微分系数 ; d ( t) = d ( t) ∀ 0表示机器人在步行过程中总 是保持期望的直立姿态; r ( t ) 表示姿态传感器实际测量的姿态角度 . 2 3 期望 ZM P 控制 双足机器人行走的首要目标就是保证行走的稳定性. 步行的稳定性可以通过 ZM P 规范来判别 , 其中 ZM P 是步行过程中机器人的脚与地面接触力的合力中心 . 如果 ZMP 落于脚底与地面接触的多边形内 部 , 机器人可以保持稳定不倒; ZM P越靠近多边形的中心 , 机器人稳定裕度越大. 实际 ZM P 可以通过安装 在脚底的六轴力 / 力矩传感器测量数据计算得到. 实际 ZM P可以通过控制支撑腿的任何一个关节得到修正. 问题是 , 机器人本身的柔性严重影响着控 制效果 , 在仅靠修正机器人的单个关节维持机器人稳定时, 控制器难以确定合适的控制参数. 因此, 本文通 过修正支撑腿的所有关节来加速 ZM P控制器的收敛. 另外 , 上身姿态控制对步态的修正也影响到机器人 的稳定性, 因此, 在 ZM P控制器中也考虑了这个修正, 具体形式为 T T d r d r { q hz ( t), q kz ( t), q az ( t) } = { k1, k2, k 3 } K P z (x zm p ( t) - x zm p ( t) ) + K D z ( xzm p ( t) - xzm p ( t) ) - qhb ( t) /k3 ( 8) k1 + k2 + k3 = 1 式中, { qh z ( t), qk z ( t), q az ( t) } 表示控制器对支撑腿髋关节、 膝关节和踝关节的修正量; K P z 和 K Dz分别
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