六脚爬虫机器人步态算法和控制系统——阿童木
【外文翻译】双足机器人上楼梯的步态规划
双足机器人上楼梯的步态规划 Zhang Qin, Fan Chang-xiang and Yao Tao School of Mechanical and Automotive Engineering South China University of Technology Guang zhou, Guangdong Province, China zhangqin@https://www.360docs.net/doc/d810535674.html, Yoshitsugu Kamiya Department of Mechanical Systems Engineering Kanazawa University Kanazawa, Japan kamiya@t.kanazawa-u.ac.jp 【摘要】上楼梯是双足机器人的一种基本动作。一个有效的算法对双足步行的稳定性是至关重要的。在本文中，我们以双足机器人爬楼梯为例，提出一个基于重复变换法（RDK）的算法来规划上楼梯动作和前向运动。在本文提出的算法中，为了满足上楼梯的稳定性，机器人通过上身来调整质心的位置，并且由重复变换法（RDK）进行计算和修正。重复变换法的作用是有保证性的，其可行性和有效性已经通过双足机器人上楼梯仿真实验的验证；而本文提出的算法也适用于双足机器人下楼梯。 【索引词】双足机器人；上楼梯；重复变换法；重心运动； 1.介绍 双足机器人和人类一样拥有多自由度的特点，每一个关节可以通过巧妙的组合从而可以完成各种动作。而且双足机器人对环境具有良好的适应性，并能进入相对狭窄空间替代人类执行各种操作，所以它们具有广阔的应用前景。上下楼梯只是双足机器人具有的基本功能。而建立机器人的运动学模型，分析其上下楼梯的过程，并研究其步态规划方法，是实现双足机器人稳定的步态非常重要的保证。 一些目前的研究成果已经计算出双足机器人的上下楼梯的步态规划。如Yusuke Sugahara以及其他人提出通过调整腰部关节的角度和预先设置的零点力矩（ZMP）轨迹来设计机器人的步态规划方法爬楼梯。而Jeon以及其他人通过四项多项式计算关节的运动轨迹，并优化的机器人上下楼所需的最小能耗，实现机器人上楼梯的步态规划。Eun-Su等人则通过优化多项式参数与动态加密算法和自适应遗传算法，并且结合低阶多项式来计算各关节的运动轨迹，最后研究轴承扭矩和能源消耗和ZMP，直至机器人能稳定上下楼梯从而规划机器人的上楼梯轨迹。Song Xian-xi等学者利用踝关节的运动轨迹，并调整踝关节的旋转角与利用模糊控制算法使ZMP的位置接近支撑区域的中心，实现机器人稳定上楼梯的步态规划。除此之外，其他一些国际和国内学者也做了相关研究关于双足机器人的上下楼梯或上下斜坡的步态规划。上面的算法主要是基于关节轨迹的预先计算，然后通过模糊控制算法或遗传算法优化步态等，这些算法相当复杂，因为计算量是非常巨大的，而且处理时间非常长。
双足机器人制作及其步态运行
双足机器人制作及其步态运行 一、实验目的 1 . 掌握实验室设备使用方法 2 . 学会AutoCAD知识并运用以及学习arduino单片机的基本开发 3 . 了解双足机器人平衡控制方法。 二、原理说明 1．Arduino使用说明 Arduino是一款便捷灵活、方便上手的开源电子原型平台。包含硬件（各种型号的Arduino板）和软件（Arduino IDE)。它构建于开放原始 码simple I/O介面版，并且具有使用类似Java、C语言的 Processing/Wiring开发环境。主要包含两个主要的部分：硬件部分是可 以用来做电路连接的Arduino电路板；另外一个则是Arduino IDE，你的 计算机中的程序开发环境。你只要在IDE中编写双足步态程序代码，将 程序上传到Arduino电路板后，程序便会告诉Arduino电路板要做怎样 的步态运行。 2 . 双足步态算法 双足机器人平衡控制方法其中的“静态步行”（static walking），这种方法是在机器人步行的整个过程中，重心（COG，Center of Gravity）在机器人底部水平面的投影一直处在不规则的支撑区域（support region）内，这种平衡控制方法的好处是整个机器人行走的过程中，保证机器人 稳定行动，不会摔倒。但是这个平衡控制方法缺点是行动速度非常缓慢 （因为整个过程中重心的投影始终位于支撑区域）。另一种使用的平衡 控制方法是“动态步行”（dynamic walking），在这个控制方法中机器 人的步行速度得到了极大的飞跃，显而易见，在得到快速的步行速度同 时，机器人很难做到立即停止。从而使得机器人在状态转换的过程中显 现不稳定的状态，为了避免速度带来的影响。零力矩点（ZMP）被引入 到这个控制策略中，在单脚支撑相中，引入ZMP=COG。引入ZMP的好 处在于，如果ZMP严格的存在于机器人的支撑区域中，机器人绝不摔倒。
新型四足机器人步态仿真与实现
M ac hine B uilding A uto mation,Jun 2008,37(3):21～23,33 作者简介:马东兴(1982— ),男,江苏省丹阳市人,在读硕士研究生,主要从事虚拟样机和四足机器人技术研究。 新型四足机器人步态仿真与实现 马东兴,王延华,岳林 (南京航空航天大学机电学院,江苏南京210016) 摘 要:研究一种背部带关节的新型四足机器人,通过三维建模软件Pr o /E 和机械系统动力学 仿真分析软件ADAMS 建立了四足机器人虚拟样机,规划了四足机器人的步态,并且利用AD 2AM S 仿真软件对该四足机器人进行了步态仿真,同时利用单个AT89C52单片机成功实现对四足机器人5个舵机的独立控制以及舵机的速度控制。仿真与实验结果表明四足机器人能够根据设计步态实现直线行走。 关键词:四足机器人;步态仿真;舵机;单片机中图分类号:TP24 文献标识码:A 文章编号:167125276(2008)0320021203 Ga it S i m ul a ti on and I m plem en t a ti on of a New Quadruped Robot MA Dong 2xing,WANG Yan 2hua,Y UE L in (Co ll ege o f M echan i ca l and E l ec tri ca l Eng i nee ri ng,N a n ji ng U n i ve rs ity o f Ae r o na u ti c s & A s tr o na u ti c s,N a n ji ng 210016,C h i na ) Abstract:A new qua drup e d r obo t w ith w a ist 2j o i nt is d iscu sse d i n this p ap e r .The virtua l p r o t o type o f quad rup ed r obo t is c re a te d by P r o /E a nd ADAM S a nd the ga it o f the r obo t is p l a nne d.The ga it s i m ul a ti o n of the qua drupe d r o bo t is do ne by ADAM S virtua lp r o t o ty 2p i ng so ft w a re.M e a nw hil e ,w e succe s sfull y con tr o l fi ve rudde r se rvo s by a s i ngl e AT89C52SCM a nd a lso rea li ze the ve l o c ity co ntr o l of the rudde r se rvo.The s i m ul a ti o n a nd e xp e ri m e nta l re sults show tha t the qua drup e d r o t w ith w a is t 2j o i n t ca n w a l k s tra i ght s te a dil y thr ough the de s i gned ga it . Key words:qua drup e d r obo t;ga it s i m ul a ti o n;rudde r se rvo;SCM 0 引言 与轮式机器人或履带式机器人相比,由于足式机器人的立足点是离散的点,可以在可能到达的地面上选择最优的支撑点,足式机器人对崎岖路面也具有很好的适应能力,因此足式机器人受到各国研究人员的普遍重视,目前已成功开发了多款足式机器人。例如日本东京工业大学 研发的TI T AN 2V III [1] 机器人,每个腿具有3个自由度,其 中大腿关节具有前后转动和上下转动2个自由度,膝关节具有1个上下转动自由度。采用新型的电机驱动和绳传动。上海交通大学马培荪等人研制的JT UWM 2III 四足机器人[2, 3] ,腿为开链式关节型结构,膝关节为一纵摇自由 度,髋关节为纵摇和横摇2个自由度。每一腿有3个自由度,共12个自由度。机体重心较高,与哺乳类动物相似,适应于动态行走。华中科技大学研发的“4+2”多足步行机器人[4, 5] ,其腿部件由髖关节、大腿关节、小腿关节和踝 关节四部分组成,大、小腿关节之间由线轮传动,每一腿有 3个自由度。但是先前研制的机器人的本体大多是一个 刚性整体,没有考虑机器人的背部关节。 因此,在分析卡内基梅隆大学(Carnegie Mell on Uni 2 versity )研制的RGR 仿壁虎机器人[628] ,以及韩国庆北大学(Kyungpook Nati onal University )设计的E L I RO 2II 四足步行机器人的基础上[9, 10] ,研究了一种新型四足机器人。 该机器人与传统的足式机器人相比,其机器人本体不再是 一个单一的刚性整体,而是在本体上用一个主动关节将机 器人的本体分为前后两个部分,通过背部主动关节的运动来实现四足机器人的直线行走。通过机械系统动力学仿真分析软件(aut omatic dynam ic analysis of mechanical sys 2te m s,ADAMS )对该四足机器人虚拟样机进行步态仿真,同时利用单个AT89C52单片机成功实现对四足机器人5个舵机的独立控制以及舵机的速度变化,四足机器人的直线行走平均速度达到12.14mm /s 。 1 四足机器人虚拟样机 1.1 四足机器人结构 传统的四足机器人每个腿有2个或3个自由度,本文研究的四足机器人结构简单,每个腿只有1个自由度,但是在机器人背部增加了1个自由度。四足机器人的结构如图1所示。该四足机器人有5个主动关节(图中关节1至关节5)和1个被动关节(6点),各关节的运动方向如图1所示。主动关节由舵机驱动。z 轴正方向为四足机器人前进方向。关节1至关节4四个主动关节可以使各腿在xoy 平面上下摆动。关节5可以使前后本体在xoz 平面转动。 1.2 四足机器人接触力 当足与地面之间发生接触时,这两个物体就在接触的 ? 12?
一种双足步行机器人的步态规划方法
?16? 一种双足步行机器人的步态规划方法 □胡洪志马宏绪 国防科技大学机电工程与自动化学院 [摘要]本文介绍了一种双足步行机器人的步态规划方法,以前向运动为例,详细介绍了先分阶段规划然后合成的方法,并 讨论了行走过程中的冲击振动问题及减振措施,实验及仿真结果验证了这一规划方法的有效性。[关键字]双足步行机器人步态规划减振 [Abstract]In this p a p er ,w e p ut forw ard a m ethod for hum anoid robot g ait p lannin g .W e take forw ard m otion for exam p le ,illustrate the p hase p lannin g and com p ound m ethod in detail.T his p a p er also discusses the im p act v ibration p roblem and how to g et rid of it.T he ex 2p erim ent and simulation result verified the validation of the m ethod. [K e y w ords]bi p ed robot ;g ait p lannin g ;v ibration decrease [作者简介]胡洪志:男,1978年3月生,国防科技大学机电工程与自动化学院研究生,研究方向:智能机器人系统。 马宏绪:男,1966年8月生,国防科技大学机电工程与自动化学院教授,硕士生导师,研究方向:智能机器人系统。 1引言 双足步行机器人的研究是由仿生学、机械工程学和控制理论等多种学科相互融合而形成的一门综合学科,是机器人研究的一个重要分支。双足步行机器人的研究可以促进多个学科的研究,并为相关学科的研究提供一个平台,具有很大的理论价值。在实际应用中,双足步行机器人可用于有放射性、危险及其它对人体有害的环境中取代人类劳动,把人从高强度、长时间及单调乏味的工作中解脱出来,具有广阔的市场前景。步行机器人最大的特征是步行,步态是在步行运动过程中,步行体的身体各部位在时序和空间上的一种协调关系,步态规划是双足步行机器人研究中的一个关键技术。要实现和提高机器人的行走性能,必须研究实用 而有效的步态规划方法,实现机器人的稳定步行。 2双足步行机器人模型 本文的研究对象是一台具有12关节自由度的双足步行机构,每条腿各有6个自由度,即:踝关节有前向和侧向两个自由度;膝关节一个前向自由度,髋关节具有三个 自由度,包括前向、侧向及转弯自由度。由仿真分析及实验研究可知,在步行运动中,双足步行机器人前向各关节的运动与侧向各关节运动之间的耦合很小,可以忽略这一耦合的影响,对机器人前向和侧向的运动分开建模。本文主要讨论前向运动的步态规划问题。 前向运动模型如下图一: 定义:双腿关节,先左腿,后右腿,左腿由下至上,右腿由上至下,依次标注为1,2,3,...,10,11,12,各关节对应的转角依次为θ1,θ2,θ3,…,θ10,θ11,θ12,其中θ1,θ5,θ8,θ12,分别为双腿侧向关节对应的转角;θ2,θ3,θ4,θ11,θ10,θ9为双腿前向关节对应的转角;θ6, θ7转弯关节在前向运动中始终保持为零。 图一
机器人运动算法
1、简介 机器人的应用越来越广泛,几乎渗透到所有领域。移动机器人是机器人学中的一个重要分支。早在60年代,就已经开始了关于移动机器人的研究。关于移动机器人的研究涉及许多方面,首先,要考虑移动方式,可以是轮式的、履带式、腿式的,对于水下机器人,则是推进器。其次,必须考虑驱动器的控制,以使机器人达到期望的行为。第三,必须考虑导航或路径规划,对于后者,有更多的方面要考虑,如传感融合,特征提取,避碰及环境映射。因此,移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的综合系统。 腿式机器人的腿部具有多个自由度,使运动的灵活性大大增强.它可以通过调节腿的长度保持身体水平,也可以通过调节腿的伸展程度调整重心的位置,因此不易翻倒,稳定性更高. 腿式机器人也存在一些不足之处.比如,为使腿部协调而稳定运动,从机械结构设计到控制系统算法都比较复杂;相比自然界的节肢动物,仿生腿式机器人的机动性还有很大差距. 腿的数目影响机器人的稳定性、能量效率、冗余度、关节控制的质量以及机器人可能产生的步态种类. 2、研究方法 保持稳定是机器人完成既定任务和目标的基本要求.腿式机器人稳定性的概念: 支持多边形(supportpolygon) 支持多边形的概念由Hildebrand首先提出,用它可以方便地描述一个步态循环周期中各个步态的情况.支持多边形指连接机器人腿部触地各点所形成的多边形在水平方向的投影.如果机器人的重心落在支持多边形内部,则认为机器人稳定. 算人物脚步放置位置及达到目标位置的走法是行走技术的重要环节。 2.1 控制算法 （1)姿态控制算法 这种算法的基本思想是:已知机器人的腿对身体共同作用产生的力和力矩向量,求每条腿上的力.用数学语言表达如下(假设机器人有四条腿): 其中和z已知,要求，解出这几个力，通过控制每条腿上的力向量,就可以使机器人达到预定的姿态,实现了机器人姿态的可控性,以适应不同地形. （2）运动控制算法 这个暂时不知道 (3)步态规划算法 这种算法的基本思想是:已知机器人的腿部末端在坐标系中的位置,求腿部各个关节的关节角.当关节角确定后,就可以构造机器人的步态模式.可用算法有ZMP算法、离线规划算法。 步态规划就是基于当前系统状态设计一种算法，得到期望的控制序列。步态规划在控制
《计算机科学》面向外骨骼机器人人机交互的步态数据获取系统及识别模型_高增桂
第４１卷 第１０期２０１４年１０月计算机科学 Ｃｏｍｐ ｕｔｅｒ ＳｃｉｅｎｃｅＶｏｌ．４１Ｎｏ．１０ Ｏｃｔ ２０１４到稿日期：２０１３－０７－０１ 返修日期：２０１３－０９－０６ 本文受国家自然科学基金项目：基于云模型的音乐情感表示与识别算法研究（６１３０３１３７），基于基因表达式编程的动漫情感化配乐技术研究（６１０７００７５），基于嵌套随机集的产品意象认知模型研究（６１００３１４７），生物启发设计中产品创意造型生成机制及其演化模型研究（５１３０５０７７），广东省产学研项目基于人体行为模型的智能助行机器人研究与开发（００４１１４２０１２４６７１０３８）资助。高增桂（１９８６－），男，博士生，主要研究方向为人机接口、应用人机工程；孙守迁（１９６３－），男，博士，教授，主要研究方向为计算机辅助设计、人机共生装备；张克俊（１９７８－），男，博士，助理研究员，主要研究方向为进化计算、机器学习，Ｅ－ｍａｉｌ：ｃｈａｎｎｙ＠ｚｊｕ．ｅｄｕ．ｃｎ（通信作者）；佘铎淳（１９８７－），男，硕士，主要研究方向为人机交互；杨钟亮（１９ ８２－），男，博士，讲师，主要研究方向为体感交互、生物启发设计等。面向外骨骼机器人人机交互的步态数据 获取系统及识别模型 高增桂１ 孙守迁１ 张克俊１ 佘铎淳１ 杨钟亮２ （浙江大学计算机科学与技术学院 杭州３１００２７）１ （ 东华大学机械工程学院 上海２０１６２０）２ 摘 要 外骨骼机器人人机交互是当前的研究热点，通常需要获取人体相关运动信息作为控制信号源。为了采集人体步态数据，研究了生理信号与关节运动之间的关联机制，设计了一种步态数据获取系统，其利用鞋内薄膜压力传感器和关节角度传感器组成测试设备，成功采集了１５组健康男子在３ｋｍ／ｈ、４ｋｍ／ｈ和５ｋｍ／ｈ ３种速率下自然行走的步态数据。提出采用基因表达式编程建立膝关节运动识别模型， 并使用所采集的步态数据进行训练和验证。结果显示，利用此模型可有效进行关节运动的识别和预测，验证了本系统作为外骨骼人机接口的可行性。关键词 人机交互，人机接口，步态分析，基因表达式编程，外骨骼 中图法分类号 ＴＰ２３ 文献标识码 Ａ ＤＯＩ １０．１１８９６／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３７Ｘ．２０１４．１０．００９ Ｇａｉｔ Ｄａｔａ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｊｏｉｎｔ Ｍｏｖｅｍｅｎｔ Ｒｅｃｏｇ ｎｉｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ Ｈｕｍａｎ－ｅｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎ ＩｎｔｅｒａｃｔｉｏｎＧＡＯ Ｚｅｎｇ－ｇｕｉ １ ＳＵＮ Ｓｈｏｕ－ｑｉａｎ１ ＺＨＡＮＧ Ｋｅ－ｊｕｎ１ ＳＨＥ Ｄｕｏ－ｃｈｕｎ１ ＹＡＮＧ Ｚｈｏｎｇ－ｌｉａｎｇ ２ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ ３１００２７，Ｃｈｉｎａ）１（Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｄｏｎｇｈｕａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇ ｈａｉ ２０１６２０，Ｃｈｉｎａ）２ Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｈｕｍａｎ－ｍａｃｈｉｎｅ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｐｌａｙｓ ａ ｇｒｅａｔ ｒｏｌｅ ｉｎ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ｅｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎｓ，ａｎｄ ｕｓｕａｌｌｙ ｉｔ ｉｓ ｒｅｑｕｉｒｅｄ ｔｏ ｏｂｔａｉｎｔｈｅ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｂｏｕｔ ｂｏｄｙ ｍｏｔｉｏｎ ａｓ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｉｇｎａｌ ｓｏｕｒｃｅｓ．Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｃｏｌｌｅｃｔ ｈｕｍａｎ ｇａｉｔ ｄａｔａ ａｎｄ ｆｉｎｄ ｔｈｅ ａｓ－ｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｉｇｎａｌｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｊｏｉｎｔ ｍｏｖｅｍｅｎｔ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ，ｗｅ ｄｅｓｉｇｎｅｄ ａ Ｇａｉｔ Ｄａｔａ Ａｃｑ ｕｉｓｉｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ（ＧＤＳ）ｗｈｉｃｈ ｃｏｎｓｉｓｔｓ ｏｆ ｅｉｇｈｔ ｔｈｉｎ－ｆｉｌｍ ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｓｅｎｓｏｒｓ ａｎｄ ａ ｊｏｉｎｔ ａｎｇｌｅ ｓｅｎｓｏｒ．Ａｆｔｅｒ ｇａｉｔ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ，ｗｅ ｏｂ－ｔａｉｎｅｄ １５ｇｒｏｕｐｓ ｏｆ ｇａｉｔ ｄａｔａ ｏｆ ｈｅａｌｔｈ ｍａｌｅ ｏｂｊｅｃｔｓ ｗｉｔｈ ｎａｔｕｒａｌ ｗａｌｋｉｎｇ ｕｎｄｅｒ ｔｈｒｅｅ ｒａｔｅｓ ｉｎ ３ｋｍ／ｈ，４ｋｍ／ｈ ａｎｄ ５ｋｍ／ｈ．Ｗｅ ａｌｓｏ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔ ｏｆ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｔｈｅ ｋｎｅｅ ｊｏｉｎｔ ｍｏｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ＧＥＰ．Ｔｈｅ ｇａｉｔ ｄａｔａ ｗａｓ ｕｓｅｄ ｔｏｔｒａｉｎ ａｎｄ ｖａｌｉｄａｔｅ ｔｈｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ｃａｎ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｉｄｅｎｔｉｆｙ ａｎｄ ｐｒｅｄｉｃｔ ｋｎｅｅ ｊｏｉｎｔｍｏｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ＧＤＳ ｉｓ ｆｅａｓｉｂｌｅ ａｓ ａ ｈｕｍａｎ－ｍａｃｈｉｎｅ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｉｎ ｅｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｈｕｍａｎ－ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ，Ｈｕｍａｎ－ｍａｃｈｉｎｅ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ，Ｇａｉｔ ａｎａｌｙｓｉｓ，ＧＥＰ，Ｅｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎ １ 引言 外骨骼机器人是一种以人为主、 机械为辅的穿戴式人机一体化［１］ 装备，它巧妙地结合人的智能和机器的力量来完成 仅靠人体自身无法单独完成的任务，不仅扩展了人体感官，也增强了人体机能。由于外骨骼机器人与人体运动相平行，因此其控制要点是与使用者之间的运动适配性。为了获得和谐自然的人机交互，通常将使用者置于控制环路以形成闭环的 反馈控制回路［ ２］ 。人机接口是实现人与外骨骼通信的方式，它通过采集人体生理信息，获得人体运动意图，帮助外骨骼制 定有效的控制策略［ ３］ 。对下肢外骨骼而言，人机接口的功能是分析和预测人体步态数据。步态是人类步行的综合特征，包括中枢命令、身体 平衡和协调控制，涉及肢体肌肉和关节的协同运动。其中，骨骼是运动的杠杆，关节用于运动的联系，神经系统用于控制， 肌肉收缩作为动力，从而实现下肢的行走运动［ ４］ 。典型步态是连续的周期运动，包含许多复杂的生理信息，步态分析旨在检测和分析这一过程中的运动轨迹、接触力信息、肌电信号等 生理参数变化规律并应用于医学、生物工程等领域［ ５］ 。随着计算机科学的发展，步态分析和识别研究取得了长足进步，常用的方法是基于视觉的步态分析及利用生理信号测量的分析等。基于视觉的步态分析主要用于临床诊断以及身份识别，而对外骨骼机器人的控制通常采用生理信号测量方法。脑机接口（Ｂｒａｉｎ－Ｍ ａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ，ＢＭＩ）是当前智能控制领域的研究热点［６］ ，其局限在于难以反映人的无意识行 为。利用表面肌电信号（ｓＥＭＧ） 分析技术提取反映运动意愿· ２４·
(完整版)双足竞步机器人设计与制作技术报告
中国矿业大学徐海学院 双足竞步机器人设计与制作技术报告 队名：擎天柱班级：电气13-5班_________________________ 成员：郭满意游世豪侯敏锐唐丽丽 侯伟俊王胜刘利强杨光 题目双足竞步机器人__________________________________________ 任课教师：李富强_________________________________________ 2015年12月 双足竞步机器人设计与制作任务书
任务下达日期：2015年10月16日 设计日期：2015年11月1 日至2014年12月31日 设计题目：双足竞步（窄足）机器人的设计与制作 设计主要内容和完成功能： 1、双足竞步机器人机械图设计; 2、双足竞步机器人结构件加工; 3、双足竞步机器人组装； 4、双足竞步机器人电气图设计; 5、双足竞步机器人控制板安装; 6、整机调试 7、完成6米的马拉松比赛。 教师签字: 双足机器人的机构是所有部件的载体，也是设计双足机器人最基本的和首要的工作本文根据项目规划和控制任务要求，按照从总体到部分、由主到次的原则，设计了一种适 合仿人双足机器人控制的机构。文章首先从机器人整体系统出发，制定了总体设计方案，再根 据总体方案进行了关键器件的选型，最后完成了各部分机构的详细设计工作。经过硬件设计、
包括机械结构设计、电路设计与制作，机器人步态规划算法研究，利用Atmega8芯片实现了对六个舵机的分时控制，编写VC上位机软件,通过串口通信对双足 竞步机器人进行调试，通过人体仿生学调试出机器人的步态规划。实现了双足竞步机器人稳定向前行走、立正。 关键词：双足机器人、机械结构 目录 1系统概述 (1) 2硬件设计 (2) 2.1机械结构 (2) 2.2电路设计 (2) 3软件设计 (4) 3.1 AVR 单片机程序设计 (4) 3.2 PC上位机调试软件设计 (4) 4系统调试 (5)
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 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。