四足_八足步行仿生机器人基本步态及时序研究_宋秀敏

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仿生四足机器人步态规划与仿真研究

仿生四足机器人步态规划与仿真研究

仿生四足机器人步态规划与仿真研究1. 引言1.1 研究背景仿生四足机器人是一种模仿动物四足行走方式的机器人,具有良好的稳定性和适应性,被广泛用于恢复性医疗、紧急救援、军事作战等领域。

随着人工智能和机器人技术的不断发展,仿生四足机器人的研究也变得越来越重要。

在仿生四足机器人的步态规划和仿真研究中,如何设计出稳定且高效的行走模式成为研究的重点之一。

近年来,随着计算机仿真技术的不断进步,仿生四足机器人的步态规划和仿真研究取得了一系列重要进展。

通过计算机模拟仿生四足机器人的步态和动作,研究人员可以更好地了解机器人行走时的力学特性和运动规律,为机器人的控制和优化提供有力支持。

本文将对仿生四足机器人步态规划与仿真研究进行深入探讨,旨在为仿生四足机器人的设计与控制提供理论支持和实验基础。

通过对步态规划算法、仿真模型建立、实验结果分析以及研究展望和应用前景的讨论,将全面展示仿生四足机器人的发展现状和未来发展方向,为相关领域的研究工作提供有益参考。

1.2 研究目的研究目的是为了解决传统固定步态规划方法在应对复杂环境和不确定性时存在的不足之处,提高仿生四足机器人的运动稳定性和适应性。

通过研究仿生四足机器人的步态规划算法,探索其在不同地形和工作条件下的运动模式,为其设计提供更加智能和高效的运动策略。

通过建立仿真模型,验证步态规划算法的有效性,并进一步探索优化算法。

研究将通过实验结果来验证仿生四足机器人步态规划算法的可行性和有效性,为进一步开发基于仿生原理的机器人提供参考和借鉴。

通过深入研究仿生四足机器人的步态规划与仿真,探讨未来在智能机器人领域的发展方向和挑战,为该领域的研究提供新的思路和方法。

1.3 研究意义仿生四足机器人的研究意义主要体现在以下几个方面:1. 提高机器人的稳定性和适应性:仿生四足机器人可以模仿动物在不同地形上行走的方式,通过合理的步态规划算法,可以使机器人在复杂环境中保持稳定,提高其适应性和灵活性。

步态规划

步态规划

四足仿生机器人的步态规划步态是步行机器人的一种迈步的方式,是步行机器人各腿之间运动的规律,即各条腿的抬腿和放腿的顺序,是研究步行机构的一个重要的参数,是确保步行机构稳定运行的重要因素。

(引用《四足、八足步行仿生机器人基本步态及时序研究》宋秀敏,刘小成 2002.3.7) 四足仿生机器人的步态规划是以四足动物——马作为参考,马在不同的运动状态下,其步态是很不一样的,以下对马在不同运动状态下的步态进行分析,来规划出仿生机器人在不同的运动状态下的步态。

1.稳定行走状态下的步态马在行走时的运动为静态步行,所谓静态步行为步行机器人合成重心在水平面上的垂直投影点处于支撑三角形内的步行(引用《现代仿生机器人设计》 罗庆生 韩宝玲 主编 第105页)。

它在步行时的每一个时刻都会至少有三条腿来支撑它的整个身体重量,并且所有腿的占空系数β都是一样,即是规则步态(引用《现代仿生机器人设计》 罗庆生 韩宝玲 主编 第105页)。

通过四条腿按一定的顺序抬起、移动和落地支撑来实现移动。

整个身体的重心沿着运动方向不停移动,并始终落在不断更新的三角形中来保证静态步行。

四五六三二一运动方向图 稳定行走状态图中所示为一个运动循环,设稳定裕量就是中文数字所占的范围,小箭头表示腿的摆动方向,足端带有小圆圈的腿为正在于地面接触的腿,足端不带圆圈的腿为抬起了的腿,虚线围起了的三角形为稳定三角形。

模型一为机器人原始状态,第一步为,腿1抬起向运动方向伸出,这是机器人重心不变,仍在原先三条支撑腿构成的三角形,如模型二所示。

接着,图三中腿4抬起并向运动方向移动,模型还是保持着静态步行。

图四为重心调整环节,腿2、3,支撑着地并向后移动,使重心向运动方向移动一个步长(λ),图五、图六分别将腿2、3填充了颜色的为腿部抬起运动时间段,而非填充了的为腿部支撑地面的时间段。

2.小跑状态下的步态马小跑时为动态步行,因为在运动过程中,只有两条腿起支撑身体的作用,构成不了静态步行的条件。

四足步行机器人结构设计分析

四足步行机器人结构设计分析

四足步行机器人结构设计分析【摘要】四足步行机器人是一种重要的机器人形态,具有灵活性和稳定性。

本文主要分析了四足步行机器人的结构设计,并探讨了其运动原理和关键技术。

通过对四足步行机器人的功能、优势、结构组成以及发展趋势的分析,揭示了其在各种应用场景中的潜力和重要性。

研究发现,四足步行机器人结构设计的关键技术对于其性能和效率至关重要。

未来工作应重点关注四足步行机器人结构设计的创新和优化,以满足不同领域的需求。

通过本文的分析和总结,可以为四足步行机器人结构设计提供参考和指导,促进其在工业生产、救灾等领域的应用。

【关键词】四足步行机器人、结构设计、分析、功能、优势、组成、运动原理、关键技术、发展趋势、重要性、研究方向、未来、结语1. 引言1.1 四足步行机器人结构设计分析的重要性四足步行机器人结构设计的优化可以提高机器人的工作效率和性能,使其在工业生产、救援和军事等领域中发挥更大的作用。

通过对机器人结构设计的详细分析,可以找出其优势和不足之处,为进一步改进和提升机器人性能提供参考和指导。

四足步行机器人结构设计分析的重要性在于为机器人的进一步发展提供了重要的理论依据和实践指导,可以不断改进和完善机器人的结构设计,提高其性能和适应性,推动机器人技术的发展和应用。

对四足步行机器人结构设计的深入分析是十分必要和重要的。

1.2 研究背景四足步行机器人是一种模仿动物四肢行走的机器人,具有很高的灵活性和适应性,可以在各种复杂环境下执行任务。

随着人工智能和机器人技术的迅速发展,四足步行机器人在军事、救援、探险等领域具有广阔的应用前景。

要实现四足步行机器人的高效运动和稳定性,必须对其结构进行合理设计和优化。

当前,关于四足步行机器人结构设计的研究主要集中在结构组成、运动原理、关键技术和发展趋势等方面。

通过对四足步行机器人结构的深入分析和探讨,可以更好地了解其运动机理和设计原理,为提高其运动性能和稳定性提供有效的指导和支持。

四足机器人步态规划与平衡控制研究的开题报告

四足机器人步态规划与平衡控制研究的开题报告

四足机器人步态规划与平衡控制研究的开题报告一、研究背景机器人越来越多地被应用于工业、服务、医疗等领域,并成为未来发展的重要方向。

四足机器人是一种具有优良行走能力和强劲载重能力的多功能机器人,适用于恶劣环境、灾难搜救、军事侦察等领域。

而四足机器人的步态规划和平衡控制是保证其高效运行和稳定运行的关键技术之一。

二、研究目的本研究旨在探讨四足机器人步态规划与平衡控制技术,通过建立四足机器人的运动模型和控制模型,研究和分析其步态规划和平衡控制算法,在实现四足机器人高效、稳定地运行上提供理论和技术支持。

三、研究内容(一)四足机器人运动模型的建立本研究将建立四足机器人的运动模型,包括其步态参数、步态周期、步幅、摆动角度等,以达到对四足机器人运动控制的准确描述,从而实现步态规划和平衡控制。

(二)四足机器人步态规划算法的研究本研究将针对四足机器人,通过对其运动模型的建立,研究和实现其步态规划算法。

针对四足机器人的特有问题和挑战,如足底压力分布和地形适应性,分析四足机器人行走中的动态特性和稳定性,优化步态算法的选取和调整。

(三)四足机器人平衡控制算法的研究本研究将研究四足机器人平衡控制的关键技术,基于四足机器人的运动模型和步态规划算法,探究四足机器人在行走过程中的平衡控制策略和方法,包括足底力矩控制、惯性力矩控制、姿态反馈控制等。

(四)建立仿真模型和实验验证本研究将通过软件仿真和实际物理实验两种方法,建立四足机器人的仿真模型和物理实验平台,验证本研究所提出的四足机器人步态规划与平衡控制技术。

四、研究意义(一)推动四足机器人技术的发展本研究将以四足机器人为研究对象,探讨其步态规划和平衡控制技术,有利于推动四足机器人技术的发展和应用。

掌握四足机器人的步态规划和平衡控制技术,有助于构建更加智能、高效、稳定的四足机器人系统。

(二)提高机器人行走能力研究四足机器人步态规划和平衡控制的关键技术,能够提高机器人行走的能力和稳定性,增强机器人的适应性和灵活性。

四足机器人稳定行走控制与参数优化

四足机器人稳定行走控制与参数优化

06
结论与展望
研究成果总结与贡献
精确的步态规划
01
通过优化四足机器人的步态周期和相位,实现了更稳定、高效
的行走。
动态稳定性分析
02
建立了四足机器人动态模型,并进行了稳定性分析,为控制算
法设计提供了理论依据。
自适应控制算法
03
提出了一种自适应控制算法,能够根据环境变化自动调整四足
机器人的行走参数,提高了适应能力。
• 通过对四足机器人稳定行走控制与参数优化的研究,我们不仅提高了四足机器人的行走效率和稳定性,还 为其他类似机构的稳定行走控制提供了有益的参考。未来的研究可以进一步拓展这些研究成果,并在实际 应用中加以验证和完善。
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基于模拟退火算法的参数优化
模拟退火算法是一种基于物理退火原理的优化算法,通过模拟金属退火过程来寻找问题的最优解。
在四足机器人稳定行走控制中,模拟退火算法可以Байду номын сангаас于优化控制策略中的参数,如步长、步频等,以 实现更高效的稳定行走。
模拟退火算法具有较好的全局搜索能力,可以避免陷入局部最优解,同时具有较好的鲁棒性和适应性 。
四足机器人稳定行走控制与 参数优化
2023-11-05
目 录
• 引言 • 四足机器人概述 • 四足机器人稳定行走控制算法设计 • 四足机器人参数优化方法 • 四足机器人实验与性能评估 • 结论与展望
01
引言
研究背景与意义
背景
四足机器人作为仿生机器人的一类,具有适应复杂环境的能力,如不平整地 面、爬坡、涉水等。稳定的行走控制与参数优化对于四足机器人的应用具有 重要意义。
研究不足与展望
• 复杂环境适应性:虽然自适应控制算法能够在一定程度上提高四足机器人的适应能力,但在复杂环境下的 表现还有待进一步验证。

《2024年一种新型四足仿生机器人性能分析与仿真》范文

《2024年一种新型四足仿生机器人性能分析与仿真》范文

《一种新型四足仿生机器人性能分析与仿真》篇一一、引言四足仿生机器人是一种以自然界生物为蓝本,具有高度仿生学和动态稳定性的机器人技术。

随着科技的不断发展,新型四足仿生机器人的设计与研究越来越受到重视。

本文旨在深入分析一种新型四足仿生机器人的性能,并通过仿真实验来验证其设计及功能实现的可行性。

二、新型四足仿生机器人设计与技术概述该新型四足仿生机器人设计采用了先进的机械结构设计、高性能的驱动系统和精确的控制系统。

机器人具备高度仿真的四足运动能力,能够在复杂地形中实现稳定行走和灵活运动。

此外,该机器人还具备较高的环境适应性,能够在不同环境下进行作业。

三、性能分析1. 运动性能:该新型四足仿生机器人采用先进的运动控制算法,使机器人能够快速、准确地完成各种动作。

在复杂地形中,机器人能够保持动态平衡,实现稳定行走。

此外,机器人还具备快速反应能力,能够在短时间内完成紧急动作。

2. 负载能力:该机器人具备较高的负载能力,能够在不同环境下承载重物进行作业。

通过优化机械结构和驱动系统,提高了机器人的负载能力,从而拓宽了其应用范围。

3. 环境适应性:该机器人具备较高的环境适应性,能够在多种环境中进行作业。

例如,在室外环境中,机器人能够应对不同的地形和气候条件;在室内环境中,机器人能够进行精确的定位和操作。

4. 能源效率:采用高效能电池和节能控制算法,使机器人在保证性能的同时,实现了较低的能源消耗。

这有助于延长机器人的工作时间,提高其使用效率。

四、仿真实验为了验证该新型四足仿生机器人的性能,我们进行了仿真实验。

仿真实验中,我们模拟了不同地形和环境条件,对机器人的运动性能、负载能力和环境适应性进行了测试。

实验结果表明,该机器人在各种环境下均能实现稳定行走和灵活运动,且具备较高的负载能力和环境适应性。

此外,机器人的能源效率也得到了显著提高。

五、结论通过对一种新型四足仿生机器人的性能分析与仿真实验,我们得出以下结论:1. 该机器人具备高度仿真的四足运动能力,能够在复杂地形中实现稳定行走和灵活运动。

四足机器人步态分类

四足机器人步态分类

四足机器人步态分类
四足机器人的步态分类通常有以下几种:
1. 走行步态(Trotting):四足机器人的前后腿交替移动,类似于马匹的跑步方式。

这种步态具有较高的稳定性和速度。

2. 跳跃步态(Bounding):四足机器人通过同时腾空两只相对的腿来前进。

这种步态可以使机器人快速移动,并且具有较好的适应不平地形的能力。

3. 跑步步态(Galloping):四足机器人的前后腿交替移动,但在某些阶段会同时腾空两只相对的腿。

这种步态适用于高速奔跑,但在稳定性上稍逊于走行步态。

4. 攀爬步态(Climbing):四足机器人使用四只腿同时爬行,适用于攀爬垂直或倾斜的表面。

这种步态通常需要机器人具备较强的抓握能力。

以上仅是四足机器人步态分类的一些常见示例,实际上还存在其他更多的步态。

不同的步态适用于不同的应用场景,选择合适的步态可以使机器人在特定环境中更加高效和稳定地移动。

四足机器人步态及运动控制

四足机器人步态及运动控制
限于技术水平,发展缓慢。
发展阶段
随着科技的进步,尤其是计算机技 术和机械设计的发展,四足机器人 在20世纪90年代进入快速发展阶 段。
创新阶段
近年来,随着人工智能和深度学习 技术的突破,四足机器人的智能化 程度越来越高,性能和应用领域也 得到了极大的拓展。
四足机器人的分类及特点
根据驱动方式
四足机器人可以分为液压驱动、气压驱动和电动驱动等类型。液压驱动具有负载能力强、精度高的优点,但易受 环境温度影响。气压驱动具有速度快、响应灵敏的优点,但易受气压波动影响。电动驱动具有节能环保、维护方 便的优点,但需要良好的电源管理系统。
步态选择的原则与影响因素
选择四足机器人的步态应根据具 体的应用场景和需求进行考虑。
原则上,应考虑机器人的运动效 率、稳定性、灵活性和适应性等
方面的需求。
影响因素包括机器人的重量、负 载、能源供应、环境条件等。
03
四足机器人的运动控制方 法基于模型ຫໍສະໝຸດ 控制方法模型预测控制(MPC)
利用机器人的动力学模型进行预测和控制,考虑了机器人运动的各种约束条件 ,如速度、加速度、关节角度等,以达到最优的控制效果。
基于学习的控制方法
深度学习控制
利用深度学习算法,通过对大量数据进行学习,让机器人能够自适应各种复杂的 未知环境。
强化学习控制
通过强化学习算法,让机器人在实际环境中通过自我试错进行学习,从而找到最 优的控制策略。
04
四足机器人的步态及运动 控制实验
四足机器人实验平台介绍
实验平台组成
四足机器人实验平台主要由机械系统、控制系统、感知系 统三部分组成。
混合步态则结合了静态和动态步态的 特点,以实现机器人的特定运动需求 。
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EquipmentManufactringTechnologyNO.8,2007收稿日期:2007-06-03作者简介:宋秀敏(1982—),女,辽宁人,华东理工大学机械与动力工程学院在读研究生,研究方向:八足仿生机器人运动及仿真。

四足、八足步行仿生机器人基本步态及时序研究宋秀敏,刘小成(华东理工大学机械与动力工程学院,上海200237)摘要:从步态和步态时序两方面对四足和八足仿生机器人能够采用的基本步态进行了研究,根据步行足的有荷系数分别对四足和八足步态进行了分类,并比较不同步态下的速度及稳定性,为步行机器人的合理驱动和控制提供了理论依据。

关键词:步态;时序;有荷系数中图分类号:TP242文献标识码:A文章编号:1672-545X(2007)08-0006-03近年来,为实现生产过程自动化,已有不少操作机器人广泛应用于工厂的各个生产过程,尤其是那些人力所限和人所不及的外部环境或危险场所,将是机器人进一步发展的应用领域。

移动机器人中轮式或履带式移动方式已获得广泛的应用,但是足式移动方式具有轮式和履带式移动方式所没有的优点,足式移动方式的机器人可以相对较易地跨过比较大的障碍(如沟、坎等),并且机器人的足所具有的大量的自由度可以使机器人的运动更加灵活,对凹凸不平的地形的适应能力更强。

足式移动机器人的立足点是离散的,跟地面的接触面积较小,可以在可达到的地面上选择最优支撑点,即使在表面极度不规则的情况下,通过严格选择足的支撑点,也能够行走自如,因此,足式步行机器人的研究已成为机器人学中一个引人注目的研究领域。

步态是步行机器人的一种迈步方式,是步行机器人各腿之间协调运行的规律,即各条腿的抬腿和放腿的顺序,它是研究步行机构的一个很重要的参数,是确保步行机构稳定运行的非常重要的因素。

1关于步态的参数描述通俗的说,步态是行走系统抬腿和放腿的顺序。

步行机器人的腿可以看作两状态器件。

腿的悬空相(Transferphase)指腿抬离地面的阶段。

腿的支撑相(Supportphase)指腿支撑在地并推动机体向前运动的阶段。

运动周期T,指周期步态中某一腿运动一个完整循环所需要的时间。

周期步态指各腿的运动周期相同,且任一腿的运动周期不随时间而变化;支撑时间tpi,指腿i处于支撑相的时间;有荷系数(Dutyfactor)或负荷系数,指腿i支撑在地面上的时间占整个运动周期的比例;βi=腿i的支撑时间腿i的周期=tpiT,若,βi=β,i=1,2,…,2k(2k为总足数),则步态称为规则步态(Regulargait);步距λ(Stridelength),指一个完整的腿循环中机体重心移动的位置;腿行程(Legstroke),指支撑相时足端相对于机体移动的距离;腿节距(Legpitch),指横向运动步行机机体同一端上相邻腿运动主平面之间的距离;行程节距(Strokepitch),指纵向运动步行机机体同一端上相邻腿行程中点的间距;行程间距,指横向运动步行机前后足对行程中点的间距。

2四足动物步态不同的四足动物由于身体条件的限制和神经控制能力的差异,其步态呈现不同的形式,即使是同一种动物在不同的运动状态下,步态差异也是相当大的。

如果四条步行足具有相同的负荷系数β,那么该步态就称为规则步态。

由于具有分析简单和容易实现等优点,因此规则对称步态仍然是目前该领域的研究重点。

行走步态、对角小跑步态以及同侧快跑步态是常用的规则对称步态。

各步态图如图1所示,图中有阴影的足处于支撑相状态,空白的足处于悬空相状态。

时序分析如图2所示,图中黑色为悬空相,空白处为支撑相,假设tni,ni+4分别表示在第n个时序周期中第条腿的落地时间和抬腿时间。

(1)四足行走步态,如图1(A)所示,四足动物在行走的情况下,要求其身体保持静态稳定,因此,其运动的任一时刻至少应有三条腿与地面接触支撑身体,且身体的重心必须落在三足支撑点构成的三角形区域内。

在这个前提下四条腿才能按一定的顺序抬起和落地,实现行走。

在行走的时候,身体相对地面始终作向前运动,中心始终在移动。

四条腿轮流抬跨,相对身体也作向前运动,不断改变足落地位置,构成新的稳定三角形,来保证静态稳定。

身体的运动和腿相对于身体的运动必须在任何时刻保证协调一致,才能使身体的中心始终落在三足支撑点构成的三角形区域内,实现稳定行走。

从图2(A)中可以看出,在匀6《装备制造技术》2007年第8期速稳定慢速行走的情况下,负荷系数β=3/4,此种步态多见于四足爬行动物。

A行走步态B对角小跑步态C同侧快跑步态图1四足步态(2)对角小跑步态。

在小步跑的情况下,四肢实际上是对角成对联系,保证重心始终在两只脚的中心,不会发生偏斜,从而使四足动物稳定快跑。

其步态过程:首先,左前腿和右后腿一起向前迈开,右前腿和左后腿一起向前摆动。

其步态如图1(B)所示,由图2(B)可看出,在均匀速度下,四足动物在小跑的情况下,有荷系数β=0.5。

A行走步态B对角小跑步态C同侧快跑步态图2四足步态时序分析图(3)同侧快跑步态。

在快跑的过程中,两条前腿同时向前迈步,两条后腿一起向前摆动,而后两条前腿同时落地,同时后腿同时抬起,其步态如图1(C)所示,处于此种步态时,重心发生偏移,稳定性不如对角小跑步态。

由其时序图2(C)可以看出,在匀速状态下,快跑时的有荷系数β也为0.5。

若β<0.5,则四条足同时离开地面,即腾空状态,这种情况下稳定性不好。

3八足波形步态以往对于步态的研究以四足和六足居多数,因为在八足机构中随着足的数目增多,使得可能出现的步态也大大增加。

对于在平坦地面上的直线行走,波形步态是效率最高,稳定性最好的一种。

为了使步态分析过程更加简单,我们主要研究最典型的八足波形步态。

行走系统采用波形步态时,机体每一侧上各足的迈步动作形成一种由后向前的波的形式。

在进行波形步态分析时首先假设:(1)八足波形步态为周期性规则步态,即(Ti=T,βi=β);(2)各足的腿行程相同,且行程不重叠。

依照图3设定各足足号,满足条件:图3足号设定图tn8=tn7+T/2(1)tni=tni+2+Tp1!i!6(2)的步态称为八足波形步态。

其中各符号的意义如下:T:步态周期;tni:第n个时序周期中第i条步行足的抬腿时间;Tp:步行足处于悬空相的时间,与i和n无关,为恒值。

由上述定义知:八足波形步态周期T最小为2Tp,最大为8Tp,在此范围内周期T值不同,八足步行机的步态也各不相同。

由式(1)可知,位于躯体两侧的步行足相位相差半个周期,这是波形步态的一个重要特征,分别使位于身体最后端的两足(Leg7和Leg8)执行迈步动作就可以获得所有的波形步态,按照式(2),位于身体一侧的其余各足依照从后向前的次序依次迈步。

波形步态的分类:各足的有荷系数β=1-Tp/T,依式(2),将T从2Tp逐渐增加到8Tp的过程中,波形步态的迈步次序呈现出七种形式:Ⅰ型:β=1/2(T=2Tp);Ⅱ型:1/2<β<3/4(2Tp<T<4Tp);Ⅲ型:β=3/4(T=4Tp);7EquipmentManufactringTechnologyNO.8,2007Ⅳ型:3/4<β<5/6(4Tp<T<6Tp);Ⅴ型:β=5/6(T=6Tp);Ⅵ型:5/6<β<7/8(6Tp<T<8Tp);Ⅶ型:β=7/8,(T=8Tp);其中Ⅰ型,Ⅲ型,Ⅴ型,Ⅶ型为四个特殊情况,这几种形式的步态的时序图如图4所示(图中阴影部分表示处于悬空相,空白部分表示处于支撑相),假定不同步态下各足处于悬空相的时间都相同。

AⅠ型BⅢ型CⅤ型DⅦ型图4八足步行机的四种特殊步态时序图运动时各步态的迈步顺序为(在同一括号内表示同时迈步):Ⅰ型:(L8,L4,L5,L1),(L7,L6,L3,L2);Ⅲ型:(L8,L3),(L6,L1),(L4,L7),(L2,L3);Ⅴ型:(L8,L1),L6,L4,(L2,L7),L5,L3;Ⅶ型:L8,L6,L4,L2,L7,L5,L3,L1;由图可以看出Ⅰ型是波形步态中效率最高的一种,随着有荷系数的增加行进速度逐渐减慢。

Ⅰ型又被称为双四足步态,是八足步行机器人所能采用的最快的静稳定步态,以双四足步态行进时,步行机可以得到最快的速度,并且在任意时刻,步行机身体两侧都各有两条相间的足处于支撑相,步行机稳定性可以保证。

处于Ⅱ型步态时,同时有三只足抬起。

以Ⅲ型步态行进时,每一时刻有两足同时处于悬空相,其行走规律类似于四足步行机的行走步态。

随着有荷系数的增加,处于支撑相的足的数目也逐渐增加,稳定性增加。

以Ⅶ型步态行进时,各足依次抬起,任意时刻,都有七只足处于支撑相,稳定性最好,但是运动周期长,速度缓慢。

因此八足步行机器人在平面直线行走时,应选择双四足步态,既能满足速度要求,又可以保证稳定性。

4结论根据步行机器人有荷系数的不同,对步行机器人的步态进行分类,并绘制不同步态下的时序图。

根据时序图对比不同步态下的速度和稳定性。

四足步行机在行走步态下能保证匀速稳定的行走,在对角小步跑和同侧小步跑时,稳定性不能保证。

八足步行机的双四足步态是最快的静稳定步态。

参考文献:[1][2][3][4][5][6]StudyonGaitandTimeSequenceofQuadrupedandOctopodBionicRobotSONGXiu-min,LIUXiao-cheng(SchoolofMechanicalandPowerEngineering,EastChinaUniversityofScienceandTechnology,Shanghai200237,China)Abstract:Inthisarticlethebasicgaitsofquadrupedandoctopodbionicrobothavebeenresearchedfromgaitandthegaittimesequence.Thequadrupedandoctopodgaitareclassifiedaccordingtothedutyfactorofthewalkingleg.Andthevelocityandstabilityofdifferentgaitsarecompared.Theseprovidethetheorybasisforwalkingrobotreasonabledriveandcontrol.Keywords:Gait;Timesequence;DutyfactorW.J.P.Barnes.LegCo-OrdinationduringWalkingintheCrab[J].Comp.Physiol.1975,(96):237-256.P.GonzalezSantosandM.A.Jimenez.PathTrackingwithQuadrupedWalkingMachinesUsingDiscontinuousGait[J].ComputersElect.Engng,1995,21,(6):383-396.白井良明.机器人工程[M].北京:科学出版社,2001.余联庆,吴昌林,马世平.基于时序分析的四足机器人对称步态变换[J].华中科技大学学报,2006,(9):32-33.陈佳品.四足步行机器人对角小跑步态的研究[J].上海交通大学学报,1997,31(6):l8-23.袁鹏.仿生机器蟹步行机理分析及控制系统研究[D].哈尔滨工程大学,2003.8。

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