双足机器人稳定行走步行模式的研究
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。
双足机器人行走步态平滑切换方法研究的开题报告
双足机器人行走步态平滑切换方法研究的开题报告一、选题背景随着机器人技术的不断发展，双足机器人作为一种具有较高应用价值的机器人被广泛关注和研究。
作为一种仿生机器人，双足机器人的行走步态模仿了人类的行走方式，具有更好的后退、转弯和通过不规则地形等特点。
但是，双足机器人的行走步态平滑切换仍然是一个重要且具有挑战性的问题，对其稳定性和可控性具有重要影响，因此需要进一步研究。
二、选题意义双足机器人的行走步态平滑切换是机器人稳定性和可控性的重要问题。
在实际应用中，双足机器人需要在不同的环境中行走，要求其具有较好的灵活性和适应性。
平滑的步态切换可以最大程度地保证机器人的稳定性和行走效率，因此对于双足机器人的日常应用和进一步发展具有重要意义。
三、研究内容本文旨在研究双足机器人行走步态的平滑切换方法。
具体内容包括：1. 双足机器人步态分析：通过分析双足机器人的步态，确定其步态切换的时机和方式。
2. 双足机器人控制算法研究：基于步态分析，设计双足机器人的控制算法，实现平滑步态切换。
3. 实验验证：使用实际双足机器人平台进行验证，评估所提出的控制算法的有效性和稳定性。
四、研究方法1. 文献综述法：对双足机器人行走步态平滑切换的研究现状进行总结和综述，明确本文的研究内容和问题。
2. 理论分析法：通过数学模型和仿真模拟等方法，对双足机器人步态进行分析，并设计控制算法。
3. 实验验证法：使用实际双足机器人平台进行验证，分析实验结果，评估所提出算法的有效性和稳定性。
五、预期成果本文拟实现双足机器人行走步态的平滑切换，研究成果包括：1. 提出一种基于步态分析的双足机器人控制算法，实现平滑步态切换。
2. 搭建实际双足机器人平台，对所提出算法进行实验验证。
3. 评估所提出算法的有效性和稳定性，为双足机器人的稳定行走提供技术支持。
六、研究计划本研究计划分为以下几个阶段：1. 阶段一（1-2周）：文献综述，了解双足机器人步态控制研究现状，明确本文的研究内容和问题。
被动双足机器人稳定性分析与步态控制的开题报告
被动双足机器人稳定性分析与步态控制的开题报告1. 研究背景被动双足机器人（Passive Biped Robot，PBR）是一种不依靠外部能量提供，通过重心控制维持自身平衡的运动机器人。
PBR的研究具有重要的理论和实践意义，可以应用于仿人机器人、救援机器人、工业生产等领域。
被动双足机器人稳定性是PBR研究的基础和关键，稳定性分析和控制是PBR研究的核心内容。
本文拟对被动双足机器人的稳定性分析和步态控制进行研究和探讨。
2. 研究目的本文旨在对被动双足机器人的稳定性进行分析和控制研究，具体包括以下几点：（1）分析被动双足机器人的稳定性问题，综合考虑机器人的结构、动力学和控制等因素，建立动力学模型和数学模型。
（2）通过研究被动双足机器人的步态规律，探讨机器人的运动方式和平衡控制策略，实现机器人的稳定行走。
（3）基于经典的步态控制算法和智能控制算法，设计控制器对机器人进行步态控制，通过仿真和实验验证控制效果。
3. 研究内容被动双足机器人稳定性分析与步态控制主要研究内容包括：（1）被动双足机器人的结构和动力学模型。
被动双足机器人是一种具有双腿和身体的运动平台，其结构和动力学特性对机器人的稳定性和行走能力影响很大。
本文将从机器人的结构和动力学模型出发，对机器人的力学特性进行分析和建模。
（2）被动双足机器人的稳定性分析。
稳定性是被动双足机器人研究的核心问题，本文将通过分析机器人的动力学方程，结合系统控制论的相关知识，对机器人的稳态和动态稳定性进行分析和评估。
（3）被动双足机器人的步态控制算法设计。
步态控制算法是被动双足机器人实现稳定行走的关键，本文将结合机器人的动力学模型和稳定性特性，设计基于经典控制算法和智能控制算法的步态控制器。
（4）被动双足机器人的仿真与实验验证。
仿真和实验验证是本文研究的重要环节，通过对机器人步态控制器的仿真和实验验证，验证控制算法的可行性和有效性。
4. 研究方法本文主要采用理论分析、模型建立、控制算法设计和仿真实验等方法进行研究。
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。
基于深度强化学习技术的双足机器人稳定行走研究
基于深度强化学习技术的双足机器人稳定行走研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，深度强化学习技术已成为许多领域中的热门话题。
其中，基于深度强化学习技术的双足机器人稳定行走研究，备受关注。
本文将探讨这一领域的研究进展和前景。
一、双足机器人稳定行走问题双足机器人是模仿人类步态设计的机器人，随着机器人技术的发展，双足机器人已经可以用于许多领域，如救援、行业等。
但是，双足机器人在行走时经常会失去平衡，这影响了它的稳定性和可靠性。
稳定行走是双足机器人设计的重要问题。
它要求机器人不仅要能够平稳地行走，还要具备一定的适应性和反应能力，以应对不同的环境和场景。
二、深度强化学习技术在双足机器人稳定行走中的应用深度强化学习作为一种新兴的人工智能技术，已经广泛应用于机器人领域，尤其是在双足机器人稳定行走问题中得到了广泛应用。
强化学习是机器学习中的一种方法，它是通过试错的方式来学习。
与传统的机器学习不同，强化学习需要机器人不断地尝试和优化，以达到最佳结果。
深度强化学习是强化学习的一种方法，它使用深度神经网络来学习和决策。
深度强化学习技术在双足机器人稳定行走的应用主要有以下几点：1. 获得更加精准的感知信息深度强化学习技术可以帮助机器人获得更加精准的感知信息。
在行走时，机器人需要不断地感知周围的环境和地形，并根据这些信息进行调整和优化。
深度强化学习技术可以通过神经网络的学习和优化，使机器人获得更加精准的感知信息。
2. 提高机器人的决策能力深度强化学习技术可以帮助机器人提高决策能力。
在行走时，机器人需要不断地做出决策，以确保自身的稳定性和平衡性。
深度强化学习技术可以通过神经网络的学习和优化，使机器人做出更加精准的决策。
3. 提高机器人的适应能力深度强化学习技术可以帮助机器人提高适应能力。
在行走时，机器人需要适应不同的环境和场景，并做出相应的调整。
深度强化学习技术可以通过神经网络的学习和优化，使机器人适应更多的环境和场景。
三、深度强化学习技术在双足机器人稳定行走中的应用案例1. MuJoCoMuJoCo是一款基于物理仿真的双足机器人行走模拟器。
复杂路况下双足机器人稳定行走的设计与研究
4. 对实验数据进行整 理和分析，包括运动 学、动力学等方面。
5. 根据实验结果，对 双足机器人的稳定行 走性能进器人在复杂路况下的稳定性和适应性得 到了显著提升。
通过优化设计和控制算法，双足机器人的运动 性能得到了显著改善。
研究成果为双足机器人在实际应用中的稳定行 走提供了理论和实践依据。
3
提高双足机器人在复杂路况下的稳定性和适应 性，可为其在未知环境中的应用提供技术支持 。
国内外研究现状及发展趋势
01
国内外对于双足机器人的研究取得了一定的进展，但仍存在诸 多挑战。
02
复杂路况下的稳定行走研究已经引起广泛关注，但仍需要进一
步的研究和发展。
发展趋势主要体现在提高机器人的自主性、适应性和鲁棒性，
复杂路况对双足机器人的挑战
步态变化
复杂路况下，双足机器人需要具备多种不同的步态以适 应不同路面条件，如跨越障碍物、上下楼梯等。
平衡控制
由于路面条件的不确定性和变化性，双足机器人的平衡 控制变得更加困难，需要在运动过程中不断调整身体姿 态以保持稳定。
环境交互
双足机器人在复杂路况下需要与周围环境进行交互，如 识别障碍物、地形变化等，这需要机器人具备一定的感 知和决策能力。
复杂路况下双足机器人稳定行走 的设计与研究
xx年xx月xx日
contents
目录
• 引言 • 双足机器人的研究 • 复杂路况对双足机器人的影响 • 双足机器人稳定行走的设计 • 实验与分析 • 总结与展望
01
引言
研究背景与意义
1
机器人技术的不断发展，双足机器人在许多领 域具有广泛应用前景。
2
复杂路况下双足机器人稳定行走对于实现其移 动自主性和实用性具有重要意义。
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。
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所示．
右 图５ 双足机器人运动学模型
０．０８ ０．嘶 ０．０４ ０．０２ ｇ ＼ 型０
囊一０．０２
蟋一０．０４ 一Ｏ．０６ —０．０８
图４
ｔ／ｓ
（ｂ）Ｙ方向
双足机器人质心轨迹
由于质心位置与机器人左右髋关节的相对位 置保持不变，故可通过质心的轨迹求解出左右髋关 节的轨迹． １．５ 双足机器人机构的逆运动学求解
步行模式离线生成方法
１．１方法介绍 通过给定的步行参数（步长、步高、步行周期
等），规划Ｊ叶Ｉ机器人行走过程中足部轨迹及ＺＭＰ 轨迹，再通过ＺＭＰ方程式计算出质心轨迹，进而由 逆运动学求解得出机器人的空间位姿，这种方法即 为基于ＺＭＰ的步行模式生成方法．
ＺＭＰ的概念最早由南斯拉夫的伍科布拉托维 奇提出…Ｊ，经过几十年的发展现在已经成为机器 人稳定行走的重要判据，是机器人步态规划的重要 工具．本文通过桌子一小车模型来描述行走过程中 ＺＭＰ的变化．
表１步行参数
参数
单脚支撑时间／ｓ 双脚支撑时间／ｓ
步行周期／ｓ 步ｔ‘．１ｍ 步高／ｍ
两脚间的距离／ｍ 质心高度／ｍ 小腿长度／ｍ 大腿ｌ乏度／ｍ
数一Ｏ
Ｏ●Ｏ ｎ ｎ ｎ ｎ
ｎ 值一：４：，町Ｍ％站∞
由于踝关节中心与足部质心的相对位置保持 不变，故可由足部质心的轨迹，求解出踝关节的 轨迹．
万方数据
东南大学学报（自然科学版）
起，式（６）并在一起，写成矩阵的形式，则有
（工唧）：］ｈ＋６－ｃ
（ｘ：呷）２
ａ２
ｂ２ ｃ２
ａ３
●● ●
●● ●
（工一）＾，一 （Ｘ：。）ｊ
。．ｂ，ｖ—ｌ
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（Ｙ一）： （ｙ一）ｚ
（），一）Ⅳ一 （ｙ一）：
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口：
６： ｃ：
０ ｙ：
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０ｉ
·．． ６＾，一．
ｃ＾，一， １１），＾，一。
第３９卷
ｔ／ａ
（ａ）足部质心在Ｘ方向的位移
．
｝
左足
昌 ＼
渔
迥
右足
／
Ｏ Ｏ Ｏ Ｏ Ｏ Ｅ＼簿掣
Ｏ仉Ｏ
ｔ／ｓ
（ｂ）足部质心在ｙ方向的位移
Ｏ 傩町∞：ｇ阱∞位叭Ｏ叫 ｔ／ｓ
（ｃ）足部质心在Ｚ方向的位移
图２足部质心轨迹规划
１．３ ＺＭＰ的轨迹规划 由足部的轨迹，可对行走过程中的ＺＭＰ进行
简单的规划，假定在单脚支撑期，ＺＭＰ落在单脚支 撑范围内，在双脚支撑内，ＺＭＰ沿直线运动切换到 下一个支撑脚．
Ｘｚｍｐ硝一≯
（１）
‰，２＿），一≯
（２）
图１桌子一小车模型
１．２足部轨迹规划 为了方便分析，在进行轨迹规划时做如下假
设：①双足机器人在行走过程中前进方向为ｘ轴 正方向；②行走过程中左右脚关于ｙ轴对称；③行 走过程中总质心在ｚ方向上的高度保持不变；④ 迈步过程中脚板与地面保持平行．
一个完整的步行周期包括左右脚２个单脚支 撑期和２个双脚支撑期共４部分¨５｜．通过临床医 学检验可知，每个双脚支撑期大约占１６％，而一个 单脚支撑期约占３４％．设定仿真系统中双足机器 人行走过程中的步行参数如表１所示，则双足在ｘ 方向的轨迹可由起步点与落脚点的空间位置、速度 及加速度的坐标值组合成的一个５次多项式拟合 求得，在ｙ方向的轨迹为２条直线，在Ｚ方向的轨 迹可由起步点、脚步抬起最高点、落脚点的空间位 置、速度及加速度的坐标值生成的６次多项式拟合 求得．根据假设条件及步行参数，规划出的足部质 心轨迹在４个步态周期内的轨迹曲线如图２所示．
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｓｔａｂｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｗａｌｋｉｎｇ ｐａｔｔｅｒｎ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｚｅｒｏ ｍｏｍｅｎｔ ｐｏｉｎｔ（ＺＭＰ） ａｎｄ ｐｒｅｖｉｅｗ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｂｙ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｔｈｅ ｗａｌｋｉｎｇ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ（ｓｔｅｐ ｌｅｎｇｔｈ，ｓｔｅｐ ｈｅｉｇｈｔ，ｃｙｃｌｅ ｔｉｍｅ ｅｔｃ．）ａｎｄ ＺＭＰ ｔｒａｊｅｃｔｏｒｉｅｓ，ｔｈｅ ＣｏＭ（ｃｅｎｔｅｒ ｏｆ ｍａｓｓ）ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ ｉｓ ｄｅｒｉｖｅｄ ｂｙ Ｂ－ ｓｉｎｇ ａ ｃａｒｔ—ｔａｂｌｅ ｍｏｄｅｌ．ａｎｄ ａ ｒｏｂｏｔ ｓｔａｔｅ ｉＳ ｃｏｍｐｕｔｅｄ ｂｙ ｉｎｖｅｒｓｅ ｋｉｎｅｍａｔｉｃｓ．Ｔｈｅ ｐｒｅｖｉｅｗ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍ ｃａｌｃｕｌａｔｅｓ ｔｈｅ ｉｎｐｕｔ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｆｌａｍｅ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ ＺＭＰ ａｎｄ ｔｈｅ ｒｏｂｏｔ ｓｔａｔｅ．Ｇａｉｔ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ０１１ ｗａｌｋｉｎｇ ｐａｔｔｅｒｎ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｉＳ ｉｍｐｏｓｅｄ ｉｎｔｏ ＡＤＡＭＳ ａｓ ｃｏｎｔｒ０１ ｓｉｇｎａｌｓ ｔｈｒｏｕｇｈ ＡＤＡＭＳ／Ｃｏｎｔｒｏｌ ｍｏｄｕｌｅ．Ｅｒｒｏｒｓ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉＳ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ ｂｙ Ｍａｔｌａｂ／Ｓｉｍｕｌｉｎｋ．Ｉｎ ｔｈｅ ＡＤＡＭＳ／Ｓｉｍｕｌｉｎｋ ｕｎｉｔｅｄ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．ｔｈｅ ｖｉｒｔｕａｌ ｍｏｄｅｌ ｃａｎ ｗａｌｋ ｓｔａｂｌｙ．Ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｖｅｉｌｆｙ ｔｈｅ ｖａｌｉｄｉｔｙ ｏｆ ｗａｌｋｉｎｇ ｐａｔｔｅｒｎ ｇｅｎｅｒａｔｏｒ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｂｉｐｅｄ ｒｏｂｏｔ；ｚｅｒｏ ｍｏｍｅｎｔ ｐｏｉｎｔ；ｗａｌｋｉｎｇ ｐａｔｔｅｒｎ；ｐｒｅｖｉｅｗ ｃｏｎｔｒｏｌ；ｕｎｉｔｅｄ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ
方程为
ｘｚｍｐ＝ａｉｘＪ—Ｉ＋６ｌ上ｊ＋ａｉｘｉ＋１ ）７ｚｍｐ＝ａｆ）７ｊ一１＋ｂｉｙｉ＋ａｉｙｉ＋１
（５） （６）
（ｂ）Ｙ方向的ＺｂｌＰ轨迹 图３ ＺＭＰ轨迹规划
式中，ａｆ三一ｚ／ｇＡｔ２，ｂｆ三２ｚ／（ｇＡｔ２）＋ｌ，ｇ＝９．８
ｍ／ｓ２，Ａｔ＝１ ｍｓ．
将对应于时间段ｌ，２，…，Ⅳ的式（５）并在一
本文根据日本学者Ｋａｊｉｔａ提出的基于预观控 制的步行模式生成器理论¨０【，对基于ＺＭＰ的步行 模式离线生成方法及带有预观控制系统的步行模 式在线生成方法进行了研究，并对离线方法生成的 步行模式进行仿真验证．通过对双足机器人行走过 程中足部轨迹及零力矩点（ｚｅｒｏ ｍｏｍｅｎｔ ｐｏｉｎｔ， ＺＭＰ）轨迹进行规划，得到机器人行走过程中的质 心轨迹，由运动学模型得到其行走过程中步行姿 态，预观控制器利用未来目标ＺＭＰ参考值和双足 机器人的状态计算控制输入，进而对机器人进行行 走控制，并在三维软件Ｐｒｏ／Ｅ中对双足机器人进行 建模，导人动力学仿真软件ＡＤＡＭＳ中，利用Ｍａｔ． １ａｂ／Ｓｉｍｕｌｉｎｋ建立虚拟样机的控制系统对双足机 器人的离线步行模式进行稳定行走联合仿真验证， 结果表明双足机器人可实现稳定的行走效果．
度多，动力学系统复杂，其运动的稳定性很难保证． 如何进行双足机器人行走步态的设计以适应
不同路况下动态稳定行走的需要已经成为双足机 器人动态行走的关键．双足步行机器人的步态规划 方法主要有以下几种：①早期步行模式规划方法 是利用记录人类行走的数据通过模拟人类行走过 程中关节角度的变化，来进行双足机器人稳定行走 步态规划［３１；②将神经元振动网络用于双足步行 机器人３Ｄ空间内关节轨迹生成，并采用谐波平衡 法和遗传算法来决定网络的连接权值进行机器人 行走规划Ｈ１；③将ＺＭＰ稳定性原则应用到双足步
双足机器人的研究历史已有近４０年，早在 １９６８年，美国通用公司试制了一台名为“Ｒｉｇ”的操 纵型双足机器人，揭开了双足机器人研究的序 幕…．目前双足机器人已取得了一些重要成果，尤 其是近几年来随着驱动器、传感器、计算机软硬件 等相关技术的发展，出现了大量的机器人样机，不 仅实现了平地步行、上下楼梯和上下斜坡等步态， 有的还能实现跑步、弹跳及跳舞等动作，但是双足 机器人距离实用化尚有距离，主要原因就是步态综 合问题还没有彻底解决旧Ｊ，步态综合之所以困难 是由于双足机器人是一个复杂的多刚体系统，自由
万方数据
第２期
韩亚丽，等：双足机器人稳定行走步行模式的研究
２３９
行机器人步态轨迹和控制中，提出了带上体补偿的 双足步行机器人的控制策略等。５１；④基于倒立摆 模型的步行模式生成方法∞１ｊ；⑤近年来，神经网 络、遗传算法及各种优化算法已广泛地被用于双足 机器人步态轨迹设计，以期获得输入能量最小和峰 值力矩等优化步态【８圳．这些步态规划方法，大都 是在机构关节角度变量设计可行域内求解空间变 量组合的问题，双足机器人的行走是一个动态过 程，在行走过程中不仅要保证系统能够实现动态的 协调运动，而且要保证系统的实时稳定性，故寻求 一种合理优化的稳定行走步行模式一直是研究者 们多年来致力研究的课题．
摘要：研究了一种基于零力矩点（ＺＭＰ）预观控制系统的双足机器人稳定行走步行模式生成方 法．通过对双足机器人行走过程中行走参数及ＺＭＰ轨迹进行规划，计算出机器人行走过程中的 质心轨迹．由运动学模型求解出其行走过程中步行姿态，预观控制器利用未来目标ＺＭＰ参考值 和双足机器人状态计算控制输入，对机器人进行稳定行走控制．最后采用ＡＤＡＭＳ和Ｍａｔｌａｂ／ Ｓｉｍｕｌｉｎｋ联合仿真技术对离线步行模式进行仿真验证，仿真结果表明双足机器人虚拟样机可实 现稳定行走效果． 关键词：双足机器人；零力矩点；步行模式；预观控制；联合仿真 中图分类号：ＴＨＩ １２ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００１—０５０５（２００９）０２－０２３８－０７
收稿日期：２００８０８．２１． 作者简介：韩哑丽（１９７８一），女，博士牛；王兴松（联系人），男，博｝：．教授，博Ｉ：乍导师，ｘｓｗａｎｇ＠ｓｅｌｌ．ｅｄｕ．ｃｎ 基金项目：国家高技术研究发展计划（８６３计划）资助项目（２００６ＡＡ０４２２３４）、国家自然科学基金资助项目（５０７７５０３７）． 引文格式：韩亚丽，王兴松，罗翔．双足机器人稳定行走步行模式的研究［Ｊ］．东南大学学报：自然科学版，２００９，３９（２）：２３８—２４４．