CN106573377A - 具有冲突避免和轨迹恢复能力的类人机器人 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种类人机器人，其可以靠其下肢移动以执行轨迹。根据本发明，该机器人能够根据其速度检测围绕其身体限定的安全区中的障碍物的侵入。优选地，当机器人执行预定轨迹(例如，编排的一部分)时，避免与障碍物碰撞的机器人将在避开障碍物之后重返其原始轨迹。对重返机器人的轨迹和速度进行适配，以使得其与初始轨迹重新同步。有利地，在与障碍物的距离减小到低于预设最小值的情况下，适配机器人的上部构件中的关节的速度。此外，在预测上部构件与障碍物碰撞的情况下，使关节停止。

Description

具有冲突避免和轨迹恢复能力的类人机器人

技术领域

本发明涉及机器人编程系统领域。更具体地，其适用于编辑和控制围绕铰接肢体移动或使用它们的机器人的行为和运动，所述机器人特别是人或动物形式的机器人。

背景技术

从具有某些人类外观属性：头、躯干、两臂、双手等的时刻起，机器人可以被定性为类人机器人。然而，类人机器人可能或多或少是复杂的。其肢体可能具有更多或更少数量的关节。它可以静态和动态地控制其自身的平衡，并且靠两个肢体行走，可能在三维中，或者在基座上简单地翻转。它可以从环境中拾取信号(“听”，“看”，“触摸”，“感觉”等)，并根据或多或少复杂的行为作出反应，并且通过语音或通过手势与其它机器人或人类互动。

类人机器人可以在给定环境中导航，正好从点A走到点B，或者根据预定场景，或者甚至执行舞蹈。甚至可以有多个类人机器人在编排中协作。在所有这些情况下，重要的是，机器人可以应付意想不到的情况，例如当障碍物越过其轨迹或其构件的运动时。此外，越来越重要的是，研发机器人是真实类人机器人的效果，即机器人能够以类似人的方式应对这些意外的情况，即利用轨迹或手势的平滑变化来避免碰撞而不是表示机械行为的方向的快速变化。此外，当避免碰撞时，机器人必须改变其轨迹或中断在回避序列之前执行的姿势，所以非常希望机器人就像人类做的那样恢复其先前的轨迹或手势。

在现有技术的一些解决方案中，通常通过在碰撞之前命令突然停止或改变方向来将机器人置于安全模式来应付碰撞避免。这当然不是令人满意的用户体验。

美国专利第7,778,776号特别提出的另一解决方案在于在障碍物周围设置非侵入或安全区域并使机器人停在制动距离处，或计算回避路径。但是现有技术的这种解决方案是计算机密集的，因为必须为所有障碍物计算安全区域。

发明内容

本发明通过计算机器人周围的安全区域来解决这个问题，使得需要维持单个安全区域。

为此，本发明公开了一种用于控制类人机器人的上下部构件中的至少一个的轨迹的方法，所述方法包括：将具有目标点的初始轨迹存储在机器人的存储器中；从装载在所述机器人上的至少受控感测程序获取表示一个或多个障碍物的位置的数据；通过装载在所述机器人的处理器计算：所述机器人和其上下部构件中的所述至少一个的足迹之一的包络线；所述包络线与所述一个或多个障碍物的相对位置；包络线与障碍物的碰撞概率；以及改变机器人的上下部构件中的至少一个的轨迹和速度中的至少一个的一系列命令；所述方法的特征在于，使所述一系列命令在空间和时间中的至少一个上调节以：i)避免所述包络线与障碍物的碰撞；以及ii)当足够且可能时，重返存储在存储器中的初始轨迹的目标点。

有利地，在空间和时间上参考初始轨迹。

有利地，感测程序由多个激光线产生器、多个成像传感器、多个声传感器和多个接触检测器中的至少一个执行。

有利地，感测程序由多个激光线产生器、多个成像传感器、多个声传感器和多个接触检测器中的至少两个执行。

有利地，表示一个或多个障碍物的位置的数据是从表示在所述像素中不存在障碍物的概率的像素图中提取多个特征点。

有利地，在至少第二感测程序和数据融合过程的输出处产生像素图，相对于第一感测程序而言，该数据融合过程增大对在所述像素图中不存在障碍物的概率的置信水平的估计。

有利地，在所述地图的像素中不存在障碍物的概率在预设时间参数内将下降至0.5，除非由感测程序的输出更新为较高概率。

有利地，根据机器人的速度和围绕机器人的预定防护来计算机器人的足迹的包络线。

有利地，计算该一系列命令以确定改变的轨迹，以避免包络线与任何障碍物的碰撞。

有利地，进一步计算一系列命令以确定改变的轨迹和改变的速度，以在机器人应当已经到达初始轨迹上的目标点时重返初始轨迹的目标点。

有利地，机器人的上部构件包括通过装有电机的关节铰接在一起的段链。

有利地，根据围绕铰接段的预定的防护来计算机器人的构件的包络线。

有利地，计算该一系列命令以确定当包络线靠近障碍物时铰接段的关节的电机的角速度的减小。

有利地，计算关节的电机的角速度的减小以使链的最大速度饱和。

本发明还公开了一种类人机器人，其包括：至少上部构件和下部构件；存储器，其存储具有目标点的初始轨迹和计算机代码指令；多个感测模块，其被配置为获取表示一个或多个障碍物的位置的数据；处理器，其被配置为执行所述计算机代码指令以计算：所述机器人和其上下部构件中的所述至少一个的足迹之一的包络线；所述包络线与所述一个或多个障碍物的相对位置；包络线与障碍物的碰撞概率；以及用于改变机器人的上下部构件中的至少一个的轨迹和速度中的至少一个的一系列命令；所述机器人的特征在于，使所述一系列命令在空间和时间中的至少一个上调节以：i)避免包络线与障碍物碰撞；以及ii)当足够且可能时，重返存储在存储器中的初始轨迹的目标点。

本发明还允许机器人重返预先计算的轨迹，无论该轨迹是仅作为机器人移动到预定位置的导航步骤的一部分被计算，还是它是由机器人自身执行的编排的一部分或在由多个机器人执行的编排内。在这些实施例中，机器人的轨迹与预先计划的轨迹重新同步，使得回避被视为绝对自然的。有利地，机器人的上部构件也被控制，以便能够避免其环境中的障碍物。在这些实施例中，上部构件的手势也与预先计划的手势重新同步，或者适应使得它们看起来是最自然的。

附图说明

根据以下对多个示例性实施例及其附图的描述，本发明将被更好地理解并且其各种特征和优点将显现，其中：

-图1示出本发明的多个实施例中的类人机器人的物理架构；

-图2示出本发明的多个实施例中的机器人的软件模块的功能架构；

-图3显示在其多个实施例中实现本发明的方法的一个方面的流程图；

-图4a、4b、4c、4d、4e和4f以更详细的方式示出本发明的多个实施例中的机器人周围的安全区域的计算；

-图5a、5b和5c以更详细的方式示出本发明的多个实施例中的再同步轨迹的计算；

-图6显示在多个实施例中实现本发明的另一方面的流程图；

-图7示出在多个实施例中的本发明的机器人的上部构件中的构件的致动；

-图8示出在本发明的多个实施例中考虑到机器人的上部构件的安全区域的计算；

-图9a、9b、9c和9d示出在本发明的多个实施例中的不同的碰撞避免策略。

具体实施方式

图1示出本发明的多个实施例中的类人机器人的物理架构。

附图上的特定机器人100仅作为可以实现本发明的类人机器人的示例。图上的机器人的下肢不能用于行走，而是可以在其底座140上沿任何方向移动，底座140在其放置的表面上滚动。本发明可以容易地在适于步行的机器人中实现。作为示例，该机器人具有高度110，其可以为约120cm，深度120为约65cm，并且宽度130为约40cm。在特定实施例中，本发明的机器人具有平板电脑150，通过平板电脑150，其可以向其环境传送消息(音频、视频、网页)，或通过平板电脑的触觉接口接收来自用户的输入。除了平板的处理器之外，本发明的机器人还使用其自己的主板的处理器，其可以例如是来自Intel^TM的ATOM^TM Z530。本发明的机器人还有利地包括处理器，该处理器专用于处理以下部件之间的数据流：主板；和特别是具有磁性旋转编码器(MRE)的板；和控制肢体中的关节的电机的传感器；和在本发明的具体实施例中机器人用作车轮的球。根据限定的关节所需的最大扭矩的大小，电机可以是不同类型的。例如，可使用来自e-minebea^TM的带刷DC无芯电机(例如SE24P2CTCA)，或来自Maxon^TM的无刷DC电机(例如EC45_70W)。MRE优选地是具有12或14位精度的使用霍尔效应的类型。

在本发明的实施例中，在图1上显示的机器人还包括各种类型的传感器。它们中的一些用于控制机器人的位置和运动。这是例如位于机器人的躯干中的惯性单元的情况，包括3轴陀螺仪和3轴加速度计。机器人还可以包括两个2D彩色RGB相机160，所述相机160在片上系统(SOC)类型(诸如来自Shenzen V-Vision Technology Ltd^TM(OV5640)的那些)的机器人(顶部和底部)的前额上，以每秒5帧具有5百万像素分辨率，以及约57°水平和44°垂直的视场(FOV)。一个3D传感器170也可以被包括在机器人的眼睛后面，诸如以每秒20帧具有0.3兆像素的分辨率的ASUSXTION TM SOC传感器，具有与2D相机大约相同的FOV。本发明的机器人还可以配备有激光线产生器，例如，在头部180a中有三个，并且在基部180b中有三个，以便能够感测它在其环境中与对象/生命的相对位置。本发明的机器人还可以包括能够感测其环境中的声音的麦克风。在一个实施例中，可以在机器人的头部上植入四个麦克风，所述四个麦克风在1kHz下具有300mV/Pa+/-3dB的灵敏度和300Hz至12kHz(-10dB相对于1kHz)的频率范围。本发明的机器人还可以包括两个声纳传感器190，这两个声纳传感器190可能位于机器人基座的前部和后部，以测量在其环境中与对象/人类的距离。

机器人还可以在其头上和其手上包括触觉传感器，以允许与人类交互。它还可以包括在其基部上的保险杠1B0，以感测在其路线上遇到的障碍物。

机器人还可以通过计算计划轨迹与实际轨迹之间的差异来感测其上部构件与它们触碰的对象的接触。同一申请人在同一天以第EP14305848.5号提交的欧洲专利申请公开了这种效果的方法。

为了翻译其情绪并在其环境中与人进行通信，本发明的机器人还可以包括：

-LED，例如在其眼睛、耳朵和其肩部上；

-扬声器，例如两个，位于它的耳朵中。

本发明的机器人可以通过以太网RJ45或WiFi 802.11连接与基站或其他机器人通信。

本发明的机器人可以由具有约400Wh的能量的磷酸铁锂电池供电。机器人可以访问适合其包括的电池类型的充电站。

鉴于传感器的测量，使用算法，通过机器人的电机来控制该机器人的位置/移动，该算法激活由每个肢体限定的链和在每个肢体的末端限定的效应器。

根据传感器160、170、180、190、1AO或1B0或者根据其上部构件与对象的接触的评估结果，机器人的计算模块可以计算在其环境中的障碍物的局部图，如在与本申请第EP14305849.3号同一天提交的欧洲专利申请所公开的那样。

图2示出本发明的多个实施例中的机器人的软件模块的功能架构。

图2是允许在其几个实施例中实现本发明的物理和功能架构的视图。这种类型的机器人有利地具有允许在本发明的实施例中引导机器人的功能的高级软件。在2009年10月15日公开的专利申请WO2009/124955中，已经特别公开了这种类型的软件架构，被称为NAOQI。它包括用于管理机器人和PC或远程站点之间的通信并且交换提供实现本发明所需的软件基础设施的软件的基本功能。此外，欧洲专利申请第EP14305578.8号公开了一种被设计为操作具有高级交互/对话能力的机器人的操作系统。

NAOQI是为机器人应用优化的框架；它支持多种语言，特别是C++、Python和Urbi。在本发明的上下文中，NAOQI的以下模块是特别有用的：

-模块ALMemory 210管理在NAOQI的各个模块之间共享的存储器；

-模块DCM 220管理与物理机器人(电机，传感器)的通信；

-模块ALRobotPose 230通过与参考姿势比较来计算机器人的当前姿势；

-ALMotion模块240管理机器人的运动。

这四个模块有利地用C++编码。该图还指示模块之间的数据流。特别地，用于实现跌倒冲突避免功能所需的输入是：

-传感器(例如，摄像机、激光线产生器、声纳、触觉传感器)的值；

-机器人的姿势。

在检测可能碰撞的情况下，设计用于实现本发明的特定功能调度用于更新机器人的轨迹的命令。

在图中仅仅通过示例的方式指示的是由每个模块处理的数据的刷新周期的值：20ms用于更新机器人的姿势和跌倒管理数据；对于一些传感器的值为10ms。仅作为示例，机器人的环境中的障碍物的地图可以每100ms刷新一次，这是用于处理由3D相机获取的图像的典型周期时间。

图3显示在其多个实施例中实现本发明的方法的一个方面的流程图。

连续处理从ALRobotPose模块230获得310的机器人瞬时速度和加速度，以计算320机器人停止距离，并且根据停止距离来计算330机器人前面的安全距离。

根据该输出和计算的机器人位置，确定340机器人安全区域。

本发明限定了机器人周围的必须清除障碍物以便机器人移动的区域。这些区域的大小和形状取决于机器人的瞬时速度、平移和旋转。安全区域的形状被确定为使得：

-在纯粹示例性实施方式中，机器人的任何点离障碍物的距离都不应比被称为最小距离(10cm)的某一距离更近；

-在停止机器人所扫描的区域内不应有点，机器人应立即停止；

-运动方向上的安全区域尺寸增加一定距离，称为前方距离，其连续地取决于机器人停止距离；在纯粹作为示例的本发明的实施方式中，前方距离被认为等于在低速下的最小距离(即10cm)，并且在全速下为40cm，但是取决于机器人的实际速度，可以使用返回表中的结果的以下公式来选择和计算不同的值。

包括在最大前方距离中的额外距离是考虑到传感器不确定性、传感器延迟和在机器人周围的人的舒适度。

前方安全距离F由下式计算：

其中：

MD＝最小距离

SD＝停止距离

MS＝最大停止距离

MFD＝最大前方距离

作为机器人的速度(以米/秒计)的函数的前方安全距离(以米计)的示例由下表给出：

可以看出，机器人以0.1m/s的最小速度移动的最小前方安全距离刚好在10cm的最小距离之上，这是不移动的机器人的绝对极限。然后，对于0.35m/s的速度，前方安全距离增加到30cm，这是本发明所公开类型的类人机器人的最常见的默认速度。

前方安全距离不会增加到超过机器人的最大速度(0.55m/s)，对于该最大速度需要40cm的前方安全距离。

图4a、4b、4c、4d、4e和4f以更详细的方式示出本发明的多个实施例中的在机器人周围的安全区域的计算。

在这些图上，自主机器人410a、410c、410e以定向速度420a、420c或420e移动。可以看出，速度420c大于速度420a。此外，机器人410e以与前方速度420c或机器人410c大致相同的前方速度420e朝向机器人的左侧移动。

在机器人周围限定安全区域410b、410d和410f，并且这些安全区域具有不同的尺寸，这取决于机器人的速度。在机器人周围限定安全区域，而不是如现有技术中那样在每个障碍物周围限定安全区域。此外，安全区域与机器人一起旋转，如图4f所示。

图5a、5b和5c以更详细的方式示出本发明的多个实施例中的再同步轨迹的计算。

本发明的机器人可以执行仅由机器人的目标从第一点510a到第二点520a被引导的移位。在这些情况下，移位的定时和机器人的构件的相关联的移动不是非常重要。因此，将必须改变其轨迹530a以从第一点行进到第二点以避开障碍物540b的机器人将不会在执行绕道以避开障碍物之后及时被约束以重返第二点。但是机器人的构件的移位和运动必须被协调以作为独立机器人或与其他机器人或与人类结合执行编排，到达第二点520a的时间需要与该编排一致，即，必须等于最初计划的时间。

在图上可以看出，当确定障碍物540a可能在碰撞路线上时，初始轨迹530a将被改变。

当机器人在其轨迹上前进时在机器人周围的安全区域中的障碍物的存在使用例如由欧洲专利第EP14305849.3号公开的方法来检测，该欧洲专利以同一受让人的名义与本申请同日申请。根据该方法，在机器人周围创建机器人环境的局部像素地图，其中通过将来自多个传感器(通常为相机-2D或3D、激光线产生器、声纳、触觉传感器...)的测量值相关联来确定轨迹上没有障碍物的概率。地图可以是其基部是机器人的前进表面上的投影的柱面，但在一些实施方式中也可以是完整的3D体积。

在这种情况下，不执行初始轨迹550c并且用新的段560c来替换，其中必须适配机器人的速度，使得机器人能够在它最初计划的时刻重返第二点520a。因此，本发明的方法自动计算停止或仅改变机器人的方向并随后在第二点重返初始轨迹的运动，同时保持正确的绝对位置和轨迹的定时。

图6显示在多个实施例中实现本发明的另一方面的流程图。

本发明还解决了避免与轨迹上的障碍物碰撞的相同问题，同时在由机器人的构件执行的移动的情况下保持轨迹的初始定时。

在这种情况下，问题在于必须以避免碰撞并且保持初始手势的大体方向和内容，同时可能改变手势的速度和振幅的方式来控制的关节的移动。

该结果例如通过实施以下步骤来实现：

-在每个控制周期，运动控制器610针对每个关节将关节目标位置作为输入；这个目标可以来自编排动画，或者可以是计算的结果；

-从该目标位置，该方法计算620机器人的每个点的目标速度；

-对于所有点，该方法计算630用于包含该点的链的最大关节速度；该速度取决于640该点附近的障碍物的位置；当障碍物在该点附近并且在其目标速度的方向上时速度较低，当障碍物较远或者其处于点目标速度的相反方向时，速度是不受限的，并且其连续地取决于在中间的相对障碍物位置。

因此，链中的关节的速度在其最大安全值处饱和。

关节的速度的最大安全值可以通过示例的方式计算，如下所述。

障碍物相对于机器人点的极位置被表示为(d,θ)，其中当障碍物在目标速度的方向上时，θ＝0。令f(d,θ)为链最大安全速度，并且令θ_min、θ_max、d_min、d_max、f_min、f_max为某些用户定义的参数。则：

如果θ≤θ_min并且d≤d_min，则f(d,θ)＝f_min

如果θ≤θ_min并且d_min≤d≤d_max，则f(d,θ)＝f_min+(d-d_min)/(d_max-d_min)*f_max

如果θ≤θ_min并且d_max≤d,则f(d,θ)＝f_max

如果θ_min≤θ≤θ_max，则f(d,θ)＝f(d,0)+(θ-θ_min)/(θ_max-θ_min)*(f_max-f(d,0))

如果θ≥θ_max，则f(d,θ)＝f_max

在一个实施例中，我们可以使用以下用户定义的参数：θ_min＝π/4弧度，θ_max＝3π/4弧度，d_min＝0.1m，d_max＝0.5m，f_min＝0弧度/秒并且f_max＝6弧度/秒。

但是，根据机器人的使用情况，可以设置其他值。还可以根据机器人的环境来定义参数的动态设置。

然后，计算650结果运动。

图7示出在多个实施例中本发明的机器人的上部构件中的构件的致动。

上部构件链的目标位置720在计算中被输入，并且考虑到关节与障碍物的距离，使用轨迹730，对于每个关节使用其速度的饱和度来计算将构件链从初始位置710移动到目标位置720的手势。

使用例如已经提及的障碍物的地图来确定障碍物的位置，其中，在2D地图的顶部构建圆柱体，或者除了2D地图之外还使用直接从一些传感器(例如，3D相机)获得的参考点。在一些实施例中，可以围绕每个关节限定绝对最小安全距离。有利地，该绝对安全距离为约10cm。

图8示出在本发明的多个实施例中考虑到机器人的上部构件的安全区域的计算。

该图示出取决于相对于机器人的点的障碍物位置(x,y)及其目标速度方向840的最大速度。在深灰色区域810中，最大速度为零。在浅灰色区域820中，最大速度不变。在中等灰色区域830中，通过限定饱和速度来改变机器人链中的关节的速度，如已经解释的。

图9a、9b、9c和9d示出本发明的多个实施例中的不同的碰撞避免策略。

在这些图的说明性示例中，参考向右运动，考虑单个关节，如图9a所示。

在图9b上，运动不变，因为障碍物910b在浅灰色区域820中。

在图9c上，运动减慢，因为障碍物910c在中等灰色区830中。

在图9d上，停止运动，因为障碍物910d在深灰色区域810中。

机器人周围的安全区域因此可以包括前进表面上的障碍物和相对于前进表面的高度处的障碍物。通过检测2D安全区域中的障碍物而确定的轨迹的改变通常还将保护机器人免于其构件与第二类障碍物的碰撞。

但是这并不总是真实的，特别是当机器人与人相互作用时，该人位于距机器人的最小安全距离之外，但是其成员当然可以进入安全区。在这种情况下，使用其中关节速度基于与障碍物的距离的检测而饱和的实施例，必须小心地控制机器人的手势。

因此，根据本发明，将同时执行允许控制机器人在其前进表面上的2D轨迹并且控制其构件的关节的角速度的算法，以确保在机器人与其所参与的人相互作用期间没有碰撞发生。

上述示例是作为本发明的实施例的说明给出的。它们不以任何方式限制由所附权利要求限定的本发明的范围。

Claims (17)

1.一种用于控制类人机器人(100)的上部构件和下部构件中的至少一个的轨迹(530a、730)的方法，所述方法包括：

-将具有目标点的初始轨迹存储在所述机器人的存储器中；

-从装载在所述机器人上的至少受控感测程序获取表示一个或多个障碍物(540b、910c)的位置的数据；

-通过装载在所述机器人的处理器来计算：

所述机器人的包络线(410b、810)，所述包络线取决于所述机器人的速度和方向；

所述包络线和所述一个或多个障碍物的相对位置；

所述包络线与障碍物相撞的概率；以及

一系列命令，用于改变所述机器人的上部构件和下部构件中的至少一个的轨迹和速度中的至少一个；

所述方法的特征在于，使所述一系列命令在空间和时间中的至少一个上调节以：i)避免所述包络线与障碍物的碰撞；以及ii)重返在初始时刻内存储在存储器中的所述初始轨迹的目标点以及保持初始手势的大体方向和内容中的至少一个。

2.根据权利要求1所述的方法，其中用于重返所述目标点的所述一系列命令包括：计算所述初始轨迹的一点，所述机器人将从该点以直线到达所述目标点；以及计算所述机器人的速度以重返在所述初始时刻的所述目标点。

3.根据权利要求1所述的方法，其中用于保持所述初始手势的大体方向和内容的所述一系列命令包括计算所述机器人的点的目标位置、轨迹上的所述点，计算包含所述点的链的最大关节速度，所述最大关节速度取决于所述点与障碍物之间的距离。

4.根据权利要求1至3所述的方法，其中在空间和时间上参考所述初始轨迹。

5.根据权利要求1至4中的一项所述的方法，其中所述感测程序由多个激光线产生器、多个成像传感器、多个声传感器和多个接触检测器中的至少一个执行。

6.根据权利要求5所述的方法，其中所述感测程序由多个激光线产生器、多个成像传感器、多个声传感器和多个接触检测器中的至少两个执行。

7.根据权利要求1至6中的一项所述的方法，其中表示一个或多个障碍物的位置的数据是从表示所述像素中不存在障碍物的概率的像素图中提取多个特征点。

8.根据权利要求6和引用6的权利要求7所述的方法，其中在至少第二感测程序和数据融合过程的输出处产生所述像素图，相对于第一感测程序而言，所述数据融合过程增大对在所述像素图中不存在障碍物的概率的置信水平的估计。

9.根据权利要求7和8中的一项所述的方法，其中在所述地图的像素中不存在障碍物的概率在预设时间参数内将下降至0.5，除非由感测程序的输出更新为较高概率。

10.根据权利要求1至9中的一项所述的方法，其中根据所述机器人的速度和围绕所述机器人的预定防护来计算所述机器人的足迹的包络线。

11.根据权利要求10所述的方法，其中计算所述一系列命令以确定改变的轨迹，以避免所述包络线与任何障碍物碰撞。

12.根据权利要求11所述的方法，其中进一步计算所述一系列命令以确定改变的轨迹和改变的速度，以在所述机器人应当已经到达所述初始轨迹上的目标点时重返所述初始轨迹的目标点。

13.根据权利要求1至9中的一项所述的方法，其中所述机器人的上部构件包括通过装有电机的关节铰接在一起的段链。

14.根据权利要求13所述的方法，其中根据围绕所述铰接段的预定防护来计算所述机器人的构件的包络线。

15.根据权利要求13或14中的一项所述的方法，其中计算所述一系列命令以确定当所述包络线靠近障碍物时所述铰接段的关节的电机的角速度的减小量。

16.根据权利要求15所述的方法，其中计算所述关节的电机的角速度的减小量以使所述链的最大速度饱和。

17.一种类人机器人，包括：

-至少上部构件和下部构件；

-存储器，其存储具有目标点的初始轨迹和计算机代码指令；

-多个感测模块，其被配置为获取表示一个或多个障碍物的位置的数据；

-处理器，其被配置为执行所述计算机代码指令以计算：

所述机器人的包络线，所述包络线取决于所述机器人的速度和方向；

所述包络线和所述一个或多个障碍物的相对位置；

所述包络线与障碍物碰撞的概率；以及

一系列命令，用于改变所述机器人的上部构件和下部构件中的至少一个的轨迹和速度中的至少一个；

所述机器人的特征在于，使所述一系列命令在空间和时间中的至少一个上调节以：i)避免所述包络线与障碍物的碰撞；以及ii)重返在初始时刻内存储在存储器中的所述初始轨迹的目标点以及保持初始手势的大体方向和内容中的至少一个。