CN107168061A - 一种仿人机器人相似性运动的步态规划装置及其规划方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种实现仿人机器人相似性运动的步态规划装置及其规划方法，其特征在于:一种基于关键倾相似性的仿人机器人步态规划方法，通过对步态关键帧的相似性度量、髋关节的规划、零力矩点的实时校正,实现仿人机器人曲线行走步态的在线调整，调整后的步态能够较好地接近实际零力矩点曲线。本发明在降低运算量的同时较好解决了仿人机器人的步态稳定及运动规划问题，并且可以减少步态选择不理想时的时间消耗。
Description
技术领域
本发明涉及一种实现仿人机器人相似性运动的步态规划装置,用于仿人机器人的步态稳定及运动规划问题。
背景技术
长期的自然进化使人体具备了对自身肌肉与骨骼近乎完美的综合控制能力, 表现出动作变换的自然平滑过渡和高度优化的运动能量消耗等特点, 对躯干与肢体的运动协调充分适应复杂多变的外部环境。由于仿人机器人与人体具有较为接近的关节比例结构,实现机器人的相似性运动, 从而使仿人机器人较好地模仿人体自然平滑的运动轨迹,并优化运动中的能量消耗已成为当前仿人机器人领域的研究热点之一.本发明提出基于关键帧相似性的步态规划算法，利用离线生成的步态数据及对步态相似性的度量，在机器人运动过程中实时计算零力矩点对步态数据进行校正，在降低计算量的同时保证机器人的稳定，较好地解决步态的稳定及快速规划，同时避免某些情况下的运动周期增加。
发明内容
本发明的目的是将特定场合下捕获的人体离散或连续运动轨迹，应用在仿人机器人动作设计上，使仿人机器人行走的稳定性及正确性得到大大提高。
本发明的技术解决方案为：建立关键姿势的相似性变换方法, 并设定动力学与实际物理约束条件, 同时考虑到仿人机器人与人体在关节比例、转角幅度与速度等方面的差异, 引入参数化控制与强化技术, 优化了仿人机器人前向倒地的触地过程, 较好地控制了机器人触地时的地面冲击、触地位置与倒地稳定性。本发明的具体技术方案如图3所示，主要包括应用判定步态相似性、规划髋关节、实时调整 ZMP点相结合的方法规划机器人的步态，使 ZMP 稳定裕量趋近最大，步态可以实时调整，并且调整后的步态能够较好地逼近参考 ZMP 点基于运动相似性的仿人机器人前向倒地动作。
本发明的有益效果: 在降低运算量的同时较好解决了仿人机器人的步态稳定及运动规划问题，并且可以减少步态选择不理想时的时间消耗。
附图说明
图1为本发明实施例的仿人机器人五连杆模型图。
图2为本发明实施例的高层控制函数的控制过程示意图。
图3为本发明实施例的实时调整控制流图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明进行详细陈述。
为达到上述目的，本发明的技术方案是：建立关键姿势的相似性变换方法, 并设定动力学与实际物理约束条件, 同时考虑到仿人机器人与人体在关节比例、转角幅度与速度等方面的差异, 引入参数化控制与强化技术, 优化仿人机器人前向倒地的触地过程,较好地控制机器人触地时的地面冲击、触地位置与倒地稳定性，具体描述如下：
步骤Ａ，本实施例的图1为本发明仿人机器人五连杆模型图；在系统建立之初，对机器人前向运动单独进行建模分析，其过程如下：
步骤Ａ-１，设机器人有n个关节，各关节角度为:
a={a1，a2，…，an}
步骤Ａ-２，设机器人有m个连杆，其位姿的齐次变换矩阵为:
A={A1，A2，…，Am}
其中，Ai为各个关节的齐次变换矩阵;A1, A2分别表示左脚及右脚的齐次变换矩阵。
步骤Ａ-３，给定机器人的结构，则设定Ri(a)为4x4的齐次变换矩阵且其只与ai相关。
步骤Ａ-４，设fij为第i个关节与第j个关节之间的齐次变换矩阵，且其只与若干ai取值相关，表示为:
Aj=fijAi
其中，1≦i,j≦n。
步骤Ｂ，利用关键帧对机器人某时刻t各关节角度的样本，分析运动或者变化过程中关键部位所处的状态，其过程如下：
步骤Ｂ-１，设单一关键帧的定义为:
g=g(a. p)
其中，a表示关键帧各个关节的角度;P表示关键帧对应支撑脚的下标。由于A1、A2分别表示左脚及右脚的齐次变换矩阵，因此p≡{1,2}。
步骤Ｂ-２，定义步态为一系列关键帧的序列，表示为:
G={gi}
其中，i为关键帧在步态中的索引。
步骤Ｃ，通过判断步态与理想目标点间距离的改变趋势判断步态相似性，利用线性插值算法逼近理想步态，其过程如下：
步骤Ｃ-１，定义前进函数Walk，函数输入为起始坐标,朝向、步态G，函数输出为执行一次后所处的坐标及朝向，表示为:
步骤Ｃ-２，设目标点坐标 目标朝向，定义前进函数Walk的相似度为:
其中，为距离相似性权重;为角度相似性权重。
步骤Ｃ-３，设机器人共实现了个步态，即:
在这些步态中，最优步态的选择如下:
其中，为各个步态;即为最优步态对应的下标。
步骤Ｃ-４，求出的最优步态即为各个步态中运行若干次后最接近目标点的步态，根据最优步态利用线性插值算法计算最优关键帧。
步骤Ｃ-５，设起始坐标为，起始朝向为，目标坐标为，目标朝向为，从起始点到目标点需要执行步态的关键帧总个数为,则朝向角度差为，每次步态执行时，髋关节的变化值为。其对应于线性插值坐标中，起始点为，目标点为，则各个关键帧中髋关节的角度为，其中，分别为运行过程中关键帧的序号及髋关节角度，据此求出的关键帧即为最优关键帧，从而实现基于关键帧相似性的步态规划算法。
图2为本发明高层控制函数的控制过程示意图。进入控制过程后，单机器人高层控制中使机器人能够以最快的速度接近目标，即已知目标点及朝向，使得机器人总体运动时间最短。将其抽象为以下函数:
其中，为起始坐标及朝向;为目的坐标及朝向;为高层控制时间;为高层控制函数。
高层控制时间直接取决于步态相似性度量，为实现机器人的转向，对机器人的关键关节进行调整。
图3为本发明实施例的仿人机器人实时调整控制流图。进入实时调整后，需要对零力矩点(Zero Moment Point, ZMP)判据对机器人的稳定性进行判定，即当ZMP点在水平面的投影在由支撑脚掌所组成的凸形区域在水平面上的投影内时，机器人便处于动态平衡状态。
仿人机器人ZMP的计算公式如下:
其中，为机器人身体各部分在笛卡尔坐标系下的质心坐标;为各部分的质量;为ZMP点。
为降低计算量及调整运动方向，因此，需要对髋关节进行逆向运动学计算，计算过程描述如下:
步骤Ａ，利用读取的各关节角度，得到各关节的齐次变换矩阵，然后以不同的顺序相乘得到机器人的运动方程。
步骤Ｂ，利用头部的运动轨迹得到头部的运动方程，由于除髋关节外的齐次变换矩阵在步骤Ａ中已经算得，因此利用逆向运动学便可以算得髋关节理想齐次变换矩阵。
步骤Ｃ，利用步骤Ｂ算出的髋关节旋转矩阵调整其运动，并在下一个周期算出其ZMP点，如果其稳定裕量有增加的趋势，则在下一个周期继续选取由逆向运动学算得的髋关节状态;否则，不对髋关节进行调整。
上面所述仅仅是对本发明优选实施方式进行描述，并非对本发明的构思和范围进行限定，在不脱离本发明设计思想的前提下，本领域中普通工程技术人员如对本发明的技术方案中的步态规划装置和规划方法进行改变，均应属于本发明的保护范围。
Claims (3)
1.将特定场合下捕获的人体离散或连续运动轨迹，应用在仿人机器人动作设计上，使仿人机器人行走的稳定性及正确性得到大大提高，其特征在于：一种基于关键倾相似性的仿人机器人步态规划方法，通过对步态关键帧的相似性度量、髋关节的规划、零力矩点的实时校正,实现仿人机器人曲线行走步态的在线调整，调整后的步态能够较好地接近实际零力矩点曲线。
2.根据权利要求1所述技术解决方案为：建立关键姿势的相似性变换方法, 并设定动力学与实际物理约束条件, 同时考虑到仿人机器人与人体在关节比例、转角幅度与速度等方面的差异, 引入参数化控制与强化技术, 优化了仿人机器人前向倒地的触地过程, 较好地控制了机器人触地时的地面冲击、触地位置与倒地稳定性。
3.根据权利要求1所述具体技术方案，主要包括应用判定步态相似性、规划髋关节、实时调整 ZMP点相结合的方法规划机器人的步态，使 ZMP 稳定裕量趋近最大，步态可以实时调整，并且调整后的步态能够较好地逼近参考 ZMP 点基于运动相似性的仿人机器人前向倒地动作。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109976333A (zh) * | 2019-02-21 | 2019-07-05 | 南京邮电大学 | 一种仿人足球机器人全向行走方式 |
| CN110083075A (zh) * | 2019-05-15 | 2019-08-02 | 桂林电子科技大学 | 一种拖挂式自行车的稳定裕度估算方法以及控制方法 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003117858A (ja) * | 1999-09-20 | 2003-04-23 | Sony Corp | ロボットの歩行制御装置及び歩行制御方法 |
| CN103197671A (zh) * | 2012-01-04 | 2013-07-10 | 中国人民解放军第二炮兵工程学院 | 一种仿人机器人步态规划及合成方法 |
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2017
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Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003117858A (ja) * | 1999-09-20 | 2003-04-23 | Sony Corp | ロボットの歩行制御装置及び歩行制御方法 |
| CN103197671A (zh) * | 2012-01-04 | 2013-07-10 | 中国人民解放军第二炮兵工程学院 | 一种仿人机器人步态规划及合成方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 孙焘;刘勇;冯林;: "基于关键帧相似性的仿人机器人步态规划", 计算机工程 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109976333A (zh) * | 2019-02-21 | 2019-07-05 | 南京邮电大学 | 一种仿人足球机器人全向行走方式 |
| CN109976333B (zh) * | 2019-02-21 | 2022-11-01 | 南京邮电大学 | 一种仿人足球机器人全向行走方法 |
| CN110083075A (zh) * | 2019-05-15 | 2019-08-02 | 桂林电子科技大学 | 一种拖挂式自行车的稳定裕度估算方法以及控制方法 |
| CN110083075B (zh) * | 2019-05-15 | 2022-04-08 | 桂林电子科技大学 | 一种拖挂式自行车的稳定裕度估算方法以及控制方法 |
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