CN112536796A - 机器人控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人 - Google Patents

Abstract

本申请属于机器人技术领域，尤其涉及一种机器人控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人。所述方法获取机器人的左脚受力信息和右脚受力信息；根据所述左脚受力信息和所述右脚受力信息计算所述机器人的本体质心的零力矩点；根据所述本体质心的零力矩点计算所述机器人的搬运期望输出量；基于预设的线性倒立摆模型，根据所述搬运期望输出量对所述机器人的运动轨迹进行更新，得到更新后的本体质心位置；对所述更新后的本体质心位置进行逆运动学分析，得到所述机器人的左腿和右腿的各个关节角；按照所述各个关节角控制所述机器人进行运动。通过本申请，可以保证机器人在搬起物体时质心在支撑范围内，极大提高了机器人的稳定性。

Description

机器人控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人

技术领域

本申请属于机器人技术领域，尤其涉及一种机器人控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人。

背景技术

在现有技术中，双足机器人在没有外界干扰时，能够保持自身稳定。但当机器人在站立搬起物体时，会造成机器人质心的变化，尤其当物体质量较大时，机器人质心可能会超出支撑区域，稳定性较差。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种机器人控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人，以解决现有的双足机器人在站立搬起物体时稳定性较差的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种机器人控制方法，可以包括：

获取机器人的左脚受力信息和右脚受力信息；

根据所述左脚受力信息和所述右脚受力信息计算所述机器人的本体质心的零力矩点；

根据所述本体质心的零力矩点计算所述机器人的搬运期望输出量；

基于预设的线性倒立摆模型，根据所述搬运期望输出量对所述机器人的运动轨迹进行更新，得到更新后的本体质心位置；

对所述更新后的本体质心位置进行逆运动学分析，得到所述机器人的左腿和右腿的各个关节角；

按照所述各个关节角控制所述机器人进行运动。

进一步地，所述根据所述本体质心的零力矩点计算所述机器人的搬运期望输出量，包括：

根据所述本体质心的零力矩点和预设的起始速度计算所述机器人的搬运期望加速度；

根据所述搬运期望加速度和所述起始速度计算所述搬运期望输出量。

进一步地，所述根据所述本体质心的零力矩点和预设的起始速度计算所述机器人的搬运期望加速度，包括：

根据下式计算所述搬运期望加速度：

v_ax＝v_ax0+0.5a_at

a_a＝k_ap(0-p_ax)+k_av(0-v_ax)

其中，k_ap为预设的比例项系数，k_av为预设的阻尼项系数，v_ax0为所述起始速度，p_ax为所述零力矩点，t为时间变量，v_ax为搬运期望速度，a_a为所述搬运期望加速度。

进一步地，所述根据所述搬运期望加速度和所述起始速度计算所述搬运期望输出量，包括：

根据下式计算所述搬运期望输出量：

其中，p_bxd为所述搬运期望输出量。

进一步地，所述根据所述搬运期望输出量对所述机器人的运动轨迹进行更新，得到更新后的本体质心位置，包括：

获取所述本体质心的实际位置和期望位置；

根据所述本体质心的实际位置、期望位置、零力矩点和所述搬运期望输出量计算所述机器人的柔顺控制加速度；

根据所述柔顺控制加速度对所述机器人的运动轨迹进行更新，得到所述更新后的本体质心位置。

进一步地，所述根据所述本体质心的实际位置、期望位置、零力矩点和所述搬运期望输出量计算所述机器人的柔顺控制加速度，包括：

根据下式计算所述柔顺控制加速度：

a_b＝k_bpx(x_d-x_m)+k_bzmpx(p_bxd-p_ax)

其中，x_d为所述期望位置，x_m为所述实际位置，p_bxd为所述期望零力矩点，p_ax为所述零力矩点，k_bpx为预设的比例项系数，k_bzmpx为预设的零力矩点系数，a_b为所述柔顺控制加速度。

进一步地，所述根据所述柔顺控制加速度对所述机器人的运动轨迹进行更新，得到所述更新后的本体质心位置，包括：

根据下式对所述机器人的运动轨迹进行更新：

x(0)＝a_b

其中，a_b为所述柔顺控制加速度，k为迭代次数，x(k)为第k次迭代的本体质心位置，

为第k次迭代的本体质心速度，t为时间变量，T为所述机器人的步态周期。

本申请实施例的第二方面提供了一种机器人控制装置，可以包括：

受力信息获取模块，用于获取机器人的左脚受力信息和右脚受力信息；

零力矩点计算模块，用于根据所述左脚受力信息和所述右脚受力信息计算所述机器人的本体质心的零力矩点；

搬运期望输出量计算模块，用于根据所述本体质心的零力矩点计算所述机器人的搬运期望输出量；

运动轨迹更新模块，用于基于预设的线性倒立摆模型，根据所述搬运期望输出量对所述机器人的运动轨迹进行更新，得到更新后的本体质心位置；

逆运动学分析模块，用于对所述更新后的本体质心位置进行逆运动学分析，得到所述机器人的左腿和右腿的各个关节角；

运动控制模块，用于按照所述各个关节角控制所述机器人进行运动。

进一步地，所述搬运期望输出量计算模块可以包括：

搬运期望加速度计算单元，用于根据所述本体质心的零力矩点和预设的起始速度计算所述机器人的搬运期望加速度；

搬运期望输出量计算单元，用于根据所述搬运期望加速度和所述起始速度计算所述搬运期望输出量。

进一步地，所述搬运期望加速度计算单元具体用于根据下式计算所述搬运期望加速度：

v_ax＝v_ax0+0.5a_at

a_a＝k_ap(0-p_ax)+k_av(0-v_ax)

其中，k_ap为预设的比例项系数，k_av为预设的阻尼项系数，v_ax0为所述起始速度，p_ax为所述零力矩点，t为时间变量，v_ax为搬运期望速度，a_a为所述搬运期望加速度。

进一步地，所述搬运期望输出量计算单元具体用于根据下式计算所述搬运期望输出量：

其中，p_bxd为所述搬运期望输出量。

进一步地，所述运动轨迹更新模块可以包括：

参数获取单元，用于获取所述本体质心的实际位置和期望位置；

柔顺控制加速度计算单元，用于根据所述本体质心的实际位置、期望位置、零力矩点和所述搬运期望输出量计算所述机器人的柔顺控制加速度；

本体质心位置计算单元，用于根据所述柔顺控制加速度对所述机器人的运动轨迹进行更新，得到所述更新后的本体质心位置。

进一步地，所述柔顺控制加速度计算单元具体用于根据下式计算所述柔顺控制加速度：

a_b＝k_bpx(x_d-x_m)+k_bzmpx(p_bxd-p_ax)

其中，x_d为所述期望位置，x_m为所述实际位置，p_bxd为所述期望零力矩点，p_ax为所述零力矩点，k_bpx为预设的比例项系数，k_bzmpx为预设的零力矩点系数，a_b为所述柔顺控制加速度。

进一步地，所述本体质心位置计算单元具体用于根据下式对所述机器人的运动轨迹进行更新：

x(0)＝a_b

其中，a_b为所述柔顺控制加速度，k为迭代次数，x(k)为第k次迭代的本体质心位置，

为第k次迭代的本体质心速度，t为时间变量，T为所述机器人的步态周期。

本申请实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一种机器人控制方法的步骤。

本申请实施例的第四方面提供了一种机器人，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一种机器人控制方法的步骤。

本申请实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在机器人上运行时，使得机器人执行上述任一种机器人控制方法的步骤。

本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本申请实施例获取机器人的左脚受力信息和右脚受力信息；根据所述左脚受力信息和所述右脚受力信息计算所述机器人的本体质心的零力矩点；根据所述本体质心的零力矩点计算所述机器人的搬运期望输出量；基于预设的线性倒立摆模型，根据所述搬运期望输出量对所述机器人的运动轨迹进行更新，得到更新后的本体质心位置；对所述更新后的本体质心位置进行逆运动学分析，得到所述机器人的左腿和右腿的各个关节角；按照所述各个关节角控制所述机器人进行运动。通过本申请实施例，可以在站立搬起物体时，基于线性倒立摆模型，根据机器人的受力信息实时调节运动的关节角，从而保证机器人在搬起物体时质心在支撑范围内，极大提高了机器人的稳定性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本申请实施例中一种机器人平衡控制方法的一个实施例流程图；

图2为传感器的设置示意图；

图3为左脚受力信息和右脚受力信息的示意图；

图4为六维力传感器具体受力情况的示意图；

图5为根据左脚受力信息和右脚受力信息计算机器人的本体质心的零力矩点的示意流程图；

图6为线性倒立摆模型的示意图；

图7为根据本体质心的零力矩点对机器人的运动轨迹进行更新的示意流程图；

图8为本申请实施例中一种机器人控制装置的一个实施例结构图；

图9为本申请实施例中一种机器人的示意框图。

具体实施方式

为使得本申请的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而非全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

另外，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本申请实施例中提供了一种机器人站立状态下搬起物体的平衡控制器，所述平衡控制器主要包括搬运期望控制器和柔顺控制器。在搬起物体时，上层调度系统下发机器人搬起物体的指令，机器人开始执行该指令并搬起物体，在搬起的过程中机器人施加的力是逐渐增加的，可依据预设的传感器采集机器人本体所受到的作用力，同时计算相对于质心的零力矩点(Zero Moment Point，ZMP)，通过零力矩点的变化，所述搬运期望控制器将输出柔顺控制器的期望信号，并将该控制信号输入到所述柔顺控制器，保证机器人在具备柔性的同时具备自平衡的能力。

请参阅图1，本申请实施例中一种机器人控制方法的一个实施例可以包括：

步骤S101、获取机器人的左脚受力信息和右脚受力信息。

在本申请实施例中，如图2所示，可以在所述机器人的双足和腿部连接的部位分别设置传感器，从而获取所述机器人的左脚受力信息和右脚受力信息。

优选地，所述传感器可以为六维力传感器，能够同时检测图3所示的足底坐标系中三维空间的左脚受力信息和右脚受力信息，其具体受力情况如图4所示。其中，左脚受力信息包括在三个坐标轴(即图3中所示的x轴、y轴和z轴)方向上的力分量以及力矩分量，右脚受力信息也包括在三个坐标轴方向上的力分量以及力矩分量。

此处将所述左脚受力信息记为：

F_l＝[f_lx f_ly f_lz τ_lx τ_ly τ_lz]^T

其中，f_lx为所述左脚受力信息在x轴上的力的分量，f_ly为所述左脚受力信息在y轴上的力的分量，f_lz为所述左脚受力信息在z轴上的力的分量,τ_lx为所述左脚受力信息在x轴上的力矩分量，τ_ly为所述左脚受力信息在y轴上的力矩分量，τ_lz为所述左脚受力信息在z轴上的力矩分量。

将所述右脚受力信息记为：

F_r＝[f_rx f_ry f_rz τ_rx τ_ry τ_rz]^T

其中，f_rx为所述右脚受力信息在x轴上的力的分量，f_ry为所述右脚受力信息在y轴上的力的分量，f_rz为所述右脚受力信息在z轴上的力的分量,τ_rx为所述右脚受力信息在x轴上的力矩分量，τ_ry为所述右脚受力信息在y轴上的力矩分量，τ_rz为所述右脚受力信息在z轴上的力矩分量。

步骤S102、根据所述左脚受力信息和所述右脚受力信息计算所述机器人的本体质心的零力矩点。

如图5所示，步骤S102具体可以包括如下步骤：

步骤S1021、根据所述左脚受力信息计算所述机器人的左脚零力矩点。

具体地，可以根据下式计算所述左脚零力矩点：

p_lx＝(-τ_ly-f_lxd)/fl_lz

p_ly＝(-τ_lx-f_lyd)/f_lz

p_l＝[p_lx p_ly 0]^T

其中，d为所述传感器到脚底的距离，p_lx为所述左脚零力矩点在x轴上的坐标，p_ly为所述左脚零力矩点在y轴上的坐标，p_l为所述左脚零力矩点。

步骤S1022、根据所述右脚受力信息计算所述机器人的右脚零力矩点。

具体地，可以根据下式计算所述右脚零力矩点：

p_rx＝(-τ_ry-f_rxd)/f_rz

p_ry＝(-τ_rx-f_ryd)/f_rz

p_r＝[p_rx p_ry 0]^T

其中，p_rx为所述右脚零力矩点在x轴上的坐标，p_ry为所述右脚零力矩点在y轴上的坐标，p_r为所述右脚零力矩点。

步骤S1023、根据所述左脚零力矩点和所述右脚零力矩点计算所述本体质心的零力矩点。

具体地，可以根据下式计算所述本体质心的零力矩点：

p_a＝[p_ax p_ay 0]^T

其中，l_x为所述本体质心与所述传感器在x轴上的距离，l_y为所述本体质心与所述传感器在x轴上的距离，p_bx为所述本体质心的零力矩点在x轴上的坐标，p_by为在所述本体质心的零力矩点y轴上的坐标，p_b为所述本体质心的零力矩点。

步骤S103、根据所述本体质心的零力矩点计算所述机器人的搬运期望输出量。

具体地，首先可以根据所述本体质心的零力矩点和预设的起始速度计算所述机器人的搬运期望加速度，如下式所示：

v_ax＝v_ax0+0.5a_at

a_a＝k_ap(0-p_ax)+k_av(0-v_ax)

其中，k_ap为预设的比例项系数，k_av为预设的阻尼项系数，v_ax0为所述起始速度，p_ax为所述零力矩点，t为时间变量，v_ax为搬运期望速度，a_a为所述搬运期望加速度。以上计算是一个循环迭代的过程，即每一次迭代计算时需要使用上一次迭代计算得到的v_ax和a_a作为已知量，重新带入公式中计算本次迭代更新后的v_ax和a_a。需要注意的是，由于在x轴上的控制过程与在y轴上的控制过程是类似的，在本申请实施例中，仅以在x轴上的控制过程为例进行说明，因此，上一公式以及后续公式中的物理量均为在x轴上的分量，在y轴上的控制过程可以参照在x轴上的控制过程，仅需将相应的物理量替换为在y轴上的分量即可。

然后，可以根据所述搬运期望加速度和所述起始速度计算所述搬运期望输出量，如下式所示：

其中，p_bxd为所述搬运期望输出量，也即所述搬运期望控制器的输出量。

步骤S104、基于预设的线性倒立摆模型，根据所述搬运期望输出量对所述机器人的运动轨迹进行更新，得到更新后的本体质心位置。

为使机器人更好地适应不同的外界干扰，在本申请实施例中采用了一种基于线性倒立摆模型的柔顺控制算法，即基于图6所示的线性倒立摆模型的运动规律，在质量模块部分设计一种弹簧质量块模型，实现对本体的柔顺控制。

所述线性倒立摆模型的受力分析为：

F＝k(0-x)

其中，x为弹簧的形变量，k为弹簧的弹性系数，0是指所述线性倒立摆模型在正常运动情况下弹簧的形变量应当为0，F为所述线性倒立摆模型所受作用力。

为在机器人中更好地实现该方法，该作用力可以采用零力矩点来表示。则步骤S103具体可以包括如图7所示的步骤：

步骤S1041、获取所述本体质心的实际位置和期望位置。

步骤S1042、根据所述本体质心的实际位置、期望位置、零力矩点和所述搬运期望输出量计算所述机器人的柔顺控制加速度。

所述柔顺控制器是基于倒立摆模型设计的阻抗控制器，该控制器可以根据下式计算所述柔顺控制加速度：

a_b＝k_bpx(x_d-x_m)+k_bzmpx(p_bxd-p_ax)

其中，x_d为所述期望位置，x_m为所述实际位置，p_bxd为所述期望零力矩点，p_ax为所述零力矩点，k_bpx为预设的比例项系数，k_bzmpx为预设的零力矩点系数，a_b为所述柔顺控制加速度。

步骤S1043、根据所述柔顺控制加速度对所述机器人的运动轨迹进行更新，得到所述更新后的本体质心位置。

具体地，可以根据下式对所述机器人的运动轨迹进行更新：

x(0)＝a_b

其中，k为迭代次数，x(k)为第k次迭代的本体质心位置，

为第k次迭代的本体质心速度，T为所述机器人的步态周期。

步骤S105、对所述更新后的本体质心位置进行逆运动学分析，得到所述机器人的左腿和右腿的各个关节角。

逆运动学分析为现有的机器人技术领域中普遍使用的分析方法，具体可以参见现有技术中的任意一种逆运动学分析过程，本申请实施例对此不再赘述。

所述左腿的各个关节角包括左腿髋关节俯仰角、左腿髋关节偏航角、左腿髋关节翻滚角、左腿膝关节俯仰角、左腿踝关节俯仰角和左腿踝关节翻滚角这六个关节角，将其记为：θ_l＝[θ_l1 θ_l2 θ_l3 θ_l4 θ_l5 θ_l6]^T。

所述右腿的各个关节角包括右腿髋关节俯仰角、右腿髋关节偏航角、右腿髋关节翻滚角、右腿膝关节俯仰角、右腿踝关节俯仰角和右腿踝关节翻滚角这六个关节角，将其记为：θ_r＝[θ_r1 θ_r2 θ_r3 θ_r4 θ_r5 θ_r6]^T。

步骤S106、按照所述各个关节角控制所述机器人进行运动。

在计算得到所述机器人的左腿和右腿的各个关节角之后，即可按照所述各个关节角控制所述机器人进行运动，从而实现机器人本体的柔顺控制。

综上所述，本申请实施例获取机器人的左脚受力信息和右脚受力信息；根据所述左脚受力信息和所述右脚受力信息计算所述机器人的本体质心的零力矩点；根据所述本体质心的零力矩点计算所述机器人的搬运期望输出量；基于预设的线性倒立摆模型，根据所述搬运期望输出量对所述机器人的运动轨迹进行更新，得到更新后的本体质心位置；对所述更新后的本体质心位置进行逆运动学分析，得到所述机器人的左腿和右腿的各个关节角；按照所述各个关节角控制所述机器人进行运动。通过本申请实施例，可以在站立搬起物体时，基于线性倒立摆模型，根据机器人的受力信息实时调节运动的关节角，从而保证机器人在搬起物体时质心在支撑范围内，极大提高了机器人的稳定性。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

对应于上文实施例所述的一种机器人控制方法，图8示出了本申请实施例提供的一种机器人控制装置的一个实施例结构图。

本实施例中，一种机器人控制装置可以包括：

受力信息获取模块801，用于获取机器人的左脚受力信息和右脚受力信息；

零力矩点计算模块802，用于根据所述左脚受力信息和所述右脚受力信息计算所述机器人的本体质心的零力矩点；

搬运期望输出量计算模块803，用于根据所述本体质心的零力矩点计算所述机器人的搬运期望输出量；

运动轨迹更新模块804，用于基于预设的线性倒立摆模型，根据所述搬运期望输出量对所述机器人的运动轨迹进行更新，得到更新后的本体质心位置；

逆运动学分析模块805，用于对所述更新后的本体质心位置进行逆运动学分析，得到所述机器人的左腿和右腿的各个关节角；

运动控制模块806，用于按照所述各个关节角控制所述机器人进行运动。

进一步地，所述搬运期望输出量计算模块可以包括：

搬运期望加速度计算单元，用于根据所述本体质心的零力矩点和预设的起始速度计算所述机器人的搬运期望加速度；

搬运期望输出量计算单元，用于根据所述搬运期望加速度和所述起始速度计算所述搬运期望输出量。

进一步地，所述搬运期望加速度计算单元具体用于根据下式计算所述搬运期望加速度：

v_ax＝v_ax0+0.5a_at

a_a＝k_ap(0-p_ax)+k_av(0-v_ax)

其中，k_ap为预设的比例项系数，k_av为预设的阻尼项系数，v_ax0为所述起始速度，p_ax为所述零力矩点，t为时间变量，v_ax为搬运期望速度，a_a为所述搬运期望加速度。

进一步地，所述搬运期望输出量计算单元具体用于根据下式计算所述搬运期望输出量：

其中，p_bxd为所述搬运期望输出量。

进一步地，所述运动轨迹更新模块可以包括：

参数获取单元，用于获取所述本体质心的实际位置和期望位置；

柔顺控制加速度计算单元，用于根据所述本体质心的实际位置、期望位置、零力矩点和所述搬运期望输出量计算所述机器人的柔顺控制加速度；

本体质心位置计算单元，用于根据所述柔顺控制加速度对所述机器人的运动轨迹进行更新，得到所述更新后的本体质心位置。

进一步地，所述柔顺控制加速度计算单元具体用于根据下式计算所述柔顺控制加速度：

a_b＝k_bpx(x_d-x_m)+k_bzmpx(p_bxd-p_ax)

其中，x_d为所述期望位置，x_m为所述实际位置，p_bxd为所述期望零力矩点，p_ax为所述零力矩点，k_bpx为预设的比例项系数，k_bzmpx为预设的零力矩点系数，a_b为所述柔顺控制加速度。

进一步地，所述本体质心位置计算单元具体用于根据下式对所述机器人的运动轨迹进行更新：

x(0)＝a_b

其中，a_b为所述柔顺控制加速度，k为迭代次数，x(k)为第k次迭代的本体质心位置，

为第k次迭代的本体质心速度，t为时间变量，T为所述机器人的步态周期。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置，模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

图9示出了本申请实施例提供的一种机器人的示意框图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。

如图9所示，该实施例的机器人9包括：处理器90、存储器91以及存储在所述存储器91中并可在所述处理器90上运行的计算机程序92。所述处理器90执行所述计算机程序92时实现上述各个机器人控制方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至步骤S106。或者，所述处理器90执行所述计算机程序92时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图8所示模块801至模块806的功能。

示例性的，所述计算机程序92可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器91中，并由所述处理器90执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序92在所述机器人9中的执行过程。

本领域技术人员可以理解，图9仅仅是机器人9的示例，并不构成对机器人9的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述机器人9还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所述处理器90可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其它通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器91可以是所述机器人9的内部存储单元，例如机器人9的硬盘或内存。所述存储器91也可以是所述机器人9的外部存储设备，例如所述机器人9上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器91还可以既包括所述机器人9的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器91用于存储所述计算机程序以及所述机器人9所需的其它程序和数据。所述存储器91还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/机器人和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/机器人实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读存储介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读存储介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读存储介质不包括电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种机器人控制方法，其特征在于，包括：

获取机器人的左脚受力信息和右脚受力信息；

根据所述左脚受力信息和所述右脚受力信息计算所述机器人的本体质心的零力矩点；

根据所述本体质心的零力矩点计算所述机器人的搬运期望输出量；

基于预设的线性倒立摆模型，根据所述搬运期望输出量对所述机器人的运动轨迹进行更新，得到更新后的本体质心位置；

对所述更新后的本体质心位置进行逆运动学分析，得到所述机器人的左腿和右腿的各个关节角；

按照所述各个关节角控制所述机器人进行运动。

2.根据权利要求1所述的机器人控制方法，其特征在于，所述根据所述本体质心的零力矩点计算所述机器人的搬运期望输出量，包括：

根据所述本体质心的零力矩点和预设的起始速度计算所述机器人的搬运期望加速度；

根据所述搬运期望加速度和所述起始速度计算所述搬运期望输出量。

3.根据权利要求2所述的机器人控制方法，其特征在于，所述根据所述本体质心的零力矩点和预设的起始速度计算所述机器人的搬运期望加速度，包括：

根据下式计算所述搬运期望加速度：

v_ax＝v_ax0+0.5a_at

a_a＝k_ap(0-p_ax)+k_av(0-v_ax)

其中，k_ap为预设的比例项系数，k_av为预设的阻尼项系数，v_ax0为所述起始速度，p_ax为所述零力矩点，t为时间变量，v_ax为搬运期望速度，a_a为所述搬运期望加速度。

4.根据权利要求3所述的机器人控制方法，其特征在于，所述根据所述搬运期望加速度和所述起始速度计算所述搬运期望输出量，包括：

根据下式计算所述搬运期望输出量：

其中，p_bxd为所述搬运期望输出量。

5.根据权利要求1所述的机器人控制方法，其特征在于，所述根据所述搬运期望输出量对所述机器人的运动轨迹进行更新，得到更新后的本体质心位置，包括：

获取所述本体质心的实际位置和期望位置；

根据所述本体质心的实际位置、期望位置、零力矩点和所述搬运期望输出量计算所述机器人的柔顺控制加速度；

根据所述柔顺控制加速度对所述机器人的运动轨迹进行更新，得到所述更新后的本体质心位置。

6.根据权利要求5所述的机器人控制方法，其特征在于，所述根据所述本体质心的实际位置、期望位置、零力矩点和所述搬运期望输出量计算所述机器人的柔顺控制加速度，包括：

根据下式计算所述柔顺控制加速度：

a_b＝k_bpx(x_d-x_m)+k_bzmpx(p_bxd-p_ax)

其中，x_d为所述期望位置，x_m为所述实际位置，p_bxd为所述期望零力矩点，p_ax为所述零力矩点，k_bpx为预设的比例项系数，k_bzmpx为预设的零力矩点系数，a_b为所述柔顺控制加速度。

7.根据权利要求5所述的机器人控制方法，其特征在于，所述根据所述柔顺控制加速度对所述机器人的运动轨迹进行更新，得到所述更新后的本体质心位置，包括：

根据下式对所述机器人的运动轨迹进行更新：

x(0)＝a_b

其中，a_b为所述柔顺控制加速度，k为迭代次数，x(k)为第k次迭代的本体质心位置，

为第k次迭代的本体质心速度，t为时间变量，T为所述机器人的步态周期。

8.一种机器人控制装置，其特征在于，包括：

受力信息获取模块，用于获取机器人的左脚受力信息和右脚受力信息；

零力矩点计算模块，用于根据所述左脚受力信息和所述右脚受力信息计算所述机器人的本体质心的零力矩点；

搬运期望输出量计算模块，用于根据所述本体质心的零力矩点计算所述机器人的搬运期望输出量；

运动轨迹更新模块，用于基于预设的线性倒立摆模型，根据所述搬运期望输出量对所述机器人的运动轨迹进行更新，得到更新后的本体质心位置；

逆运动学分析模块，用于对所述更新后的本体质心位置进行逆运动学分析，得到所述机器人的左腿和右腿的各个关节角；

运动控制模块，用于按照所述各个关节角控制所述机器人进行运动。

9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的机器人控制方法的步骤。

10.一种机器人，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的机器人控制方法的步骤。

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