CN112731953A - 机器人控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人 - Google Patents

机器人控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人 Download PDF

Info

Publication number
CN112731953A
CN112731953A CN202011551333.5A CN202011551333A CN112731953A CN 112731953 A CN112731953 A CN 112731953A CN 202011551333 A CN202011551333 A CN 202011551333A CN 112731953 A CN112731953 A CN 112731953A
Authority
CN
China
Prior art keywords
moment
robot
foot
right foot
left foot
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202011551333.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112731953B (zh
Inventor
葛利刚
刘益彰
陈春玉
谢铮
熊友军
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Ubtech Technology Co ltd
Original Assignee
Shenzhen Ubtech Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Ubtech Technology Co ltd filed Critical Shenzhen Ubtech Technology Co ltd
Priority to CN202011551333.5A priority Critical patent/CN112731953B/zh
Publication of CN112731953A publication Critical patent/CN112731953A/zh
Priority to US17/561,629 priority patent/US12053885B2/en
Application granted granted Critical
Publication of CN112731953B publication Critical patent/CN112731953B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/08—Control of attitude, i.e. control of roll, pitch, or yaw
    • G05D1/0891—Control of attitude, i.e. control of roll, pitch, or yaw specially adapted for land vehicles
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1602—Programme controls characterised by the control system, structure, architecture
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1656—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators
    • B25J9/1664—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators characterised by motion, path, trajectory planning
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1628—Programme controls characterised by the control loop
    • B25J9/1633—Programme controls characterised by the control loop compliant, force, torque control, e.g. combined with position control
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B62—LAND VEHICLES FOR TRAVELLING OTHERWISE THAN ON RAILS
    • B62D—MOTOR VEHICLES; TRAILERS
    • B62D57/00—Vehicles characterised by having other propulsion or other ground- engaging means than wheels or endless track, alone or in addition to wheels or endless track
    • B62D57/02—Vehicles characterised by having other propulsion or other ground- engaging means than wheels or endless track, alone or in addition to wheels or endless track with ground-engaging propulsion means, e.g. walking members
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B62—LAND VEHICLES FOR TRAVELLING OTHERWISE THAN ON RAILS
    • B62D—MOTOR VEHICLES; TRAILERS
    • B62D57/00—Vehicles characterised by having other propulsion or other ground- engaging means than wheels or endless track, alone or in addition to wheels or endless track
    • B62D57/02—Vehicles characterised by having other propulsion or other ground- engaging means than wheels or endless track, alone or in addition to wheels or endless track with ground-engaging propulsion means, e.g. walking members
    • B62D57/032—Vehicles characterised by having other propulsion or other ground- engaging means than wheels or endless track, alone or in addition to wheels or endless track with ground-engaging propulsion means, e.g. walking members with alternately or sequentially lifted supporting base and legs; with alternately or sequentially lifted feet or skid
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/40—Robotics, robotics mapping to robotics vision
    • G05B2219/40264—Human like, type robot arm

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Manipulator (AREA)

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。所述方法包括：确定机器人的规划捕获点和测量捕获点，并计算机器人的捕获点误差；获取机器人的左脚位置、右脚位置和规划零力矩点，并分别计算机器人的左脚期望支撑力和右脚期望支撑力；根据所述捕获点误差、所述左脚期望支撑力和所述右脚期望支撑力分别计算机器人的左脚期望力矩和右脚期望力矩；获取机器人的左脚测量力矩和右脚测量力矩，并分别计算机器人的左脚期望姿态和右脚期望姿态；按照所述左脚期望姿态和所述右脚期望姿态控制机器人进行运动。通过本申请，实现了机器人双脚对不平整地面的快速适应，能够保持较好的稳定性。

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
双足机器人行走的稳定性一直是一个具有挑战性的研究课题。在现有技术中，通过各种机器人控制方法已能较好地实现机器人在平整地面的稳定行走，但是，当面对高低不平的地面环境时，机器人稳定性较差，难以稳定行走，甚至可能出现倾倒。
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，以解决机器人在高低不平的地面环境中稳定性较差的问题。
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：
确定机器人的规划捕获点和测量捕获点，并根据所述规划捕获点与所述测量捕获点计算所述机器人的捕获点误差；
获取所述机器人的左脚位置、右脚位置和规划零力矩点，并根据所述左脚位置、所述右脚位置和所述规划零力矩点分别计算所述机器人的左脚期望支撑力和右脚期望支撑力；
根据所述捕获点误差、所述左脚期望支撑力和所述右脚期望支撑力分别计算所述机器人的左脚期望力矩和右脚期望力矩；
获取所述机器人的左脚测量力矩和右脚测量力矩，并根据所述左脚期望力矩、所述右脚期望力矩、所述左脚测量力矩和所述右脚测量力矩分别计算所述机器人的左脚期望姿态和右脚期望姿态；
按照所述左脚期望姿态和所述右脚期望姿态控制所述机器人进行运动。
进一步地，所述根据所述左脚位置、所述右脚位置和所述规划零力矩点分别计算所述机器人的左脚期望支撑力和右脚期望支撑力，可以包括：
根据所述左脚位置、所述右脚位置和所述规划零力矩点计算支撑力分配系数；
根据所述支撑力分配系数和所述机器人的质量分别计算所述左脚期望支撑力和所述右脚期望支撑力。
进一步地，所述根据所述左脚位置、所述右脚位置和所述规划零力矩点计算支撑力分配系数，可以包括：
根据下式计算所述支撑力分配系数：
Figure BDA0002857170900000021
其中，
Figure BDA0002857170900000022
为所述规划零力矩点，plf为所述左脚位置，prf为所述右脚位置，Kf为所述支撑力分配系数。
进一步地，所述根据所述支撑力分配系数和所述机器人的质量分别计算所述左脚期望支撑力和所述右脚期望支撑力，可以包括：
根据下式计算所述左脚期望支撑力和所述右脚期望支撑力：
frd＝KfMg
fld＝(1-Kf)Mg
其中，M为所述机器人的质量，g为重力加速度，fld为所述左脚期望支撑力，frd为所述右脚期望支撑力。
进一步地，所述根据所述捕获点误差、所述左脚期望支撑力和所述右脚期望支撑力分别计算所述机器人的左脚期望力矩和右脚期望力矩，可以包括：
根据下式计算所述左脚期望力矩和所述右脚期望力矩：
Tldx＝k*fld*CPerror_y
Tldy＝k*fld*CPerror_x
Trdx＝k*frd*CPerror_y
Trdy＝k*frd*CPerror_x
其中，k为预设的力矩控制器参数，CPerror_x为所述捕获点误差的第一分量，CPerror_y为所述捕获点误差的第二分量，Tldx为所述左脚期望力矩的第一分量，Tldy为所述左脚期望力矩的第二分量，Trdx为所述右脚期望力矩的第一分量，Trdy为所述右脚期望力矩的第二分量。
进一步地，所述根据所述左脚期望力矩、所述右脚期望力矩、所述左脚测量力矩和所述右脚测量力矩分别计算所述机器人的左脚期望姿态和右脚期望姿态，可以包括：
根据下式计算所述左脚期望姿态和所述右脚期望姿态：
Figure BDA0002857170900000031
Figure BDA0002857170900000032
Figure BDA0002857170900000033
Figure BDA0002857170900000034
其中，Kp为预设的阻尼项参数，Ks为预设的刚度项参数，Tlmx为所述左脚测量力矩的第一分量，Tlmy为所述左脚测量力矩的第二分量，Trmx为所述右脚测量力矩的第一分量，Trmy为所述右脚测量力矩的第二分量，Rolllx为所述左脚期望姿态中的横滚角，
Figure BDA0002857170900000035
为所述左脚期望姿态中的横滚角的角速度，Pitchly为所述左脚期望姿态中的俯仰角，
Figure BDA0002857170900000036
为所述左脚期望姿态中的俯仰角的角速度，Rollrx为所述右脚期望姿态中的横滚角，
Figure BDA0002857170900000037
为所述右脚期望姿态中的横滚角的角速度，Pitchry为所述右脚期望姿态中的俯仰角，
Figure BDA0002857170900000038
为所述右脚期望姿态中的俯仰角的角速度。
进一步地，所述根据所述规划捕获点与所述测量捕获点计算所述机器人的捕获点误差，可以包括：
根据下式计算所述捕获点误差：
CPerror_x＝ξplan_x-ξmeasure_x
CPerror_y＝ξplan_y-ξmeasure_y
其中，ξplan_x为所述规划捕获点的第一分量，ξplan_y为所述规划捕获点的第二分量，ξmeasure_x为所述测量捕获点的第一分量，ξmeasure_y为所述测量捕获点的第二分量，CPerror_x为所述捕获点误差的第一分量，CPerror_y为所述捕获点误差的第二分量。
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：
捕获点误差计算模块，用于确定机器人的规划捕获点和测量捕获点，并根据所述规划捕获点与所述测量捕获点计算所述机器人的捕获点误差；
期望支撑力计算模块，用于获取所述机器人的左脚位置、右脚位置和规划零力矩点，并根据所述左脚位置、所述右脚位置和所述规划零力矩点分别计算所述机器人的左脚期望支撑力和右脚期望支撑力；
期望力矩计算模块，用于根据所述捕获点误差、所述左脚期望支撑力和所述右脚期望支撑力分别计算所述机器人的左脚期望力矩和右脚期望力矩；
期望姿态计算模块，用于获取所述机器人的左脚测量力矩和右脚测量力矩，并根据所述左脚期望力矩、所述右脚期望力矩、所述左脚测量力矩和所述右脚测量力矩分别计算所述机器人的左脚期望姿态和右脚期望姿态；
运动控制模块，用于按照所述左脚期望姿态和所述右脚期望姿态控制所述机器人进行运动。
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：通过本申请实施例，实时计算机器人的捕获点误差，再根据规划的零力矩点的位置实现左右脚支撑力分配，进而求得左右脚的支撑力矩分配结果，最后，通过力矩跟踪的方式，实时调整两脚姿态，实现了双脚对不平整地面的快速适应，即使面对高低不平的地面环境时，也能保持较好的稳定性。
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为机器人在高低不平的地面环境中行走的示意图；
图2为本申请实施例中一种机器人控制方法的一个实施例流程图；
图3为线性倒立摆模型的示意图；
图4为将踝侧关节的转动等效为旋转的弹簧模型的示意图；
图5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6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。
为叙述简便起见，如无特殊说明，本申请实施例中所提及的机器人均为双足机器人。
图1所示为机器人在高低不平的地面环境中行走的示意图。本申请实施例将脚掌姿态控制作为解决这种地面行走的一种有效方法，在本申请实施例的一种具体实现中，可以通过零力矩点(Zero Moment Point，ZMP)跟踪控制的方式实现脚掌踝关节的柔性控制，适应地形变化，但这样的方法不可避免的会影响到机器人在水平方向上运动的稳定性，且响应速度有限。优选地，在本申请实施例的另一种具体实现中，首先通过机器人状态估计，实时计算捕获点(Capture Point，CP)误差；再根据规划的ZMP位置实现左右脚支撑力分配，进而求得左右脚的支撑力矩分配结果；最后，通过力矩跟踪的方式，实时调整两脚姿态，从而实现双脚对不平整地面的快速适应。
请参阅图2，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S201、确定机器人的规划CP和测量CP，并根据所述规划CP与所述测量CP计算所述机器人的CP误差。
在机器人的规划与控制中，通常会采用模型简化的方式来映射复杂的多刚体系统，最经典的简化模型是如图3所示的线性倒立摆模型(Linear Inverted PendulumModel，LIPM)。以矢状面为例，LIPM在x轴方向(即机器人的行进方向)上的动力学方程如下所示：
Figure BDA0002857170900000071
其中，
Figure BDA0002857170900000072
为机器人的质心加速度，xc为机器人的质心位置，px为机器人的零力矩点，ω为LIPM的自然频率，且
Figure BDA0002857170900000073
g为重力加速度，Zc为机器人的质心高度。
CP是LIPM中一个重要的概念，其物理含义是能实现倒立摆完全静止的一个支撑点。也就是说，在运动过程中机器人如果落脚在CP上，那么可以实现质心的完全静止。
用ξx表示CP，那么根据CP的定义，CP可通过下式计算得到：
Figure BDA0002857170900000074
其中，
Figure BDA0002857170900000075
为机器人的质心速度。
在本申请实施例中，可以预先对机器人的质心位置和质心速度进行规划，具体的规划方法可以根据实际情况采取现有技术中的任意一种规划方法，此处将规划得到的质心位置和质心速度分别记为质心规划位置和质心规划速度。在规划得到质心规划位置和质心规划速度之后，则可以根据下式与之对应的CP，也即规划CP：
Figure BDA0002857170900000076
其中，xplan为所述质心规划位置，
Figure BDA0002857170900000081
为所述质心规划速度。
在本申请实施例中，可以基于预先安装在机器人上的六维力传感器和惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)所测量得到的数据来对机器人的质心位置和质心速度进行估计，具体的估计方法可以根据实际情况采取现有技术中的任意一种估计方法，此处将估计得到的质心位置和质心速度分别记为质心测量位置和质心测量速度。在得到质心测量位置和质心测量速度之后，则可以根据下式与之对应的CP，也即测量CP：
Figure BDA0002857170900000082
其中，xmeasure为所述质心测量位置，
Figure BDA0002857170900000083
为所述质心测量速度。
将以上矢状面的分析过程类比到冠状面上，则可以按照上述过程计算得到在y轴方向(即机器人的左侧方向，也即将机器人的行进方向逆时针旋转90度后所指向的方向)上的规划CP(记为ξplan_y)和测量CP(记为ξmeasure_y)，为了便于区分，此处分别使用规划CP的第一分量和第二分量指代ξplan_x和ξplan_y，使用测量CP的第一分量和第二分量指代ξmeasure_x和ξmeasure_y。
在确定所述规划CP和所述测量CP之后，则可以根据下式计算所述CP误差：
CPerror_x＝ξplan_x-ξmeasure_x
CPerror_y＝ξplan_y-ξmeasure_y
其中，CPerror_x为所述CP误差的第一分量，也即在x轴方向上的分量，CPerror_y为所述CP误差的第二分量，也即在y轴方向上的分量。
步骤S202、获取所述机器人的左脚位置、右脚位置和规划ZMP，并根据所述左脚位置、所述右脚位置和所述规划ZMP分别计算所述机器人的左脚期望支撑力和右脚期望支撑力。
在机器人的步态生成过程中，会对机器人的ZMP进行规划，从而得到规划ZMP，具体的规划方法可以根据实际情况采取现有技术中的任意一种规划方法。在冠状面(y轴方向)上，可以首先根据所述左脚位置、所述右脚位置和所述规划ZMP计算支撑力分配系数，计算公式如下所示：
Figure BDA0002857170900000091
其中，
Figure BDA0002857170900000092
为所述规划ZMP，plf为所述左脚位置，prf为所述右脚位置，Kf为所述支撑力分配系数。需要注意的是，由于期望ZMP可能超出左右脚位置，实际使用过程中可以对Kf做限幅处理，以保证0≤Kf≤1。
然后，根据所述支撑力分配系数和所述机器人的质量分别计算期望的左脚支撑力和右脚支撑力，此处分别将其记为左脚期望支撑力和右脚期望支撑力，计算公式如下所示：
frd＝KfMg
fld＝(1-Kf)Mg
其中，M为所述机器人的质量，fld为所述左脚期望支撑力，frd为所述右脚期望支撑力。从以上计算过程可以看出，规划ZMP越靠近哪只脚，则这只脚的期望的支撑力就越大。
步骤S203、根据所述捕获点误差、所述左脚期望支撑力和所述右脚期望支撑力分别计算所述机器人的左脚期望力矩和右脚期望力矩。
在本申请实施例中，可以采用踝关节力矩控制的方法来尽量消除CP误差，即建立如下式所示的力矩控制器：
T＝k*f*CPerror
其中，k为预设的力矩控制器参数，其具体取值均可根据实际情况进行设置，T为期望的力矩，f为期望支撑力，CPerror为CP误差。
在本申请实施例的一种具体实现中，所述踝关节可以包括踝前关节和踝侧关节，其中，踝前关节用于对脚板的俯仰角进行调节，踝侧关节用于对脚板的横滚角进行调节。
那么，对左脚而言，则可以根据下式计算所述左脚期望力矩：
Tldx＝k*fld*CPerror_y
Tldy＝k*fld*CPerror_x
其中，Tldx为所述左脚期望力矩的第一分量，也即左脚踝侧关节的期望力矩，Tldy为所述左脚期望力矩的第二分量，也即左脚踝前关节的期望力矩。
类似地，对右脚而言，则可以根据下式计算所述右脚期望力矩：
Trdx＝k*frd*CPerror_y
Trdy＝k*frd*CPerror_x
其中，Trdx为所述右脚期望力矩的第一分量，也即右脚踝侧关节的期望力矩，Trdy为所述右脚期望力矩的第二分量，也即右脚踝前关节的期望力矩。
步骤S204、获取所述机器人的左脚测量力矩和右脚测量力矩，并根据所述左脚期望力矩、所述右脚期望力矩、所述左脚测量力矩和所述右脚测量力矩分别计算所述机器人的左脚期望姿态和右脚期望姿态。
在本申请实施例中，可以通过六维力传感器来测量机器人实际的左脚力矩和右脚力矩，此处分别将其记为左脚测量力矩和右脚测量力矩。
以左脚踝侧关节为例，可以将踝侧关节的转动等效为如图4所示的旋转的弹簧模型，并基于这一弹簧模型设计如下式所示的姿态控制器：
Figure BDA0002857170900000101
其中，Kp为预设的阻尼项参数，Ks为预设的刚度项参数，这些参数的具体取值均可根据实际情况进行设置。Tlmx为所述左脚测量力矩的第一分量，也即左脚踝侧关节的实际力矩，Rolllx为所述左脚期望姿态中的横滚角，也即左脚踝侧关节期望的姿态角，
Figure BDA0002857170900000102
为所述左脚期望姿态中的横滚角的角速度，也即Rolllx的导数。对上式进行求解，即可得到Rolllx的具体取值。
类似地，对于左脚踝前关节，可以基于弹簧模型设计如下式所示的姿态控制器：
Figure BDA0002857170900000103
其中，Tlmy为所述左脚测量力矩的第二分量，也即左脚踝前关节的实际力矩，Pitchly为所述左脚期望姿态中的俯仰角，也即左脚踝前关节期望的姿态角，
Figure BDA0002857170900000104
为所述左脚期望姿态中的俯仰角的角速度，也即Pitchly的导数。对上式进行求解，即可得到Pitchly的具体取值。
对于右脚踝侧关节，可以基于弹簧模型设计如下式所示的姿态控制器：
Figure BDA0002857170900000111
其中，Trmx为所述右脚测量力矩的第一分量，也即右脚踝侧关节的实际力矩，Rollrx为所述右脚期望姿态中的横滚角，也即右脚踝侧关节期望的姿态角，
Figure BDA0002857170900000112
为所述右脚期望姿态中的横滚角的角速度，也即Rollrx的导数。对上式进行求解，即可得到Rollrx的具体取值。
对于右脚踝前关节，可以基于弹簧模型设计如下式所示的姿态控制器：
Figure BDA0002857170900000113
其中，Trmy为所述右脚测量力矩的第二分量，也即右脚踝前关节的实际力矩，Pitchry为所述右脚期望姿态中的俯仰角，也即右脚踝前关节期望的姿态角，
Figure BDA0002857170900000114
为所述右脚期望姿态中的俯仰角的角速度，也即Pitchry的导数。对上式进行求解，即可得到Pitchry的具体取值。
步骤S205、按照所述左脚期望姿态和所述右脚期望姿态控制所述机器人进行运动。
综上所述，通过本申请实施例，实时计算机器人的捕获点误差，再根据规划零力矩点的位置实现左右脚支撑力分配，进而求得左右脚的支撑力矩分配结果，最后，通过力矩跟踪的方式，实时调整两脚姿态，实现了双脚对不平整地面的快速适应，即使面对高低不平的地面环境时，也能保持较好的稳定性。
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5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：
捕获点误差计算模块501，用于确定机器人的规划捕获点和测量捕获点，并根据所述规划捕获点与所述测量捕获点计算所述机器人的捕获点误差；
期望支撑力计算模块502，用于获取所述机器人的左脚位置、右脚位置和规划零力矩点，并根据所述左脚位置、所述右脚位置和所述规划零力矩点分别计算所述机器人的左脚期望支撑力和右脚期望支撑力；
期望力矩计算模块503，用于根据所述捕获点误差、所述左脚期望支撑力和所述右脚期望支撑力分别计算所述机器人的左脚期望力矩和右脚期望力矩；
期望姿态计算模块504，用于获取所述机器人的左脚测量力矩和右脚测量力矩，并根据所述左脚期望力矩、所述右脚期望力矩、所述左脚测量力矩和所述右脚测量力矩分别计算所述机器人的左脚期望姿态和右脚期望姿态；
运动控制模块505，用于按照所述左脚期望姿态和所述右脚期望姿态控制所述机器人进行运动。
进一步地，所述期望支撑力计算模块可以包括：
支撑力分配系数计算单元，用于根据所述左脚位置、所述右脚位置和所述规划零力矩点计算支撑力分配系数；
期望支撑力计算单元，用于根据所述支撑力分配系数和所述机器人的质量分别计算所述左脚期望支撑力和所述右脚期望支撑力。
进一步地，所述支撑力分配系数计算单元具体用于根据下式计算所述支撑力分配系数：
Figure BDA0002857170900000121
其中，
Figure BDA0002857170900000122
为所述规划零力矩点，plf为所述左脚位置，prf为所述右脚位置，Kf为所述支撑力分配系数。
进一步地，所述期望支撑力计算单元具体用于根据下式计算所述左脚期望支撑力和所述右脚期望支撑力：
frd＝KfMg
fld＝(1-Kf)Mg
其中，M为所述机器人的质量，g为重力加速度，fld为所述左脚期望支撑力，frd为所述右脚期望支撑力。
进一步地，所述期望力矩计算模块具体用于根据下式计算所述左脚期望力矩和所述右脚期望力矩：
Tldx＝k*fld*CPerror_y
Tldy＝k*fld*CPerror_x
Trdx＝k*frd*CPerror_y
Trdy＝k*frd*CPerror_x
其中，k为预设的力矩控制器参数，CPerror_x为所述捕获点误差的第一分量，CPerror_y为所述捕获点误差的第二分量，Tldx为所述左脚期望力矩的第一分量，Tldy为所述左脚期望力矩的第二分量，Trdx为所述右脚期望力矩的第一分量，Trdy为所述右脚期望力矩的第二分量。
进一步地，所述期望姿态计算模块具体用于根据下式计算所述左脚期望姿态和所述右脚期望姿态：
Figure BDA0002857170900000131
Figure BDA0002857170900000132
Figure BDA0002857170900000133
Figure BDA0002857170900000134
其中，Kp为预设的阻尼项参数，Ks为预设的刚度项参数，Tlmx为所述左脚测量力矩的第一分量，Tlmy为所述左脚测量力矩的第二分量，Trmx为所述右脚测量力矩的第一分量，Trmy为所述右脚测量力矩的第二分量，Rolllx为所述左脚期望姿态中的横滚角，
Figure BDA0002857170900000135
为所述左脚期望姿态中的横滚角的角速度，Pitchly为所述左脚期望姿态中的俯仰角，
Figure BDA0002857170900000136
为所述左脚期望姿态中的俯仰角的角速度，Rollrx为所述右脚期望姿态中的横滚角，
Figure BDA0002857170900000137
为所述右脚期望姿态中的横滚角的角速度，Pitchry为所述右脚期望姿态中的俯仰角，
Figure BDA0002857170900000138
为所述右脚期望姿态中的俯仰角的角速度。
进一步地，所述捕获点误差计算模块具体用于根据下式计算所述捕获点误差：
CPerror_x＝ξplan_x-ξmeasure_x
CPerror_y＝ξplan_y-ξmeasure_y
其中，ξplan_x为所述规划捕获点的第一分量，ξplan_y为所述规划捕获点的第二分量，ξmeasure_x为所述测量捕获点的第一分量，ξmeasure_y为所述测量捕获点的第二分量，CPerror_x为所述捕获点误差的第一分量，CPerror_y为所述捕获点误差的第二分量。
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6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6所示，该实施例的机器人6包括：处理器60、存储器61以及存储在所述存储器61中并可在所述处理器60上运行的计算机程序62。所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述各个机器人控制方法实施例中的步骤，例如图2所示的步骤S201至步骤S205。或者，所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图5所示模块501至模块505的功能。
示例性的，所述计算机程序62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61中，并由所述处理器60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62在所述机器人6中的执行过程。
本领域技术人员可以理解，图6仅仅是机器人6的示例，并不构成对机器人6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6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60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61可以是所述机器人6的内部存储单元，例如机器人6的硬盘或内存。所述存储器61也可以是所述机器人6的外部存储设备，例如所述机器人6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61还可以既包括所述机器人6的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器61用于存储所述计算机程序以及所述机器人6所需的其它程序和数据。所述存储器61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：
确定机器人的规划捕获点和测量捕获点，并根据所述规划捕获点与所述测量捕获点计算所述机器人的捕获点误差；
获取所述机器人的左脚位置、右脚位置和规划零力矩点，并根据所述左脚位置、所述右脚位置和所述规划零力矩点分别计算所述机器人的左脚期望支撑力和右脚期望支撑力；
根据所述捕获点误差、所述左脚期望支撑力和所述右脚期望支撑力分别计算所述机器人的左脚期望力矩和右脚期望力矩；
获取所述机器人的左脚测量力矩和右脚测量力矩，并根据所述左脚期望力矩、所述右脚期望力矩、所述左脚测量力矩和所述右脚测量力矩分别计算所述机器人的左脚期望姿态和右脚期望姿态；
按照所述左脚期望姿态和所述右脚期望姿态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，所述根据所述左脚位置、所述右脚位置和所述规划零力矩点分别计算所述机器人的左脚期望支撑力和右脚期望支撑力，包括：
根据所述左脚位置、所述右脚位置和所述规划零力矩点计算支撑力分配系数；
根据所述支撑力分配系数和所述机器人的质量分别计算所述左脚期望支撑力和所述右脚期望支撑力。
3.根据权利要求2所述的机器人控制方法，其特征在于，所述根据所述左脚位置、所述右脚位置和所述规划零力矩点计算支撑力分配系数，包括：
根据下式计算所述支撑力分配系数：
Figure FDA0002857170890000011
其中，
Figure FDA0002857170890000021
为所述规划零力矩点，plf为所述左脚位置，prf为所述右脚位置，Kf为所述支撑力分配系数。
4.根据权利要求2所述的机器人控制方法，其特征在于，所述根据所述支撑力分配系数和所述机器人的质量分别计算所述左脚期望支撑力和所述右脚期望支撑力，包括：
根据下式计算所述左脚期望支撑力和所述右脚期望支撑力：
frd＝KfMg
fld＝(1-Kf)Mg
其中，Kf为所述支撑力分配系数，M为所述机器人的质量，g为重力加速度，fld为所述左脚期望支撑力，frd为所述右脚期望支撑力。
5.根据权利要求1所述的机器人控制方法，其特征在于，所述根据所述捕获点误差、所述左脚期望支撑力和所述右脚期望支撑力分别计算所述机器人的左脚期望力矩和右脚期望力矩，包括：
根据下式计算所述左脚期望力矩和所述右脚期望力矩：
Tldx＝k*fld*CPerror_y
Tldy＝k*fld*CPerror_x
Trdx＝k*frd*CPerror_y
Trdy＝k*frd*CPerror_x
其中，k为预设的力矩控制器参数，fld为所述左脚期望支撑力，frd为所述右脚期望支撑力，CPerror_x为所述捕获点误差的第一分量，CPerror_y为所述捕获点误差的第二分量，Tldx为所述左脚期望力矩的第一分量，Tldy为所述左脚期望力矩的第二分量，Trdx为所述右脚期望力矩的第一分量，Trdy为所述右脚期望力矩的第二分量。
6.根据权利要求1所述的机器人控制方法，其特征在于，所述根据所述左脚期望力矩、所述右脚期望力矩、所述左脚测量力矩和所述右脚测量力矩分别计算所述机器人的左脚期望姿态和右脚期望姿态，包括：
根据下式计算所述左脚期望姿态和所述右脚期望姿态：
Figure FDA0002857170890000031
Figure FDA0002857170890000032
Figure FDA0002857170890000033
Figure FDA0002857170890000034
其中，Kp为预设的阻尼项参数，Ks为预设的刚度项参数，Tldx为所述左脚期望力矩的第一分量，Tldy为所述左脚期望力矩的第二分量，Trdx为所述右脚期望力矩的第一分量，Trdy为所述右脚期望力矩的第二分量，Tlmx为所述左脚测量力矩的第一分量，Tlmy为所述左脚测量力矩的第二分量，Trmx为所述右脚测量力矩的第一分量，Trmy为所述右脚测量力矩的第二分量，Rolllx为所述左脚期望姿态中的横滚角，
Figure FDA0002857170890000035
为所述左脚期望姿态中的横滚角的角速度，Pitchly为所述左脚期望姿态中的俯仰角，
Figure FDA0002857170890000036
为所述左脚期望姿态中的俯仰角的角速度，Rollrx为所述右脚期望姿态中的横滚角，
Figure FDA0002857170890000037
为所述右脚期望姿态中的横滚角的角速度，Pitchry为所述右脚期望姿态中的俯仰角，
Figure FDA0002857170890000038
为所述右脚期望姿态中的俯仰角的角速度。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的机器人控制方法，其特征在于，所述根据所述规划捕获点与所述测量捕获点计算所述机器人的捕获点误差，包括：
根据下式计算所述捕获点误差：
CPerror_x＝ξplan_x-ξmeasure_x
CPerror_y＝ξplan_y-ξmeasure_y
其中，ξplan_x为所述规划捕获点的第一分量，ξplan_y为所述规划捕获点的第二分量，ξmeasure_x为所述测量捕获点的第一分量，ξmeasure_y为所述测量捕获点的第二分量，CPerror_x为所述捕获点误差的第一分量，CPerror_y为所述捕获点误差的第二分量。
8.一种机器人控制装置，其特征在于，包括：
捕获点误差计算模块，用于确定机器人的规划捕获点和测量捕获点，并根据所述规划捕获点与所述测量捕获点计算所述机器人的捕获点误差；
期望支撑力计算模块，用于获取所述机器人的左脚位置、右脚位置和规划零力矩点，并根据所述左脚位置、所述右脚位置和所述规划零力矩点分别计算所述机器人的左脚期望支撑力和右脚期望支撑力；
期望力矩计算模块，用于根据所述捕获点误差、所述左脚期望支撑力和所述右脚期望支撑力分别计算所述机器人的左脚期望力矩和右脚期望力矩；
期望姿态计算模块，用于获取所述机器人的左脚测量力矩和右脚测量力矩，并根据所述左脚期望力矩、所述右脚期望力矩、所述左脚测量力矩和所述右脚测量力矩分别计算所述机器人的左脚期望姿态和右脚期望姿态；
运动控制模块，用于按照所述左脚期望姿态和所述右脚期望姿态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。
CN202011551333.5A 2020-12-24 2020-12-24 机器人控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人 Active CN112731953B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011551333.5A CN112731953B (zh) 2020-12-24 2020-12-24 机器人控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人
US17/561,629 US12053885B2 (en) 2020-12-24 2021-12-23 Control method for robot, computer-readable storage medium and robot

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011551333.5A CN112731953B (zh) 2020-12-24 2020-12-24 机器人控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112731953A true CN112731953A (zh) 2021-04-30
CN112731953B CN112731953B (zh) 2024-07-19

Family

ID=75615224

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011551333.5A Active CN112731953B (zh) 2020-12-24 2020-12-24 机器人控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人

Country Status (2)

Country Link
US (1) US12053885B2 (zh)
CN (1) CN112731953B (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113618740A (zh) * 2021-08-24 2021-11-09 深圳市优必选科技股份有限公司 双足机器人舞蹈平衡控制方法、装置和双足机器人
CN113927584A (zh) * 2021-10-19 2022-01-14 深圳市优必选科技股份有限公司 机器人控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人
CN114137998A (zh) * 2021-12-02 2022-03-04 北京理工大学 基于快速踝部调节的双足机器人平衡控制器
CN114161401A (zh) * 2021-11-17 2022-03-11 深圳市优必选科技股份有限公司 质心高度规划方法、装置、计算机可读存储介质及机器人

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9517561B2 (en) * 2014-08-25 2016-12-13 Google Inc. Natural pitch and roll
CN112731953B (zh) * 2020-12-24 2024-07-19 深圳市优必选科技股份有限公司 机器人控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109333534A (zh) * 2018-10-23 2019-02-15 广东工业大学 预规划的实时步态控制算法
CN110244791A (zh) * 2019-07-11 2019-09-17 北京理工大学 一种双足机器人足部力和力矩跟随控制方法
CN111015653A (zh) * 2019-12-13 2020-04-17 深圳市优必选科技股份有限公司 机器人控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人
CN111098300A (zh) * 2019-12-13 2020-05-05 深圳市优必选科技股份有限公司 一种机器人平衡控制方法、装置、可读存储介质及机器人
CN112792807A (zh) * 2020-12-24 2021-05-14 深圳市优必选科技股份有限公司 机器人控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人
WO2022134144A1 (zh) * 2020-12-24 2022-06-30 深圳市优必选科技股份有限公司 一种机器人质心规划方法、装置、可读存储介质及机器人
US20220203522A1 (en) * 2020-12-24 2022-06-30 Ubtech Robotics Corp Ltd Control method for robot, computer-readable storage medium and robot

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5456588B2 (ja) * 2010-06-07 2014-04-02 本田技研工業株式会社 脚式移動ロボットの制御装置
US20120316682A1 (en) * 2011-06-10 2012-12-13 Samsung Electronics Co., Ltd. Balance control apparatus of robot and control method thereof
US9878751B1 (en) * 2015-10-08 2018-01-30 Boston Dynamics, Inc. Three-piston ankle mechanism of a legged robot and associated control system

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109333534A (zh) * 2018-10-23 2019-02-15 广东工业大学 预规划的实时步态控制算法
CN110244791A (zh) * 2019-07-11 2019-09-17 北京理工大学 一种双足机器人足部力和力矩跟随控制方法
CN111015653A (zh) * 2019-12-13 2020-04-17 深圳市优必选科技股份有限公司 机器人控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人
CN111098300A (zh) * 2019-12-13 2020-05-05 深圳市优必选科技股份有限公司 一种机器人平衡控制方法、装置、可读存储介质及机器人
CN112792807A (zh) * 2020-12-24 2021-05-14 深圳市优必选科技股份有限公司 机器人控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人
WO2022134144A1 (zh) * 2020-12-24 2022-06-30 深圳市优必选科技股份有限公司 一种机器人质心规划方法、装置、可读存储介质及机器人
US20220203522A1 (en) * 2020-12-24 2022-06-30 Ubtech Robotics Corp Ltd Control method for robot, computer-readable storage medium and robot

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
YOUNG-DAE HONG 等: "Capture point-based controller using real-time zero moment point manipulation for stable bipedal walking in human environment", 《SENSORS》, 3 August 2019 (2019-08-03) *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113618740A (zh) * 2021-08-24 2021-11-09 深圳市优必选科技股份有限公司 双足机器人舞蹈平衡控制方法、装置和双足机器人
CN113618740B (zh) * 2021-08-24 2022-07-29 深圳市优必选科技股份有限公司 双足机器人舞蹈平衡控制方法、装置和双足机器人
CN113927584A (zh) * 2021-10-19 2022-01-14 深圳市优必选科技股份有限公司 机器人控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人
CN114161401A (zh) * 2021-11-17 2022-03-11 深圳市优必选科技股份有限公司 质心高度规划方法、装置、计算机可读存储介质及机器人
CN114161401B (zh) * 2021-11-17 2023-12-15 深圳市优必选科技股份有限公司 质心高度规划方法、装置、计算机可读存储介质及机器人
CN114137998A (zh) * 2021-12-02 2022-03-04 北京理工大学 基于快速踝部调节的双足机器人平衡控制器
CN114137998B (zh) * 2021-12-02 2022-12-06 北京理工大学 基于快速踝部调节的双足机器人平衡控制器

Also Published As

Publication number Publication date
US12053885B2 (en) 2024-08-06
US20220203522A1 (en) 2022-06-30
CN112731953B (zh) 2024-07-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112731953A (zh) 机器人控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人
CN111015653B (zh) 机器人控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人
CN110053039B (zh) 一种机器人行走中重力补偿的方法、装置及机器人
CN112792807A (zh) 机器人控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人
CN112731952B (zh) 一种机器人质心规划方法、装置、可读存储介质及机器人
CN112536796B (zh) 机器人控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人
CN112643679B (zh) 机器人运动控制方法、装置、控制器及存储介质
CN113146638B (zh) 质心位姿估计方法、装置、计算机可读存储介质及机器人
WO2022134143A1 (zh) 一种机器人状态估计方法、装置、可读存储介质及机器人
CN113031639B (zh) 机器人步长处理方法、装置、机器人控制设备及存储介质
CN112720479B (zh) 一种机器人姿态控制方法、装置及机器人
CN107590340A (zh) 一种机械臂外力估计方法及装置
CN111208809A (zh) 机器人步态规划方法及终端设备
CN110920769B (zh) 机器人的足腰协调步态规划方法、装置、介质及机器人
CN115356920A (zh) 单腿跳跃运动控制方法、装置、可读存储介质及机器人
WO2022105023A1 (zh) 机器人控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人
CN111844013B (zh) 机器人步态规划方法、装置、机器人及存储介质
CN112731951A (zh) 一种机器人平衡控制方法、装置、可读存储介质及机器人
CN113119120B (zh) 一种机器人的控制方法、装置及机器人
CN113359791B (zh) 机器人控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人
CN113246124B (zh) 机器人控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人
CN112975941B (zh) 机器人控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人
CN113465822A (zh) 基于多刚体机器人的质心位置计算方法、装置及介质
CN113927584B (zh) 机器人控制方法、装置、计算机可读存储介质及机器人
CN112720447B (zh) 零力矩点抖动的处理方法、装置、机器人及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant