CN113524195B - 机器人落脚位置控制方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
机器人落脚位置控制方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113524195B CN113524195B CN202110902143.1A CN202110902143A CN113524195B CN 113524195 B CN113524195 B CN 113524195B CN 202110902143 A CN202110902143 A CN 202110902143A CN 113524195 B CN113524195 B CN 113524195B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- foot
- robot
- track
- discrete
- swing
- 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.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- 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
Abstract
本申请提供一种机器人落脚位置控制方法、装置、电子设备及存储介质，涉及机器人技术领域。该方法包括：根据至少一个离散落脚点在机器人坐标系下的坐标位置，确定机器人的摆动脚的下一落脚点位置；根据机器人的摆动脚的当前落脚点位置和下一落脚点位置，确定机器人质心的运动轨迹和摆动脚的摆动轨迹；根据机器人质心的运动轨迹和摆动脚的摆动轨迹，控制机器人的摆动脚从当前落脚点位置摆动至下一落脚点位置，在此过程中，由于机器人质心的运动轨迹包括：减速阶段内机器人质心的运动轨迹，因此，可以减少机器人质心的运动速度对摆动脚的摆动轨迹的影响，提高机器人在离散落脚点上落脚位置的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及机器人技术领域，特别涉及一种机器人落脚位置控制方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着人工智能时代的到来，机器人在复杂/危险地形和环境下的通行与作业的优势越来越显著。比如，可以使用救援机器人进入灾难现场进行救援，以避免或减少救援人员伤亡。
现有的控制机器人在离散支撑的地形上行走时，一般侧重于质心轨迹的反馈跟踪控制，以改进机器人行进过程中的平稳性。
可以看出，现有的机器人行走轨迹规划方法比较简单，存在落脚点位置不准确的问题。
发明内容
本申请的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种机器人落脚位置控制方法、装置、电子设备及存储介质，可以提高落脚点位置的准确性。为实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：
第一方面，本发明提供一种机器人落脚位置控制方法，包括：
根据至少一个离散落脚点在机器人坐标系下的坐标位置，确定机器人的摆动脚的下一落脚点位置；
根据所述机器人的摆动脚的当前落脚点位置和所述下一落脚点位置，确定机器人质心的运动轨迹和所述摆动脚的摆动轨迹，所述机器人质心的运动轨迹包括：加速阶段内机器人质心的运动轨迹、线性倒立摆阶段内机器人质心的运动轨迹、以及减速阶段内机器人质心的运动轨迹；
根据所述机器人质心的运动轨迹和所述摆动脚的摆动轨迹，控制所述机器人的摆动脚从所述当前落脚点位置摆动至下一落脚点位置。
在可选的实施方式中，所述根据所述机器人质心的运动轨迹和所述摆动脚的摆动轨迹，控制所述机器人的摆动脚从所述当前落脚点位置摆动至下一落脚点位置，包括：
根据所述当前落脚点位置、下一落脚点位置以及预设轨迹占比系数，分别计算所述加速阶段对应的第一轨迹长度、所述线性倒立摆阶段对应的第二轨迹长度以及所述减速阶段对应的第三轨迹长度；
根据所述第二轨迹长度、所述机器人各脚的落脚点位置以及所述下一落脚点位置，计算所述线性倒立摆阶段内所述机器人质心的第二初速度、第二末速度、以及第二运动轨迹；
根据所述第一轨迹长度和所述第二初速度，计算所述加速阶段内所述机器人质心的第一运动轨迹；
根据所述第三轨迹长度和所述第二末速度，计算所述减速阶段内所述机器人质心的第三运动轨迹；
根据所述第一运动轨迹、所述第二运动轨迹、所述第三运动轨迹以及所述摆动脚的摆动轨迹，控制所述机器人的摆动脚从所述当前落脚点位置摆动至下一落脚点位置。
在可选的实施方式中，所述根据所述第一轨迹长度和所述第二初速度，计算所述加速阶段内所述机器人质心的第一运动轨迹，包括：
根据所述第一轨迹长度、所述线性倒立摆阶段内所述机器人质心的第二初速度、以及第一预设初速度，计算所述加速阶段内所述机器人质心的第二加速度和第二加速时间；
根据所述第二加速度、第二加速时间以及所述机器人各脚的落脚点位置，计算得到所述加速阶段内所述机器人质心的第一运动轨迹。
在可选的实施方式中，所述根据所述第三轨迹长度和所述第二末速度，计算所述减速阶段内所述机器人质心的第三运动轨迹，包括：
根据所述第三轨迹长度、所述第二末速度以及第三预设末速度，计算所述减速阶段内所述机器人质心的第三加速度和第三加速时间；
根据所述第三加速度和第三加速时间，计算得到所述减速阶段内所述机器人质心的第三运动轨迹。
在可选的实施方式中，所述根据至少一个离散落脚点在机器人坐标系下的坐标位置，确定机器人的摆动脚的下一落脚点位置之前，包括：
通过预设摄像头拍摄获取离散落脚点图像，所述离散落脚点图像包括：至少一个离散落脚点对应的图像区域；
根据所述离散落脚点图像和预设识别算法，识别至少一个所述离散落脚点在预设相机坐标系中的位置；
根据至少一个所述离散落脚点在预设相机坐标系中的位置和所述预设相机坐标系与所述机器人坐标系之间的变换矩阵，确定至少一个离散落脚点在机器人坐标系下的坐标位置。
在可选的实施方式中，所述离散落脚点图像中的离散落脚点包括多个，所述根据至少一个离散落脚点在机器人坐标系下的坐标位置，确定机器人的摆动脚的下一落脚点位置，包括：
根据各所述离散落脚点在机器人坐标系下的坐标位置和所述摆动脚在机器人坐标系下的坐标位置，计算各所述离散落脚点与所述摆动脚之间的位置差；
根据各所述位置差，确定所述机器人的摆动脚的下一落脚点位置。
在可选的实施方式中，每个所述离散落脚点的轮廓为预设形状，或，每个所述离散落脚点为预设色块；
所述根据所述离散落脚点图像和预设识别算法，识别至少一个所述离散落脚点在预设相机坐标系中的位置，包括：
根据所述离散落脚点图像和预设轮廓识别算法，识别所述离散落脚点图像中的至少一个预设形状，根据至少一个所述预设形状，确定至少一个所述离散落脚点在预设相机坐标系中的位置；或，根据所述离散落脚点图像和预设颜色识别算法，识别所述离散落脚点图像中的至少一个预设色块，根据至少一个所述预设色块，确定至少一个所述离散落脚点在预设相机坐标系中的位置。
第二方面，本发明提供一种机器人落脚位置控制装置，包括：
第一确定模块，用于根据至少一个离散落脚点在机器人坐标系下的坐标位置，确定机器人的摆动脚的下一落脚点位置；
第二确定模块，用于根据所述机器人的摆动脚的当前落脚点位置和所述下一落脚点位置，确定机器人质心的运动轨迹和所述摆动脚的摆动轨迹，所述机器人质心的运动轨迹包括：加速阶段内机器人质心的运动轨迹、线性倒立摆阶段内机器人质心的运动轨迹、以及减速阶段内机器人质心的运动轨迹；
控制模块，用于根据所述机器人质心的运动轨迹和所述摆动脚的摆动轨迹，控制所述机器人的摆动脚从所述当前落脚点位置摆动至下一落脚点位置。
在可选的实施方式中，所述控制模块，具体用于根据所述当前落脚点位置、下一落脚点位置以及预设轨迹占比系数，分别计算所述加速阶段对应的第一轨迹长度、所述线性倒立摆阶段对应的第二轨迹长度以及所述减速阶段对应的第三轨迹长度；
根据所述第二轨迹长度、所述机器人各脚的落脚点位置以及所述下一落脚点位置，计算所述线性倒立摆阶段内所述机器人质心的第二初速度、第二末速度、以及第二运动轨迹；
根据所述第一轨迹长度和所述第二初速度，计算所述加速阶段内所述机器人质心的第一运动轨迹；
根据所述第三轨迹长度和所述第二末速度，计算所述减速阶段内所述机器人质心的第三运动轨迹；
根据所述第一运动轨迹、所述第二运动轨迹、所述第三运动轨迹以及所述摆动脚的摆动轨迹，控制所述机器人的摆动脚从所述当前落脚点位置摆动至下一落脚点位置。
在可选的实施方式中，所述控制模块，具体用于根据所述第一轨迹长度、所述线性倒立摆阶段内所述机器人质心的第二初速度、以及第一预设初速度，计算所述加速阶段内所述机器人质心的第二加速度和第二加速时间；
根据所述第二加速度、第二加速时间以及所述机器人各脚的落脚点位置，计算得到所述加速阶段内所述机器人质心的第一运动轨迹。
在可选的实施方式中，所述控制模块，具体用于根据所述第三轨迹长度、所述第二末速度以及第三预设末速度，计算所述减速阶段内所述机器人质心的第三加速度和第三加速时间；
根据所述第三加速度和第三加速时间，计算得到所述减速阶段内所述机器人质心的第三运动轨迹。
在可选的实施方式中，所述第一确定模块，还用于通过预设摄像头拍摄获取离散落脚点图像，所述离散落脚点图像包括：至少一个离散落脚点对应的图像区域；
根据所述离散落脚点图像和预设识别算法，识别至少一个所述离散落脚点在预设相机坐标系中的位置；
根据至少一个所述离散落脚点在预设相机坐标系中的位置和所述预设相机坐标系与所述机器人坐标系之间的变换矩阵，确定至少一个离散落脚点在机器人坐标系下的坐标位置。
在可选的实施方式中，所述离散落脚点图像中的离散落脚点包括多个，所述第一确定模块，具体用于根据各所述离散落脚点在机器人坐标系下的坐标位置和所述摆动脚在机器人坐标系下的坐标位置，计算各所述离散落脚点与所述摆动脚之间的位置差；
根据各所述位置差，确定所述机器人的摆动脚的下一落脚点位置。
在可选的实施方式中，每个所述离散落脚点的轮廓为预设形状，或，每个所述离散落脚点为预设色块；所述第一确定模块，具体用于根据所述离散落脚点图像和预设轮廓识别算法，识别所述离散落脚点图像中的至少一个预设形状，根据至少一个所述预设形状，确定至少一个所述离散落脚点在预设相机坐标系中的位置；或，根据所述离散落脚点图像和预设颜色识别算法，识别所述离散落脚点图像中的至少一个预设色块，根据至少一个所述预设色块，确定至少一个所述离散落脚点在预设相机坐标系中的位置。
第三方面，本发明提供一种电子设备，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行如前述实施方式任一所述机器人落脚位置控制方法的步骤。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如前述实施方式任一所述机器人落脚位置控制方法的步骤。
本申请的有益效果是：
本申请实施例提供的机器人落脚位置控制方法、装置、电子设备及存储介质中，根据至少一个离散落脚点在机器人坐标系下的坐标位置，确定机器人的摆动脚的下一落脚点位置；根据机器人的摆动脚的当前落脚点位置和下一落脚点位置，确定机器人质心的运动轨迹和摆动脚的摆动轨迹，机器人质心的运动轨迹包括：加速阶段内机器人质心的运动轨迹、线性倒立摆阶段内机器人质心的运动轨迹、以及减速阶段内机器人质心的运动轨迹；根据机器人质心的运动轨迹和摆动脚的摆动轨迹，控制机器人的摆动脚从当前落脚点位置摆动至下一落脚点位置，在此过程中，由于机器人质心的运动轨迹包括：减速阶段内机器人质心的运动轨迹，因此，根据机器人质心的运动轨迹和摆动脚的摆动轨迹，控制机器人的摆动脚从当前落脚点位置摆动至下一落脚点位置时，可以减少机器人质心的运动速度对摆动脚的摆动轨迹的影响，避免摆动脚着地时发生位置偏移，进而可以提高机器人在离散落脚点上落脚位置的准确性，提高控制效果。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的一种机器人落脚位置控制方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的另一种机器人落脚位置控制方法的流程示意图；
图3为本申请实施例提供的又一种机器人落脚位置控制方法的流程示意图；
图4为本申请实施例提供的另一种机器人落脚位置控制方法的流程示意图；
图5为本申请实施例提供的又一种机器人落脚位置控制方法的流程示意图；
图6为本申请实施例提供的另一种机器人落脚位置控制方法的流程示意图；
图7为本申请实施例提供的一种机器人落脚位置控制装置的功能模块示意图；
图8为本申请实施例提供的一种电子设备结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
图1为本申请实施例提供的一种机器人落脚位置控制方法的流程示意图，该方法的执行主体可以是机器人，具体可以是机器人中的控制器，又或者，可以是与机器人控制器交互的服务器等，在此不作限定。可选地，该方法可以适用于多足机器人，比如，双足机器人、四足机器人等，为了更好地理解本申请，本申请下述实施例以双足机器人为例进行说明。如图1所示，该方法可以包括：
S101、根据至少一个离散落脚点在机器人坐标系下的坐标位置，确定机器人的摆动脚的下一落脚点位置。
离散落脚点，也即落脚点位置不连续的落脚点，比如，梅花桩，可以将包括离散落脚点的地形称为离散支撑地形，可以理解的是，控制机器人在该地形中行走时，需要准确控制机器人的落脚位置，否则，将发生机器人侧翻的情况。
其中，至少一个离散落脚点可以通过离散落脚点图像确定，离散落脚点图像可以通过机器人身上的摄像头拍摄得到，可以理解的是，根据至少一个离散落脚点在机器人坐标系下的坐标位置，则可以在该至少一个离散落脚点中确定机器人的摆动脚的下一落脚点位置，比如，可以确定距离机器人当前摆动脚最近的离散落脚点作为摆动脚的下一落脚点位置，当然，具体确定方式并不以此为限。此外，以双足机器人为例进行说明，双足机器人运动过程中，脚掌交替抬起落下，双脚依次作为着地脚与摆动脚交替运动。
S102、根据机器人的摆动脚的当前落脚点位置和下一落脚点位置，确定机器人质心的运动轨迹和摆动脚的摆动轨迹，机器人质心的运动轨迹包括：加速阶段内机器人质心的运动轨迹、线性倒立摆阶段内机器人质心的运动轨迹、以及减速阶段内机器人质心的运动轨迹。
其中，确定机器人质心的运动轨迹和摆动脚的摆动轨迹时，可以根据机器人的摆动脚的当前落脚点位置、下一落脚点位置以及预设轨迹计算算法计算得到。
在一些实施中，所确定的摆动脚的摆动轨迹可以类似弧线轨迹，根据运动状态，所确定的机器人质心的运动轨迹可以包括：加速阶段内机器人质心的运动轨迹、线性倒立摆阶段内机器人质心的运动轨迹、以及减速阶段内机器人质心的运动轨迹。其中，从时间维度上看，机器人行走过程中，依次经历加速阶段、线性倒立摆阶段以及减速阶段，加速阶段内，机器人质心处于加速运动状态，但机器人的各脚处于着地状态；线性倒立摆阶段内，机器人一只脚可以悬空，且保持躯干稳定；减速阶段内，机器人质心处于减速运动状态，但机器人的各脚处于着地状态。
S103、根据机器人质心的运动轨迹和摆动脚的摆动轨迹，控制机器人的摆动脚从当前落脚点位置摆动至下一落脚点位置。
基于上述说明，可以看出，由于机器人质心的运动轨迹包括：减速阶段内机器人质心的运动轨迹，因此，根据机器人质心的运动轨迹和摆动脚的摆动轨迹，控制机器人的摆动脚从当前落脚点位置摆动至下一落脚点位置时，可以减少机器人质心的运动速度对摆动脚的摆动轨迹的影响，进而可以提高机器人在离散落脚点上落脚位置的准确性，提高控制效果。比如，机器人在梅花桩上行走时，应用本申请实施例，可以准确控制机器人在梅花桩上的落脚位置，此外，可以看出，本申请计算过程中可以将每一步作为单独步态单元进行计算，上一步行走稳定与否不会影响下一步稳定性，可以进一步提高机器人在离散落脚点上落脚位置的准确性。
综上，本申请实施例提供一种机器人落脚位置控制方法，包括：根据至少一个离散落脚点在机器人坐标系下的坐标位置，确定机器人的摆动脚的下一落脚点位置；根据机器人的摆动脚的当前落脚点位置和下一落脚点位置，确定机器人质心的运动轨迹和摆动脚的摆动轨迹，机器人质心的运动轨迹包括：加速阶段内机器人质心的运动轨迹、线性倒立摆阶段内机器人质心的运动轨迹、以及减速阶段内机器人质心的运动轨迹；根据机器人质心的运动轨迹和摆动脚的摆动轨迹，控制机器人的摆动脚从当前落脚点位置摆动至下一落脚点位置，在此过程中，由于机器人质心的运动轨迹包括：减速阶段内机器人质心的运动轨迹，因此，根据机器人质心的运动轨迹和摆动脚的摆动轨迹，控制机器人的摆动脚从当前落脚点位置摆动至下一落脚点位置时，可以减少机器人质心的运动速度对摆动脚的摆动轨迹的影响，避免摆动脚着地时发生位置偏移，进而可以提高机器人在离散落脚点上落脚位置的准确性，提高控制效果。
图2为本申请实施例提供的另一种机器人落脚位置控制方法的流程示意图。可选地，如图2所示，上述根据机器人质心的运动轨迹和摆动脚的摆动轨迹，控制机器人的摆动脚从当前落脚点位置摆动至下一落脚点位置，包括：
S201、根据当前落脚点位置、下一落脚点位置以及预设轨迹占比系数，分别计算加速阶段对应的第一轨迹长度、线性倒立摆阶段对应的第二轨迹长度以及减速阶段对应的第三轨迹长度。
预设轨迹占比系数可以表征加速阶段内机器人质心的运动轨迹、线性倒立摆阶段内机器人质心的运动轨迹、以及减速阶段内机器人质心的运动轨迹分别占整个运动轨迹的比值，可选地，该预设轨迹占比系数可以表示为X：Y：Z，其中，X为加速阶段内机器人质心的运动轨迹占整个运动轨迹的比值，Y为线性倒立摆阶段内机器人质心的运动轨迹占整个运动轨迹的比值，Z为减速阶段内机器人质心的运动轨迹占整个运动轨迹的比值。在一些实施例中，X的取值可以为0.25、Y的取值可以为0.6、Z的取值可以为0.15，当然，具体取值并不以此为限，根据实际的应用场景可以有所不同。
其中，根据当前落脚点位置、下一落脚点位置可以计算得到整个运动轨迹的长度，根据整个运动轨迹的长度和预设轨迹占比系数，则可以分别计算加速阶段对应的第一轨迹长度、线性倒立摆阶段对应的第二轨迹长度以及减速阶段对应的第三轨迹长度。
S202、根据第二轨迹长度、机器人各脚的落脚点位置以及下一落脚点位置，计算线性倒立摆阶段内机器人质心的第二初速度、第二末速度、以及第二运动轨迹。
可选地，具体计算时，可以根据第二轨迹长度、机器人各脚的落脚点位置以及下一落脚点位置，计算线性倒立摆阶段内机器人质心的第二初位置、线性倒立摆阶段内机器人质心的第二末位置，可选地，具体计算时，可以根据机器人各脚的落脚点位置计算机器人质心的第一位置，根据机器人各脚的落脚点位置以及下一落脚点位置，确定机器人摆动脚落在该下一落脚点位置时机器人质心的第二位置；根据第一位置、第二位置以及预设轨迹占比系数，计算第二初位置、第二末位置，当然，具体计算方式并不以此为限。可以理解的是，第一位置和第二位置之间的水平位移，即为一次落脚运动中整个运动轨迹对应的水平位移。
进一步地，可以根据该第二初位置、第二末位置、机器人的躯干高度以及线性倒立摆阶段的预设总时间，计算线性倒立摆阶段内机器人质心的第二初速度；根据该第二初速度、第二初位置、机器人的躯干高度以及线性倒立摆阶段的预设总时间，计算线性倒立摆阶段内机器人质心的第二末速度。
其中，第二初速度和第二末速度的计算可参见下述公式计算得到：
基于上述说明，在得到第二初速度、第二末速度之后，则可以根据第二初速度、第二末速度以及线性倒立摆阶段的预设总时间，可以计算得到线性倒立摆阶段内机器人在每个控制周期的位置，根据线性倒立摆阶段内机器人在每个控制周期的位置，则可以得到第二运动轨迹。
S203、根据第一轨迹长度和第二初速度，计算加速阶段内机器人质心的第一运动轨迹。
S204、根据第三轨迹长度和第二末速度，计算减速阶段内机器人质心的第三运动轨迹。
其中，根据机器人运动过程中加速阶段、线性倒立摆阶段以及减速阶段之间的关系，线性倒立摆阶段内机器人质心的第二初速度，可以作为加速阶段内机器人质心的第一末速度，则根据第一轨迹长度和第二初速度，可以计算求得加速阶段内机器人质心的第一运动轨迹；线性倒立摆阶段内机器人质心的第二末速度，可以作为减速阶段内机器人质心的第三初速度，则根据第三轨迹长度和该第二末速度，可以计算求得减速阶段内机器人质心的第三运动轨迹。
S205、根据第一运动轨迹、第二运动轨迹、第三运动轨迹以及摆动脚的摆动轨迹，控制机器人的摆动脚从当前落脚点位置摆动至下一落脚点位置。
其中，参见前述说明，在得到第一运动轨迹、第二运动轨迹、第三运动轨迹之后，则可以在加速阶段内控制机器人质心根据第一运动轨迹运动、在线性倒立摆阶段内控制机器人质心根据第二运动轨迹运动、在减速阶段内控制机器人质心根据第三运动轨迹运动；此外，运动过程中，并结合摆动脚的摆动轨迹，控制机器人的摆动脚从当前落脚点位置摆动至下一落脚点位置。
图3为本申请实施例提供的又一种机器人落脚位置控制方法的流程示意图。可选地，如图3所示，上述根据第一轨迹长度和第二初速度，计算加速阶段内机器人质心的第一运动轨迹，包括：
S301、根据第一轨迹长度、线性倒立摆阶段内机器人质心的第二初速度、以及第一预设初速度，计算加速阶段内机器人质心的第二加速度和第二加速时间。
S302、根据第二加速度、第二加速时间以及机器人各脚的落脚点位置，计算得到加速阶段内机器人质心的第一运动轨迹。
可选地，本申请中加速阶段内的运动可以为匀加速运动，具体计算时，将线性倒立摆阶段内机器人质心的第二初速度，作为加速阶段内机器人质心的第一末速度，根据第一轨迹长度、第一末速度以及第一预设初速度，可以计算加速阶段内机器人质心的第二加速度和第二加速时间，其中，第一预设初速度可以设置为0，当然，具体设置方式并不以此为限，第二加速时间可以表征加速阶段的总加速时间。
在得到加速阶段内机器人质心的第二加速度和第二加速时间之后，可以根据第二加速度、第二加速时间以及机器人各脚的落脚点位置，可以计算得到加速阶段内机器人在每个控制周期的位置，根据加速阶段内机器人在每个控制周期的位置，则可以得到第一运动轨迹。
图4为本申请实施例提供的另一种机器人落脚位置控制方法的流程示意图。可选地，如图4所示，上述根据第三轨迹长度和第二末速度，计算减速阶段内机器人质心的第三运动轨迹，包括：
S401、根据第三轨迹长度、第二末速度以及第三预设末速度，计算减速阶段内机器人质心的第三加速度和第三加速时间。
S402、根据第三加速度和第三加速时间，计算得到减速阶段内机器人质心的第三运动轨迹。
可选地，本申请中减速阶段内的运动可以为匀减速运动，具体计算时，将线性倒立摆阶段内机器人质心的第二末速度，作为减速阶段内机器人质心的第三初速度，根据第三轨迹长度、第二末速度以及第三预设末速度，可以计算减速阶段内机器人质心的第三加速度和第三加速时间，其中，第三预设末速度可以设置为0，第三加速时间可以表征减速阶段的总减速时间。
在得到减速阶段内机器人质心的第三加速度和第三加速时间之后，可以根据第三加速度和第三加速时间，计算得到减速阶段内机器人质心的第三运动轨迹，具体地，可以根据第三加速度、第三加速时间以及第二末位置，计算得到减速阶段内机器人在每个控制周期的位置，根据减速阶段内机器人在每个控制周期的位置，则可以得到第三运动轨迹。
图5为本申请实施例提供的又一种机器人落脚位置控制方法的流程示意图。可选地，如图5所示，上述根据至少一个离散落脚点在机器人坐标系下的坐标位置，确定机器人的摆动脚的下一落脚点位置之前，包括：
S501、通过预设摄像头拍摄获取离散落脚点图像，离散落脚点图像包括：至少一个离散落脚点对应的图像区域。
可选地，预设摄像头可以安装在机器人的头部正前方，当前具体安装方式并不以此为限，只要可以通过预设摄像头拍摄到机器人的脚下的离散落脚点即可。其中，通过预设摄像头拍摄获取的离散落脚点图像中，可以包括：一个或多个离散落脚点对应的图像区域。
S502、根据离散落脚点图像和预设识别算法，识别至少一个离散落脚点在预设相机坐标系中的位置。
对于离散落脚点图像来说，可以根据各离散落脚点对应的图像区域的图像特征，设计预设识别算法以识别至少一个离散落脚点在预设相机坐标系中的位置。可选地，预设相机坐标系的坐标原点可以位于相机视角中心，z轴朝相机前方，x朝相机右方，y轴朝上方，当然具体设置方式并不以此为限。
S503、根据至少一个离散落脚点在预设相机坐标系中的位置和预设相机坐标系与机器人坐标系之间的变换矩阵，确定至少一个离散落脚点在机器人坐标系下的坐标位置。
其中，预设相机坐标系与机器人坐标系之间的变换矩阵，可以表征预设相机坐标系和机器人坐标系之间的相对位置，因此，在得到至少一个离散落脚点在预设相机坐标系中的位置，可以根据变换矩阵对其进行转换，转换至机器人坐标系进行表示，以得到至少一个离散落脚点在机器人坐标系下的坐标位置。
图6为本申请实施例提供的另一种机器人落脚位置控制方法的流程示意图。可选地，离散落脚点图像中的离散落脚点可能包括多个，如图6所示，上述根据至少一个离散落脚点在机器人坐标系下的坐标位置，确定机器人的摆动脚的下一落脚点位置，包括：
S601、根据各离散落脚点在机器人坐标系下的坐标位置和摆动脚在机器人坐标系下的坐标位置，计算各离散落脚点与摆动脚之间的位置差。
S602、根据各位置差，确定机器人的摆动脚的下一落脚点位置。
其中，离散落脚点图像中的离散落脚点包括多个时，那么可以计算各离散落脚点和各摆动脚之间的位置，根据各位置差确定摆动脚的下一落脚点位置，可选地，具体确定时，可以确定最小位置差所对应的离散落脚点作为摆动脚的下一落脚点位置，又或者，可以根据第一预设位置差阈值、第二预设位置差阈值以及各位置差，确定机器人的摆动脚的下一落脚点位置，比如，可以选取大于第一预设位置差阈值、且小于第二预设位置差阈值的位置差所对应的离散落脚点作为摆动脚的下一落脚点位置，根据实际的应用场景可以灵活选择，在此不作限定。
可选地，每个离散落脚点的轮廓为预设形状，或，每个离散落脚点为预设色块；上述根据离散落脚点图像和预设识别算法，识别至少一个离散落脚点在预设相机坐标系中的位置，包括：
根据离散落脚点图像和预设轮廓识别算法，识别离散落脚点图像中的至少一个预设形状，根据至少一个预设形状，确定至少一个离散落脚点在预设相机坐标系中的位置；或，根据离散落脚点图像和预设颜色识别算法，识别离散落脚点图像中的至少一个预设色块，根据至少一个预设色块，确定至少一个离散落脚点在预设相机坐标系中的位置。
在一些实施例中，预设形状可以为圆形、三角形、矩形等，在此不作限定，根据实际的应用场景可以有所不同。若每个离散落脚点的轮廓为预设形状，那么在识别时，可以根据离散落脚点图像和预设轮廓识别算法，识别离散落脚点图像中的至少一个预设形状，根据所识别的至少一种预设形状，确定至少一个离散落脚点，进而再确定至少一个离散落脚点在预设相机坐标系中的位置。
在一些实施例中，预设色块可以是黑色块、红色块、绿色块、蓝色块等，在此不作限定，根据实际的应用场景可以灵活设置。若每个离散落脚点为预设色块时，那么在识别时，可以根据离散落脚点图像和预设颜色识别算法，识别离散落脚点图像中的至少一个预设色块，根据所识别的至少一个预设色块，确定至少一个离散落脚点，进而再确定至少一个离散落脚点在预设相机坐标系中的位置。
当然，需要说明的是，根据离散落脚点表现形式的不同，可以采用相匹配的预设识别算法进行识别，在此不限定具体的预设识别算法。
图7为本申请实施例提供的一种机器人落脚位置控制装置的功能模块示意图，该装置基本原理及产生的技术效果与前述对应的方法实施例相同，为简要描述，本实施例中未提及部分，可参考方法实施例中的相应内容。如图7所示，该机器人落脚位置控制装置100包括：
第一确定模块110，用于根据至少一个离散落脚点在机器人坐标系下的坐标位置，确定机器人的摆动脚的下一落脚点位置；
第二确定模块120，用于根据所述机器人的摆动脚的当前落脚点位置和所述下一落脚点位置，确定机器人质心的运动轨迹和所述摆动脚的摆动轨迹，所述机器人质心的运动轨迹包括：加速阶段内机器人质心的运动轨迹、线性倒立摆阶段内机器人质心的运动轨迹、以及减速阶段内机器人质心的运动轨迹；
控制模块130，用于根据所述机器人质心的运动轨迹和所述摆动脚的摆动轨迹，控制所述机器人的摆动脚从所述当前落脚点位置摆动至下一落脚点位置。
在可选的实施方式中，所述控制模块130，具体用于根据所述当前落脚点位置、下一落脚点位置以及预设轨迹占比系数，分别计算所述加速阶段对应的第一轨迹长度、所述线性倒立摆阶段对应的第二轨迹长度以及所述减速阶段对应的第三轨迹长度；
根据所述第二轨迹长度、所述机器人各脚的落脚点位置以及所述下一落脚点位置，计算所述线性倒立摆阶段内所述机器人质心的第二初速度、第二末速度、以及第二运动轨迹；
根据所述第一轨迹长度和所述第二初速度，计算所述加速阶段内所述机器人质心的第一运动轨迹；根据所述第三轨迹长度和所述第二末速度，计算所述减速阶段内所述机器人质心的第三运动轨迹；
根据所述第一运动轨迹、所述第二运动轨迹、所述第三运动轨迹以及所述摆动脚的摆动轨迹，控制所述机器人的摆动脚从所述当前落脚点位置摆动至下一落脚点位置。
在可选的实施方式中，所述控制模块130，具体用于根据所述第一轨迹长度、所述线性倒立摆阶段内所述机器人质心的第二初速度、以及第一预设初速度，计算所述加速阶段内所述机器人质心的第二加速度和第二加速时间；
根据所述第二加速度、第二加速时间以及所述机器人各脚的落脚点位置，计算得到所述加速阶段内所述机器人质心的第一运动轨迹。
在可选的实施方式中，所述控制模块130，具体用于根据所述第三轨迹长度、所述第二末速度以及第三预设末速度，计算所述减速阶段内所述机器人质心的第三加速度和第三加速时间；
根据所述第三加速度和第三加速时间，计算得到所述减速阶段内所述机器人质心的第三运动轨迹。
在可选的实施方式中，所述第一确定模块110，还用于通过预设摄像头拍摄获取离散落脚点图像，所述离散落脚点图像包括：至少一个离散落脚点对应的图像区域；
根据所述离散落脚点图像和预设识别算法，识别至少一个所述离散落脚点在预设相机坐标系中的位置；
根据至少一个所述离散落脚点在预设相机坐标系中的位置和所述预设相机坐标系与所述机器人坐标系之间的变换矩阵，确定至少一个离散落脚点在机器人坐标系下的坐标位置。
在可选的实施方式中，所述离散落脚点图像中的离散落脚点包括多个，所述第一确定模块110，具体用于根据各所述离散落脚点在机器人坐标系下的坐标位置和所述摆动脚在机器人坐标系下的坐标位置，计算各所述离散落脚点与所述摆动脚之间的位置差；
根据各所述位置差，确定所述机器人的摆动脚的下一落脚点位置。
在可选的实施方式中，每个所述离散落脚点的轮廓为预设形状，或，每个所述离散落脚点为预设色块；所述第一确定模块110，具体用于根据所述离散落脚点图像和预设轮廓识别算法，识别所述离散落脚点图像中的至少一个预设形状，根据至少一个所述预设形状，确定至少一个所述离散落脚点在预设相机坐标系中的位置；或，根据所述离散落脚点图像和预设颜色识别算法，识别所述离散落脚点图像中的至少一个预设色块，根据至少一个所述预设色块，确定至少一个所述离散落脚点在预设相机坐标系中的位置。
上述装置用于执行前述实施例提供的方法，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)，或，一个或多个微处理器，或，一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，简称SOC)的形式实现。
图8为本申请实施例提供的一种电子设备结构示意图，该电子设备可以集成于机器人的控制器中。如图8所示，该电子设备可以包括：处理器210、存储介质220和总线230，存储介质220存储有处理器210可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，处理器210与存储介质220之间通过总线230通信，处理器210执行机器可读指令，以执行上述方法实施例的步骤。具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。
可选地，本申请还提供一种存储介质，存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行上述方法实施例的步骤。具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，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信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
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，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(英文：processor)执行本申请各个实施例方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取存储器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。以上仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种机器人落脚位置控制方法，其特征在于，包括：
根据至少一个离散落脚点在机器人坐标系下的坐标位置，确定机器人的摆动脚的下一落脚点位置；
根据所述机器人的摆动脚的当前落脚点位置和所述下一落脚点位置，确定机器人质心的运动轨迹和所述摆动脚的摆动轨迹，所述机器人质心的运动轨迹包括：加速阶段内机器人质心的运动轨迹、线性倒立摆阶段内机器人质心的运动轨迹、以及减速阶段内机器人质心的运动轨迹；
根据所述机器人质心的运动轨迹和所述摆动脚的摆动轨迹，控制所述机器人的摆动脚从所述当前落脚点位置摆动至下一落脚点位置；
所述根据所述机器人质心的运动轨迹和所述摆动脚的摆动轨迹，控制所述机器人的摆动脚从所述当前落脚点位置摆动至下一落脚点位置，包括：
根据所述当前落脚点位置、下一落脚点位置以及预设轨迹占比系数，分别计算所述加速阶段对应的第一轨迹长度、所述线性倒立摆阶段对应的第二轨迹长度以及所述减速阶段对应的第三轨迹长度，所述预设轨迹占比系数用于表征加速阶段内机器人质心的运动轨迹、线性倒立摆阶段内机器人质心的运动轨迹、以及减速阶段内机器人质心的运动轨迹分别占整个运动轨迹的比值；
根据所述第二轨迹长度、所述机器人各脚的落脚点位置以及所述下一落脚点位置，计算所述线性倒立摆阶段内所述机器人质心的第二初速度、第二末速度、以及第二运动轨迹；
根据所述第一轨迹长度和所述第二初速度，计算所述加速阶段内所述机器人质心的第一运动轨迹；根据所述第三轨迹长度和所述第二末速度，计算所述减速阶段内所述机器人质心的第三运动轨迹；
根据所述第一运动轨迹、所述第二运动轨迹、所述第三运动轨迹以及所述摆动脚的摆动轨迹，控制所述机器人的摆动脚从所述当前落脚点位置摆动至下一落脚点位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一轨迹长度和所述第二初速度，计算所述加速阶段内所述机器人质心的第一运动轨迹，包括：
根据所述第一轨迹长度、所述线性倒立摆阶段内所述机器人质心的第二初速度、以及第一预设初速度，计算所述加速阶段内所述机器人质心的第二加速度和第二加速时间；
根据所述第二加速度、第二加速时间以及所述机器人各脚的落脚点位置，计算得到所述加速阶段内所述机器人质心的第一运动轨迹。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第三轨迹长度和所述第二末速度，计算所述减速阶段内所述机器人质心的第三运动轨迹，包括：
根据所述第三轨迹长度、所述第二末速度以及第三预设末速度，计算所述减速阶段内所述机器人质心的第三加速度和第三加速时间；
根据所述第三加速度和第三加速时间，计算得到所述减速阶段内所述机器人质心的第三运动轨迹。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据至少一个离散落脚点在机器人坐标系下的坐标位置，确定机器人的摆动脚的下一落脚点位置之前，包括：
通过预设摄像头拍摄获取离散落脚点图像，所述离散落脚点图像包括：至少一个离散落脚点对应的图像区域；
根据所述离散落脚点图像和预设识别算法，识别至少一个所述离散落脚点在预设相机坐标系中的位置；
根据至少一个所述离散落脚点在预设相机坐标系中的位置和所述预设相机坐标系与所述机器人坐标系之间的变换矩阵，确定至少一个离散落脚点在机器人坐标系下的坐标位置。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述离散落脚点图像中的离散落脚点包括多个，所述根据至少一个离散落脚点在机器人坐标系下的坐标位置，确定机器人的摆动脚的下一落脚点位置，包括：
根据各所述离散落脚点在机器人坐标系下的坐标位置和所述摆动脚在机器人坐标系下的坐标位置，计算各所述离散落脚点与所述摆动脚之间的位置差；
根据各所述位置差，确定所述机器人的摆动脚的下一落脚点位置。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，每个所述离散落脚点的轮廓为预设形状，或，每个所述离散落脚点为预设色块；
所述根据所述离散落脚点图像和预设识别算法，识别至少一个所述离散落脚点在预设相机坐标系中的位置，包括：
根据所述离散落脚点图像和预设轮廓识别算法，识别所述离散落脚点图像中的至少一个预设形状，根据至少一个所述预设形状，确定至少一个所述离散落脚点在预设相机坐标系中的位置；或，
根据所述离散落脚点图像和预设颜色识别算法，识别所述离散落脚点图像中的至少一个预设色块，根据至少一个所述预设色块，确定至少一个所述离散落脚点在预设相机坐标系中的位置。
7.一种机器人落脚位置控制装置，其特征在于，包括：
第一确定模块，用于根据至少一个离散落脚点在机器人坐标系下的坐标位置，确定机器人的摆动脚的下一落脚点位置；
第二确定模块，用于根据所述机器人的摆动脚的当前落脚点位置和所述下一落脚点位置，确定机器人质心的运动轨迹和所述摆动脚的摆动轨迹，所述机器人质心的运动轨迹包括：加速阶段内机器人质心的运动轨迹、线性倒立摆阶段内机器人质心的运动轨迹、以及减速阶段内机器人质心的运动轨迹；
控制模块，用于根据所述机器人质心的运动轨迹和所述摆动脚的摆动轨迹，控制所述机器人的摆动脚从所述当前落脚点位置摆动至下一落脚点位置；
所述控制模块，具体用于根据所述当前落脚点位置、下一落脚点位置以及预设轨迹占比系数，分别计算所述加速阶段对应的第一轨迹长度、所述线性倒立摆阶段对应的第二轨迹长度以及所述减速阶段对应的第三轨迹长度，所述预设轨迹占比系数用于表征加速阶段内机器人质心的运动轨迹、线性倒立摆阶段内机器人质心的运动轨迹、以及减速阶段内机器人质心的运动轨迹分别占整个运动轨迹的比值；
根据所述第二轨迹长度、所述机器人各脚的落脚点位置以及所述下一落脚点位置，计算所述线性倒立摆阶段内所述机器人质心的第二初速度、第二末速度、以及第二运动轨迹；
根据所述第一轨迹长度和所述第二初速度，计算所述加速阶段内所述机器人质心的第一运动轨迹；根据所述第三轨迹长度和所述第二末速度，计算所述减速阶段内所述机器人质心的第三运动轨迹；
根据所述第一运动轨迹、所述第二运动轨迹、所述第三运动轨迹以及所述摆动脚的摆动轨迹，控制所述机器人的摆动脚从所述当前落脚点位置摆动至下一落脚点位置。
8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行如权利要求1-6任一所述机器人落脚位置控制方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1-6任一所述机器人落脚位置控制方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110902143.1A CN113524195B (zh) | 2021-08-06 | 2021-08-06 | 机器人落脚位置控制方法、装置、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110902143.1A CN113524195B (zh) | 2021-08-06 | 2021-08-06 | 机器人落脚位置控制方法、装置、电子设备及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113524195A CN113524195A (zh) | 2021-10-22 |
| CN113524195B true CN113524195B (zh) | 2023-01-20 |
Family
ID=78090654
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110902143.1A Active CN113524195B (zh) | 2021-08-06 | 2021-08-06 | 机器人落脚位置控制方法、装置、电子设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113524195B (zh) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112711259B (zh) * | 2020-12-28 | 2024-04-02 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 动态生成脚印集方法、装置、存储介质及双足机器人 |
| CN113954080B (zh) * | 2021-11-26 | 2023-06-23 | 乐聚(深圳)机器人技术有限公司 | 机器人的转向行走轨迹规划方法、装置、设备及介质 |
| CN114371695B (zh) * | 2021-12-02 | 2022-09-16 | 南方科技大学 | 落脚点位置确定方法、装置、设备及存储介质 |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105511465B (zh) * | 2015-12-02 | 2017-08-04 | 歌尔股份有限公司 | 一种双足机器人的步态控制方法和装置 |
| JP6823569B2 (ja) * | 2017-09-04 | 2021-02-03 | 本田技研工業株式会社 | 目標ｚｍｐ軌道の生成装置 |
| CN110286679A (zh) * | 2019-06-24 | 2019-09-27 | 南京理工大学 | 基于线性倒立摆模型的机器人步态规划方法 |
| CN111736615B (zh) * | 2020-08-04 | 2020-12-15 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 一种步态规划方法、装置、计算机可读存储介质及机器人 |
| CN112967337B (zh) * | 2021-03-23 | 2022-05-03 | 乐聚(深圳)机器人技术有限公司 | 双足机器人控制方法、装置以及双足机器人 |
| CN113172635A (zh) * | 2021-06-09 | 2021-07-27 | 乐聚(深圳)机器人技术有限公司 | 双足机器人行走控制方法、装置、设备及存储介质 |
-
2021
- 2021-08-06 CN CN202110902143.1A patent/CN113524195B/zh active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113524195A (zh) | 2021-10-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN113524195B (zh) | 机器人落脚位置控制方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| KR101121763B1 (ko) | 환경 인식 장치 및 방법 | |
| KR102292683B1 (ko) | 보행 환경 인식 방법 및 장치 | |
| US8289321B2 (en) | Method and apparatus for detecting plane, and robot apparatus having apparatus for detecting plane | |
| CN110597267B (zh) | 一种足式机器人的局部最优落足点选取方法 | |
| WO2005087452A1 (ja) | ロボット装置、及びその動作制御方法、並びに移動装置 | |
| Ruppelt et al. | High-precision and robust indoor localization based on foot-mounted inertial sensors | |
| CN113172635A (zh) | 双足机器人行走控制方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN114683290B (zh) | 一种足式机器人位姿优化的方法，装置以及存储介质 | |
| CN113485350A (zh) | 一种机器人移动控制方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN113867373A (zh) | 无人机降落方法、装置、停机坪以及电子设备 | |
| CN111521971B (zh) | 一种机器人的定位方法及系统 | |
| CN113031639A (zh) | 机器人步长处理方法、装置、机器人控制设备及存储介质 | |
| Schoppmann et al. | Multi-resolution elevation mapping and safe landing site detection with applications to planetary rotorcraft | |
| Zhao et al. | A real-time low-computation cost human-following framework in outdoor environment for legged robots | |
| CN111709988A (zh) | 一种物体的特征信息的确定方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN113984068A (zh) | 定位方法、定位装置和计算机可读存储介质 | |
| CN111673729B (zh) | 路径决定方法 | |
| CN113515135A (zh) | 多足机器人的控制方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN113954080B (zh) | 机器人的转向行走轨迹规划方法、装置、设备及介质 | |
| CN111812668B (zh) | 绕机检查装置及其定位方法、存储介质 | |
| CN113589817A (zh) | 足式机器人落脚控制方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| Lee et al. | Localization method for mobile robots moving on stairs in multi-floor environments | |
| Zhuang et al. | A biologically-inspired global localization system for mobile robots using LiDAR sensor | |
| CN110502857A (zh) | 面向四足机器人的地形崎岖度在线估计方法 |
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 |