CN115840453A - 四足机器人自适应足端避障方法、装置、电子设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及四足机器人技术领域,提供了一种四足机器人自适应足端避障方法、装置、电子设备及介质,其中,方法包括以下步骤:获取所有参考地面点的地形高度,并基于预设的轨迹方程类型获取四足机器人足端的摆动轨迹;根据所述参考地面点的地形高度和所述摆动轨迹实时调整所述四足机器人足端的移动轨迹,使所述四足机器人足端不与地面碰撞。本发明能动态调整足端的轨迹,能够适应多变的地形和场景,尽可能减少摆动轨迹长度,减小电机负担,提高车身稳定性,同时由于默认轨迹生成和局部避障需要的计算量较低,因此能保证控制的实时性。
Description
技术领域
本申请涉及四足机器人技术领域,具体而言,涉及一种四足机器人自适应足端避障方法、装置、电子设备及介质。
背景技术
相比于常见的轮式机器人,腿足式机器人主要优势在于对楼梯、坡面和崎岖地面具有良好的适应性,尤其是高度非结构化的崎岖路面和存在障碍物的环境。常见的腿足式机器人包括双足机器人、四足机器人和六足机器人,其中四足机器人兼具较好的动态性能与静态稳定性,因此相对于其他腿足式机器人而言,四足机器人更适用于多种场景,例如安防巡检、运输任务执行或家庭陪伴。
四足机器人的运动实现主要依赖于腿足的摆动与支撑,因此腿足的运动可以分解为摆动相-支撑相的循环交替。在支撑相时,足端与地面保持接触,并通过腿部关节电机控制地面对足端100的反作用力,进而为四足机器人本体的运动提供了稳定支撑和驱动力。对于摆动相,主要根据车身行进速度计算下一落足点,并根据摆动起始结束规划出一条摆动轨迹曲线,通过插值计算得到当前时刻足端100的位置速度,进而对足端100摆动进行控制。规划的摆动轨迹往往是固定的曲线,例如抛物线,然而这种足端轨迹在高度非结构化路面或是崎岖地面200临的一个显著问题是容易在摆动的过程中与障碍物发生磕碰,如图4所示。
目前常见的解决方式为:改变足端100摆动轨迹形状,来进行障碍物的躲避,如图5所示。这种方法能够适应楼梯和崎岖地面200,但存在的问题有两个:1.在多变的地形和场景中,尤其是在无人系统中,如果离开了楼梯或是路面崎岖度降低,采用这种抬腿高度高、整体长度长的轨迹会对电机形成较大负担,同时增加耗电量;2.由于轨迹固定,因此存在一些特殊情况的地形或场景不适用这种轨迹。
因此需要一种方法能够满足:1.根据路面障碍动态调整足端摆动轨迹,兼顾越障能力和稳定性,同时节省耗电量。2.实时性较好,尽可能降低计算量。
基于上述问题,目前尚未有有效的解决方法。
发明内容
本申请的目的在于提供一种四足机器人自适应足端避障方法、装置、电子设备及介质,能够快速预测出潜在故障节点,保证生产不受影响。
第一方面,本申请提供了一种四足机器人自适应足端避障方法,其中,包括以下步骤:
S1.获取所有参考地面点的地形高度,并基于预设的轨迹方程类型获取四足机器人足端的摆动轨迹;所述参考地面点为在水平面上的投影落在所述四足机器人足端的起始点和目标落足点的连线在水平面上的投影线段上的地面点;
S2.根据所述参考地面点的地形高度和所述摆动轨迹实时调整所述四足机器人足端的移动轨迹,使所述四足机器人足端不与地面碰撞。
本申请的四足机器人自适应足端避障方法,通过获取所有参考地面点的地形高度,并基于预设的轨迹方程类型获取四足机器人足端的摆动轨迹;根据参考地面点的地形高度和摆动轨迹实时调整四足机器人足端的移动轨迹,使四足机器人足端不与地面碰撞。本申请提出的四足机器人自适应足端避障方法,能利用地形信息快速生成摆动轨迹,并在摆动过程中根据电机反馈足端实时位置与地形高度关系进行局部避障,动态调整足端的轨迹,能够适应多变的地形和场景,尽可能减少摆动轨迹长度,减小电机负担,提高车身稳定性,同时由于默认轨迹生成和局部避障需要的计算量较低,因此能保证控制的实时性。
可选地,本申请提供的四足机器人自适应足端避障方法,步骤S1包括:
S101.获取四足机器人足端的起始点和目标落足点在世界坐标系下的坐标,记为第一坐标;
S102.获取所述起始点和所述目标落足点之间的连线在水平面上的投影线段;
S103.以在水平面上的投影落于所述投影线段上的地面点作为所述参考地面点,获取所有所述参考地面点的地形高度;
S104.根据所有所述参考地面点的地形高度获取最高地形高度;
S105.基于预设的轨迹方程类型,根据所述最高地形高度、所述起始点的第一坐标和所述目标落足点的第一坐标生成所述摆动轨迹。
通过这种方式,可以初步获得一个较为准确的摆动轨迹,计算简单。
可选地,本申请提供的四足机器人自适应足端避障方法,步骤S101中,所述目标落足点的获取步骤如下:
A1.获取四足机器人的前进速度、角速度和摆动时间;
A2.根据所述起始点的第一坐标、所述前进速度、所述角速度和所述摆动时间获取所述目标落足点的第一坐标。
可选地,本申请提供的四足机器人自适应足端避障方法,步骤S105包括:
B1.获取预设安全裕度;
B2.根据所述最高地形高度和所述预设安全裕度获取抬腿高度;
B3.基于预设的轨迹方程类型,根据所述抬腿高度、所述起始点的第一坐标和所述目标落足点的第一坐标生成所述摆动轨迹。
通过这种方式,可以增大摆动轨迹的幅度,减少足端与地面发生碰撞的风险。
可选地,本申请提供的四足机器人自适应足端避障方法,步骤S2包括:
S201.根据所述摆动轨迹获取四足机器人足端在世界坐标系下,各时刻的第一期望位置和第一期望速度;
S202.根据所述第一期望位置和所述第一期望速度获取四足机器人足端在车身坐标系下,各时刻的第二期望位置和第二期望速度;
S203.获取四足机器人足端在车身坐标系下当前时刻的真实位置和真实速度;
S204.根据所述真实位置、所述真实速度、所述第二期望位置和所述第二期望速度计算在车身坐标系下,对四足机器人足端施加的引力;
S205.根据所有所述参考地面点的地形高度获取离四足机器人足端最近的参考地面点,记为最近点;
S206.根据所述预设安全裕度、所述最近点和所述第二期望位置计算在车身坐标系下地面障碍物对四足机器人足端的斥力;
S207.根据所述引力和所述斥力生成控制指令;
S208.根据所述控制指令控制所述四足机器人的相应的腿运动。
通过这种方式,可以实时根据足端实时位置与地形高度关系进行局部避障,动态调整足端轨迹,能够适应多变的地形和场景,尽可能减少摆动轨迹长度,减小电机负担,提高车身稳定性。
可选地,本申请提供的四足机器人自适应足端避障方法,步骤S204的计算公式如下:
步骤S206的计算公式如下:
可选地,本申请提供的四足机器人自适应足端避障方法,步骤S207包括:
根据所述斥力和所述引力计算合力;
根据四足机器人足端对应的腿的关节角度计算所述腿的雅可比矩阵;
根据所述合力和所述雅可比矩阵计算所述腿的关节电机的力矩指令,作为所述控制指令。
本申请提供的四足机器人自适应足端避障方法,通过获取所有参考地面点的地形高度,并基于预设的轨迹方程类型获取四足机器人足端的摆动轨迹;根据参考地面点的地形高度和摆动轨迹实时调整四足机器人足端的移动轨迹,使四足机器人足端不与地面碰撞。本申请提出的四足机器人自适应足端避障方法,能利用地形信息快速生成摆动轨迹,并在摆动过程中根据电机反馈足端实时位置与地形高度关系进行局部避障,动态调整足端的轨迹,能够适应多变的地形和场景,尽可能减少摆动轨迹长度,减小电机负担,提高车身稳定性,同时由于默认轨迹生成和局部避障需要的计算量较低,因此能保证控制的实时性。
第二方面,本申请提供一种四足机器人自适应足端避障装置,其中,包括以下模块:
第一获取模块:用于获取所有参考地面点的地形高度,并基于预设的轨迹方程类型获取四足机器人足端的摆动轨迹;所述参考地面点为在水平面上的投影落在所述四足机器人足端的起始点和目标落足点的连线在水平面上的投影线段上的地面点;
控制模块:用于根据所述参考地面点的地形高度和所述摆动轨迹实时调整所述四足机器人足端的移动轨迹,使所述四足机器人足端不与地面碰撞。
本申请提供的基于四足机器人自适应足端避障装置,通过第一获取模块获取所有参考地面点的地形高度,并基于预设的轨迹方程类型获取四足机器人足端的摆动轨迹;控制模块根据参考地面点的地形高度和摆动轨迹实时调整四足机器人足端的移动轨迹,使四足机器人足端不与地面碰撞。本申请提出的四足机器人自适应足端避障装置,能利用地形信息快速生成摆动轨迹,并在摆动过程中根据电机反馈足端实时位置与地形高度关系进行局部避障,动态调整足端的轨迹,能够适应多变的地形和场景,尽可能减少摆动轨迹长度,减小电机负担,提高车身稳定性,同时由于默认轨迹生成和局部避障需要的计算量较低,因此能保证控制的实时性。
第三方面,本申请提供一种电子设备,包括处理器以及存储器,所述存储器存储有计算机可读取指令,当所述计算机可读取指令由所述处理器执行时,运行如上述第一方面提供的所述方法中的步骤。
第四方面,本申请提供一种介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时运行如上述第一方面提供的所述方法中的步骤。
综上,本申请的四足机器人自适应足端避障方法、装置、电子设备及介质,能利用地形信息快速生成摆动轨迹,并在摆动过程中根据电机反馈足端实时位置与地形高度关系进行局部避障,动态调整足端的轨迹,能够适应多变的地形和场景,尽可能减少摆动轨迹长度,减小电机负担,提高车身稳定性,同时由于默认轨迹生成和局部避障需要的计算量较低,因此能保证控制的实时性。
附图说明
图1为本申请提供的四足机器人自适应足端避障方法的一种流程图。
图2为本申请提供的四足机器人自适应足端避障装置的一种结构示意图。
图3为本申请提供的电子设备的结构示意图。
图4为本申请提供的抛物线足端摆动轨迹示意图。
图5为本申请提供的不规则足端摆动轨迹示意图。
图6为本申请提供的摆动轨迹生成示意图。
图7为本申请提供的引入避障后足端的受力示意图。
标号说明:
100、足端;200、地面;201、第一获取模块;202、控制模块;301、处理器;302、存储器;303、通信总线;400、抛物线;500、曲线。
具体实施方式
下面将结合本申请实施方式中附图,对本申请实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施方式仅仅是本申请一部分实施方式,而不是全部的实施方式。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施方式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方式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方式。基于本申请的实施方式,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施方式,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。同时,在本申请的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
请参照图1,图1是本申请一些实施方式中的四足机器人自适应足端避障方法的流程图,包括以下步骤:
S1.获取所有参考地面点的地形高度,并基于预设的轨迹方程类型获取四足机器人足端100的摆动轨迹;参考地面点为在水平面上的投影落在四足机器人足端100的起始点和目标落足点的连线在水平面上的投影线段上的地面点;
S2.根据参考地面点的地形高度和摆动轨迹实时调整四足机器人足端的移动轨迹,使四足机器人足端100不与地面碰撞。
本申请的四足机器人自适应足端避障方法,通过获取所有参考地面点的地形高度,并基于预设的轨迹方程类型获取四足机器人足端的摆动轨迹;根据参考地面点的地形高度和摆动轨迹实时调整四足机器人足端的移动轨迹,使四足机器人足端不与地面碰撞。本申请提出的四足机器人自适应足端避障方法,能利用地形信息快速生成摆动轨迹,并在摆动过程中根据电机反馈足端实时位置与地形高度关系进行局部避障,动态调整足端的轨迹,能够适应多变的地形和场景,尽可能减少摆动轨迹长度,减小电机负担,提高车身稳定性,同时由于默认轨迹生成和局部避障需要的计算量较低,因此能保证控制的实时性。
步骤S1中,参考地面点的地形高度可以通过2.5维地图获得,其中,2.5维地图是指由地面x、y坐标以及地面高度z坐标构成的地图,例如高程图,利用2.5维地图可以复原地形表面的3维形状。获得2.5维地图的方式包括通过3维激光雷达、深度相机构建或加载已知地图得到。因此,在2.5维地图中,每个参考地面点都有x轴坐标、y轴坐标和z轴坐标,即世界坐标系下的坐标,参考地面点的地形高度对应该参考地面点的z轴坐标值。另外,预设的轨迹方程类型可以是自定义的曲线方程,也可以采用抛物线方程。
因此,在一些实施例中,可以获取至少一个位于参考地面点上方的点作为轨迹点,然后使用样条曲线方程对起始点、目标落足点和至少一个轨迹点进行拟合,以获取摆动轨迹。
在另一些实施方式中,步骤S1包括:
S101.获取四足机器人足端的起始点和目标落足点在世界坐标系下的坐标,记为第一坐标;
S102.获取起始点和目标落足点之间的连线在水平面上的投影线段;
S103.以在水平面上的投影落于投影线段上的地面点作为参考地面点,获取所有参考地面点的地形高度;
S104.根据所有参考地面点的地形高度获取最高地形高度;
S105.基于预设的轨迹方程类型,根据最高地形高度、起始点的第一坐标和目标落足点的第一坐标生成摆动轨迹。
步骤S101中,四足机器人足端的起始点的获取方式为现有技术,目标落足点则可以通过预先设置或其它方式获取,此处不对其进行限定。
步骤S102中,投影线段的函数关系可以通过起始点和目标落足点的第一坐标联立得出。
步骤S103中,若地面点在世界坐标系上的x轴坐标值和y轴坐标值满足投影线段的函数关系,就记为参考地面点,同时参考地面点的z轴坐标值就是地形高度。
步骤S104中,最高地形高度为所有参考地面点的地形高度中的最大值。
步骤S105中,可以将最高地形高度、起始点的第一坐标和目标落足点的第一坐标代入抛物线方程,即可获得摆动轨迹。
通过这种方式,可以初步获得一个较为准确的摆动轨迹,计算简单。
在一些优选的实施方式中,步骤S101中,目标落足点的获取步骤如下:
A1.获取四足机器人的前进速度、角速度和摆动时间;
A2.根据起始点的第一坐标、前进速度、角速度和摆动时间获取目标落足点的第一坐标。
其中,角速度是指四足机器人足端对应的腿摆动时的摆动角速度,摆动时间是指四足机器人的足端行进一步所需的时间。
在实际应用中,前进速度和角速度是用户通过四足机器人的遥控器获取或是通过现有的路径规划算法计算得到;摆动时间是根据步态规划器得到,当确定了步态,摆动时间是确定的;目标落足点的计算是现有技术,可以通过三维单腿跳跃机的平衡实验(Experiments in Balance with a 3D One-Legged Hopping Machine)获取。
在另一些优选的实施方式中,步骤S105包括:
B1.获取预设安全裕度;
B2.根据最高地形高度和预设安全裕度获取抬腿高度;
B3.基于预设的轨迹方程类型,根据抬腿高度、起始点的第一坐标和目标落足点的第一坐标生成摆动轨迹。
参阅图6,点0为起始点; 点1为目标落足点;抛物线400为摆动轨迹;曲线500为参考地面;△Z为预设安全裕度,预设安全裕度可以根据需要进行设置;Zmax为最高地形高度,抬腿高度为预设安全裕度和最高地形高度的和;横坐标代表足端的前进距离。步骤B3中,将起始点的第一坐标、目标落足点的第一坐标和抬腿高度代入现有的抛物线方程进行计算,就能生成摆动轨迹。通过这种方式,可以增大摆动轨迹的幅度,减少足端与地面发生碰撞的风险。
在一些实施方式中,步骤S2包括:
S201.根据摆动轨迹获取四足机器人足端在世界坐标系下,各时刻的第一期望位置和第一期望速度;
S202.根据第一期望位置和第一期望速度获取四足机器人足端在车身坐标系下,各时刻的第二期望位置和第二期望速度;
S203.获取四足机器人足端在车身坐标系下当前时刻的真实位置和真实速度;
S204.根据真实位置、真实速度、第二期望位置和第二期望速度计算在车身坐标系下,对四足机器人足端施加的引力;
S205.根据所有参考地面点的地形高度获取离四足机器人足端最近的参考地面点,记为最近点;
S206.根据预设安全裕度、最近点和第二期望位置计算在车身坐标系下地面障碍物对四足机器人足端的斥力;
S207.根据引力和斥力生成控制指令;
S208.根据控制指令控制四足机器人的相应的腿运动。
步骤S201中,假设摆动轨迹的表达式为f(t),t为时间参数,因此只需将不同的时刻值代入摆动轨迹的表达式,就可以获得各时刻的第一期望位置;足端速度表达式f’(t)则对f(t)进行求导即可获得,将不同的时刻值代入足端速度的表达式,就可以获得各时刻的第一期望速度。
步骤S202中,通过车身坐标系和世界坐标系的转换矩阵就能获得四足机器人足端在车身坐标系下,各时刻的第二期望位置和第二期望速度。其中,车身坐标系和世界坐标系的转换矩阵的获取方式为现有技术。
步骤S203中,四足机器人足端在当前时刻的真实位置和真实速度的获取方式可以通过传感器进行获取。
步骤S204中,引力的计算公式如下:
在实际应用中,刚度系数和阻尼系数的取值均可以根据需要进行设置。
步骤S205中,离四足机器人足端最近的参考地面点可以通过计算足端的真实位置和所有参考地面点之间的距离,然后选取与足端的真实位置的距离最短的参考地面点作为最近点。由于足端的真实位置可以直接获取,所有参考地面点在世界坐标系下的坐标也是已知,因此可以简单计算出足端的真实位置和所有参考地面点之间的距离,在此不再赘述。
步骤S206中,斥力的计算公式如下:
在实际应用中,增益系数的取值可以根据需要进行设置;足端到最近点之间的距离的计算公式如下:
通过这种方式,可以计算出准确的斥力和引力。
步骤S207中,包括以下步骤:
根据斥力和引力计算合力;
根据四足机器人足端对应的腿的关节角度计算腿的雅可比矩阵;
根据合力和雅可比矩阵计算腿的关节电机的力矩指令,作为控制指令。
参阅图7,F为合力;合力的计算方式为现有技术;四足机器人足端对应的腿的关节角度可以通过传感器直接获取;雅可比矩阵的计算方式为现有技术;力矩指令可以通过现有的力位混合控制技术和逆运动学获得。
通过这种方式,可以实时根据足端实时位置与地形高度关系进行局部避障,动态调整足端轨迹,能够适应多变的地形和场景,尽可能减少摆动轨迹长度,减小电机负担,提高车身稳定性。
由上可知,本申请的四足机器人自适应足端避障方法,通过获取所有参考地面点的地形高度,并基于预设的轨迹方程类型获取四足机器人足端的摆动轨迹;根据参考地面点的地形高度和摆动轨迹实时调整四足机器人足端的移动轨迹,使四足机器人足端不与地面碰撞。本申请提出的四足机器人自适应足端避障方法,能利用地形信息快速生成摆动轨迹,并在摆动过程中根据电机反馈足端实时位置与地形高度关系进行局部避障,动态调整足端的轨迹,能够适应多变的地形和场景,尽可能减少摆动轨迹长度,减小电机负担,提高车身稳定性,同时由于默认轨迹生成和局部避障需要的计算量较低,因此能保证控制的实时性。
请参照图2,图2是本申请一些实施方式中的四足机器人自适应足端避障装置,其中,包括以下模块:
第一获取模块201:用于获取所有参考地面点的地形高度,并基于预设的轨迹方程类型获取四足机器人足端的摆动轨迹;参考地面点为在水平面上的投影落在四足机器人足端的起始点和目标落足点的连线在水平面上的投影线段上的地面点;
控制模块202:用于根据参考地面点的地形高度和摆动轨迹实时调整四足机器人足端的移动轨迹,使四足机器人足端不与地面碰撞。
第一获取模块201中,参考地面点的地形高度可以通过2.5维地图获得,其中,2.5维地图是指由地面x、y坐标以及地面高度z坐标构成的地图,例如高程图,利用2.5维地图可以复原地形表面的3维形状。获得2.5维地图的方式包括通过3维激光雷达、深度相机构建或加载已知地图得到。因此,在2.5维地图中,每个参考地面点都有x轴坐标、y轴坐标和z轴坐标,即世界坐标系下的坐标,参考地面点的地形高度对应该参考地面点的z轴坐标值。另外,预设的轨迹方程类型可以是自定义的曲线方程,也可以采用抛物线方程。
因此,在一些实施例中,可以获取至少一个位于参考地面点上方的点作为轨迹点,然后使用样条曲线方程对起始点、目标落足点和至少一个轨迹点进行拟合,以获取摆动轨迹。
在另一些实施方式中,第一获取模块201在获取所有参考地面点的地形高度,并基于预设的轨迹方程类型获取四足机器人足端的摆动轨迹时,执行以下步骤:
S101.获取四足机器人足端的起始点和目标落足点在世界坐标系下的坐标,记为第一坐标;
S102.获取起始点和目标落足点之间的连线在水平面上的投影线段;
S103.以在水平面上的投影落于投影线段上的地面点作为参考地面点,获取所有参考地面点的地形高度;
S104.根据所有参考地面点的地形高度获取最高地形高度;
S105.基于预设的轨迹方程类型,根据最高地形高度、起始点的第一坐标和目标落足点的第一坐标生成摆动轨迹。
步骤S101中,四足机器人足端的起始点的获取方式为现有技术,目标落足点则可以通过预先设置或其它方式获取,此处不对其进行限定。
步骤S102中,投影线段的函数关系可以通过起始点和目标落足点的第一坐标联立得出。
步骤S103中,若地面点在世界坐标系上的x轴坐标值和y轴坐标值满足投影线段的函数关系,就记为参考地面点,同时参考地面点的z轴坐标值就是地形高度。
步骤S104中,最高地形高度为所有参考地面点的地形高度中的最大值。
步骤S105中,可以将最高地形高度、起始点的第一坐标和目标落足点的第一坐标代入抛物线方程,即可获得摆动轨迹。
通过这种方式,可以初步获得一个较为准确的摆动轨迹,计算简单。
在一些优选的实施方式中,步骤S101中,目标落足点的获取步骤如下:
A1.获取四足机器人的前进速度、角速度和摆动时间;
A2.根据起始点的第一坐标、前进速度、角速度和摆动时间获取目标落足点的第一坐标。
其中,角速度是指四足机器人足端对应的腿摆动时的摆动角速度,摆动时间是指四足机器人的足端行进一步所需的时间。
在实际应用中,前进速度和角速度是用户通过四足机器人的遥控器获取或是通过现有的路径规划算法计算得到;摆动时间是根据步态规划器得到,当确定了步态,摆动时间是确定的;目标落足点的计算是现有技术,可以通过三维单腿跳跃机的平衡实验(Experiments in Balance with a 3D One-Legged Hopping Machine)获取。
在另一些优选的实施方式中,步骤S105包括:
B1.获取预设安全裕度;
B2.根据最高地形高度和预设安全裕度获取抬腿高度;
B3.基于预设的轨迹方程类型,根据抬腿高度、起始点的第一坐标和目标落足点的第一坐标生成摆动轨迹。
参阅图6,参阅图6,点0为起始点; 点1为目标落足点;抛物线400为摆动轨迹;曲线500为参考地面;△Z为预设安全裕度,预设安全裕度可以根据需要进行设置;Zmax为最高地形高度,抬腿高度为预设安全裕度和最高地形高度的和。步骤B3中,将起始点的第一坐标、目标落足点的第一坐标和抬腿高度代入现有的抛物线方程进行计算,就能生成摆动轨迹。通过这种方式,可以增大摆动轨迹的幅度,减少足端与地面发生碰撞的风险。
在一些实施方式中,控制模块在根据参考地面点的地形高度和摆动轨迹实时调整四足机器人足端的移动轨迹,使四足机器人足端不与地面碰撞时,执行以下步骤:
S201.根据摆动轨迹获取四足机器人足端在世界坐标系下,各时刻的第一期望位置和第一期望速度;
S202.根据第一期望位置和第一期望速度获取四足机器人足端在车身坐标系下,各时刻的第二期望位置和第二期望速度;
S203.获取四足机器人足端在车身坐标系下当前时刻的真实位置和真实速度;
S204.根据真实位置、真实速度、第二期望位置和第二期望速度计算在车身坐标系下,对四足机器人足端施加的引力;
S205.根据所有参考地面点的地形高度获取离四足机器人足端最近的参考地面点,记为最近点;
S206.根据预设安全裕度、最近点和第二期望位置计算在车身坐标系下地面障碍物对四足机器人足端的斥力;
S207.根据引力和斥力生成控制指令;
S208.根据控制指令控制四足机器人的相应的腿运动。
步骤S201中,假设摆动轨迹的表达式为f(t),t为时间参数,因此只需将不同的时刻值代入摆动轨迹的表达式,就可以获得各时刻的第一期望位置;足端速度表达式f’(t)则对f(t)进行求导即可获得,将不同的时刻值代入足端速度的表达式,就可以获得各时刻的第一期望速度。
步骤S202中,通过车身坐标系和世界坐标系的转换矩阵就能获得四足机器人足端在车身坐标系下,各时刻的第二期望位置和第二期望速度。其中,车身坐标系和世界坐标系的转换矩阵的获取方式为现有技术。
步骤S203中,四足机器人足端在当前时刻的真实位置和真实速度的获取方式可以通过传感器进行获取。
步骤S204中,引力的计算公式如下:
在实际应用中,刚度系数和阻尼系数的取值均可以根据需要进行设置。
步骤S205中,离四足机器人足端最近的参考地面点可以通过计算足端的真实位置和所有参考地面点之间的距离,然后选取与足端的真实位置的距离最短的参考地面点作为最近点。由于足端的真实位置可以直接获取,所有参考地面点在世界坐标系下的坐标也是已知,因此可以简单计算出足端的真实位置和所有参考地面点之间的距离,在此不再赘述。
步骤S206中,斥力的计算公式如下:
在实际应用中,增益系数的取值可以根据需要进行设置;足端到最近点之间的距离的计算公式如下:
通过这种方式,可以计算出准确的斥力和引力。
步骤S207中,包括以下步骤:
根据斥力和引力计算合力;
根据四足机器人足端对应的腿的关节角度计算腿的雅可比矩阵;
根据合力和雅可比矩阵计算腿的关节电机的力矩指令,作为控制指令。
参阅图7,F为合力;合力的计算方式为现有技术;四足机器人足端对应的腿的关节角度可以通过传感器直接获取;雅可比矩阵的计算方式为现有技术;力矩指令可以通过现有的力位混合控制技术和逆运动学获得。
通过这种方式,可以实时根据足端实时位置与地形高度关系进行局部避障,动态调整足端轨迹,能够适应多变的地形和场景,尽可能减少摆动轨迹长度,减小电机负担,提高车身稳定性。
由上可知,本申请的四足机器人自适应足端避障装置,通过第一获取模块201获取所有参考地面点的地形高度,并基于预设的轨迹方程类型获取四足机器人足端的摆动轨迹;控制模块202根据参考地面点的地形高度和摆动轨迹实时调整四足机器人足端的移动轨迹,使四足机器人足端不与地面碰撞。本申请提出的四足机器人自适应足端避障装置,能利用地形信息快速生成摆动轨迹,并在摆动过程中根据电机反馈足端实时位置与地形高度关系进行局部避障,动态调整足端的轨迹,能够适应多变的地形和场景,尽可能减少摆动轨迹长度,减小电机负担,提高车身稳定性,同时由于默认轨迹生成和局部避障需要的计算量较低,因此能保证控制的实时性。
请参照图3,图3为本申请实施方式提供的一种电子设备的结构示意图,本申请提供一种电子设备,包括:处理器301和存储器302,处理器301和存储器302通过通信总线303和/或其他形式的连接机构(未标出)互连并相互通讯,存储器302存储有处理器301可执行的计算机可读取指令,当电子设备运行时,处理器301执行该计算机可读取指令,以在执行时执行上述实施方式的任一可选的实现方式中的方法,以实现以下功能:获取所有参考地面点的地形高度,并基于预设的轨迹方程类型获取四足机器人足端的摆动轨迹;根据参考地面点的地形高度和摆动轨迹实时调整四足机器人足端的移动轨迹,使四足机器人足端不与地面碰撞。
本申请实施方式提供一种介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时,执行上述实施方式的任一可选的实现方式中的方法,以实现以下功能:获取所有参考地面点的地形高度,并基于预设的轨迹方程类型获取四足机器人足端的摆动轨迹;根据参考地面点的地形高度和摆动轨迹实时调整四足机器人足端的移动轨迹,使四足机器人足端不与地面碰撞。其中,介质可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现,如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory, 简称SRAM),电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory, 简称EEPROM),可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory, 简称EPROM),可编程只读存储器(Programmable Red-Only Memory, 简称PROM),只读存储器(Read-Only Memory, 简称ROM),磁存储器,快闪存储器,磁盘或光盘。
在本申请所提供的实施方式中,应该理解到,所揭露系统和方法,可以通过其它的方式实现。以上所描述的系统实施方式仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,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,又例如,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通信接口,系统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。
另外,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方式方案的目的。
再者,在本申请各个实施方式中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分,也可以是各个模块单独存在,也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
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。
以上所述仅为本申请的实施方式而已,并不用于限制本申请的保护范围,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 (10)
1.一种四足机器人自适应足端避障方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1.获取所有参考地面点的地形高度,并基于预设的轨迹方程类型获取四足机器人足端的摆动轨迹;所述参考地面点为在水平面上的投影落在所述四足机器人足端的起始点和目标落足点的连线在水平面上的投影线段上的地面点;
S2.根据所述参考地面点的地形高度和所述摆动轨迹实时调整所述四足机器人足端的移动轨迹,使所述四足机器人足端不与地面碰撞。
2.根据权利要求1所述的四足机器人自适应足端避障方法,其特征在于,步骤S1包括:
S101.获取四足机器人足端的起始点和目标落足点在世界坐标系下的坐标,记为第一坐标;
S102.获取所述起始点和所述目标落足点之间的连线在水平面上的投影线段;
S103.以在水平面上的投影落于所述投影线段上的地面点作为所述参考地面点,获取所有所述参考地面点的地形高度;
S104.根据所有所述参考地面点的地形高度获取最高地形高度;
S105.基于预设的轨迹方程类型,根据所述最高地形高度、所述起始点的第一坐标和所述目标落足点的第一坐标生成所述摆动轨迹。
3.根据权利要求2所述的四足机器人自适应足端避障方法,其特征在于,步骤S101中,所述目标落足点的获取步骤如下:
A1.获取四足机器人的前进速度、角速度和摆动时间;
A2.根据所述起始点的第一坐标、所述前进速度、所述角速度和所述摆动时间获取所述目标落足点的第一坐标。
4.根据权利要求3所述的四足机器人自适应足端避障方法,其特征在于,步骤S105包括:
B1.获取预设安全裕度;
B2.根据所述最高地形高度和所述预设安全裕度获取抬腿高度;
B3.基于预设的轨迹方程类型,根据所述抬腿高度、所述起始点的第一坐标和所述目标落足点的第一坐标生成所述摆动轨迹。
5.根据权利要求4所述的四足机器人自适应足端避障方法,其特征在于,步骤S2包括:
S201.根据所述摆动轨迹获取四足机器人足端在世界坐标系下,各时刻的第一期望位置和第一期望速度;
S202.根据所述第一期望位置和所述第一期望速度获取四足机器人足端在车身坐标系下,各时刻的第二期望位置和第二期望速度;
S203.获取四足机器人足端在车身坐标系下当前时刻的真实位置和真实速度;
S204.根据所述真实位置、所述真实速度、所述第二期望位置和所述第二期望速度计算在车身坐标系下,对四足机器人足端施加的引力;
S205.根据所有所述参考地面点的地形高度获取离四足机器人足端最近的参考地面点,记为最近点;
S206.根据所述预设安全裕度、所述最近点和所述第二期望位置计算在车身坐标系下地面障碍物对四足机器人足端的斥力;
S207.根据所述引力和所述斥力生成控制指令;
S208.根据所述控制指令控制所述四足机器人的相应的腿运动。
7.根据权利要求5所述的四足机器人自适应足端避障方法,其特征在于,步骤S207包括:
根据所述斥力和所述引力计算合力;
根据四足机器人足端对应的腿的关节角度计算所述腿的雅可比矩阵;
根据所述合力和所述雅可比矩阵计算所述腿的关节电机的力矩指令,作为所述控制指令。
8.一种四足机器人自适应足端避障装置,其特征在于,包括以下模块:
第一获取模块:用于获取所有参考地面点的地形高度,并基于预设的轨迹方程类型获取四足机器人足端的摆动轨迹;所述参考地面点为在水平面上的投影落在所述四足机器人足端的起始点和目标落足点的连线在水平面上的投影线段上的地面点;
控制模块:用于根据所述参考地面点的地形高度和所述摆动轨迹实时调整所述四足机器人足端的移动轨迹,使所述四足机器人足端不与地面碰撞。
9.一种电子设备,其特征在于,包括处理器以及存储器,所述存储器存储有计算机可读取指令,当所述计算机可读取指令由所述处理器执行时,运行如权利要求1-7任一项所述四足机器人自适应足端避障方法中的步骤。
10.一种存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时运行如权利要求1-7任一项所述四足机器人自适应足端避障方法中的步骤。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117598636A (zh) * | 2024-01-24 | 2024-02-27 | 南昌工程学院 | 一种楼梯清扫机器人自适应控制系统及方法 |
Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107065907A (zh) * | 2017-04-14 | 2017-08-18 | 中国北方车辆研究所 | 一种规划四足机器人足端摆动轨迹的方法 |
CN109461185A (zh) * | 2018-09-10 | 2019-03-12 | 西北工业大学 | 一种适用于复杂场景的机器人目标主动避障方法 |
CN109807901A (zh) * | 2019-03-30 | 2019-05-28 | 华南理工大学 | 一种六足机器人及其足端轨迹的规划方法 |
CN110597267A (zh) * | 2019-09-27 | 2019-12-20 | 长安大学 | 一种足式机器人的局部最优落足点选取方法 |
CN110834685A (zh) * | 2019-09-29 | 2020-02-25 | 中国北方车辆研究所 | 一种四足机器人动态跨越凹障碍方法 |
CN111483532A (zh) * | 2020-06-02 | 2020-08-04 | 山东大学 | 一种静步态上楼梯的四足机器人运动控制方法 |
CN111766885A (zh) * | 2020-07-08 | 2020-10-13 | 清华大学深圳国际研究生院 | 一种四足机器人的静步态规划方法 |
CN112147889A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-12-29 | 南京理工大学 | 一种四足机器人复合式越障轨迹规划方法 |
US20210039731A1 (en) * | 2019-08-06 | 2021-02-11 | Boston Dynamics, Inc. | Leg Swing Trajectories |
CN112947428A (zh) * | 2021-02-02 | 2021-06-11 | 广东工业大学 | 一种四足机器人的移动控制方法及装置 |
CN113467445A (zh) * | 2021-06-17 | 2021-10-01 | 南京蔚蓝智能科技有限公司 | 一种基于视觉与路径规划的四足机器人摆动腿避障方法 |
CN115143964A (zh) * | 2022-07-05 | 2022-10-04 | 中国科学技术大学 | 一种基于2.5d代价地图的四足机器人自主导航方法 |
US20220410378A1 (en) * | 2021-06-25 | 2022-12-29 | Boston Dynamics, Inc. | Robot movement and online trajectory optimization |
-
2023
- 2023-02-10 CN CN202310098617.0A patent/CN115840453B/zh active Active
Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107065907A (zh) * | 2017-04-14 | 2017-08-18 | 中国北方车辆研究所 | 一种规划四足机器人足端摆动轨迹的方法 |
CN109461185A (zh) * | 2018-09-10 | 2019-03-12 | 西北工业大学 | 一种适用于复杂场景的机器人目标主动避障方法 |
CN109807901A (zh) * | 2019-03-30 | 2019-05-28 | 华南理工大学 | 一种六足机器人及其足端轨迹的规划方法 |
US20210039731A1 (en) * | 2019-08-06 | 2021-02-11 | Boston Dynamics, Inc. | Leg Swing Trajectories |
CN110597267A (zh) * | 2019-09-27 | 2019-12-20 | 长安大学 | 一种足式机器人的局部最优落足点选取方法 |
CN110834685A (zh) * | 2019-09-29 | 2020-02-25 | 中国北方车辆研究所 | 一种四足机器人动态跨越凹障碍方法 |
CN111483532A (zh) * | 2020-06-02 | 2020-08-04 | 山东大学 | 一种静步态上楼梯的四足机器人运动控制方法 |
CN111766885A (zh) * | 2020-07-08 | 2020-10-13 | 清华大学深圳国际研究生院 | 一种四足机器人的静步态规划方法 |
CN112147889A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-12-29 | 南京理工大学 | 一种四足机器人复合式越障轨迹规划方法 |
CN112947428A (zh) * | 2021-02-02 | 2021-06-11 | 广东工业大学 | 一种四足机器人的移动控制方法及装置 |
CN113467445A (zh) * | 2021-06-17 | 2021-10-01 | 南京蔚蓝智能科技有限公司 | 一种基于视觉与路径规划的四足机器人摆动腿避障方法 |
US20220410378A1 (en) * | 2021-06-25 | 2022-12-29 | Boston Dynamics, Inc. | Robot movement and online trajectory optimization |
CN115143964A (zh) * | 2022-07-05 | 2022-10-04 | 中国科学技术大学 | 一种基于2.5d代价地图的四足机器人自主导航方法 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117598636A (zh) * | 2024-01-24 | 2024-02-27 | 南昌工程学院 | 一种楼梯清扫机器人自适应控制系统及方法 |
CN117598636B (zh) * | 2024-01-24 | 2024-03-22 | 南昌工程学院 | 一种楼梯清扫机器人自适应控制系统及方法 |
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