CN117141611A - 四轮-足机器人足式运动步态规划方法及四轮-足机器人 - Google Patents
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Abstract
本发明属于移动机器人相关技术领域，其公开了一种四轮‑足机器人足式运动步态规划方法及四轮‑足机器人，其中方法包括：S1，在摆动腿的摆动周期中，计算获取机器人机体的实时重心位置；S2，在机体的运动轨迹不变的情况下，根据实时重心位置通过轮子的滚动调整支撑腿的支撑位置，使得实时重心位置在地面上的投影位于支撑腿的支撑位置所形成的支撑三角形内部。本发明考虑到四轮‑足机器人在一条腿摆动时其余三条支撑腿底部的轮子可以在移动的同时向机体提供支撑力，基于此，提出当四轮‑足机器人以足式运动模式行进时，处于支撑相的轮足通过轮子的滚动调整支撑位置，以便扩大运动稳定域，有利于提高机器人的地形适应性和越障性能。
Description
技术领域
本发明属于移动机器人相关技术领域，更具体地，涉及一种四轮-足机器人足式运动步态规划方法及四轮-足机器人。
背景技术
四轮-足复合机器人用腿式结构作为轮式移动机构的悬架，将车轮作为腿式移动机构的足端，从而将轮式移动机构和足式移动机构融合为一体。由于它兼具轮式机器人和足式机器人的各自优势，在有道路依托的条件下，采用轮式移动机构行进，移动速度快，能效高；而在无道路依托的复杂地形下，则采用腿式移动机构，在地形中选择合适的落足点，依托这些离散的落足点行走，从而克服地形障碍，增强机器人的地形通过性，因此，四轮-足复合机器人被认为是“两全其美”的移动解决方案，已成为移动机器人领域的重点发展方向。
然而，在现有的四轮-足复合机器人运动规划和控制中存在诸多不足，突出表现在，在轮式运动时，往往将腿式结构锁定，仅将其作为车辆悬架结构使用；而在足式运动时，则是将车轮转动轴锁死，简单地将车轮作为足端使用。这种做法致使腿式结构和轮式结构的复合特征没有充分发挥出来，尤其是在机器人以腿式行走方式移动的过程中，将车轮锁死，意味着四轮-足复合机器人简单地成为一种四足机器人，由此导致四足机器人在行走过程中所遭遇的稳定域不足的弊端，在四轮-足复合机器人中不可避免地存在，因而极大地限制了轮-足复合机器人的运动速度，也限制了运动模式的多样性。
四足机器人在低速静步态行走时，单条腿依次向前迈步，其余三条腿则处于着地状态，支撑和推进机器人机体。当前迈步腿完成摆动并着地后，顺次轮替的下一条腿则开始进入迈步状态，以此类推，机器人实现连续行走。在这个过程中，为了保证机器人稳定，机器人的重心在地面的投影需要处于由三条支撑腿的着地点所构成的支撑三角形内，且将重心投影到三角形三条边的距离的最小值作为稳定裕度的量度。而该支撑三角形不会随着腿的运动而变化，如果规划不当，则会造成机器人的重心在地面的投影在前一时刻支撑三角形中处于三角形的内部，稳定地支撑机器人，而在后一时刻重心可能非常靠近该三角形的边，甚至处于三角形的外部，造成机器人失稳。特别是当机器人的长宽比较大时，交替迈步时更容易偏离稳定区域。
现有四足机器人在行走过程中存在稳定域不足的弊端，使得机器人的地形适应性和越障性能受到了较大地限制。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种四轮-足机器人足式运动步态规划方法及四轮-足机器人，解决了现有四轮足机器人在行走过程中存在稳定域不足的弊端，使得机器人的地形适应性和越障性能受到了较大限制的问题，提出通过轮子的滚动调整处于支撑相的轮足支撑位置，以便扩大运动稳定域，有利于提高机器人的地形适应性和越障性能。
为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种四轮-足机器人足式运动步态规划方法，包括：
S1，在摆动腿的摆动周期中，计算获取机器人机体的实时重心位置；
S2，在所述机体的运动轨迹不变的情况下，根据所述实时重心位置通过轮子的滚动调整支撑腿的支撑位置，使得所述实时重心位置在地面上的投影位于所述支撑腿的支撑位置所形成的支撑三角形内部。
按照本发明的另一个方面，提供了一种四轮-足机器人，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项所述的四轮-足机器人足式运动步态规划方法。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，本发明提供的四轮-足机器人足式运动步态规划方法及四轮-足机器人：
1.考虑到现有足式机器人在一条腿摆动时其余三条支撑腿由于需要支撑无法调整落足点的位置，而四轮-足机器人在一条腿摆动时其余三条支撑腿底部的轮子可以在移动的同时向机体提供支撑力，基于此，提出当四轮-足机器人以足式运动模式行进时，处于支撑相的轮足通过轮子的滚动调整支撑位置，以便扩大运动稳定域，有利于提高机器人的地形适应性和越障性能；
2.通过计算获取摆动腿摆动周期任一时刻下的最佳支撑三角形，按照最佳支撑三角形来调整三个支撑腿的支撑位置，使得三个支撑腿形成最佳支撑点，在该最佳支撑点下机器人的稳定裕度最大，从而能够获取机器人最优的稳定性能，有利于提高行进速度，且有利于使四轮-足机器人在崎岖地形环境下具有更平稳、快速的通过性。
附图说明
图1是本发明提供的四轮-足机器人无侧摆关节时的机构简图；
图2是本发明提供的四轮-足机器人有侧摆关节时的机构简图；
图3是本发明提供的四轮-足机器人单腿角度定义示意图；
图4是本发明提供的具体实例中足端轨迹曲线；
图5是本发明提供的具体实例中足端在X方向的位移曲线；
图6是本发明提供的具体实例中足端在Z方向的位移曲线；
图7是本发明提供的机器人左前腿在离地点1和离地点2离地时分别对应的最佳支撑三角形示意图；
图8是本发明提供的机器人在左前腿摆动周期中最佳支撑点变化趋势图；
图9是本发明提供的机器人在左前腿摆动周期中最佳支撑三角形变化趋势图之一；
图10是本发明提供的机器人在左前腿摆动周期中最佳支撑三角形变化趋势图之二；
图11是本发明提供的机器人在左前腿摆动周期中稳定裕度变化趋势图；
图12是本发明提供的机器人在情况(b)过程中获得的最佳支撑三角形示意图；
图13是本发明提供的机器人在情况(b)过程中获得的最佳支撑三角形变化趋势图；
图14是本发明提供的机器人在情况(b)过程中获得的稳定裕度变化趋势图；
图15是本发明提供的四轮-足机器人移动步态图；
图16是本发明提供的机器人最佳支撑三角形变化趋势图；
图17是本发明提供的机器人在AB点之间移动的最佳支撑三角形变化示意图；
图18是本发明提供的四轮-足机器人过台阶步态图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
请参阅图1及图2，本发明提供一种四轮-足机器人足式运动步态规划方法，该方法包括：
S1，在摆动腿的摆动周期中，计算获取机器人机体的实时重心位置；
S2，在所述机体的运动轨迹不变的情况下，根据所述实时重心位置通过轮子的滚动调整支撑腿的支撑位置，使得所述实时重心位置在地面上的投影位于所述支撑腿的支撑位置所形成的支撑三角形内部。
本发明提供的四轮-足机器人足式运动步态规划方法，考虑到现有足式机器人在一条腿摆动时其余三条支撑腿由于需要支撑无法调整落足点的位置，而四轮-足机器人在一条腿摆动时其余三条支撑腿底部的轮子可以在移动的同时向机体提供支撑力，基于此，提出当四轮-足机器人以足式运动模式行进时，处于支撑相的轮足通过轮子的滚动调整支撑位置，以便扩大运动稳定域，有利于提高机器人的地形适应性和越障性能，也有利于提高机器人的行进速度。
具体地，当四轮足机器人以足式运动模式行进时，采用准静态行走步态；通过轮子的滚动调整支撑腿的支撑位置是在不影响机体原始预设运动轨迹的情况下来调整支撑位置，使得摆动腿摆动相状态下即摆动周期内，机体的实时重心位置在三个支撑腿支撑位置所在平面即地面的投影式始终位于三个支撑位置形成的支撑三角形内部，以提高运动稳定性。
进一步地，S2进一步包括：
根据所述实时重心位置通过轮子的滚动调整支撑腿的支撑位置，使得所述支撑腿的支撑位置形成最佳支撑三角形，其中所述最佳支撑三角形满足：所述实时重心位置在地面上的投影位于所述最佳支撑三角形内部、相邻两个时刻的所述最佳支撑三角形的距离小于预设距离且所述最佳支撑三角形下稳定裕度最大。
即可通过计算获取摆动腿摆动周期任一时刻下的最佳支撑三角形，按照最佳支撑三角形来调整三个支撑腿的支撑位置，使得三个支撑腿形成最佳支撑点，在该最佳支撑点下机器人的稳定裕度最大，从而能够获取机器人最优的稳定性能，有利于提高行进速度，且有利于使四轮-足机器人在崎岖地形环境下具有更平稳、快速的通过性。
进一步地，S1具体包括：
规划确定所述摆动腿的足端运动轨迹；
根据所述足端运动轨迹，结合所述摆动腿的正逆运动学关系，计算获取所述实时重心位置。
以下进行实时重心位置获取的具体说明：四轮-足机器人通常基于仿生学原理而设计，腿部机构至少由两个连杆串联而成，即大腿和小腿。在大腿的近端处，大腿与机器人机身通过髋关节相连即大腿关节铰接点，大腿的远端与小腿的近端通过膝关节相连即小腿关节铰接点。轮毂电机独立驱动的车轮则安装于小腿的远端处，车轮的转轴作为腿部机构的足踝节。因而，腿部机构至少具有3个主动旋转关节，分别为髋俯仰关节(HFE)、膝关节(KFE)，足踝关节(FKE)，如图1所示。
有时，为了提高四轮-足复合机器人足式运动时转向和抵抗外部侧向冲击的灵活性，在髋部增加侧摆关节(HAA)，以实现腿部的外摆/内收运动。腿部机构也可以由多段结构构成，如图2所示。
单腿侧摆关节角度θ0、单腿大腿关节角度θ1、单腿小腿关节角度θ2、单腿轮关节角度θ3关系示意图如图3所示。
机器人相关的变量如表1所示。
表1机器人参数表
本文以迈出左前腿为例，阐述算法求解过程。首先规划迈出腿世界坐标系下的足端轨迹，选择摆动相足端轨迹如下所示：
x(t)＝a1t3+a2t4+a3t5；
y(t)＝0；
z(t)＝b1t3+b2t4+b3t5+b4t6；
0<t<Tm；
通过步长除以速度得到机器人单步时长，假设机器人占空比为0.75，步长为0.4m，单步时长为0.7s，占空比为0.75，抬腿高度为0.16m，站高为0.5m，则机器人速度为0.571m/s，摆动相周期为0.175s。计算得到世界坐标系下的足端轨迹如图4所示；X方向位移曲线和Z方向位移曲线如图5和图6所示。
建立机身坐标系如图1或2所示。世界坐标系建立在地平面，机身坐标系以机体即机身几何中心为原点，前进方向为X轴正方向，垂直向上为Z轴正方向，Y轴方向按照右手定则确定。
本文以迈出左前腿为例，阐述算法求解过程，分析机器人单腿正逆运动学。
正运动学关系为：
z(t)＝-sinθLF1(t)LLF1-sin(θLF2(t)-θLF1(t))LLF2；
x(t)＝-cosθLF1(t)LLF1+cos(θLF2(t)-θLF1(t))LLF2；
逆运动学关系为：
θLF3(t)＝θLF2(t)-θLF1(t)；
其中，x(t)、z(t)为轮心相对图3所示大腿关节坐标系的坐标。在下述实时重心位置的计算中，需将其转化为机身坐标系下的坐标以代入计算。
同理对其余三个腿进行求解。机器人迈出其他腿时的相关计算公式的推导与左前腿一致，四条腿计算公式相同，只需要将公式中表示左前腿的下标LF对应替换为表示左后腿的下标LH、表示右前腿的下标RF和表示右后腿的下标RH即可。
进一步分析此时机器人的重心。在机身坐标系下左前腿大腿关节的铰接点坐标为(xLF,yLF,zLF)，前后腿的铰接点与y轴对称，左右腿的铰接点与x轴对称。假设l1x(t)为大腿质心和铰接点之间的距离在x方向上的投影随时间变化的函数，l2x(t)为小腿质心和铰接点之间的距离在x方向上的投影随时间变化的函数，l1y(t)为大腿质心和铰接点之间的距离在y方向上的投影随时间变化的函数，l2y(t)为小腿质心和铰接点之间的距离在y方向上的投影随时间变化的函数，l1z(t)为大腿质心和铰接点之间的距离在z方向上的投影随时间变化的函数，l2z(t)为小腿质心和铰接点之间的距离在z方向上的投影随时间变化的函数，LF指左前腿。θ1(t)、θ2(t)则分别图3中θ1、θ2随时间变化的函数。机器人的前进方向重心位置和时间的关系式如下，其中，所述实时重心位置在x方向的坐标与时间的关系式为：
COMx(t)＝
[mLF1lLF1x(t)+mLF2lLF2x(t)+mLF3lLF2x(t)+mRF1lRF1x(t)+…+mLH3lLH3x(t)]/msum；
式中：
lLF3x(t)＝xLF-(LLF1cosθLF1(t)+LLF2cos(θLF2(t)-θLF1(t)))；
msum＝mLF1+mLF2+mLF3+…+mRF1+mLH3+mbody；
mbody为所述机器人机体的质量；msum为机器人的总质量；
所述实时重心位置在y方向的坐标与时间的关系式如下所示：
COMy(t)＝
[mLF1lLF1y(t)+mLF2lLF2y(t)+mLF3lLF2y(t)+mRF1lRF1y(t)+…+mLH3lLH3y(t)]/msum；
式中：
lLF3y(t)＝yLF+LLF1sinθLF0(t)+LLF2sinθLF0(t)；
θLF0(t)为左前腿侧摆关节角度与时间的关系；
所述实时重心位置在z方向的坐标与时间的关系式如下所示：
COMz(t)＝
[mLF1lLF1z(t)+mLF2lLF2z(t)+mLF3lLF2z(t)+mRF1lRF1z(t)+…+mLH3lLH3z(t)]/msum；
式中：
lLF3z(t)＝zLF-(LLF1sinθLF1(t)+LLF2sin(θLF2(t)-θLF1(t)))。
进一步地，S2中所述实时重心位置在地面上的投影具体为：
根据机器人三个落足点确定经过三个落足点的平面即根据机器人三个支撑腿的支撑位置确定经过三个支撑位置的平面，当机器人左前腿处于摆动相状态时，左后腿足端、右前腿足端、右后腿足端所处的空间坐标分别为A(xLH、yLH、zLH)、B(xRF、yRF、zRF)、C(xRH、yRH、zRH)。则：
假设单位变量：且：
则机器人三个支撑腿的支撑位置构成的平面在机身坐标系下的解析式为：
设所述实时重心位置在平坦地面上的投影点为M′；基于惯性测量单元得到所述机体的俯仰角α、横滚角β、偏转角γ；则当机器人在斜坡上时，机器人所述实时重心位置的投影点坐标为：
采用同样方法，在其它足轮替进入摆动相时，依据支撑相的三足对机器人质心投影点坐标进行计算。
值得指出的是，本文仅仅以迈出左前腿为例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改，均应包含在本发明的保护范围之内。
四足机器人在前进过程中，质心即重心会接近支撑三角形边缘，有时甚至超出支撑三角形，进入不稳定状态，在过台阶或过沟时，问题更为明显。此时，可以通过调整其余三条腿位置来优化支撑三角形，提高机器人稳定性。因此本文利用轮式机构可以在移动过程向机体提供支撑力的特点，设计步态规划优化算法，实时分析最佳支撑三角形。
进一步地，S2中所述最佳支撑三角形的获取具体为：
根据机器人的物理参数，获取机器人各足的可达落足点范围；
在摆动腿摆动周期的任一时刻，遍历各足可达落足点范围的边界，根据当前时刻的所述实时重心位置，计算获取所述稳定裕度最大的所述支撑三角形，并判断所述实时重心位置在地面上的投影是否位于该所述稳定裕度最大的所述支撑三角形内以及距离上一时刻所述最佳支撑三角形的距离是否在预设距离内；
输出所述实时重心位置在地面上的投影位于内部、距离上一时刻所述最佳支撑三角形的距离小于预设距离且所述稳定裕度最大的所述支撑三角形作为所述最佳支撑三角形。
具体地，机器人步态轨迹优化算法可以表述如下：
[四轮-足机器人步态轨迹优化算法]：输入：质心相对世界坐标系的运动轨迹即机体的预设运动轨迹，机器人尺寸参数，机器人质量参数；
(1)一个新的步态周期开始时，根据机器人的质心相对世界坐标系的运动轨迹以及机器人相关几何和物理参数，包括相关结构的尺寸、质量等，计算机器人各足相对于机器人机身坐标系的运动轨迹，进一步计算对应腿各个关节的运动轨迹，由此计算机器人质心在支撑面上的投影轨迹。
(2)当机器人由四足支撑状态转换到三足支撑状态时，判断机器人轮替进入摆动相的腿抬起后，机器人是否处于稳定状态，以及在该三足支撑状态下，机身向前推进过程是否处于准静态稳定状态。有两种情形，分别处理如下：
(a)如果即将摆动的轮腿抬起后即在摆动周期的起始时刻，机器人将处于不稳定状态，则在该腿抬起前，在保持机身位置不发生改变的前提下，处于支撑相的轮足通过转动轮子改变支撑点位置，以保证机器人在即将进行的运动过程中处于稳定状态。
(b)如果在某条腿处于摆动相且尚未与地面接触，即在所述摆动腿摆动周期起始时刻的下一时刻至所述摆动周期结束时刻的过程中，其余三条处于支撑相的轮腿的支撑点不足以保证机器人机身在该摆动腿摆动期间向前推进所需要的力平衡条件，则在保证机身运动轨迹不改变的前提下，处于支撑相的三条腿的轮足按照最佳支撑点变化轨迹同步调整，以达到使机器人在运动中始终处于力平衡的条件，直至该腿摆动结束。
最佳支撑点通过以下步骤计算：在各支撑腿的当前可达落足点范围内，确定一个多边形，机器人机体质心在该多边形内、与上个时刻所选多边形距离有限、稳定裕度最大。与上个时刻所选多边形距离有限指该距离受机器人足端运动速度的限制，即如果距离过大，机器人足端无法移动到指定位置。当机器人处于启动前的状态，多边形的各点为最佳支撑点。当机器人处于移动过程中的状态，根据不同时间的多边形得到支撑相各足最佳运动轨迹。
进一步地，稳定裕度为所述实时重心位置在地面上的投影与所述支撑三角形三个边之间距离的最小值，或者为所述实时重心位置在地面上的投影与所述支撑三角形三个边在机器人行进方向上的距离最小值。即本实施例提出两种稳定裕度的计算方法，两种稳定裕度均可作为摆动周期中最佳支撑三角形的计算获取依据，具体采用哪种不做限定。
进一步地，本实施例将摆动腿的摆动周期分为了起始时刻以及起始时刻的下一时刻至所述摆动周期结束时刻的过程，即分为了上述情况(a)和情况(b)两种情况。在一个具体实施例中，两种情况均采用所述实时重心位置在地面上的投影与所述支撑三角形三个边之间距离的最小值作为稳定裕度来获取最佳支撑三角形。具体地，对于上文提到的情况(a)，最佳支撑点具体计算步骤如下：
第一步：输入机器人尺寸参数及站高，输出机器人各足的可达落足点范围；
第二步：对于上文提到的情况(a)：遍历各足可达落足点范围的边界，计算三个支撑点构成的平面三角形各边距离质心的距离l1、l2、l3，lx＝min(l1,l2,l3)；如果lx大于目前计算的最大值，则进一步判断质心是否在三条边构成的三角形内。如果符合全部条件，l＝lx，遍历结束后，并更新记录三个支撑点三维坐标的矩阵坐标。
第三步：输出坐标矩阵给主控制程序，主控制程序根据最佳支撑点的目标三维坐标，通过正运动学方法计算电机转角并发送到驱动器。
对于上文提到的情况(b)，最佳支撑点具体计算步骤如下：
第一步：输入机器人尺寸参数及站高，输出机器人各足的可达落足点范围，取t＝0；
第二步：遍历各足可达落足点范围的边界，计算三个支撑点构成的平面三角形各边距离质心的距离l1、l2、l3，lx＝min(l1,l2,l3)；如果lx大于目前计算的最大值，则进一步判断质心是否在三条边构成的三角形内。如果在三角形内，则判断距离上一个时刻最佳点的距离是否大于预设距离例如100mm。如果符合全部条件，l＝lx，更新记录三个支撑点坐标并更新记录三个支撑点三维坐标的矩阵，t＝t+0.01。此处，0.01为获取最佳支撑三角形的时间间隔，也可为其他，具体不做限定。
第三步：如果t<Tm返回第二步。
第四步：输出矩阵输出坐标给主控制程序，主控制程序根据各个时刻支撑点的三维坐标，通过正运动学方法计算电机转角并发送到驱动器。
随着机器人的四条腿依次交替进入摆动相或支撑相，按照上述方法，对其它处于支撑相的轮腿的运动进行分析计算，保证机器人的稳定行进。
判断质心是否在三角形内，是由于如果只计算稳定裕度的话存在支撑三角形在质心外，且其三条边距离质心的最小距离最大的情况。判断上一个时刻最佳点是由于该距离受机器人足端运动速度的限制，即如果距离过大，机器人足端是无法移动到指定位置的。可通过控制支撑腿侧摆、大腿关节角度以及小腿关节角度使支撑腿底部的轮子向最佳支撑点移动。
进一步地，所述稳定裕度具体为所述实时重心位置在地面上的投影与所述支撑三角形三个边之间距离的最小值时，所述稳定裕度具体为：以左前腿摆动为例，则当机器人左前腿处于摆动相状态时，左后腿足端、右前腿足端、右后腿足端所处的以机体质心为原点的空间坐标即在机身坐标系中的坐标分别为A(xLH、yLH、zLH)、B(xRF、yRF、zRF)、C(xRH、yRH、zRH)。则所述实时重心位置在地面上的投影距离三角形边AB、BC、AC的距离分别为：
机器人此时的稳定裕度δ为三者的最小值：
δ＝min(dM″AB、dM″BC、dM″AC)。
以下表2的参数为例，对于情况(a)，得到分析结果如图7所示。
基于IMU数据和电机反馈的关节角度，对机身状态进行估计。机器人尺寸、重量等参数如表2所示。
表2机器人尺寸参数表
| 大腿腿长 | 350mm |
| 小腿腿长 | 350mm |
| 机身长度 | 440mm |
| 机身宽度 | 300mm |
| 机身厚度 | 100mm |
| 轮径 | 150mm |
| 单腿质量 | 6.43kg |
| 机体质量 | 8.75kg |
假设图7中左中部点为离地点1，左上方点为离地点2。经过算法计算，可以得到离地点1对应最佳支撑三角形如虚线所示和离地点2对应最佳支撑三角形如实线所示。
由图7可知，如果不调整机器人腿，在单腿迈出的过程中，质心已经超出支撑三角形，机器人向前倾倒，进入不稳定状态，使左前足提前触地。另外，可以得到最佳三角形全部为等腰三角形。这是由于这个时候支撑点在提高支撑三角形边与质心的距离时，必然导致另一条边的距离减少。
基于表2中的具体参数，从左前腿摆腿起始时刻开始至摆腿结束，质心的投影点坐标变化为(0,18)到(0,186)，当质心从(0,18)移动到(0,186)时即左前腿摆腿周期中，对应的三个最佳支撑点的坐标轨迹如图8所示。
在摆腿周期中，将质心移动的过程等分为75段，即均匀选取75个时刻，连接三个支撑点，得到支撑三角形随时间变化在地面的投影，如图9所示。
进一步对其处理，得到支撑三角形变化示意图如图10所示，其中，z轴代表机器人质心与机体质心的距离。即按照该种稳定裕度计算方式，在摆动腿摆动周期中，最佳支撑三角形是不停在变化的，从而各个支撑腿分别形成实时运动轨迹并到达最佳支撑三角形位置。
进一步得到不同质心位置下，左前腿进入摆动相时，按照此方法规划支撑轮足位置时的稳定裕度变化趋势图，如图11所示。
由图11可得，机器人质心距离支撑三角形边界的距离在机器人质心为(0,18)时最大，可以达到165mm，在左前足着地时距离最小，为130mm。结合机器人站高，按照最小距离计算，可以得到机器人可以在14.6度的坡度上正常启动，而如果不调整支撑三角形，机器人即使在平地上也会进入不稳定状态，向前倾倒。
进一步地，所述稳定裕度具体为所述实时重心位置在地面上的投影与所述支撑三角形三个边在机器人行进方向上的距离最小值时，所述稳定裕度具体为：
以左前腿摆动为例，则当机器人左前腿处于摆动相状态时，左后腿足端、右前腿足端、右后腿足端所所处的以机体质心为原点的空间坐标即机身坐标系中的坐标分别为A(xLH、yLH、zLH)、B(xRF、yRF、zRF)、C(xRH、yRH、zRH)，在机器人行进方向上所述实时重心位置的投影点和直线AB在水平面上投影的距离为：
xM″为所述实时重心位置在地面上的投影点在机身坐标系x方向的坐标；yM″为所述实时重心位置在地面上的投影点在机身坐标系y方向的坐标；
在机器人行进方向上所述实时重心位置的投影点和直线AB在矢状面上投影的距离为：
zM″为所述实时重心位置在地面上的投影点在机身坐标系z方向的坐标；
所述实时重心位置的投影点和直线AB在行进方向的距离为：
类似地，在机器人行进方向上所述实时重心位置的投影点和直线BC在水平面上投影的距离为：
在机器人行进方向上所述实时重心位置的投影点和直线BC在矢状面上投影的距离为：
所述实时重心位置的投影点和直线BC在行进方向的距离为：
类似地，在机器人行进方向上所述实时重心位置的投影点和直线AC在水平面上投影的距离为：
在机器人行进方向上所述实时重心位置的投影点和直线AC在矢状面上投影的距离为：
所述实时重心位置的投影点和直线AC在行进方向的距离为：
机器人此时的稳定裕度δ为三者的最小值：
δ＝min(dM″AB、dM″BC、dM″AC)。
进一步地，S2中所述最佳支撑三角形的获取具体为：
在所述摆动腿的摆动周期的起始时刻，采用所述实时重心位置在地面上的投影与所述支撑三角形三个边之间距离的最小值作为所述稳定裕度，计算获取所述最佳支撑三角形，在所述摆动腿的摆动周期开始之前，按照该所述最佳支撑三角形调节所述支撑腿的支撑位置；
在所述摆动腿摆动周期起始时刻的下一时刻至所述摆动周期结束时刻的过程中，采用所述实时重心位置在地面上的投影与所述支撑三角形三个边在机器人行进方向上的距离最小值作为所述稳定裕度，计算获取所述最佳支撑三角形。
即在本实施例中，将摆动腿的摆动过程分为了两个过程，即摆动周期的起始时刻为情况(a)，摆动周期起始时刻的下一时刻至摆动周期结束时刻的过程为情况(b)，情况(a)可采用所述实时重心位置在地面上的投影与所述支撑三角形三个边之间距离的最小值作为所述稳定裕度。情况(b)可采用所述实时重心位置在地面上的投影与所述支撑三角形三个边在机器人行进方向上的距离最小值作为所述稳定裕度；依据该稳定裕度计算获取所述最佳支撑三角形，在情况(b)过程中依据该最佳支撑三角形调整支撑腿的支撑位置。
以前文表2的参数为例，当质心从(0,18)移动到(0,186)时，对于情况(b)即摆动腿摆动周期起始时刻的下一时刻至所述摆动周期结束时刻的过程中，采用所述实时重心位置在地面上的投影与所述支撑三角形三个边在机器人行进方向上的距离最小值作为稳定裕度来计算获取最佳支撑三角形，得到分析结果如图12和图13所示。最佳支撑三角形在情况(b)过程中保持不变，三个支撑点的坐标在运动过程中不需要改变，持续位于可达落足点范围的边角上。
进一步得到不同质心位置下，左前腿进入摆动相时即情况(b)过程中，按照此方法规划支撑轮足位置时的稳定裕度变化趋势图，如图14所示。
由图可得，稳定裕度在质心为(0,18)时最大，可以达到502mm，在(0,186)时距离最小，为332mm。结合机器人站高，按照最小距离计算，可以得到机器人可以受到0.66倍自身重力的前后冲击而不倒，而如果不调整支撑三角形，机器人即使在平地上也会进入不稳定状态，向前倾倒。
可见，在情况(b)过程中采用所述实时重心位置在地面上的投影与所述支撑三角形三个边在机器人行进方向上的距离最小值作为稳定裕度来计算获取最佳支撑三角形，该计算方案在情况(b)过程中最佳支撑三角形是保持不变的，有利于减少支撑腿的移动频率，提高稳定性，简化控制。
本发明提供的机器人具有轮足复合运动的、稳定性更高的步态模式，单个足或多个足足端轮子前后滚动以调整支撑三角形，增加机器人的支撑稳定域。机器人的足交替进入摆动相，其余支撑足按照所述步态策略规划方法通过轮子前后滚动，以一种Walk步态为例，根据某一种机器人的参数可以生成如图15、图18所示的步态图。
具体推导接下来机器人分别迈出左后足，右前足，右后足，得到轮足机器人的步态时间图如图15所示，支撑三角形变化趋势图如图16所示。图15中，向左的箭头代表后退，向右的箭头代表前进，阴影空格代表处于支撑相的支撑腿，白色空格代表处于摆动相的摆动腿。图15中，机器人以Walk步态分别依次迈出左前脚、左后脚、右前脚、右后脚。期间采用本文所述的步态策略规划方法调整其余三个支撑轮腿得位置，如在第一个步长内，分别前移左后腿和右后腿，后移右前腿。可以看到，在机器人前进的过程中，有一条轮足腿向后移动并提供支撑力可以有效增大支撑三角形，提高机器人稳定性。
机器人过沟时，步长较大，容易发生倾倒。参考图17，设在可达落足点范围的点(-215,520)和(35,20)分别为点A、点B。机器人左前腿可能在线段AB上任选一点离开地面。则按照情况(a)，得到机器人对应最佳支撑三角形随左前腿由B向A的过程中，最佳支撑三角形的变化如图17所示。
在机器人过沟后，可以通过轮子的转动调整右前足起步位置。此时，机器人的步态图如图18所示：图18中，机器人先迈出左前脚并立其于台阶上，期间采用本文所述的步态策略规划方法调整其余三个支撑轮腿向前移动不同距离，然后通过四个轮胎的纯滚动调整右前腿到合理位置，然后迈出右前腿并立其于台阶上，期间采用本文所述的步态策略规划方法调整其余三个支撑轮腿向前移动不同距离，再次通过四个轮胎的纯滚动调整左后腿到合理位置，以此类推，完成上台阶任务。
值得指出的是，本文仅仅以一种形式的步行(Walk)步态为例，根据某一种机器人的参数得出的规划方法结果，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改，均应包含在本发明的保护范围之内。
进一步地，本发明还提供一种四轮-足机器人，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如上述任一项所述的四轮-足机器人足式运动步态规划方法。
进一步地，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项实施例所述四轮-足机器人足式运动步态规划方法的步骤。
此外，上述的存储器中的逻辑指令可以通过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取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品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)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种四轮-足机器人足式运动步态规划方法，其特征在于，包括：
S1，在摆动腿的摆动周期中，计算获取机器人机体的实时重心位置；
S2，在所述机体的运动轨迹不变的情况下，根据所述实时重心位置通过轮子的滚动调整支撑腿的支撑位置，使得所述实时重心位置在地面上的投影位于所述支撑腿的支撑位置所形成的支撑三角形内部。
2.如权利要求1所述的四轮-足机器人足式运动步态规划方法，其特征在于，S2进一步包括：
根据所述实时重心位置通过轮子的滚动调整支撑腿的支撑位置，使得所述支撑腿的支撑位置形成最佳支撑三角形，其中所述最佳支撑三角形满足：所述实时重心位置在地面上的投影位于所述最佳支撑三角形内部、相邻两个时刻的所述最佳支撑三角形的距离小于预设距离且所述最佳支撑三角形下稳定裕度最大。
3.如权利要求1所述的四轮-足机器人足式运动步态规划方法，其特征在于，S1具体包括：
规划确定所述摆动腿的足端运动轨迹；
根据所述足端运动轨迹，结合所述摆动腿的正逆运动学关系，计算获取所述实时重心位置。
4.如权利要求3所述的四轮-足机器人足式运动步态规划方法，其特征在于，S1中所述摆动腿的足端运动轨迹具体为：
x(t)＝a1t3+a2t4+a3t5；
y(t)＝0；
z(t)＝b1t3+b2t4+b3t5+b4t6；
0<t<Tm；
其中，S为步长；Tm为所述摆动腿的摆动周期；
以左前腿为所述摆动腿为例，正运动学关系为：
Z(t)＝-sinθLF1(t)LLF1-sin(θLF2(t)-θLF1(t))LLF2；
x(t)＝-cosθLF1(t)LLF1+cos(θLF2(t)-θLF1(t))LLF2；
逆运动学关系为：
θLF3(t)＝θLF2(t)-θLF1(t)；
其中，θLF1为左前腿大腿关节角度，θLF2为左前腿小腿关节角度，θLF3左前腿车轮转动角度，LLF1为大腿长度，LLF2为小腿长度；
以左前腿为所述摆动腿为例，在机身坐标系下所述左前腿的大腿关节铰接点坐标为(xLF，yLF，zLF)，所述实时重心位置在x方向的坐标与时间的关系式为：
COMx(t)＝[mLF1lLF1x(t)+mLF2lLF2x(t)+mLF3lLF2x(t)+mRF1lRF1x(t)+…+mLH3lLH3x(t)]/msum；
式中：
lLF3x(t)＝xLF-(LLF1cosθLF1(t)+LLF2cos(θLF2(t)-θLF1(t)))；
msum＝mLF1+mLF2+mLF3+…+mRF1+mLH3+mbody；
mbody为所述机器人机体的质量；msum为机器人的总质量；
所述实时重心位置在y方向的坐标与时间的关系式如下所示：
COMy(t)＝[mLF1lLF1y(t)+mLF2lLF2y(t)+mLF3lLF2y(t)+mRF1lRF1y(t)+…+mLH3lLH3y(t)]/msum；
式中：
lLF3y(t)＝yLF+LLF1sinθLF0(t)+LLF2sinθLF0(t)；
θLF0(t)为左前腿侧摆关节角度与时间的关系；
所述实时重心位置在z方向的坐标与时间的关系式如下所示：
COMz(t)＝[mLF1lLF1z(t)+mLF2lLF2z(t)+mLF3lLF2z(t)+mRF1lRF1z(t)+…+mLH3lLH3z(t)]/msum；
式中：
lLF3z(t)＝zLF-(LLF1sinθLF1(t)+LLF2sin(θLF2(t)-θLF1(t)))。
5.如权利要求3所述的四轮-足机器人足式运动步态规划方法，其特征在于，S2中所述实时重心位置在地面上的投影具体为：
根据机器人三个支撑腿的支撑位置确定经过三个支撑位置的平面，当机器人左前腿处于摆动相状态时，左后腿足端、右前腿足端、右后腿足端在机身坐标系中的坐标分别为A(xLH、yLH、zLH)、B(xRF、yRF、zRF)、C(xRH、yRH、zRH)，则：
假设单位变量：且：
则机器人三个支撑腿的支撑位置构成的平面在机身坐标系下的解析式为：
设所述实时重心位置在平坦地面上的投影点为M′；基于惯性测量单元得到所述机体的俯仰角α、横滚角β、偏转角γ；则当机器人在斜坡上时，机器人所述实时重心位置的投影点坐标为：
6.如权利要求2所述的四轮-足机器人足式运动步态规划方法，其特征在于，S2中所述最佳支撑三角形的获取具体为：
根据机器人的物理参数，获取机器人各足的可达落足点范围；
在摆动腿摆动周期的任一时刻，遍历各足可达落足点范围的边界，根据当前时刻的所述实时重心位置，计算获取所述稳定裕度最大的所述支撑三角形，并判断所述实时重心位置在地面上的投影是否位于该所述稳定裕度最大的所述支撑三角形内以及距离上一时刻所述最佳支撑三角形的距离是否在预设距离内；
输出所述实时重心位置在地面上的投影位于内部、距离上一时刻所述最佳支撑三角形的距离小于预设距离且所述稳定裕度最大的所述支撑三角形作为所述最佳支撑三角形。
7.如权利要求2所述的四轮-足机器人足式运动步态规划方法，其特征在于，S2中所述最佳支撑三角形的获取具体为：
在所述摆动腿的摆动周期的起始时刻，采用所述实时重心位置在地面上的投影与所述支撑三角形三个边之间距离的最小值作为所述稳定裕度，计算获取所述最佳支撑三角形，在所述摆动腿的摆动周期开始之前，按照该所述最佳支撑三角形调节所述支撑腿的支撑位置；
在所述摆动腿摆动周期起始时刻的下一时刻至所述摆动周期结束时刻的过程中，采用所述实时重心位置在地面上的投影与所述支撑三角形三个边在机器人行进方向上的距离最小值作为所述稳定裕度，计算获取所述最佳支撑三角形。
8.如权利要求7所述的四轮-足机器人足式运动步态规划方法，其特征在于，所述稳定裕度具体为所述实时重心位置在地面上的投影与所述支撑三角形三个边之间距离的最小值时，所述稳定裕度具体为：
以左前腿摆动为例，则当机器人左前腿处于摆动相状态时，左后腿足端、右前腿足端、右后腿足端在机身坐标系中的坐标分别为A(xLH、yLH、zLH)、B(xRF、yRF、zRF)、C(xRH、yRH、zRH)，则所述实时重心位置在地面上的投影距离所述支撑三角形的边AB、BC、AC的距离分别为：
机器人此时的稳定裕度δ为三者的最小值：
δ＝min(dM″AB、dM″BC、dM″AC)。
9.如权利要求7所述的四轮-足机器人足式运动步态规划方法，其特征在于，所述稳定裕度具体为所述实时重心位置在地面上的投影与所述支撑三角形三个边在机器人行进方向上的距离最小值时，所述稳定裕度具体为：
以左前腿摆动为例，则当机器人左前腿处于摆动相状态时，左后腿足端、右前腿足端、右后腿足端机身坐标系中的坐标分别为A(xLH、yLH、zLH)、B(xRF、yRF、zRF)、C(xRH、yRH、zRH)，在机器人行进方向上所述实时重心位置的投影点和直线AB在水平面上投影的距离为：
在机器人行进方向上所述实时重心位置的投影点和直线AB在矢状面上投影的距离为：
所述实时重心位置的投影点和直线AB在行进方向的距离为：
类似地，在机器人行进方向上所述实时重心位置的投影点和直线BC在水平面上投影的距离为：
在机器人行进方向上所述实时重心位置的投影点和直线BC在矢状面上投影的距离为：
所述实时重心位置的投影点和直线BC在行进方向的距离为：
类似地，在机器人行进方向上所述实时重心位置的投影点和直线AC在水平面上投影的距离为：
在机器人行进方向上所述实时重心位置的投影点和直线AC在矢状面上投影的距离为：
所述实时重心位置的投影点和直线AC在行进方向的距离为：
机器人此时的稳定裕度δ为三者的最小值:
δ＝min(dM″AB、dM″BC、dM″AC)。
10.一种四轮-足机器人，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1-9中任一项所述的四轮-足机器人足式运动步态规划方法。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202310992605.2A CN117141611A (zh) | 2023-08-08 | 2023-08-08 | 四轮-足机器人足式运动步态规划方法及四轮-足机器人 |
Applications Claiming Priority (1)
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