伸缩腿双足机器人半被动行走控制研究

研究半被动伸缩腿双足机器人行走控制和周期解的全局稳定性问题.使用杆长可变的倒立摆机器人模型,以支撑腿的伸缩作为行走动力源,采用庞加莱映射方法分析了双足机器人行走的不动点及其稳定性.当脚与地面冲击时,假设两腿间的夹角保持为常数,设计了腿伸缩长度的支撑腿角度反馈控制率.证明了伸缩腿双足机器人行走过程不动点的全局稳定性.仿真结果表明,本文提出的腿伸缩长度反馈控制可以实现伸缩腿双足机器人在水平面上的稳定行走,并且周期步态对执行器干扰和支撑腿初始角速度干扰具有鲁棒性.     

脉冲推力作用下半被动双足机器人的行走动力学分析

为了提高半被动双足机器人在水平地面上行走的稳定性,研究一种脉冲推力作用下半被动双足机器人的行走动力学行为.以最简单的特殊行走模型为动力学模型,采用支撑腿脚后跟脉冲推力作为双足机器人行走动力源.鉴于系统模型的高度非线性,将连续阶段的非线性微分方程线性化;利用角动量守恒和脉冲推力构造一个二维离散映射;采用离散映射的不动点及其特征值分析系统周期步态的存在性和稳定性;接着讨论系统的倍周期分岔.在理论分析的基础上,通过Matlab软件对半被动双足机器人的行走动力学进行仿真实验. 仿真结果表明,在水平地面上行走的半被动双足机器人具有稳定的周期-1步态和周期-2步态.     

一种新的双足机器人模型设计与相关研究

针对双足机器人最简模型在行走过程中出现摆动腿足部擦地的问题,提出了一种通过摆动腿膝关节弯曲达到摆动腿缩短的新模型。当摆动腿开始摆动时,摆动腿膝关节弯曲锁定,摆动腿缩短;当摆动腿摆动到最大位置时,膝关节解锁,摆动腿伸直再锁定,此后摆动腿回摆,系统变为直腿模型。采用脚后跟冲击控制,在摆动腿落地前,拖后的支撑腿与地面接触处施加一指向髋关节的瞬时冲击力,冲击力可以减小摆动腿着地时能量的损耗,同时驱动被动机器人向前行走。设计了迭代学习控制算法,找到极限环与不动点,实现不同给定期望步长跟踪的冲击力的计算。仿真结果表明,迭代学习控制可以有效的实现不同期望步长的跟踪,可以很快的找到机器人系统的不动点,通过收敛的相平面,得到稳定的极限环,保证了机器人行走过程稳定。     

七连杆双足机器人建模和控制系统仿真

研究双足机器人稳定性控制问题,步行机器人作为一种载运工具适应地况能力强,结构复杂,运动控制难.实现类人型机器人动态行走,针对行走的稳定性,必须对机器人进行动力学建模、步态设计和稳定姿态控制算法设计.研究了一种七连杆双足机器人的动力学建模和控制系统仿真方法.建立两足步行机器人腿的可参数化仿真模型,对七平面双足机器人的运动情况和控制输入输出进行仿真,得出试验结果.并对影响步行机器人稳定性能的参数进行分析,为后面机器人样机的研制提供理论及数据依据.     

基于脉冲推力的半被动双足机器人无模型神经网络控制

研究了半被动双足机器人的平面稳定行走控制问题。以最简行走模型为动力学模型,采用沿支撑腿方向的脚后跟脉冲推力作为行走动力源。考虑到系统模型的非线性特征,将基于三角函数扩展的函数链接型人工神经网络控制算法引入到机器人系统中,以产生系统所需的脉冲推力。并采用基于数据驱动的无模型同步扰动随机逼近算法对神经网络的权值进行更新。利用庞加莱映射方法分析了半被动双足机器人行走的稳定条件。在理论分析的基础上,对该算法进行了仿真研究。仿真结果表明：文中所提算法在收敛快速性上要优于迭代学习控制算法,可以实现双足机器人平面上的稳定周期行走。且雅可比矩阵的特征值均位于单位圆内,满足系统的稳定条件。     

变长度弹性伸缩腿双足机器人半被动起步行走仿人控制

传统双足机器人行走使用轨迹跟踪控制,而人类行走大部分时间处于被动状态.针对半被动变长度弹性伸缩腿双足机器人从静止状态开始起步行走的问题,提出了一种起步行走仿人控制方法.首先,使用串联弹性驱动双足弹簧负载倒立摆(B-SLIP)模型;然后,利用拉格朗日方法建立行走动力学方程,并利用模型的自稳定性在双支撑阶段采用能量误差比例...     

双足机器人动态步行实时步态生成

针对双足机器人动态步行生成关节运动轨迹复杂问题,提出了一种简单直观的实时步态生成方案。建立了平面五杆双足机器人动力学模型,通过模仿人类步行主要运动特征并根据双足机器人动态步行双腿姿态变化的要求,将动态步行复杂任务分解为顺序执行的四个过程,在关节空间相对坐标系下设计了躯干运动模式、摆动腿和支撑腿动作及步行速度调整模式,结合当前步行控制结果反馈实时产生稳定的关节运动轨迹。仿真实验验证了该方法的有效性,简单易实现。     

下肢外骨骼机器人变步长步态规划方法

为了解决下肢外骨骼机器人连续步态规划问题,基于倒立摆模型提出了一种步态规划算法,并针对传统倒立摆模型无法变步长连续行走的问题提出了新的改进方法。将外骨骼机器人分成支撑腿和摆动腿两部分,分别采用D-H法进行运动学分析;利用倒立摆模型和固定函数法,进行等效质心与摆动腿末端轨迹规划;在相邻单脚支撑期之间插入双脚支撑期,使下肢外骨骼机器人在不断改变步行时,利用双脚支撑期进行位置和速度的切换,实现实时步态规划;将规划算法在SIMULINK中实现,并与ADAMS模型进行联合仿真,下肢外骨骼机器人在仿真环境下行走稳定,证明了算法的有效性。     

学习人类控制策略的双足机器人步态控制研究

针对双足机器人面临的复杂环境下动态行走的适应性难题,提出了一种基于学习人类控制策略的双足机器人步态控制方法。利用三维线性倒立摆模型构造双足行走系统的状态方程,建立学习人类控制策略的参数化模型,设计了基于SVM的学习型控制器。该方法保证了躯干始终处于与地面近似垂直,增强了步态控制的鲁棒性,提高了双足机器人在复杂环境下行走的动态稳定性。实验验证了该方法的有效性。     

人形机器人动态行走误差调整方法的研究

介绍人形机器人稳定行走的相关理论及研究发展,针对关节非线性伺服控制、行走稳定性、摆动脚落地碰撞等关键问题进行了研究,解决了仿人稳定行走控制中步幅自动调整的问题,并进行了模糊控制器设计。     

基于GCIPM行走的步行机器人路径规划

介绍了利用重力补偿倒立摆方式（GCIPM）提高步行机器人行走的稳定性。该方法与以往利用线性倒立摆方式（IPM）控制的机器人相似，但是考虑了期望轨迹上机器人的迈步腿力。当基于IPM的路径规划应用到实际的步行机器人上，依据ZMP控制理论从预固定点移动时，被忽略的迈步腿力的变化在实际中使稳定性得不到保证。由于GCIPM考虑了迈步腿力的影响，仿真表明，应用GCIPM的步行机器人，稳定性得到优化提高。     

基于深度强化学习的双足机器人斜坡步态控制方法

为提高准被动双足机器人斜坡步行稳定性, 本文提出了一种基于深度强化学习的准被动双足机器人步态控制方法. 通过分析准被动双足机器人的混合动力学模型与稳定行走过程, 建立了状态空间、动作空间、episode过程与奖励函数. 在利用基于DDPG改进的Ape-X DPG算法持续学习后, 准被动双足机器人能在较大斜坡范围内实现稳定行走. 仿真实验表明, Ape-X DPG无论是学习能力还是收敛速度均优于基于PER的DDPG. 同时, 相较于能量成型控制, 使用Ape-X DPG的准被动双足机器人步态收敛更迅速、步态收敛域更大, 证明Ape-X DPG可有效提高准被动双足机器人的步行稳定性.     

3D stable biped walking control and implementation on real robot

A combination of walking control methods was proposed and implemented on a biped robot. The LIPM-based model predictive control (MPC) was adopted to generate a basic stable walking pattern. The stability of pitch and yaw rotation was improved through pitch and yaw momentum control as a supplementation of MPC. It is found that biped robot walking tends to deviate from the planned walking direction if not considering the rotation friction torque in yaw axis under the support foot. There are basically two methods to control yaw momentum, waist and swing arms rotation control. However, the upper body is often needed to accomplish other tasks. Therefore, a yaw momentum control method based on swing leg dynamics was proposed. This idea does not depend on upper body’s motion and is highlighted in this paper. Through experiments, the feasibility of the combination of the control methods proved to be practical in keeping biped robot walking stable both in linear and rotation motion. The pros and cons of the yaw momentum control method were also tested and discussed through comparison experiments, such as walking on flat and uneven terrain, walking with different payloads.     

Robust Sliding-mode Control of Nine-link Biped Robot Walking

A nine-link planar biped robot model is considered which, in addition tothe main links (i.e., legs, thighs and trunk), includes a two-segment foot.First, a continuous walking pattern of the biped on a flat terrain issynthesized, and the corresponding desired trajectories of the robot jointsare calculated. Next, the kinematic and dynamic equations that describe itslocomotion during the various walking phases are briefly presented. Finally,a nonlinear robust control approach is followed, motivated by the fact thatthe control which has to guarantee the stability of the biped robot musttake into account its exact nonlinear dynamics. However, an accurate modelof the biped robot is not available in practice, due to the existence ofuncertainties of various kinds such as unmodeled dynamics and parameterinaccuracies. Therefore, under the assumption that the estimation error onthe unknown (probably time-varying) parameters is bounded by a givenfunction, a sliding-mode controller is applied, which provides a successfulway to preserve stability and achieve good performance, despite the presenceof strong modeling imprecisions or uncertainties. The paper includes a setof representative simulation results that demonstrate the very good behaviorof the sliding-mode robust biped controller.     

可侧向摆动的欠驱动双足机器人

为解决机器人的侧向平衡问题,同时为使机器人的行走空间由二维扩展到三维,确立了可以侧向周期稳定偏转的有弹性脚的欠驱动步行机器人模型。根据混合动力系统的特点,建立了侧向摆动方程及脚碰撞地面的方程,并利用数值仿真得到了不同初始状态下的稳定极限环。根据运动状态分析,找到了弹性脚的欠驱动步行机器人所允许的侧向偏转范围。施加基于能量的控制可以消除摆动过程中出现的干扰,使欠驱动步行机器人回归到稳定状态,稳定的侧向摆动保证了欠驱动步行机器人的稳定行走。     

Efficiency analysis of telescopic-legged bipedal robots

This paper investigates the stability of underactuated bipedal walking incorporating telescopic-leg actuation. In human walking, knee joints of swing and support legs are bent and stretched. The telescopic legs mimic the motion of the center of mass of human legs via their telescopic motion during the stance phase. First, underactuated telescopic-legged biped robot models are introduced. Second, an output-following control law is applied to the linearized equation of motion of the robot, and the controlled robot’s equation is then specified as a linear time-varying system. The error transition equation is developed to evaluate the stability during the stance phase. Numerical calculations are performed to show the influences of leg telescopic motion on the stability.