四足机器人节律柔顺行走控制

针对节律运动突变碰撞力大和柔顺性低的问题,改进基于Hopf振荡器的中枢模式发生器模型,提出一种节律柔顺行走控制方法。分析Hopf振荡器输出信号与关节运动之间的关系,整合膝关节变量,改变神经元之间的作用关系,实现对称步态和非对称步态行走;分析节律运动碰撞力突变对四足机器人行走产生的负面影响,提出基于碰撞力大小和四足机器人身体姿态的柔顺性评估方法;通过连续调整碰撞阶段大腿的摆动幅度,增大摆动周期,减小碰撞阶段的关节运动速度,形成机器人本体与地面之间的缓冲,实现节律柔顺行走。四足机器人慢走步态和对角小跑步态仿真实验验证了该控制方法的有效性。     

一种仿婴儿欠自由度四足爬行机器人

受婴儿爬行时独特的躯体形态的启发,设计了具有柔性脊柱和弹性膝关节的欠自由度四足爬行机器人BabyBot,其脊柱为变截面通体柔顺结构,膝关节为无自由度可变形被动关节.利用伪刚体法对柔性脊柱和弹性膝关节的结构参数进行设计,采用中枢模式发生器(CPG)运动控制模型生成对角爬行步态轨迹,柔顺机构与仿生控制有机结合形成了BabyBot机器人"以膝着地、腰髋耦合"的仿婴儿爬行步态.对欠自由度仿婴儿机器人的机构可行性,以及柔性脊柱对机器人运动性能的影响进行仿真及实验,结果表明,具有弹性膝关节的欠自由度四足机器人可以实现平稳的爬行运动,变截面柔性脊柱能够减小机器人行走时躯干在横滚及偏转方向的姿态波动程度,提高了机器人运动的协调性和轨迹准确性,并揭示出婴儿爬行时脊柱的柔顺运动对稳定视觉的潜在作用.     

一种四足机器人全向行走运动控制方法

本文给出一种四足机器人全向行走的机器人控制方法。文章基于AIBO四足机器人提出了一整套运动控制方法。方法包括正向运动学计算,反向运动学计算,运动轨迹的平滑插值方法以及全向行走的实时轨迹规划。为实现四足机器人平滑的行走轨迹,本文同时给出了一种改进型三维拉格朗日插值方法,可有效平滑腿部末端运动轨迹,减少机械损伤。     

基于CPG的四足机器人坡面稳定行走控制研究

针对四足机器人在坡面上的行走稳定性问题,提出了基于带反馈项的中枢模式发生器(CPG)的步态控制策略.根据零力矩点(ZMP)判据分析四足机器人在斜坡上的运动稳定性,引入参数在线调节机制适应外界环境变化.通过差分进化算法去调节CPG网络模型中的反馈项参数,减小零力矩点在水平面投影与支撑线的距离,从而增大四足机器人在斜坡上的...     

基于CPG的并联腿四足机器人步态控制

并联腿结构的四足机器人具有承载能力强、刚度大、运动精度高的优点,但控制复杂。为更好地控制,提出了一种串联结构等效方法对并联腿进行了分析,结合中枢模式发生器（CPG）对等效的髋、膝关节进行控制,从而实现四足机器人不同步态,并利用ADAMS与MATLAB/SIMULINK软件搭建了四足机器人的虚拟样机与控制系统。仿真实验结果表明,串联等效分析方法能够应用于并联腿结构,CPG可实现四足机器人的Walk与Trot步态,验证了该方法的可行性与有效性。     

基于UMAC的六足机器人控制系统设计

六足机器人随着任务的复杂程度不断提高,自由度也不断增多,使其控制结构也越来越复杂,给工程实现带来很大的困难.本文以中枢模式发生器(CPG)原理为基础,IPC+UMAC多轴运动控制器为核心,采用分级分布式控制结构设计六足机器人控制系统.控制系统包括6个CPG单元,每个CPG单元的输出信号控制机器人单腿的三个关节.通过CP...     

一种粗糙地形下四足仿生机器人的柔顺步态生成方法

传统以刚体动力学为基础的四足机器人运动控制方法对地形误差敏感,无法适应粗糙复杂地形,因此提出一种基于虚拟模型的运动控制方法用于实现四足机器人在粗糙地形下的行走.建立了以足底接触力为约束的高层步行任务和底层运动控制的映射关系.采用弹簧-阻尼-质量虚拟模型对四足机器人进行建模,将四足机器人的步行任务用一系列作用于机体质心的虚拟力去表征,基于各足等效力矩平衡的原则,将笛卡儿空间的虚拟力矢量分配到各支撑足,利用雅可比矩阵把足端力矢量转换为机器人关节空间的关节转矩.针对崎岖的空间3维粗糙地形,建立了机器人躯干姿态与地形的关联参数,通过调整躯干姿态有效扩大了机器人对粗糙地形的适应程度.运动仿真结果表明,机器人可以实现粗糙地形下稳定连续的行走,足底接触力平稳、无冲击,证明了该柔顺步态生成方法的合理性和有效性.     

四足机器人抗重心偏移步态优化

为解决四足机器人在其质心偏离躯干几何中心时的稳定性问题,提出了一种基于改进粒子群算法的优化方法.使用基于Hopf模型的振荡器搭建中枢模式发生器(central pattern generator,CPG)网络拓扑结构,通过对足端进行轨迹规划进而确定CPG模型相关参数,并对CPG单元间的耦合系数矩阵进行优化,使其能够输出...     

有脊椎四足机器人递阶CPG步态规划与速度分析

针对动物脊椎协调运动分析以及不同速度下的步态参数分析困难等问题,为了更好的控制输入速度,产生相适应的步态模式,设计三层递阶式网络步态规范方法。分析trot步态下速度与角频率ω的关系;分析bound步态下速度与髋关节幅值A_h之间的关系;通过Webots仿真分别验证了trot和bound步态下各自速度与步态参数之间映射关系的合理性。通过误差分析,角频率误差在0.25 rad/s左右,髋关节幅值误差在0.02 rad左右;在bound步态下,通过加入脊椎,对比仿真分析得出,脊椎运动可加快机器人速度,同时改变肢体和脊椎幅值相比于只改变肢体幅值更合理。     

一种多模型融合的仿猎豹四足机器人复杂运动控制方法

针对具有2自由度主动脊柱关节的仿猎豹四足机器人,基于任务分解思想和生物神经系统机理,提出多模型融合的控制方法。该方法以弹簧负载倒立摆模型实现单腿跳跃控制,通过中枢模式发生器（CPG）实现4条腿之间以及脊柱―腿之间的协调控制,利用虚拟模型控制实现机器人与环境交互,采用基于CPG输出的有限状态机来融合3个控制模型,构建仿猎豹四足机器人的多模型分层运动控制器。参考猎豹脊柱运动特征,设计了机器人脊柱关节运动模式,给出脊柱与腿的协调控制策略。最后,在Webots仿真环境中搭建了仿猎豹四足机器人虚拟样机,实现了不同步态下的脊柱―腿的协调控制、在崎岖地形上稳定奔跑,以及平滑的对角―疾驰―对角步态转换,仿真结果验证了所提出的多模型融合的四足机器人运动控制方法的有效性。     

Realization of Dynamic Walking and Running of the Quadruped Using Neural Oscillator

In the present study we attempt to induce a quadruped robot to walk dynamically on irregular terrain and run on flat terrain by using a nervous system model. For dynamic walking on irregular terrain, we employ a control system involving a neural oscillator network, a stretch reflex and a flexor reflex. Stable dynamic walking when obstructions to swinging legs are present is made possible by the flexor reflex and the crossed extension reflex. A modification of the single driving input to the neural oscillator network makes it possible for the robot to walk up a step. For running on flat terrain, we combine a spring mechanism and the neural oscillator network. It became clear in this study that the matching of two oscillations by the spring-mass system and the neural oscillator network is important in order to keep jumping in a pronk gait. The present study also shows that entrainment between neural oscillators causes the running gait to change from pronk to bound. This finding renders running fairly easy to attain in a bound gait. It must be noticed that the flexible and robust dynamic walking on irregular terrain and the transition of the running gait are realized by the modification of a few parameters in the neural oscillator network.     

基于静平衡的四足机器人直行与楼梯爬越步态

为提升四足机器人的障碍爬越能力,采用稳定裕度作为四足机器人静态稳定的判据,以落足点形成的 象限边界明确了不同初始位姿机器人的迈腿可能性．基于迈腿次序将所有步态划分为24 种类型．利用运动空间需 求最小、稳定裕度最大、步态协调性最好3 个基本评价指标,对四足机器人的24 种基本步态进行了对比分析．提出 了基于投影分析法结合平面静平衡步态理论的楼梯爬越步态研究方法,并以上述3 个特性参数最佳为要求,对楼梯 爬越步态进行了系统仿真,所得结果为四足机器人的直行与楼梯爬越步态选择提供了理论依据．实验表明了所研究 方法的有效性．     

Development of an Autonomous Quadruped Robot for Robot Entertainment

In this paper, we present Robot Entertainment as a new field of the entertainment industry using autonomous robots. For feasibility studies of Robot Entertainment, we have developed an autonomous quadruped robot, named MUTANT, as a pet-type robot. It has four legs, each of which has three degree-of-freedom, and a head which also has three degree-of-freedom. Micro camera, stereo microphone, touch sensors, and other sensor systems are coupled with newly developed behavior generation system, which has emotion module as its major components, and generates high complex and interactive behaviors. Agent architecture, real-world recognition technologies, software component technology, and some dedicated devices such as Micro Camera Unit, were developed and tested for this purpose. From the lessons learned from the development of MUTANT, we refined the design concept of MUTANT to derive requirements for a general architecture and a set of interfaces of robot systems for entertainment applications. Through these feasibility studies, we consider entertainment applications a significant target at this moment from both scientific and engineering points of view.     

液压四足机器人的实时分散解耦控制

针对液压驱动四足机器人单腿协调性难以保证的问题,开发了一种实时分散解耦控制系统:基于PC-Based控制系统架构,在RTX环境下模块化了实时控制子任务,并对多任务的处理进行了实时调度,搭建出了机器人的实时分散控制系统框架;针对单腿系统设计了基于PID神经元网络的广义解耦控制算法,并将其嵌入到整体程序框架中,实现了多腿联动的分散解耦控制;物理样机实验表明开发的控制系统能够满足分散解耦控制算法的实时性要求,提高了四足机器人运动的协调性,进而保证其连续稳定地行走,具有一定的独创性与实用价值。     

基于ARM9的四足机器人控制器设计

针对液压驱动的四足机器人复杂实时控制的问题,提出了一种以ARM9为内核的嵌入式控制系统的设计.该控制系统采用RS232串口和监控机进行通信,控制层采用一个主控制器和4个子控制器的分布式控制系统,主、子控制器之间采用CAN总线通信.实验证明,系统设计合理,运行稳定可靠,能较好地完成四足机器人对控制系统的实时性要求.     

连续不规则台阶环境四足机器人步态规划与控制

为了实现四足机器人在无崎岖地形先验知识情况下的自主爬行,提出了一种四足机器人运动控制方法.该方法采用间歇爬行步态作为主步态,将爬行运动分解为若干任务分别进行控制:基于NESM(normalized energy stability margin)判据计算内外倾的稳定裕度并根据其比值进行质心位置调整;使用坐标映射的方式调整足端坐标进行地面坡度适应;通过调整各腿长度控制机器人的高度;利用姿态传感器信息进行姿态恢复.仿真和实验表明,机器人仅依赖内部传感器即实现了在崎岖地形稳定行走,验证了本文方法的有效性和可靠性.     

基于遗传算法的四足机器人行走步态规划

因RoboCup四腿组比赛所采用机器人的关节刚度较低，采用固定形状行走轨迹的步态规划方法所产生的实际步态和规划步态偏差较大。这种偏差限制了机器人行走速度的提高。为了提高机器人的行走速度，在原有步态规划方法的基础上，引入200组坐标描述任意形状的机器人行走轨迹，并用改进的遗传算法寻找最适合机器人行走的轨迹形状。实验结果表明：改进的行走轨迹规划方法经学习后的实际步态更有利于机器人的行走，在行走更加平稳的同时可使机器人获得更快速的行走效果。