由2自由度并联髋关节构成的脊柱式四足步行机器人步态规划和稳定性分析

针对四足机器人研究中的承载能力低、行走平稳性差问题,设计了一种由2自由度并联髋关节构成的脊柱式四足步行机器人。采用解析几何法和坐标变换法对机器人站立腿和摆动腿进行运动学建模,根据足端位置逆解求得了髋关节变量,进而提出一种无膝关节四足机器人的直行步态、定点转向步态和爬楼梯步态规划方法。基于运动学模型和步态规划方法,通过数值仿真分别得到步态周期内瞬时稳定裕度数据和重心高度变化数据,结果表明四足机器人有较好的稳定性。机器人步态试验验证了该步态规划方法的合理性和有效性。     

仿生四足机器人结构设计与运动学分析

为满足四足步行机器人野外探索的任务需求,设计一种具有5个自由度的机械腿.应用模块化的设计理念将其拆分成基节模块、股节模块和胫节模块进行设计.通过机械腿正运动学分析,在Matlab仿真环境中计算出机械腿足端工作空间,并结合四足机器人的躯干结构,设计一种连续性的爬行步态,完成其足端轨迹规划,采用梯度投影法对这种冗余机械腿进行逆运动学求解,并在Adams中进行运动学仿真.仿真结果表明:五自由度冗余机械腿各关节能在尽量避免关节极限角的情况下实现连续爬行步态,且四足机器人的机体质心位移曲线在时间上连续光滑.     

基于Kimura振荡器和虚拟模型的气动肌肉四足机器人步态控制

步态控制是四足机器人适应复杂地形的关键,为此对机器人步态进行规划和控制,提出一种步态控制器。针对气动肌肉驱动的四足机器人,根据机器人Denavit-Hartenberg参数建立单腿运动学模型;采用Kimura振荡器设计四足机器人步态的中枢模式发生器（CPG）网络,并改进振荡器输出与关节角度之间的映射关系;采用摆线函数规划机器人足端轨迹,基于生物神经反射机理和虚拟模型控制（VMC）,以肢体摆动相位和足端触地信息为状态切换条件,建立沟壑地形自适应步态控制器;搭建Adams与MATLAB联合仿真平台和实物样机测试平台,对步态控制器进行验证。结果表明：改进的CPG步态网络可减小步态参数间的耦合,所生成信号的幅值和相位稳定;基于CPG和VMC的步态控制器能实现机器人对角步态运动,并能跨越宽度为机器人足端宽度的2.50倍沟壑。     

新型四足并联军用机器人步态控制算法及仿真

在多关节步行机器人控制策略中，全部采用中央模式(CPG)网络进行控制的方法具有参数繁多、网络结构复杂的特点；机器人的工作环境通常多变且复杂，对机器人的灵活性和抗干扰能力提出了更高的要求，故仅采用单一的控制模式很难满足上述需求。针对上述问题，在机器人控制上把基于CPG的控制方法和基于虚拟模型的控制方法进行综合，对单腿为3-UPS机构的四足并联军用机器人设计了一种新型步态控制算法，用CPG完成机器人的基础步态，完成输入输出之间的非线性振荡器网络模型的搭建，并将模型的输出与关节电机的驱动力矩构成映射关系；再用虚拟模型生成行走时保持机器人平稳姿态所需要的足端虚拟力，并将足端虚拟力映射为关节驱动力矩。通过V-REP与MATLAB软件对该步态控制算法进行联合仿真实验。仿真结果表明：所提出的步态控制算法有效；新算法的优势在于简化控制网络的同时还能保证机器人在行走过程中拥有较强的灵活性和抗干扰能力，这种新型控制模式为四足并联军用机器人的步态控制提供了新的思路与方法。     

六足机器人爬楼步态与仿真

为提高六足机器人对楼梯障碍物的适应能力,设计一种半圆型腿式的六足机器人。根据机器人的结构特 点,规划了六足机器人爬楼梯中的四足步态。基于步态规划,分析和建立了四足步态的运动学模型。通过对各条腿 的支撑相角度和摆动相角度的调整,用 ADAMS 软件对机器人进行了动态仿真。仿真结果表明：六足机器人结构设 计合理,在四足步态下能实现连续爬楼梯,且机器人的机体质心位移曲线在时间上连续光滑,验证了运动学模型的 有效性。     

基于混合神经振荡器的爬行四足机器人运动协调控制

中枢神经模式振荡器常用于多足机器人运动协调控制。为实现含有主动柔性躯干的爬行四足机器人运动协调控制,构建一种混合神经振荡器。该振荡器利用Hopf振荡器和Kuramoto振荡器对机器人四肢和躯干进行协调控制,并通过建立二者之间的耦合关系实现四肢与躯干的协调运动。利用仿真平台搭建爬行四足机器人虚拟样机,对静走步态、对角步态以及两种步态间柔顺切换分别进行直线运动仿真,同时对该协调控制进行可行性验证,获得虚拟样机运动图像以及其足端轨迹曲线。仿真结果表明：该混合神经振荡器可实现机器人的静走与对角步态直线运动;通过建立静走和对角步态下四肢与躯干之间的协调关系,并改变机器人各腿部振荡器之间的相位差,能进行两种步态之间的柔顺切换。     

一种轮腿复合型机器人的步态研究与越障性能分析

为实现地面移动机器人在复杂地形下的环境探索需求,结合轮式机器人的高速特性和足式机器人对地形适应性强的特征,提出一种轮幅型轮腿复合型机器人,并针对其在移动过程中的振动问题以及爬梯过程中的越障问题,对机器人进行步态研究及性能分析。从静力学分析中得出机器人轮腿结构以不同姿态着地时的受力情况,结合实际情况中机器人运动约束对机器人在前进、转向和越障等任务中的步态进行分析,并基于动力学仿真ADAMS软件建立动力学模型来模拟机器人不同步态下的振动情况以及越障性能。研究结果表明,结合本文提出的步态控制方法,该轮腿复合型机器人在复杂地形环境中具有较好的行进效率和越障能力。     

人体下肢康复训练外骨骼的轨迹跟踪控制

为解决外骨骼机器人对目标轨迹跟踪控制的问题,对用于康复训练的下肢外骨骼机器人轨迹跟踪控制进 行研究。根据外骨骼模型的特点,采用拉格朗日方法建立摆动相动力学模型,对单腿支撑步态的摆动相进行分析, 利用Simulink 建立控制模型,结合模糊PID 算法与传统PID 算法对单位阶跃响应、方波信号、正弦信号进行对比仿 真,并对仿真结果进行评估。仿真结果表明：与传统的PID 算法相比,模糊自适应PID 具有超调量小、稳定性强等 优点。     

摇臂悬挂机动平台运动姿态调节最优控制研究

摇臂悬挂机动平台运动自由度多且运动姿态调节复杂,以机构运动学控制为主的运动控制方法,不能准确描述驱动关节力矩与车体轨迹和姿态的关系。基于质心动力学模型和二次规划方法,建立了一种适用于轮腿复合移动类型车辆整体运动姿态调节的通用动态优化控制框架;以基于动力学模型的二次规划方法为主,结合系统逆运动学控制,实现了对车轮地面反作用力的直接控制。利用上述控制方法,对机动平台的侧倾、俯仰、联合姿态调节及其在颠簸路面下的应用进行仿真。结果表明,该动力学运动姿态调节动态优化控制方法能够满足实时性和控制精度的需求。     

基于多传感器信息的人体下肢步态识别

为准确识别人体下肢步态运动,设计一种识别下肢步态摆动相和支撑相的方法.通过4个姿态传感器和足底压力鞋垫采集人体下肢角度信息和足底压力信息,将数据信息进行归一化、比例化处理后提取特征;利用模糊原理将传感器信息进行模糊化,将双腿步态划分为4种情况;利用MATLAB对下肢角度信息和足底压力信息采用不同核函数的支持向量机(support vector machine,SVM)进行识别;以同一人在不同步态速率下直线行走的步态和不同身高腿长的人在速率为0.6 m/s下的直线行走的步态进行实验.结果表明:该算法是有效、适用的,识别准确率均在90％以上.     

军用轮、腿混合四足机器人设计

为设计一种可以在迈步行走、有动力轮式机动、无动力轮旱冰式滑行3种运动方式之间灵活转换的轮、腿混合四足机器人,提出一种采用3-PUPS机构的超冗余、可变胞并联机械腿,其构型可以通过伺服电机的抱闸锁定实现变胞变换,从而使机械腿能根据任务需求实时改变自身构型和性能。在建立机械腿3-PUPS机构的运动学和静力学模型基础上,通过定义运动学和静力学性能评价指标,分析了机械腿尺寸参数对其各性能评价指标的影响规律,从而确定机械腿一组使机械腿运动学和静力学性能较为均衡的结构参数,并研制出机械腿的实验样机。建立轮、腿混合四足机器人整机的通用运动学模型,定义机器人整机的性能评价指标,分析机器人整机尺寸参数对其各性能评价指标的影响规律,并确定整机尺寸参数值,在此基础上完成了轮、腿混合四足机器人整机的设计方案。通过一套专用机器人标定系统对机械腿的实验样机进行位姿测量实验。研究结果表明：机械腿运动平台的实际运动沿x轴方向最大偏差为0.041 mm,沿y轴方向最大偏差为0.040 mm,沿 z轴方向最大偏差为0.040 mm;绕z轴姿态角最大偏差为0.041°,绕y轴姿态角最大偏差为0.043°,绕x轴姿态角最大偏差为0.045°;机械腿实验样机达到了通用式工业机器人的精度水平。     

六足机器人轮腿结构设计与仿真分析

针对移动机器人在复杂地形环境适应能力弱的问题,设计一种新型六足轮腿复合式机器人.对机器人的基本结构及轮腿结构进行设计,阐明轮-腿模式转换机理,简述腿式三足步态及轮式步态规划,利用ADAMS软件对机器人进行动态仿真,并对轮腿结构进行有限元分析.仿真结果表明:六足机器人轮腿结构满足设计要求,能通过转换轮腿结构使机器人以腿式或轮式模式移动,兼具腿式、轮式2种机器人的优点.     

足式机器人用执行器的优化设计

依据四足机器人的运动机理和电机执行器优化设计的原则,建立四足机器人单腿的简单模型,并从动力学的角度,推导出单腿地面冲击的数学模型,得到了冲击力与腿部惯性和执行器惯性的定量关系;然后将该模型应用在四足机器人的执行器优化设计方案中.优化设计出一种结构紧凑、高集成度、高功率密度、转动惯量小、传动高效、具备高频响应性能的两级行星传动的机器人关节执行器.仿真与实验结果表明,经过优化设计的执行器,能够适用于足式机器人.