The invention discloses a method for gait planning of humanoid robot body teaching based on the human motion information for gait planning of humanoid robot, robot joint driven by inverse operation obtained on skeletal angle information in the process of human motion, in order to meet the stability of robot motion in humanoid, the use of human teaching estimated data and the centroid trajectory information of the robot, robot driven angle compensation control combined with ZMP criterion and the center of mass of the robot angle Jacobi matrix, in the choice of the supporting foot, the hysteretic curve shows the supporting foot switch to teach human identification process to determine the supporting foot robot selection. The invention greatly simplifies the complexity of humanoid robot gait planning, and the gait planning based on human body teaching can make the motion process of the robot more anthropomorphic.
【技术实现步骤摘要】
一种基于人体示教的仿人机器人步态规划的方法
本专利技术属于人工智能和机器人控制领域,尤其涉及一种基于人体示教的仿人机器人步态规划的方法。
技术介绍
仿人机器人结构与人体相似,在人类社会环境中,仿人机器人可代替人类完成各种作业,扩展人类的能力,并表现出很好的环境适应性。近年来仿人机器人在服务,医疗,教育,娱乐等多个领域得到广泛的应用,相关的研究工作也逐步展开。仿人机器人行走问题的研究一直是机器人领域的一大研究热点,目前依据动力学模型并结合规划的ZMP轨迹形成稳定步态是主要方法,但依靠规划形成的运动模式往往需要复杂的运算,而且运动形式单一。面对仿人机器人行走步态规划的难题,模仿这一方式逐渐被引入到机器人运动控制中。令机器人对示教者运动信息进行采集,并通过模仿实现运动技能,这种方式大大简化了仿人机器人步态规划的复杂性,并且依据人体姿态生成的机器人运动形式更具拟人化,更重要的是赋予仿人机器人对人体示教行为的模仿能力,可以增强其在复杂环境下的决策能力,提高智能性。虽然通过人体示教规划机器人步态有很多优点,但由于机器人是对示教者的直接模仿,这会造成机器人步态的稳定性问题,面对行走等对动态性能要求较高的运动过程时,平衡的控制尤为重要。与依据稳定性判据规划开环步态不同,基于人体动作规划机器人步态面临如下三个问题:(1)人体示教过程提供了机器人驱动角度,但由于质量分布的不同,还需要结合质心信息进行补偿调整以满足平衡;(2)期望ZMP轨迹不再由人为设定,而是结合示教数据去计算期望ZMP轨迹;(3)要对人体示教动作进行支撑脚判别后再用于机器人步态规划。针对以上存在的问题,提出一 ...
【技术保护点】
一种基于人体示教的仿人机器人步态规划的方法,其特征在于,将人体运动过程中的骨骼信息作为示教数据,依据示教数据进行机器人的步态规划与平衡控制,实现仿人机器人对人体步态的模仿,具体步骤如下:步骤(1)、利用体感摄影机kinect获取人体行走过程的骨骼点数据,确定人体骨骼点与机器人驱动关节的匹配关系,并通过逆运算获得机器人驱动角度;步骤(2)、依据人体示教数据预估机器人质心轨迹信息,并利用滞回曲线确定支撑脚,然后结合机器人稳定性判据ZMP判据计算质心补偿量;步骤(3)、再确定质心补偿量后,需通过机器人的质心‑角度雅可比矩阵计算角度补偿值,利用补偿角度与驱动角度的相加值驱动机器人可保持机器人步态的稳定性。
【技术特征摘要】
1.一种基于人体示教的仿人机器人步态规划的方法,其特征在于,将人体运动过程中的骨骼信息作为示教数据,依据示教数据进行机器人的步态规划与平衡控制,实现仿人机器人对人体步态的模仿,具体步骤如下:步骤(1)、利用体感摄影机kinect获取人体行走过程的骨骼点数据,确定人体骨骼点与机器人驱动关节的匹配关系,并通过逆运算获得机器人驱动角度;步骤(2)、依据人体示教数据预估机器人质心轨迹信息,并利用滞回曲线确定支撑脚,然后结合机器人稳定性判据ZMP判据计算质心补偿量;步骤(3)、再确定质心补偿量后,需通过机器人的质心-角度雅可比矩阵计算角度补偿值,利用补偿角度与驱动角度的相加值驱动机器人可保持机器人步态的稳定性。2.根据权利要求1所述的一种基于人体示教的仿人机器人步态规划的方法,其特征在于:步骤1中对人体骨骼点与机器人驱动关节进行了匹配,通过空间向量运算获得示教驱动角度。3.根据权利要求1所述的一种基于人体示教的仿人机器人步态规划的方法,其特征在于:步骤2中利用人体运动过程中的骨骼点信息构建关节向量,通过人体关节向量与机器人质量信息预估机器人质心轨迹信息。4.根据权利要求1所述的一种基于人体示教的仿人机器人步态规划的方法,其特征在于:步骤2中利用滞回曲线判别示教过程中支撑脚的选取,确保了机器人步态的稳定。5.根据权利要求1所述的一种基于人体示教的仿人机器人步态规划的方法,其特征在于:步骤3具体为:为通过质心补偿实现机器人的动态平衡,需利用机器人质心-角度雅可比矩阵J表达质心位置与关节角的关系并通过二次规划对补偿角度进行求解,利用雅可比矩阵的思想,假设机器人每一个关节角产生了微小的变化δq,会对整体质心产生一个微小的偏移δg,二者关系可用雅可比矩阵来表达:δg=Jδq(13)假设当质心产生了一个偏移,为补偿偏移量,角度的补偿量可表达为:δq=J-1δg(14)此时问题转化为质心-角度的雅可比矩阵求解问题,已知由于
【专利技术属性】
技术研发人员:于建均,张远,于乃功,阮晓钢,吴鹏申,姚红柯,
申请(专利权)人:北京工业大学,
类型:发明
国别省市:北京,11
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