双足仿人机器人及其非线性步态规划方法以及控制方法技术

一种双足仿人机器人及其非线性步态规划方法以及控制方法，规划方法包括：S1、获取用户输入的步态参数；S2、基于用户输入的步态参数生成ZMP参考轨迹；S3、采用整合了非线性因子的Preview Control算法，根据参考ZMP轨迹获取质心轨迹；其中，所述非线性因子与沿重力加速度方向的运动参数相关。本发明专利技术可提高步态规划性能，节省系统整体的运动能量消耗，优化现有的双足机器人线性行走姿态；只需要用户输入五个“所见即所得”的参数，不需要用户具有机器人步态规划的专业知识，具有良好的用户体验。

Biped humanoid robot and its nonlinear gait planning method and control method

A biped humanoid robot and its nonlinear gait planning method and control method. The planning method includes: S1, obtain the gait parameters of the user input; S2, generate ZMP reference trajectory based on the user input gait parameters; S3, use the Preview Control algorithm which integrates the nonlinear factor, and obtain the quality according to the reference ZMP trajectory. The nonlinear factor is related to the motion parameters along the direction of gravity acceleration. The invention can improve the performance of gait planning, save the overall movement energy consumption of the system, optimize the linear walking posture of the existing biped robot, only need the user to input five \see and get\ parameters, and do not need the professional knowledge of the user's gait planning, and has a good user experience.

【技术实现步骤摘要】
双足仿人机器人及其非线性步态规划方法以及控制方法
本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种双足仿人机器人及其非线性步态规划方法以及控制方法。
技术介绍
人类制造机器人的首要目的是造出能代替人类的类人系统，帮自己去完成很难甚至不可能的任务。完整的仿人机器人主要由视觉系统+双臂/腕/手系统+双足系统构成。视觉担当大脑中枢，利用视觉传感器反馈回的信息制定全局的行动计划，双臂/腕/手利用力觉触觉等传感器去实现这些操作，而双足系统扩大了机器人的工作空间，保证了机器人在复杂或危险地形中可以持续工作，同时不需要专门为其对环境进行大规模改造，可以直接在人类的生活和工作环境中与人类协同作业。正因如此，双足类人机器人以其独特的优势受到了各方的广泛关注，成为机器人研究领域的热点。与轮式机器人相比，双足类人机器人行走系统占地面积小，活动范围大，对步行环境要求低且具有一定的逾越障碍的能力，移动“盲区”小，因而具有更广阔的应用领域，也具有很高的生产价值和商业价值。如在极限环境下代替人工作业，海底勘探，水下资源开发，地震搜救，核电站内的监视和维护等。此外，双足本身是移动机器人系统的入门，经过改进还可以制成足球机器人，机器蜘蛛、机器狗等。其中，轨迹规划及步态平衡问题是双足机器人研究领域的焦点。机械结构上，双足步行机器人一般单腿有6个自由度，分布在踝关节(2个自由度)，膝关节(1个自由度)和髋关节上(3个自由度)。双腿12个自由度可以实现行走，跑动，跳跃，下蹲，上/下楼梯，横向移动等动作。轨迹规划就是对机器人实现这些动作时脚部和质心(腰部)应该具有怎样的移动路径的研究，好的规划算法得到的轨迹可以保持运动中机器人系统持久的稳定性。以行走为例，该过程被定义为双足左右交替作为支撑脚，在保持和地面间稳定的支撑状态同时，移动脚交替向前移动。这一过程是否处于稳定状态，目前学术和工业界均采用ZMP(零力矩点)理论作为判断依据，即：步行中的机器人，其质心位置存在着重力和质心加减速时带来的惯性力，这两个力的合力(或合力延长线)与地面的交点为零力矩点(ZMP)，该点水平方向的力和力矩为零，即在该点处机器人没有水平方向倾倒的趋势。如果行走过程中，ZMP点始终处于单足足面内或是在双足轨迹构成的多边形内，则认为步态是稳定的。然而，由于是否考虑质心纵向运动(沿Z轴方向运动)决定了机器人行走的轨迹规划问题是否是非线性，目前双足行走轨迹规划问题大多被简化为不考虑质心纵向运动(沿Z轴方向运动)的线性问题去考虑。解决这类线性问题的算法包括线性插值，线性傅立叶变换，线性PreviewControl等。其中线性PreviewControl算法可以根据未来的ZMP参考轨迹调整当前的质心轨迹，不过，这种简化的线性行走为了满足ZMP稳定判据，质心在x-y轴构成的平面上需要较大幅度摆动以使腿部关节防止奇异位形，以及必须保持膝关节持续弯曲的显著特征。前者造成机器人行走模式偏离人类行走模式，后者需要在膝关节处施加持续的力矩，增加了机器人的能量消耗。另一方面，非线性的步态规划算法目前多采用基于三对角矩阵的Thomas算法，然而它并没有考虑未来ZMP轨迹信息对当前质心轨迹的影响。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种双足仿人机器人及其非线性步态规划方法以及控制方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种双足仿人机器人非线性步态规划方法，方法包括：S1、获取用户输入的步态参数；S2、基于用户输入的步态参数生成ZMP参考轨迹；S3、采用整合了非线性因子的PreviewControl算法，根据参考ZMP轨迹获取质心轨迹；其中，所述非线性因子与沿重力加速度方向的运动参数相关。在本专利技术所述的双足仿人机器人非线性步态规划方法中，步骤S3中所述的采用整合了非线性因子的PreviewControl算法，根据参考ZMP轨迹获取质心轨迹包括：在线性PreviewControl算法的状态迁移方程和输出方程的组合中整合非线性因子，构建非线性的轨迹规划数学模型，并根据未来的ZMP参考轨迹调整当前的质心轨迹，所述状态迁移方程为：X(k+1)＝AX(k)+Bu(k)，所述输出方程为：xzmp(k)=C**X(k)，其中：其中，参数A、B为由频率Δt确定的固定参数；参数C*为整合了非线性因子的变量，g表示重力加速度，zcom表示运动时质心沿重力加速度方向的位移，表示运动时质心沿重力加速度方向的加速度；X(k)为状态迁移方程的输出，x(k)、分别表示k时刻质心的位移、速度和加速度；u(k)代表最优输入控制器，为状态迁移方程的输入，表示k时刻加速度的微分；xzmp(k)为输出方程的输出，表示k时刻ZMP参考轨迹的一个点，状态迁移方程的输出X(k)是输出方程的输入，所述输出方程建立了质心点和ZMP参考轨迹间的非线性关系；为ZMP实际轨迹与ZMP参考轨迹的误差和，GxX(k)为质心轨迹的反馈，为k时刻之后Np个采样时间内的参考ZMP轨迹；其中，Gi,Gx,Gp分别为增益参数，且通过将参数A、B和C*作为输入的离散黎卡提方程计算得到。在本专利技术所述的双足仿人机器人非线性步态规划方法中，步骤S1中输入的步态参数为：步长x、步宽y、每步所用时间tf、静止时质心高度zheight和步数Num。在本专利技术所述的双足仿人机器人非线性步态规划方法中，所述步骤S2包括：S21、定义机器人初始站立位置的正前方为X轴正方向、右手侧为Y轴正方向，两脚之间中心点设为原点，在单脚支撑阶段，与地面接触的脚称为支撑脚、另一只为摆动脚；S22、基于用户输入的步态参数生成支撑脚在X-Y平面内的参考轨迹向量supportX、supportY，以及身体在X-Y平面内的参考轨迹向量torsoX、torsoY，其中，supportX表示沿x轴方向支撑脚轨迹，supportY表示沿Y轴方向支撑脚轨迹，torsoX表示沿X轴方向的身体轨迹，torsoY表示沿Y轴方向的身体轨迹；其中，supportX＝[0,x,2x,3x,…,Num·x]，当先以左脚为支撑脚，右脚为摆动脚时，supportY＝[-y,y,-y,y,…,(-1)Num·y]，当先以右脚为支撑脚，左脚为摆动脚时，supportY=[y,-y,y,-y,…,(-1)(Num-1)·y]；torsoX＝[0,x/2,3x/2,5x/2,…,(2Num-1)·x/2]，torsoY＝[0,0,0,0,…0]；S23、基于支撑脚和身体的参考轨迹向量获取参考ZMP轨迹。在本专利技术所述的双足仿人机器人非线性步态规划方法中，所述步骤S23包括：S230、定义t0、t1、t2分别为初始时刻、接近t0的定点和接近步骤S1输入的所用时间tf的定点，torsoXi为沿x轴第i步的身体位置；S231、如果t≥t0并且t＜t1S232、如果t≥t1并且t＜t2xzmp(t)＝supportX(t)yzmp(t)＝supportY(t)S233、如果t≥t2并且t＜tf,本专利技术还公开了一种双足仿人机器人非线性步态控制方法，包括：S100、执行权利要求1-5任一项所述的步态规划方法以获取质心轨迹；S200、计算摆动脚轨迹；S300、基于质心轨迹和摆动脚轨迹，利用逆运动学模型求得腿部各关节的时间本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种双足仿人机器人非线性步态规划方法，其特征在于，方法包括：S1、获取用户输入的步态参数；S2、基于用户输入的步态参数生成ZMP参考轨迹；S3、采用整合了非线性因子的Preview Control算法，根据参考ZMP轨迹获取质心轨迹；其中，所述非线性因子与沿重力加速度方向的运动参数相关。

【技术特征摘要】
1.一种双足仿人机器人非线性步态规划方法，其特征在于，方法包括：S1、获取用户输入的步态参数；S2、基于用户输入的步态参数生成ZMP参考轨迹；S3、采用整合了非线性因子的PreviewControl算法，根据参考ZMP轨迹获取质心轨迹；其中，所述非线性因子与沿重力加速度方向的运动参数相关。2.根据权利要求1所述的双足仿人机器人非线性步态规划方法，其特征在于，步骤S3中所述的采用整合了非线性因子的PreviewControl算法，根据参考ZMP轨迹获取质心轨迹包括：在线性PreviewControl算法的状态迁移方程和输出方程的组合中整合非线性因子，构建非线性的轨迹规划数学模型，并根据未来的ZMP参考轨迹调整当前的质心轨迹，所述状态迁移方程为：X(k+1)＝AX(k)+Bu(k)，所述输出方程为：xzmp(k)＝C**X(k)，其中：其中，参数A、B为由频率Δt确定的固定参数；参数C*为整合了非线性因子的变量，g表示重力加速度，zcom表示运动时质心沿重力加速度方向的位移，表示运动时质心沿重力加速度方向的加速度；X(k)为状态迁移方程的输出，x(k)、分别表示k时刻质心的位移、速度和加速度；u(k)代表最优输入控制器，为状态迁移方程的输入，表示k时刻加速度的微分；xzmp(k)为输出方程的输出，表示k时刻ZMP参考轨迹的一个点，状态迁移方程的输出X(k)是输出方程的输入，所述输出方程建立了质心点和ZMP参考轨迹间的非线性关系；为ZMP实际轨迹与ZMP参考轨迹的误差和，GxX(k)为质心轨迹的反馈，为k时刻之后Np个采样时间内的参考ZMP轨迹；其中，Gi,Gx,Gp分别为增益参数，且通过将参数A、B和C*作为输入的离散黎卡提方程计算得到。3.根据权利要求1所述的双足仿人机器人非线性步态规划方法，其特征在于，步骤S1中输入的步态参数为：步长x、步宽y、每步所用时间tf、静止时质心高度zheight和步数Num。4.根据权利要求3所述的双足仿人机器人非线性步态规划方法，其特征在于，所述步骤S2包括：S21、定义机器人初始站立位置的正前方为X轴正方向、右手侧为Y轴正方向，两脚之间中心点设为原点，在单脚支撑阶段，与地面接触的脚称为支撑脚、另一只为摆动脚；S22、基于用户输入的步态参数生成支撑脚在X-Y平面内的参考轨迹向量supportX、suppo...

【专利技术属性】
技术研发人员：阮仕涛，姜东晓，
申请(专利权)人：深圳市祈飞科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44