The invention belongs to the technical field of foot robot teleoperation. The invention discloses a shared factor fuzzy reasoner applied to hexapod robots, which solves the instability problem of multipod robots when performing special tasks under complex terrain. A shared factor fuzzy inference device for hexapod robot is described in this paper. Based on the speed, position and attitude cooperative teleoperation system, a two-dimensional teleoperation system is designed to realize the cooperative manipulation of shared features. The stability of a multi-legged robot is analyzed by the stability margin criterion, and the teleoperation subsystem is controlled by the shared factor alpha generated by the fuzzy inference system. Distribution of weights; Combining the control errors with the control requirements of the multi-legged robot through the main controller and feeding back to the operator in the form of tactile guidance force. The invention can effectively solve the probation problems easily occurring in the rugged terrain of the multi-legged robot, ensure the transparency of the system and reduce the working pressure of the operator.
【技术实现步骤摘要】
一种应用于六足机器人的共享因子模糊推理器
本专利技术属于足式机器人遥操作
,具体涉及一种针对崎岖地形下操作者遥操作六足机器人完成高效、平稳行走的共享因子模糊推理器及其实现方法。
技术介绍
由于足式步行机器人在面对复杂地形时具有比轮式或履带式移动机器人更强的适应能力和通过能力,使得其在灾难救援、海空探索、勘探等领域得到了广泛的运用。但需要认清的是,足式机器人虽然可以取代人类出现在危险的工作环境中,但由于工作现场的复杂程度不可预期,若单纯依靠机器人自身的智能控制算法还难以保证机器人自主适应复杂多变工况下的任务需求。为了提高机器人在执行任务过程中的稳定性,需要通过遥操作系统将将人的感知、决策能力融入整个控制系统中,以此改善机器人的运动性能,使其能够更好的完成所制定的特殊任务。然而通过对现有六足机器人遥操作控制方法研究发现,现有的遥操作控制方法大多采用单主-单从(SMSS)控制构架对机器人的行进速度进行操控。当机器人处在崎岖不平的地面条件下,此时机器人规划的落足位置与实际位置之间会有较大差异,因此六足机器人可能出现目标运动方向上的速度损失,机体的波动可能造成机器人稳定裕度的不足,此时若采用这种控制构架很难满足足式机器人在崎岖地形下对稳定裕度的需求,在操作过程中机器人容易出现失稳甚至倾翻,由此导致运动失控、驱动系统失效、元器件损坏等问题;采用多主单从(MMSS)控制构架对机器人的行进速度与机体位姿进行协同操作可以更好的控制六足机器人在崎岖地形下的行进任务。通过引入共享因子对两遥操作子系统进行分权处理则能帮助操作者更有效率的完成操作任务,同时能够更好的保证机器人 ...
【技术保护点】
1.一种应用于六足机器人的共享因子模糊推理器,其特征在于:所述的六足机器人的共享因子模糊推理器包括:稳定裕度计算模块、模糊推理系统、共享因子。
【技术特征摘要】
1.一种应用于六足机器人的共享因子模糊推理器,其特征在于:所述的六足机器人的共享因子模糊推理器包括:稳定裕度计算模块、模糊推理系统、共享因子。2.根据权利要求1所述的一种应用于六足机器人的共享因子模糊推理器,其特征在于:所述的稳定裕度计算模块以世界坐标系下机器人处于支撑相的各足端坐标与机器人重心坐标为输入,采用SSM(staticstabilitymargin)稳定判据计算出机器人的稳定裕度,将其作为分配操作者对于机器人速度与位姿操控权重的判据;所述的模糊推理系统以机器人稳定裕度为输入,通过隶属度函数进行模糊化,隶属度函数将精确的输入值转化为对应的模糊集以及相应的隶属度,再对规则库中的规则进行匹配,根据每条规则,利用三角形隶属度函数计算在对应模糊集上的隶属度,再对规则进行匹配,根据模糊规则计算出对性的规则可信度,将可信度进行反模糊化处理得到输出变量共享因子α;所述的共享因子α为操作者对六足机器人机体速度与位姿的控制权重,其中α∈[0,1];当α=0.5时,操作者对机器人机体速度与位姿的控制为平权;当α=1时,操作者无法对机体位姿进行控制,对机体速度的控制变得更加灵活;当α=0时,操作者无法对机体速度进行控制,对机体位姿的控制变得更加灵活;通过机器人稳定裕度模糊推理得出的共享因子能够体现机器人为保证自身稳定性对速度与位姿的控制需求。3.一种应用于六足机器人的共享因子模糊推理器,其特征在于:一种应用于六足机器人的共享因子模糊推理器的具体实施方法可分为以下步骤:步骤1:设计机器人稳定裕度计算模块,其输入为世界坐标系下机器人处于支撑相的各足端坐标与机器人质心坐标,输出为机器人稳定裕度;步骤2:设计共享因子模糊推理系统,系统通过分析稳定裕度确定六足机器人对速度与位姿的控制需求,系统输入为机器人稳定裕度,输出为共享因子;步骤3:设计速度层与位姿层遥操作子系统的触觉力反馈模式,使操作者能够以力的形式感受到操作过程中产生的误差以及机器人对操控者的操控需求。4.根据权利要求3所述的一种应用于六足机器人的共享因子模糊推理器,其特征在于:步骤1中所述的设计机器人稳定裕度计算模块,即采用SSM稳定判据针对行进状态下的六足机器人的稳定裕度进行计算与分析,通过机器人自身携带的传感器获取机器人在世界坐标系下的的重心CG位置与支撑相足端位置,机器人的重心坐标始终落在支撑多边形在水平面的投影范围内,则认为机器人是稳定的;重心坐标距离投影支撑多边形各...
【专利技术属性】
技术研发人员:尤波,陈翰南,李佳钰,
申请(专利权)人:哈尔滨理工大学,
类型:发明
国别省市:黑龙江,23
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