基于线性预测位置和速度控制器的全向轮式类人机器人制造技术

本发明专利技术的目的是一种类人机器人(100)，其具有连接到全向移动式地面基座(140)的身体(190)，并且配备有：‑身体位置传感器和基座位置传感器，以用于提供测量，‑致动器(212)，包括位于全向移动式基座中的至少3个轮子(141)，‑提取器(211)，以用于将测量结果转换为有用数据，‑控制器，以用于使用机器人模型和预定的位置和速度参考根据有用数据来计算位置、速度和加速度命令，‑单元，以用于将命令转换为用于致动器的指令，特征在于，机器人模型是双质点模型，并且特征在于，命令基于具有根据采样时间周期和多个预测样本的离散时间的线性模型预测性控制律，并被表示为二次优化公式，具有：‑目标的加权总和，‑预定义的线性约束集合。

Omnidirectional wheeled humanoid robot based on linear predictive position and velocity controller

The purpose of the invention is a humanoid robot (100), which is connected to the omnidirectional mobile ground base (140) of the body (190), and is equipped with: body position sensor and base position sensor, provides a measure for actuator (212), including at least 3 wheels on the omni-directional mobile type in the base (141), (211), extractor for the measurement results will be converted to useful data, controller for robot model and the predetermined position and the reference speed according to the useful data to calculate the position, velocity and acceleration command, unit for command into actuator for instructions that is characterized in that the robot model is double mass model, and is characterized in that the command is based on the linear model of discrete time sampling period and a plurality of prediction samples of predictive control based on The law, and is expressed as the two optimal formula with weighted sum: target, predefined set of linear constraints.

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】基于线性预测位置和速度控制器的全向轮式类人机器人
本专利技术涉及机器人编程系统的领域。更具体而言，本专利技术应用于控制基于有关节的肢体或使用它们来回走动的机器人(尤其是人或动物形式的机器人)的运动。从机器人具有下述特定人外观属性的时刻开始，机器人可以被认定为是类人机：头部，躯干、双臂、双手等。然而，类人机器人可能或多或少地是复杂的。它的肢体可能具有较多或较少数量的关节。它可以静态地或动态地控制其自身的平衡，并在基座上滚动。它可以从环境中获取信号(“听”、“看”、“触摸”、“感测”等)，并根据或多或少复杂的行为做出反应，并通过语音或通过手势与其它机器人或人类进行交互。对于目前这一代的类人机器人，程序员能够创建可以或多或少复杂的情景，作为机器人做出反应/执行的事件/动作的序列。这些动作可以有条件的，其取决于与机器人交互的人的某些行为。但是在第一代的这些类人机器人中，在开发工具包中完成应用程序编程，并且每个应用程序需要由触发事件来启动，该触发事件的发生已经包括在应用程序中。
技术介绍
因此，需要一种类人机器人，其能够过上“自主生活”，如同能够根据他正演变的环境以确定的方式行动的人类一样。本专利技术的目的在于通过提供一种机器人来克服现有技术的机器人的局限性，该机器人能够自主地确定适应其正演变的环境的其生活的序列，而无需程序员的任何干预。我们考虑具有连接到身体(也被称为上身)的移动基座的机器人。由移动基座的轮子作用在地面上的法向力很大程度上依赖于其身体的位置和加速度。因此，移动基座遭受强烈的滑移。此外，由于机器人与其支撑基座尺寸相比的重要高度，机器人可能易于跌倒。在文献中，可以找到关于具有动力学稳定性约束的移动机器人的控制以及关于类人式双腿机器人的控制的一些论文。一些最近的工作涉及控制具有由诸如机械臂之类的肢体所引起的动力学约束的机器人。K.Mingeuk等已经致力于使用动力学约束对轮式平台的稳定：“Stabilizationofarapidfour-wheeledmobileplatformusingthezmpstabilizationmethod”。他们使用直接线性二次调节器(LQR)方法来控制平台。该方法的不便之处在于，所受到的动力学约束需要具有在平台的中间处的CoP(压力中心)。CoP是机器人与地面之间的接触力的重心。这个方法涉及损失若干DoF(自由度)：实际上，为了防止机器人跌倒，CoP需要仅在由轮子与地面之间的接触点限定的凸多边形中。在另一篇论文中，Y.Li等提出了一种具有动力学约束的移动机器人的简单控制器：“Thedynamicstabilitycriteriononthewheel-basedhumanoidrobotbasedonzmpmodeling”。与K.Mingeuk和其它刊物的区别在于它考虑到完全CoP约束，其为不等式约束的总和。该控制器是针对机器人的完整模型迭代的比例积分微分控制，以便找到CoP在支撑多边形中的扭矩命令。关于类人机器人，P.B.Wieber、H.Diedam和A.Herdt说明了一种控制具有高度受约束动态的类人双腿机器人的方法：“Walkingwithoutthinkingaboutit”。这个最近的方案涉及基于3d线性倒立摆模型的线性预测控制。使用机器人的简单模型，该控制律预测未来其状态的动态，以确保发送到机器人的当前命令不会在几秒钟内引起不可避免的跌倒。关于两足类人机器人NAO，该控制律的实现可以在D.Gouaillier、C.Collette和K.Kilner所写的论文“Omni-directionalclosed-loopwalkfornao”中找到。但是机器人NAO很小，并且该方法特别是对于如图1所示的较高的类人机器人不会给出良好的结果，该较高的类人机器人例如具有以下特征：-20个自由度(DoF)(在头部160上的2个DoF，在手臂170上的2×6个DoF，在腿部180上的3个DoF以及在移动基座140中的3个DoF)；实际上，类人机器人具有至少5个DoF(头部的1个DoF，每条腿1个DoF，每条手臂1个DoF)，-1.37m的高度110，-0.65m的宽度130，-0.40m的深度120，-30kg的总质量，-一条腿180连接到具有三个轮子141的全向基座140。移动基座具有0.422m长度的三角形形状，并且能够以1:4m/s-1的最大速度和1:7m/s-2的加速度在短时间内移动机器人。标称速度和加速度为0:5m/s-1和1:0m/s-2。一个解决方案是设计具有与机器人的高度相比大的全向基座的机器人；但于是我们有以下缺点：过大的所需空间和机器人身体的弱点。因此需要控制类人机器人的移动基座及类人机器人的身体，同时考虑到它们的动力学约束。
技术实现思路
为此，本专利技术提供了一种类人机器人，其具有连接到全向移动式地面基座的身体，并且配备有：-身体位置传感器和基座位置传感器，用于提供测量，-致动器，包括关节电机和位于全向移动式基座中的至少3个轮子，其中，具有至少1个全向轮，-单元，用于将测量结果转换为有用数据，-控制器，用于使用机器人模型和预定(preordered)的位置和速度参考根据有用数据来计算位置、速度和加速度命令，-单元，用于将命令转换为用于致动器的指令。类人机器人的主要特征在于机器人模型是双质点模型，并且命令基于具有根据采样时间周期和多个预测样本的离散时间的线性模型预测性控制律，并且被表示为具有如下各项的二次优化公式：-以下各项的加权总和：-基座位置目标，-基座速度目标，-与CoP和基座中心之间的距离有关的目标，CoP是机器人与地面之间的接触力的重心，具有预定义的权重，以及-预定义的线性约束集合，它们是：-移动基座的最大速度和加速度，-身体的运动限制，-CoP限制。这个机器人能够在考虑动力学约束的同时控制机器人的移动基座及其身体两者。它通过预测未来机器人的动力学模型行为而使得具有高速度和加速度运动是可能的。控制器的优点为：-时间预测的概念，其允许在高速度和加速度下控制高约束的动力学系统，预测未来行为；-高度模块化，其允许在以下各项之间具有许多选择：优先化轨迹跟踪；如果机器人被严重干扰，优先化鲁棒性；或最小化加速度变化率以保护机器人的机械部分；-管理任何线性约束集合作为运动限制、稳定性或鲁棒性限制及移动基座限制的可能性。有利地，加权数值稳定性目标被添加至目标的加权总和。身体的运动限制可以为空。根据本专利技术的实施例，至少一个轮子是全向的。有利地，地面是平坦且水平的。本专利技术还提供了一种用于控制类人机器人的方法，该类人机器人具有连接到全向移动式地面基座的身体以及致动器，所述致动器包括位于全向移动式基座中的至少3个轮子，并且具有至少1个全向轮，该方法包括根据闭环方案实施的以下步骤：-检索身体的位置测量结果和基座的位置测量结果，-将这些位置测量结果转换为观察(或有用)的位置测量结果，-使用控制律来计算身体速度和基座速度命令，该命令基于具有根据采样时间周期和多个预测样本的离散时间的线性模型预测性控制律，并且被表示为具有以下各项的加权总和的二次优化公式：-基座位置目标，-基座速度目标，-与CoP和基座中心之间的距离有关的目标，CoP是机器人与地面之间的接触力的重心，具有本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种类人机器人(100)，所述类人机器人(100)具有连接到全向移动式地面基座(140)的身体(190)，并且所述类人机器人(100)配备有：‑身体位置传感器和基座位置传感器，所述身体位置传感器和所述基座位置传感器用于提供测量，‑致动器(212)，所述致动器(212)包括关节电机以及位于所述全向移动式基座中的至少3个轮子(141)，其中，具有至少1个全向轮，‑提取器(211)，所述提取器(211)用于将测量结果转换为观察数据，‑控制器，所述控制器用于使用机器人模型和预定的位置和速度参考根据所述观察数据来计算位置、速度和加速度命令，‑单元，所述单元用于将所述命令转换为用于所述致动器的指令，所述类人机器人(100)的特征在于：所述机器人模型是双质点模型，并且所述命令基于具有根据采样时间周期和多个预测样本的离散时间的线性模型预测性控制律，并且所述线性模型预测性控制律被表示为具有如下各项的二次优化公式：‑以下各项的加权总和：‑基座位置目标，‑基座速度目标，‑与CoP和基座中心之间的距离有关的目标，CoP是所述机器人与地面之间的接触力的重心，具有预定义的权重，以及‑预定义的线性约束集合，所述预定义的线性约束是：‑所述移动基座的最大速度和加速度，‑CoP限制。...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2014.04.17 EP 14305584.61.一种类人机器人(100)，所述类人机器人(100)具有连接到全向移动式地面基座(140)的身体(190)，并且所述类人机器人(100)配备有：-身体位置传感器和基座位置传感器，所述身体位置传感器和所述基座位置传感器用于提供测量，-致动器(212)，所述致动器(212)包括关节电机以及位于所述全向移动式基座中的至少3个轮子(141)，其中，具有至少1个全向轮，-提取器(211)，所述提取器(211)用于将测量结果转换为观察数据，-控制器，所述控制器用于使用机器人模型和预定的位置和速度参考根据所述观察数据来计算位置、速度和加速度命令，-单元，所述单元用于将所述命令转换为用于所述致动器的指令，所述类人机器人(100)的特征在于：所述机器人模型是双质点模型，并且所述命令基于具有根据采样时间周期和多个预测样本的离散时间的线性模型预测性控制律，并且所述线性模型预测性控制律被表示为具有如下各项的二次优化公式：-以下各项的加权总和：-基座位置目标，-基座速度目标，-与CoP和基座中心之间的距离有关的目标，CoP是所述机器人与地面之间的接触力的重心，具有预定义的权重，以及-预定义的线性约束集合，所述预定义的线性约束是：-所述移动基座的最大速度和加速度，-CoP限制。2.根据权利要求1所述的类人机器人，特征在于，加权数值稳定性目标被添加至...

【专利技术属性】
技术研发人员：J·拉费，D·古艾列，PB·维贝尔，
申请(专利权)人：软银机器人欧洲公司，法国国家信息与自动化研究所，
类型：发明
国别省市：法国,FR