双足机器人稳定步行控制方法、装置、设备及可读介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种双足机器人稳定步行控制方法、装置、设备及可读介质，包括：构建双足机器人的简化刚体动力学模型；基于模型预测控制方法，运用所述双足机器人的简化刚体动力学模型，构造质心状态预测模型；根据质心状态预测模型将所述模型预测控制方法中的优化方程组简化成二次规划方程组；求解二次规划方程组，获得优化地面反作用力，从而获得稳定步行的控制参数；根据所述稳定步行控制参数控制所述双足机器人。本发明专利技术通过质心控制框架分析问题，简化了机器人步行过程中身体各部分控制的分析，同时模型预测控制的方法，相较于传统反馈控制方法具有预测性，使得机器人在未知崎岖路面上行走时具有更好的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
双足机器人稳定步行控制方法、装置、设备及可读介质
本专利技术涉及一种机器人控制方法，特别是一种双足机器人稳定步行控制方法、装置、设备及可读介质。
技术介绍
机器人作为人类用来提高生产效率、改善生活的工具，一直以来受到了大量的关注。双足机器人相较于工业机器人、轮式机器人等，因其类人的结构可以更好的适应复杂路面以及通过离散的落脚点跨越一定程度的障碍物，具有远超轮式以及履带式机器人的机动性。同时双足机器人具有像人一样的灵活程度，可以很容易适应人类生活的环境，使用人类制造的工具。可以预见，未来人类会大量使用双足机器人去替代人类完成危险性高或重复性高的工作。双足机器人的稳定步行一直是双足机器人研究领域的热点之一。作为跑步、爬楼梯等一系列步态的基础，双足机器人的稳定步行需要考虑的问题主要有机器人的运动规划和抗扰动控制。其中，双足机器人的运动规划主要指规划和控制机器人各关节的运动，以步行方式完成双足机器人在位置上的变化；双足机器人的抗扰动控制是指机器人在期望稳定运动状态过程中，受到外界扰动后恢复原有运动状态的控制方法。扰动控制通常包括：平衡控制和姿态恢复，其中平衡控制针对机器人的水平运动而言，指水平运动恢复稳定；姿态恢复顾名思义就是恢复原有的身体姿态，针对的是机器人的旋转运动。综合来看，世界范围内可以实现稳定步行的机器人依然屈指可数，以ASIMO，ATRIAS，ATLAS三种型号的机器人最具代表性。在亚洲范围内，最具代表性的双足机器人无疑是ASIMO，该机器人是由日本汽车制造商Honda公司于2000年开始推出的，经过十多年的改进，现在ASIMO机器人已经拥有了视觉和听觉的能力，还具有避障以及上下阶梯的能力，在室内环境下几乎可以实现各种操作，比如踢球、跳舞等。ASIMO高约130cm，重约48kg，全身共有30个自由度，最新一代的ASIMO机器人可以以9km/h的速度向前奔跑。但是类似ASIMO这样的大脚掌双足机器人采用的是零力矩点(ZeroMomentPoint，ZMP)稳定性判据，即通过脚底的六维力/力矩传感器测量并计算得到ZMP，根据ZMP是否在支撑多边形内来确定机器人运动的稳定性。ASIMO机器人机械结构上采用的是大脚掌的设计，所采用的控制策略与机械结构设计使ASIMO对于复杂路面的适应能力有限，同时ZMP稳定判据会因为崎岖地形下大脚掌与地面不能完全接触，导致力/力矩传感器测量得到的ZMP不准确，最终导致机器人失稳。因此，ASIMO机器人目前只能适应室内平整路面的环境，无法在室外不平整路面进行稳定步行。俄勒冈州立大学2012年推出的ATRIAS机器人具有室外行走与跑步能力，最高速度达到7km/h。ATRIAS可以在草地上或者不平整路面上快速奔跑，同时还能适应一定坡度的斜面。ATRIAS机器人采用弹簧倒立摆模型(SpringLinearInvertedPendulum，SLIP)，该模型中把机器人的腿等效成弹簧，适用于机器人跳跃过程。为此，ATRIAS机器人的腿部被设计成平面四连杆结构，将机器人绝大部分重量集中在髋部以上，该设计模仿了自然界中双足奔跑速度最快的家禽和鸟类，期望可以获得更高的奔跑速度，同时非常契合SLIP模型。尽管早期的ATRIAS机器人存在欠驱动的关节，但仍能在走路过程中实现很好的动态稳定效果，可以行走在户外草地上以及上下楼梯运动。但是基于SLIP模型的控制算法却比较依赖于机器人机械结构的契合程度，不一定适用于大部分双足机器人平台。作为目前世界上综合能力最强的仿人机器人，美国波士顿动力公司研制的Atlas双足机器人一直以来受到业界的广泛关注。最新一代的Atlas机器人身高约150cm，重75kg，有效载荷11kg，总共有28个关节，相比前几代机器人，逐渐变得小型化、精细化。目前实现的功能有打扫卫生、搬运货物、摔倒爬起、雪地行走等。同时在运动能力方面，从波士顿动力上传的视频中可以看出，Atlas机器人可以实现户外快速奔跑，跨越大障碍物，甚至还能够实现后空翻、逆天“三连跳”和空中转体、劈叉等极限运动。从发布的Atlas机器人走路视频中，可看出Atlas机器人拥有很强的稳定步行能力，它可以在松软的雪地以及崎岖路面上随意行走而不摔倒，同时也可以在被人为推动后通过踉跄几步来维持住身体平衡。但是由于波士顿动力公司没有发布Atlas机器人的控制方法，使得其它双足机器人平台无法借鉴和采用其稳定步行控制方法。以上现有的双足机器人的控制方法大多基于传统反馈控制实现的，但是当机器人行走在未知地形时，传统反馈控制只能对机器人当下的运动状态进行控制，而缺乏对未来信息的预判，因此当机器人在未知崎岖路面下行走时无法及时进行扰动恢复。
技术实现思路
本专利技术的目的是一种双足机器人稳定步行控制方法、装置、设备及可读介质，以解决相关技术中机器人在未知崎岖路面上行走时无法及时进行扰动恢复的问题。为了达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案如下：第一方面，本专利技术实施例提供一种双足机器人稳定步行控制方法，包括：构建双足机器人的简化刚体动力学模型；基于模型预测控制方法，运用所述双足机器人的简化刚体动力学模型，构造质心状态预测模型；根据质心状态预测模型将所述模型预测控制方法中的优化方程组简化成二次规划方程组；求解二次规划方程组，获得优化地面反作用力，从而获得稳定步行的控制参数；根据所述稳定步行控制参数控制所述双足机器人。进一步地，建立双足机器人的简化刚体动力学模型，包括：基于线性倒立摆模型，其中机器人的质量全部集中于质心，腿当作无质量的连杆，建立双足机器人的简化刚体动力学模型。进一步地，基于模型预测控制方法，运用所述双足机器人的简化刚体动力学模型，构造质心状态预测模型，包括：基于模型预测控制的方法，根据简化刚体动力学模型构建质心状态向量的状态方程，进而转换成质心状态预测模型，在每个控制时刻根据当前质心状态预测下一时刻质心状态。进一步地，根据质心状态预测模型将所述模型预测控制方法中的优化方程组简化成二次规划方程组，包括：将模型预测控制方法中的质心状态预测模型转化成基于当前时刻质心状态的未来有限时域的质心状态预测方程；根据未来有限时域质心状态预测方程将模型预测控制方法的优化方程组简化成二次规划方程组。进一步地，求解二次规划方程组，获得优化地面反作用力，从而获得稳定步行的控制参数，包括：求解二次规划方程组，得到未来有限时域内的最优地面反作用力向量，根据第一个地面反作用力值计算实现稳定步行的控制参数。进一步地，根据所述稳定步行控制参数控制所述双足机器人，包括：将稳定步行控制参数施加到支撑腿控制上，实现双足机器人的稳定步行控制。第二方面，本专利技术实施例提供一种双足机器人稳定步行控制装置，包括：模型构建模块，用于构建双足机器人的简化刚体动力学模型；预测模型构造模块，用于基于模型预测控制方法，运用所述双足机器人的简化刚体动力学模型，构造质心状态预测模型；简化模块，用于根据质心状态本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种双足机器人稳定步行控制方法，其特征在于，包括：/n构建双足机器人的简化刚体动力学模型；/n基于模型预测控制方法，运用所述双足机器人的简化刚体动力学模型，构造质心状态预测模型；/n根据质心状态预测模型将所述模型预测控制方法中的优化方程组简化成二次规划方程组；/n求解二次规划方程组，获得优化地面反作用力，从而获得稳定步行的控制参数；/n根据所述稳定步行控制参数控制所述双足机器人。/n

【技术特征摘要】
1.一种双足机器人稳定步行控制方法，其特征在于，包括：
构建双足机器人的简化刚体动力学模型；
基于模型预测控制方法，运用所述双足机器人的简化刚体动力学模型，构造质心状态预测模型；
根据质心状态预测模型将所述模型预测控制方法中的优化方程组简化成二次规划方程组；
求解二次规划方程组，获得优化地面反作用力，从而获得稳定步行的控制参数；
根据所述稳定步行控制参数控制所述双足机器人。


2.根据权利要求1所述的一种双足机器人稳定步行控制方法，其特征在于，建立双足机器人的简化刚体动力学模型，包括：
基于线性倒立摆模型，其中机器人的质量全部集中于质心，腿当作无质量的连杆，建立双足机器人的简化刚体动力学模型。


3.根据权利要求1所述的一种双足机器人稳定步行控制方法，其特征在于，基于模型预测控制方法，运用所述双足机器人的简化刚体动力学模型，构造质心状态预测模型，包括：
基于模型预测控制的方法，根据简化刚体动力学模型构建质心状态向量的状态方程，进而转换成质心状态预测模型，在每个控制时刻根据当前质心状态预测下一时刻质心状态。


4.根据权利要求1所述的一种双足机器人稳定步行控制方法，其特征在于，根据质心状态预测模型将所述模型预测控制方法中的优化方程组简化成二次规划方程组，包括：
将模型预测控制方法中的质心状态预测模型转化成基于当前时刻质心状态的未来有限时域的质心状态预测方程；
根据未来有限时域质心状态预测方程将模型预测控制方法的优化方程组简化成二次规划方程组。

【专利技术属性】
技术研发人员：朱秋国，黄涛涛，吴俊，熊蓉，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33