一种基于撞击预测和主动顺应的机器人跌倒保护方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于撞击预测和主动顺应的机器人跌倒保护方法及系统。该方法包括：在机器人受到推力后，应用预先训练完成的跌倒保护控制模型计算得到机器人的运动控制参数；根据机器人的运动控制参数进行撞击预测，得到预测的机器人撞击地面的时刻；根据机器人的运动控制参数和预测的机器人撞击地面的时刻，对机器人进行主动顺应，实现机器人跌倒保护。该系统包括跌倒检测模块、跌倒保护模块。本发明专利技术对机器人触地的时刻进行预测，并依据预测结果提前执行主动顺应，减小了传感器延迟带来的干扰，减小了冲击力，可用于仿人机器人的跌倒保护，为机器人在复杂环境中的研究和应用提供了帮助，减少了机器人可能受到的伤害。

【技术实现步骤摘要】
一种基于撞击预测和主动顺应的机器人跌倒保护方法及系统
本专利技术涉及信息科学领域，尤其涉及一种基于撞击预测和主动顺应的机器人跌倒保护方法及系统。
技术介绍
仿人机器人研究的目标是使机器人能走出实验室并且具备能在人类日常工作生活的环境中执行任务的能力。要实现这个目标，机器人需要具备处理难以避免的跌倒的能力。机器人跌倒控制已经有十几年的研究历史，过程中研究者们提出了一系列针对仿人机器人跌倒的保护控制方法，其中三角支撑和主动顺应都被证明是很有效的方法。三角支撑是借鉴柔道中受身术(UKEMI)的人体保护动作提出的类人的机器人前向跌倒控制策略，包括迅速的下蹲动作以减少势能，弯曲膝盖从而提前触地以吸收部分冲击能量，手部触地以吸收剩余的冲击能量。此后，基于动力学分析的跌倒过程最优重心轨迹求解算法相关工作被提出。通过此方法，机器人能够一定程度上在跌倒过程中躲避障碍物。此外，若因环境因素限制无法改变跌倒方法，机器人可通过自转的方式，在跌倒过程中让身体不重要的部分(如背包)先触地，尽可能吸收撞击能量。该控制策略与人跌倒控制方式相似，先采取迈步策略吸收部分撞击能量，而后让双臂垂直触地吸收剩余的撞击能量，同时该策略可以保持身体重心处在较高位置，减少跌倒过程中势能向动能的转换。基于主动顺应机制的跌倒控制的核心思想是延长撞击时间，并降低所受冲击力的最大峰值。通过计算将肘部关节舵机的PD增益(Proportional-Derivative)降低到合适的数值，使得关节在位置精度上具有一定的容错空间，在撞击地面时能够被动的弯曲，产生缓冲作用。在前人工作中，往往在检测到撞击后才开始采用主动顺应策略，这样会导致在撞击地面瞬间，绝大部分撞击能量已被机器人吸收。撞击时刻后再采取主动顺应策略会减小主动顺应的效果。因此本专利技术提出了通过预测撞击发生的时刻，提前采取主动顺应策略。为了进一步探究机器人如何在跌倒时最小化受到的损伤，本专利技术在前人工作的基础上提出了一种新的机器人跌倒保护方法，通过该方法可以得到机器人在跌倒时的控制策略。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于撞击预测和主动顺应的机器人跌倒保护方法，该方法对机器人躯干传感器收集到的信息进行处理，从而得到机器人跌倒时所应该采取的动作。可用于仿人机器人的跌倒保护，为机器人在复杂环境中的研究和应用提供了帮助，减少了机器人可能受到的伤害。本专利技术提供了如下技术方案：一种基于撞击预测和主动顺应的机器人跌倒保护方法，包括以下步骤：在机器人受到推力后，应用预先训练完成的跌倒保护控制模型计算得到机器人的运动控制参数；根据机器人的运动控制参数进行撞击预测，得到预测的机器人撞击地面的时刻；根据机器人的运动控制参数和预测的机器人撞击地面的时刻，对机器人进行主动顺应，实现机器人跌倒保护。进一步地，在机器人受到推力后，首先进行跌倒检测，包括：读取传感器数值并判断其是否超过阈值，如果超过则进行跌倒保护，如果没超过则继续执行当前正在执行的任务。进一步地，所述跌倒保护控制模型是传感器数值到运动控制参数的映射模型，所述运动控制参数包括四部分：第一部分参数为w1～w6，用于控制触地前身体的姿态，其中w1表示机器人肩关节的俯仰角，w2表示机器人肩关节的翻滚角，w3表示机器人肘关节的翻滚角，w4表示机器人髋关节的俯仰角，w5表示机器人髋关节的翻滚角，w6表示机器人膝关节的俯仰角；第二部分参数为w7～w9，用于控制触地后关节的扭矩，其中w7表示机器人髋关节的扭矩变化的速度，w8表示机器人膝关节的扭矩变化的速度，w9表示机器人肘关节的扭矩变化的速度；第三部分参数为w10～w12，用于控制触地后关节的角度，其中w10表示机器人髋关节的角度变化的速度，w11表示机器人膝关节的角度变化的速度，w12表示机器人肘关节的角度变化的速度；第四部分参数为w13、w14，用于计算开始主动顺应的时间，其中左右手触地后主动顺应开始的时间分别为t1和t2，由下式计算得到：t1＝w13/*H-w14*θt2＝w13/*H+w14*θ其中，w13表示机器人质心高度对撞击地面时刻的影响的大小，w14表示机器人跌倒开始时质心移动方向与垂直地面方向的夹角对撞击地面时刻的影响的大小，H表示机器人质心高度，θ表示机器人跌倒开始时质心移动方向与垂直地面方向的夹角。进一步地，在进行所述撞击预测之前，对机器人进行三角支撑，包括：控制机器人的肩关节的俯仰角、肩关节的翻滚角和肘关节分别转动到w1、w2和w3参数代表的角度，机器人因此完成向前伸臂动作；控制机器人的髋关节的俯仰角、髋关节的翻滚角和膝关节分别转动到w4、w5和w6参数代表的角度，机器人因此完成向前迈步动作。进一步地，所述撞击预测包括：使用参数w13、w14计算得到两只手臂撞击地面的时刻t1和t2。进一步地，所述主动顺应包括：在t1时刻控制左臂开始主动顺应，t2时刻控制右臂开始主动顺应，控制机器人的髋关节、膝关节、肘关节的扭矩分别以w7、w8和w9的参数作为速度开始变化，控制机器人的髋关节、膝关节、肘关节的角度分别以w10、w11和w12的参数作为速度开始变化。进一步地，所述跌倒保护控制模型的训练过程包括：将机器人传感器读数可能的数值范围平均划分成多个区间，每个区间都对应一组模型参数w，随机生成多组模型参数的初始值；设计能够产生推力的仿真环境，在合理的推力范围内随机生成一个推力作用于机器人，机器人接收到传感器的信息并选择一组参数w作为控制模型的参数；通过机器人传感器的信息计算得到机器人此次跌倒控制的评价cost(w)；对模型的参数w增加一个小的变动Δwi并计算cost(w+Δwi)，然后计算cost(w)关于w的梯度；调整w以使得cost(w)更小。一种采用本专利技术方法的基于撞击预测和主动顺应的机器人跌倒保护系统，其包括：跌倒检测模块，用于在机器人受到推力后进行跌倒检测，包括：读取传感器数值并判断其是否超过阈值，如果超过则调用跌倒保护模块进行跌倒保护，如果没超过则继续执行当前正在执行的任务；跌倒保护模块，用于应用预先训练完成的跌倒保护控制模型计算得到机器人的运动控制参数；根据机器人的运动控制参数进行撞击预测，得到预测的机器人撞击地面的时刻；以及根据机器人的运动控制参数和预测的机器人撞击地面的时刻，对机器人进行主动顺应，实现机器人跌倒保护。一种机器人，其包括上述基于撞击预测和主动顺应的机器人跌倒保护系统。在对机器人的跌倒保护过程中，与现有技术相比，本专利技术的积极效果在于：第一，针对可能受到变化推力的环境，提出一种基于撞击预测和主动顺应的跌倒保护方法。相比于传统的跌倒保护方法，通过学习的方式调节参数，增强了适应性。第二，通过对机器人整个跌倒保护控制模型所包含的参数进行简化设计，有效减小了参数空间，更有利于选择合适的参数，从而增强跌倒控制方法的可迁移性，相比直接控制舵机的方法，参数空间从舵本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于撞击预测和主动顺应的机器人跌倒保护方法，其特征在于，包括以下步骤：/n在机器人受到推力后，应用预先训练完成的跌倒保护控制模型计算得到机器人的运动控制参数；/n根据机器人的运动控制参数进行撞击预测，得到预测的机器人撞击地面的时刻；/n根据机器人的运动控制参数和预测的机器人撞击地面的时刻，对机器人进行主动顺应，实现机器人跌倒保护。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于撞击预测和主动顺应的机器人跌倒保护方法，其特征在于，包括以下步骤：
在机器人受到推力后，应用预先训练完成的跌倒保护控制模型计算得到机器人的运动控制参数；
根据机器人的运动控制参数进行撞击预测，得到预测的机器人撞击地面的时刻；
根据机器人的运动控制参数和预测的机器人撞击地面的时刻，对机器人进行主动顺应，实现机器人跌倒保护。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在机器人受到推力后，首先进行跌倒检测，包括：读取传感器数值并判断其是否超过阈值，如果超过则进行跌倒保护，如果没超过则继续执行当前正在执行的任务。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述跌倒保护控制模型是传感器数值到运动控制参数的映射模型，所述运动控制参数包括四部分：
第一部分参数为w1～w6，用于控制触地前身体的姿态，其中w1表示机器人肩关节的俯仰角，w2表示机器人肩关节的翻滚角，w3表示机器人肘关节的翻滚角，w4表示机器人髋关节的俯仰角，w5表示机器人髋关节的翻滚角，w6表示机器人膝关节的俯仰角；
第二部分参数为w7～w9，用于控制触地后关节的扭矩，其中w7表示机器人髋关节的扭矩变化的速度，w8表示机器人膝关节的扭矩变化的速度，w9表示机器人肘关节的扭矩变化的速度；
第三部分参数为w10～w12，用于控制触地后关节的角度，其中w10表示机器人髋关节的角度变化的速度，w11表示机器人膝关节的角度变化的速度，w12表示机器人肘关节的角度变化的速度；
第四部分参数为w13、w14，用于计算开始主动顺应的时间，其中左右手触地后主动顺应开始的时间分别为t1和t2，由下式计算得到：
t1＝w13/*H-w14*θ
t2＝w13/*H+w14*θ
其中，w13表示机器人质心高度对撞击地面时刻的影响的大小，w14表示机器人跌倒开始时质心移动方向与垂直地面方向的夹角对撞击地面时刻的影响的大小，H表示机器人质心高度，θ表示机器人跌倒开始时质心移动方向与垂直地面方向的夹角。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在进行所述撞击预测之前，对机器人进行三角支撑，包括：
控制机器人的肩关节的俯仰角、肩关节的翻滚角和肘关节分别转动到w1、w2和w3参数代表的角度，机器人因此完成向前伸臂动作；
控制机器人的髋关节的俯仰角、髋关节的翻滚角和膝关节分别转动到w4、w5和w6参数代表的角度，机器人因此完成向前迈步动作。


5.根据权利要求3或4所述的方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗定生，吴玺宏，张祥琦，袁逸凡，方帅，刘天林，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：北京;11