机器人的运动控制方法技术

一种机器人的运动控制方法，包括：获取机器人当前的质心估计状态

【技术实现步骤摘要】
机器人的运动控制方法、装置和系统


[0001]本文涉及机器人控制技术，尤指一种机器人的运动控制方法
、
装置和系统
。

技术介绍

[0002]现今运动控制系统一般都是使用虚拟弹簧阻尼
(VSD)
控制或是比例
‑
积分
‑
微分
(PID)
控制，对具有关节扭矩控制的机器人来说，这些方法或许没有什么问题，因为关节扭矩控制的频域带宽较大；然而对具有关节位置控制的机器人来说，由于关节位置控制的频域带宽较小，当使用虚拟弹簧阻尼控制或是
PID
控制时，使得频率带宽不足的问题被凸显出来
。
因此实际在样机上进行控制时，经常会遇到许多工程问题
。
比如当仿人机器人要进行落地脚柔顺控制时，位置控制的脚部一旦接触到高刚度的环境，经常就会以某种频率开始往返振动
。
这些不理想的振动现象，还跟控制输出的高频颤动性质不同，无法通过参数调试来解决
。
现今解决此问题的手段也是偏向工程化，不少研究者发现在机器人末端加上一些刚度较小的弹性材料可以改善这个现象，例如
Adrien Pajon
等人对
HRP4
机器人设计了一套软脚底板结构
(
如图
1a
所示
)
，
Hyobin Jeong
等人在
DRC
‑
HUBO+
机器人的脚底安装特殊软材料<br/>(
如图
1b
所示
)。

技术实现思路

[0003]本申请提供了一种机器人的运动控制方法
、
装置和系统，解决了虚拟弹簧阻尼控制
、PID
控制的频域带宽不足，无法满足位置控制机器人使用需求的问题，有效提升了运动控制的响应性能，实现了更好的柔顺效果
。
[0004]本申请提供了一种机器人的运动控制方法，包括：
[0005]获取机器人当前的质心估计状态
、
等效斜面状态；
[0006]根据所述质心估计状态
、
所述等效斜面状态
、
预设的模型参考一步预测控制器确定所述机器人的质心控制状态
、
躯干控制状态和脚部控制状态；其中，所述等效斜面状态根据预设的脚部估计状态
、
预设的脚步期望状态
、
预设的足底力量测状态
、
预设的地形估计算法得到；
[0007]其中，所述预设的模型参考一步预测控制器按照如下方法设计：
[0008]建立机器人的脚支撑参考模型；所述脚支撑参考模型用于根据当前帧的期望输入状态预测下一帧的期望输入状态；
[0009]建立机器人的全身系统的动力学方程；所述全身系统的动力学方程用于根据当前帧的期望输入状态
、
当前帧的质心估计状态
、
当前帧的全身系统的输出状态估计下一帧全身系统的输出状态；
[0010]根据所述脚支撑参考模型
、
所述全身系统的动力学方程
、
预设的当前帧的控制误差状态
、
预设的下一帧的控制误差状态得到控制误差动态表达式；
[0011]根据当前帧的控制误差状态
、
控制误差动态表达式得到同步误差；
[0012]通过预设前馈控制器对所述同步误差的预测干扰项进行消除，通过反馈控制器对
所述同步误差的收敛速度进行控制
。
[0013]在一种示例性的实施例中，所述脚支撑参考模型为匀角加速度运动模型；
[0014]所述匀角加速度运动模型基于机器人当前时刻的期望输入状态
、
当前时刻的期望输入的角速度状态
、
当前时刻的期望输入的角加速度状态
、
下一时刻与当前时刻的时间差值得到机器人当前时刻的下一时刻的期望输入状态，以及基于机器人当前时刻的期望输入的角速度状态
、
当前时刻的期望输入的角加速度状态
、
下一时刻与当前时刻的时间差值得到机器人下一时刻的期望输入的角速度状态
。
[0015]在一种示例性的实施例中，基于机器人全身系统的等效刚度
、
估计的全身系统的输出状态
、
所述预设的模型参考一步预测控制器产生的输入状态
、
机器人全身系统的等效阻尼
、
估计的全身系统的角速度状态获得机器人控制时所造成的扭矩；
[0016]基于机器人全身的质量
、
步态规划的质心高度
、
机器人全身系统的估计状态
、
机器人控制时所造成的扭矩
、
质心估计状态
、
重力加速度建立所述全身系统的动力学方程
。
[0017]在一种示例性的实施例中，所述根据所述脚支撑参考模型
、
所述全身系统的动力学方程
、
预设的当前帧的控制误差状态
、
预设的下一帧的控制误差状态得到控制误差动态表达式，包括：
[0018]基于当前帧的期望输入状态
、
当前帧的估计的全身系统的输出状态得到当前帧的控制误差状态；
[0019]基于当前帧的期望输入状态
、
当前帧的估计的全身系统的输出状态得到下一帧的控制误差状态；
[0020]对所述匀角加速度运动模型
、
所述全身系统的动力学方程进行状态空间转换；
[0021]基于状态空间转换后的匀角加速度运动模型
、
全身系统的动力学方程
、
下一帧的控制误差状态得到控制误差动态表达式
。
[0022]在一种示例性的实施例中，所述根据当前帧的控制误差状态
、
控制误差动态表达式得到同步误差，包括：
[0023]所述当前帧的控制误差状态代入所述控制误差动态表达式得到同步误差的表达式；
[0024]根据所述同步误的表达式得到同步误差
。
[0025]在一种示例性的实施例中，基于所述控制误差动态表达式得到反馈控制增益矩阵和前馈控制增益矩阵；
[0026]基于所述反馈控制增益矩阵
、
前馈控制增益矩阵
、
当前帧的控制误差状态
、
当前帧的期望输入状态
、
当前帧的期望输入的角加速度状态
、
当前帧的质心估计状态得到所述预设的模型参考一步预测控制器产生的输入状态
。
[0027]在一种示例性的实施例中，通过极点配置法计算反馈控制增益矩阵
。
[0028]本申请还提供了一种机器人的运动控制装置，包括：
[0029]获取模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种机器人的运动控制方法，其特征在于，包括：获取机器人当前的质心估计状态
、
等效斜面状态；根据所述质心估计状态
、
所述等效斜面状态
、
预设的模型参考一步预测控制器确定所述机器人的质心控制状态
、
躯干控制状态和脚部控制状态；其中，所述等效斜面状态根据预设的脚部估计状态
、
预设的脚步期望状态
、
预设的足底力量测状态
、
预设的地形估计算法得到；其中，所述预设的模型参考一步预测控制器按照如下方法设计：建立机器人的脚支撑参考模型；所述脚支撑参考模型用于根据当前帧的期望输入状态预测下一帧的期望输入状态；建立机器人的全身系统的动力学方程；所述全身系统的动力学方程用于根据当前帧的期望输入状态
、
当前帧的质心估计状态
、
当前帧的全身系统的输出状态估计下一帧全身系统的输出状态；根据所述脚支撑参考模型
、
所述全身系统的动力学方程
、
预设的当前帧的控制误差状态
、
预设的下一帧的控制误差状态得到控制误差动态表达式；根据当前帧的控制误差状态
、
控制误差动态表达式得到同步误差；通过预设前馈控制器对所述同步误差的预测干扰项进行消除，通过反馈控制器对所述同步误差的收敛速度进行控制
。2.
根据权利要求1所述的机器人的运动控制方法，其特征在于，所述脚支撑参考模型为匀角加速度运动模型；所述匀角加速度运动模型基于机器人当前时刻的期望输入状态
、
当前时刻的期望输入的角速度状态
、
当前时刻的期望输入的角加速度状态
、
下一时刻与当前时刻的时间差值得到机器人当前时刻的下一时刻的期望输入状态，以及基于机器人当前时刻的期望输入的角速度状态
、
当前时刻的期望输入的角加速度状态
、
下一时刻与当前时刻的时间差值得到机器人下一时刻的期望输入的角速度状态
。3.
根据权利要求2所述的机器人的运动控制方法，其特征在于，基于机器人全身系统的等效刚度
、
估计的全身系统的输出状态
、
所述预设的模型参考一步预测控制器产生的输入状态
、
机器人全身系统的等效阻尼
、
估计的全身系统的角速度状态获得机器人控制时所造成的扭矩；基于机器人全身的质量
、
步态规划的质心高度
、
机器人全身系统的估计状态
、
机器人控制时所造成的扭矩
、
质心估计状态
、
重力加速度建立所述全身系统的动力学方程
。4.
根据权利要求3所述的机器人的运动控制方法，其特征在于，所述根据所述脚支撑参考模型
、
所述全身系统的动力学方程
、
预设的当前帧的控制误差状态
、
预设的下一帧的控制误差状态得到控制误差动态表达式，包括：基于当前帧的期望输入状态
、
当前帧的估计的全身系统的输出状态得到当前帧的控制误差状态；基于当前帧的期望输入状态
、
当前帧的估计的全身系统的输出状态得到下一帧的控制误差状态；对所述匀角加速度运动模型
、
所述全身系统的动力学方程进行状态空间转换；基于状态空间转换后的匀角加速度运动模型
、
全身系统的动力学方程
、
下一帧的控制
误差状态得到控制误差动态表达式
。5.
根据权利要求4所述的机器人的运动控制方法，其特征在于，所述根据当前帧的控制误差状态
、
控制误差动态表达式...

【专利技术属性】
技术研发人员：王启伦，江克洪，
申请(专利权)人：浙江吉利控股集团有限公司，
类型：发明
国别省市：