【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人控制，尤其涉及基于四足机器人动力学模型的控制方法及系统。
技术介绍
1、四足动物的卓越能力促使了许多四足机器人的发展。minitaur实现了各种动态跑步步态；四足机器人的能力正朝着在日益复杂的场景中涉及更多动态机动的应用而发展。
2、控制一个机器人来实现与动物同行类似的移动性，包括许多挑战。例如，当机器人处于欠驱动状态时，控制设计应该能够接受固有的动力学特性。此外，控制器必须考虑到硬件容量和环境所带来的限制。现有的动态运动解决方案包括启发式控制器、逆动力学控制和分层操作空间控制；最近，基于优化的方法的使用激增，特别是腿部机器人的模型预测控制mpc；mpc在人形机器人和四足机器人上的成功应用显示了mpc在规划和控制各种动态运动方面的功效。
3、四足机器人界的大多数mpc控制框架都使用欧拉角作为方向表示，如r.grandia等人在《feedback mpc fortorque-controlled legged robots》论文中采用欧拉角作为方向表示构建mpc框架，因为许多运动任务不涉及与标称方向存在巨大偏差。然而，欧拉角表示法有一个奇异性问题(也被称为万向节锁)，它要求运动避免欧拉角表示法的奇异方向；欧拉角表示法的这一缺点限制了四足机器人执行诸如像山羊那样爬上近乎垂直的悬崖，或者像训练有素的狗那样爬上杂技公园等动作；这是因为这些运动极有可能涉及到通过奇点附近。本专利技术技术方案可以克服他们存在的缺点
4、四元数是一个无奇异性的表示，四元数有两个局部图，两次覆盖了特殊正交群
技术实现思路
1、针对现有方法的不足，本专利技术提出了一个无表示的模型预测控制框架，直接使用旋转矩阵表示方向，通过应用基于变异的线性化方案和矢量化程序将非线性动力学线性化，并将矩阵变量转化为矢量变量的方法直接处理旋转矩阵；方向误差函数特意构造将mpc制定为标准的qp形式；最终以定制的求解器求解最优解实现实时稳定控制。
2、本专利技术所采用的技术方案是：基于四足机器人动力学模型的控制方法包括以下步骤：
3、步骤一、构建四足机器人srb模型，根据com的位置、速度、旋转矩阵、角速度矢量结合刚体外部力和扭矩，利用牛顿定律和角动量定律推导得到四足机器人刚体的全部动力学特性；
4、作为本专利技术的一种优选实施方式，四足机器人刚体的全部动力学特性的公式为：
5、
6、其中，是控制向量；m是刚体的质量；ag＝[0,0,-g]t是加速度矢量；是机体框架(b)中的固定惯性张量，表示在机体框架{b}中表示的角速度矢量，r为旋转矩阵，是com的位置，是com的速度；是惯性框架s中表示机体框架b的旋转矩阵，det(·)计算矩阵的行列式，||为3-by-3的单位矩阵，f和τ是在com上施加的总力和扭矩。
7、步骤二、基于工作空间逆动力学构建摆动腿控制器的前馈和反馈项；将腿部运动学数据的重心速度估计和机载imu的加速度计读数相结合，完成com的状态估计；基于膝关节动量在接触冲击中变化最大的假设，利用残差向量对膝关节进行接触检测；利用摩擦力模型、com的位置和质量惯性矩进行机器人系统识别；
8、作为本专利技术的一种优选实施方式，设计摆动腿控制器时考虑腿部的惯性；摆动腿被建模为一个附着在静止基座上的三链接串联机械手臂。
9、作为本专利技术的一种优选实施方式，状态估计时采用互补滤波器对低频估计进行低通滤波，对高频估计进行高通滤波。
10、步骤三、利用非线性mpc的成本函数、离散时间仿生动力学和线性力约束构建二次规划求解最优输入。
11、作为本专利技术的一种优选实施方式，非线性mpc的成本函数的公式为：
12、
13、其中，是矩阵范数xtex的简写，其中e是正定矩阵；xd,k和ud,k是第kth步预测中的期望状态和控制；ex和gu分别是状态和控制的块对角正定增益矩阵。
14、作为本专利技术的一种优选实施方式，离散时间仿生动力学的公式为：
15、xt+k+1|t＝q|op·xt+k|t+w|op·lut+k|t+d|op (14)
16、其中，是由工作点的测量值构建的矩阵。
17、作为本专利技术的一种优选实施方式，二次规划的公式为：
18、
19、
20、其中，分别是状态和输入向量；l:是终端成本函数；l:是阶段成本函数；n是预测水平线。
21、作为本专利技术的一种优选实施方式，二次规划的公式简化为：
22、
23、
24、其中，是由增益矩阵qx,rx组合而成的对称正定矩阵；不等式约束aineq·z≤bineq施加力约束；平等约束aeq·z＝beq尊重线性动力学。
25、作为本专利技术的一种优选实施方式，基于四足机器人动力学模型的控制系统，包括：存储器，用于存储可由处理器执行的指令；处理器，用于执行指令以实现基于四足机器人动力学模型的控制方法。
26、作为本专利技术的一种优选实施方式，存储有计算机程序代码的计算机可读介质，计算机程序代码在由处理器执行时实现基于四足机器人动力学模型的控制方法。
27、本专利技术的有益效果：
28、1、采用单一刚体简化模型来降低优化问题的维度满足控制所需要的实时性；
29、2、用基于变化的旋转矩阵线性化方案来线性化非线性旋转动力学解决非线性mpc使得局部最优解求解过程变复杂的问题；
30、3、根据凸二次代价函数、仿生动力学和线性力约束将mpc问题转化为二次规划问题实现实时可执行控制。
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1.基于四足机器人动力学模型的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于四足机器人动力学模型的控制方法，其特征在于，四足机器人刚体的全部动力学特性的公式为：
3.根据权利要求1所述的基于四足机器人动力学模型的控制方法，其特征在于，非线性MPC的成本函数的公式为：
4.根据权利要求1所述的基于四足机器人动力学模型的控制方法，其特征在于，离散时间仿生动力学的公式为：
5.根据权利要求1所述的基于四足机器人动力学模型的控制方法，其特征在于，二次规划的公式为：
6.根据权利要求5所述的基于四足机器人动力学模型的控制方法，其特征在于，二次规划的公式简化为：
7.根据权利要求1所述的基于四足机器人动力学模型的控制方法，其特征在于，状态估计时采用互补滤波器对低频估计进行低通滤波，对高频估计进行高通滤波。
8.根据权利要求1所述的基于四足机器人动力学模型的控制方法，其特征在于，设计摆动腿控制器时考虑腿部的惯性，摆动腿被建模为一个附着在静止基座上的三链接串联机械手臂。
9.基于四
10.存储有计算机程序代码的计算机可读介质，其特征在于，计算机程序代码在由处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的基于四足机器人动力学模型的控制方法。
...【技术特征摘要】
1.基于四足机器人动力学模型的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于四足机器人动力学模型的控制方法，其特征在于，四足机器人刚体的全部动力学特性的公式为：
3.根据权利要求1所述的基于四足机器人动力学模型的控制方法，其特征在于，非线性mpc的成本函数的公式为：
4.根据权利要求1所述的基于四足机器人动力学模型的控制方法，其特征在于，离散时间仿生动力学的公式为：
5.根据权利要求1所述的基于四足机器人动力学模型的控制方法，其特征在于，二次规划的公式为：
6.根据权利要求5所述的基于四足机器人动力学模型的控制方法，其特征在于，二次规划的公式简化为：
7.根据权利要求1所...
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