【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人步态控制，具体而言，尤其涉及一种准被动七连杆双足机器人步态控制方法。
技术介绍
1、仿生人形双足机器人凭借在教育、服务以及人机交互等领域的发展潜力，成为研究者们关注的焦点。然而其目前仍存在步态僵硬、行走稳定性差、扰动抑制能力弱等问题，难以在现实生活中应用。如何在保证步态柔顺性的同时，提升仿生人形双足机器人的行走稳定性和扰动抑制能力成为亟待解决的关键问题。利用步态控制方法在机器人自然动力学的基础上施加主动力矩控制，将有助于提升准被动七连杆双足机器人行走稳定性和扰动抑制能力。
2、现有准被动七连杆双足机器人步态控制方法大多需要获取目标运动角度变化等信息，并通过动力学计算相应力矩，而并未充分利用准被动七连杆双足机器人特有的多阶段动力学特性对机器人步态进行控制。虽然这避免了机器人复杂动力学计算，使得控制问题更易处理，但这忽略了七连杆双足机器人动力学模型适应性强、能够实现更为精准步态控制等优势，因此该类控制方法作用下七连杆双足机器人在步行环境适应能力等方面仍存在一定局限性。如何实现准被动七连杆双足机器人行走稳定性和外部扰动抑制能力的提升成为难点。因此，针对准被动七连杆双足机器人的步态控制研究亟需一种具有较强环境泛化能力的步态控制方法。
技术实现思路
1、根据上述提出现有步态控制方法难以应用于结构复杂仿生人形双足机器人的技术问题，本专利技术提供一种基于深度强化学习的准被动七连杆双足机器人步态控制方法，借助深度强化学习方法并引入准被动七连杆双足机器人特有的多步态阶
2、本专利技术采用的技术手段如下：
3、一种准被动七连杆双足机器人步态控制方法，包括：
4、s1、建立准被动七连杆双足机器人的摆动阶段动力学模型和碰撞阶段动力学模型，具体包括：
5、s11、以额外引入踝关节特性的准被动七连杆双足机器人为研究对象，根据被试真实行走过程影像和摆动足足地间接触状态变化特性将准被动七连杆双足机器人的单周期步态划分为多个连续摆动阶段和离散碰撞阶段；
6、s12、假设摆动足足地碰撞瞬时分离，且忽略足地间接触力对准被动七连杆双足机器人的运动状态的影响；
7、s13、采用欧拉-拉格朗日方程和角动量守恒定理建立准被动七连杆双足机器人的摆动阶段动力学模型，如下：
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12、上式中，表示系统的拉格朗日量，由系统的动能减去势能得到；表示系统的广义坐标，代表机器人当前阶段具有的自由度；把时间的导数记为；表示时间的导数；表示支撑腿角度，表示角速度；表示摆动腿大腿角度，表示摆动腿大腿角速度，表示摆动腿小腿角度，表示摆动腿小腿角速度；表示机器人第 i个自由度受到的广义外力矩；表示系统受到的广义力；表示系统第 i个自由度受到的广义力；表示系统的惯性矩阵，其中，-表示系统惯性矩阵的子项，具体分项如下：
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16、s14、采用欧拉-拉格朗日方程和角动量守恒定理建立准被动七连杆双足机器人的碰撞阶段动力学模型，如下：
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20、上式中，表示当前碰撞阶段角动量守恒点处至关节质心的矢径；表示碰撞前瞬间关节质心速度；表示碰撞后瞬间关节质心速度；表示碰撞前瞬间关节转动速度；表示碰撞后瞬间关节转动速度；表示机器人支撑腿与垂直方向夹角；表示机器人摆动腿和垂直方向夹角；表示机器人摆动腿和地面间夹角；表示撞前机器人关于各关节角速度的系数矩阵；表示碰撞后机器人关于各关节角速度的系数矩阵；-表示系数矩阵的子项；-表示系数矩阵的子项，具体分项如下：
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36、上式中，表示躯体质量，表示髋质量，表示腿质量，表示大腿质量，表示小腿质量，表示足质量，表示躯体转动惯量，表示腿转动惯量，表示大腿转动惯量，表示小腿转动惯量，表示足转动惯量，表示躯体质心距髋关节距离，表示腿长度，表示腿质心距髋关节距离，表示大腿长度，表示大腿质心距髋关节距离，表示小腿长度，表示小腿质心距髋关节距离，表示足长度，表示足跟到踝关节距离，表示踝关节到足质心距离，表示足质心到足尖距离；
37、s2、结合newton-raphson迭代法与变量摄动法，快速搜索得到准被动七连杆双足机器人不动点状态；
38、s3、将准被动七连杆双足机器人特有的多阶段步态特性与深度强化学习算法相结合，得到基于深度强化学习的准被动七连杆双足机器人步态控制策略，预估准被动七连杆双足机器人在不同状态下各关节所需的力矩值。
39、进一步地，步骤s2，具体包括：
40、s21、初始化迭代次数阈值 n、收敛容许误差、微小扰动以及动力学方程，，其中，=，表示机器人的当前状态，表示机器人下一步的状态；
41、s22、随机设置准被动七连杆双足机器人庞加莱截面处的初始状态；
42、s23、对步骤s22中设置的准被动七连杆双足机器人庞加莱截面处的初始状态施加微小扰动，得到受扰动后的状态；
43、s24、根据动力学方程， 分别计算初始状态和受扰动后的状态经单周期步态后的庞加莱截面处的状态和；
44、s25、基于步骤s24中计算得到的初始状态和受扰动后的状态经单周期步态后的庞加莱截面处的状态和，计算雅可比矩阵，计算公式如下：
45、
46、s26、判断是否成立，若大于收敛容许误差，则依次执行步骤s27和步骤s28；若小于收敛容许误差，则搜索得到准被动七连杆双足机器人的不动点状态；
47、s27、计算迭代的步长，，其中，表示单位矩阵；并更新迭代次数 k；
48、s28、判断是否成立，若，则更新得到机器人的初始状态，，并返回执行步骤s23；若，则返回执行步骤s22。
49、进一步地，步骤s3，包括：引入多步态阶段特性对完整步态周期进行拆分，建立单一摆动阶段的步态控制策略，利用庞加莱截面截取各摆动阶段不动点末状态设计奖励函数，调整主动力矩施加数量及关节位置适应不同阶段间差异，提升单一摆动阶段步态控制效果，依据步态阶段顺序将各摆动阶段控制策略再次整合。
50、进一步地，步骤s3，具体包括：
51、s31、在深度强化学习的双延迟深度确定性策本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种准被动七连杆双足机器人步态控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种准被动七连杆双足机器人步态控制方法，其特征在于，步骤S2，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种准被动七连杆双足机器人步态控制方法，其特征在于，步骤S3，包括：引入多步态阶段特性对完整步态周期进行拆分，建立单一摆动阶段的步态控制策略，利用庞加莱截面截取各摆动阶段不动点末状态设计奖励函数，调整主动力矩施加数量及关节位置适应不同阶段间差异，提升单一摆动阶段步态控制效果，依据步态阶段顺序将各摆动阶段控制策略再次整合。
4.根据权利要求3所述的一种准被动七连杆双足机器人步态控制方法，其特征在于，步骤S3，具体包括：
【技术特征摘要】
1.一种准被动七连杆双足机器人步态控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种准被动七连杆双足机器人步态控制方法，其特征在于，步骤s2，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种准被动七连杆双足机器人步态控制方法，其特征在于，步骤s3，包括：引入多步态阶段特性对完整步态周期进行拆分，建...
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