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复杂环境中的人形机器人行走规划

刘津甦  
【摘要】:人形机器人的运动控制具有复杂度高且非线性的特点,其中的行走规划已成为近年来机器人技术领域的重要挑战。为机器人规划双足动作,需要综合考虑到稳定性与可行性,即,机器人要在保持身体平衡的同时,避免与环境发生碰撞或造成自身损坏。在完成行走动作的设计之后,我们还需使用多种方法对步态进行调整,才能使实体机器人上执行的步态与预期效果相似。虽然,研究者已针对以上几个课题,分别给出了一些解决的方法,但是一些细节的检测与调整仍繁琐复杂,且依赖于开发者的经验。所以,我们迫切的需要一套可为机器人生成双足步态的智能且系统化的方法。 本文将介绍一种通用的人形机器人双足动作规划方法,可以为机器人在复杂的环境中(包括阶梯、斜坡与各种障碍物)生成平滑且灵活的行走动作。所介绍的规划方法,将在保持机器人动态平衡的基础上,考虑步态的可行性。文章将简要介绍人形机器人的发展历程,其步态生成的几类主流方法,以及在复杂环境中规划行走动作的几种典型策略,此外,还将指出机器人规划双足动作的几大挑战。 本文所提出的规划方法,之所以能在快速规划步态的同时考虑步态的可行性,是因为其以“简化步行”的概念作为基础,对机器人的双足动作加以一定的假设与简化。使用这个概念,步行规划的时间单位可由普通方法中的一“周期”扩展为一“步”。从而,三维空间中的连续规划问题可被转换为水平面上的离散规划问题。这使得步态规划的解空间被极大程度的缩小,也使得规划算法可以借助于较低的计算量考虑更多的约束条件,并让机器人进行远期规划成为可能。虽然简化行走为理论上的行走方案,但其可以被转换为应用于实体机器人的步态。机器人的部分质心轨迹将被转换,以生成行走中的双足支撑相。之后,机器人将补充质心的竖直运动以攀爬楼梯或上下斜坡,并考虑多质点系统的物理特性,进行质心轨迹的调整以增强行走的稳定性。本文将在实体机器人上演示转换所得的步态。此外,本文还会介绍如何设计周期性的双足动作,并将不同的行走进行平滑连接。双足动作的连接条件将在文章中进行详细的讨论。 以简化行走为基础,本文会介绍两个随机搜索算法:第一个算法(命名为ZMP样本搜索算法),可以为给定的可行足迹序列生成其简化行走方案;另一个算法(命名为基于样本搜索的足迹修正算法),可以将不可行的足迹进行调整,使之成为可行足迹。ZMP样本搜索算法,可以在快速求解步行方案的同时进行机器人的步态检查,以保证在行走全过程中的步态对于机器人都是可以实现的。凸集扩展技术将用于降低随机搜索结果的不确定性。文章还将首创性的提出足迹修正算法,用于增强机器人步行规划的智能性,使机器人可以自动的考虑其自身结构的限制,完成足迹调整。通用双足动作规划器以及三阶段的步态规划策略将被详细的阐述。仿真机器人与实体机器人都会用于演示在复杂环境中的行走规划。 近年,一些国际研究机构开发出几种高性能的人形机器人,并为其实现了多种灵活的双足动作,比如:跑步、舞蹈与上下楼梯。然而由于其运动能力一定程度的依赖于高档次的硬件与精细的加工制造,也使得机器人的成本居高不下。但经过多年的发展,人形机器人正逐渐展现出新的发展方向,即通过技术的革新在低价位机器人上探索更高性能的运动控制。所以,本文将介绍为低成本实体机器人进行步态调整的多种技术。人形机器人Nao将成为研究与实验的对象。由于Nao机器人的双腿在髋部具有一耦合的关节,使得对其进行机器人逆运动求解的难度有所增加。所以,本文会详细介绍如何为具有耦合关节的机器人进行逆运动学计算,并得到各关节的详细状态,包括:关节位置、速度与加速度。pi-sigma神经网络将被用于计算机器人各关节上的力矩,并实时对机器人关节上的弹性形变进行补偿。模拟退火算法将用于为机器人自动进行弹性系数的校准。此外,通过CoP的测量,行走规划器将使用ZMP轨迹补偿的方法为机器人校准质心运动,使行走过程更加稳定。最后,基于CoP测量的反馈控制方法将被给出,并为机器人的步行完成闭环控制。校准算法与反馈控制器都将在实体机器人上进行测试。 本文的主要贡献有四点:首先是提出“简化行走”,简洁的描述了机器人的双足运动,极大程度的降低了生成躯干轨迹的计算复杂度。使得我们可以方便的实现不同行走动作的平滑连接,也使得在规划中考虑更多约束并进行远期行走规划成为可能。其次是对机器人的行走过程,创造性的进行了系统化的“步态检查”。通过在规划阶段应用高效的随机搜索算法,以保证所产生的步态可以被施行于机器人,且不会造成潜在的损伤。再次是对于复杂环境,实现了完整且通用的双足运动规划器。使机器人可以在复杂的环境中,自行规划足迹序列,生成适合自身动力学特点的稳定步态。且在足迹序列不合理时进行局部的调整,使其更加适合机器人完成步态生成。最后是设计了一套对机器人进行自动校准的方法。通过使用多种智能计算的手段,对机器人的关节弹性形变与ZMP误差进行自动化的参数调整。从而,在一定程度上削弱了机器人硬件差别对其性能的影响。此外,本文会对未来一些可能的应用进行展望,同时也提出一些现有工作的不足,为其他的研究者提供参考。


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