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仿人机器人步行控制及路径规划方法研究

张彤  
【摘要】: 随着人们生活水平的提高,以及越来越严重的老龄化问题,人们迫切希望能够拥有一种智能机器人,能够进入人们的家庭,用于照料越来越多的老年人。仿人机器人由于外形和动作与人类相似,因此更容易被人类所接受,也容易适应人类社会的各种设施,因此,仿人机器人作为进入人类日常生活的机器人首选,已经引起越来越多科研人员的关注,成为机器人研究的热点。 本文工作主要围绕仿人机器人的步行系统所涉及的一些关键技术进行展开,在对国内外仿人机器人的研究现状进行分析的基础上,着重研究了仿人机器人在数字仿真环境下的步行控制及路径规划方法。由于仿人机器人采用不稳定的杆件结构,在考虑稳定性的前提下对仿人机器人步行规划,步行控制,环境地图建立,路径规划方法展开了研究: 1.针对仿人机器人和双足机器人相比具有头部、躯干和手臂等部件,因此步行模式的产生更加复杂。讨论了一种实时产生稳定的腿部、手臂和躯干运动的方法。在行进平面的腿部运动必需满足ZMP点的X轴位置具有最大的稳定裕度,与此类似,正向平面的腿运动必需满足ZMP点的Y轴位置具有最大的稳定裕度。手臂和躯干的运动是由Z轴力矩平衡产生的。步行规划方法在仿人机器人三维实时仿真系统中得到有效的验证。 2.根据自由度配置情况,建立了机器人单腿支撑期和双腿支撑期的拉格朗日动力学方程。然后根据仿人机器人对控制系统的要求,设计了分层控制系统,针对动力学惯量波动问题专门在各关节控制器前设置惯量波动调节控制器环节,在设计该控制器中,将动力学模型中不易精确量化的部分处理为干扰和摄动,引入H∞控制器设计方法,经过非线性补偿,得到惯量波动调节控制器,此种控制方法有效地控制了误差。最后分析单自由度位置控制系统特性,并根据经典控制方法,建立了关节的前馈控制器模型。 3.针对仿人机器人传感器配置和步行特点,提出了建立环境地图的方案。为了使仿人机器人在复杂环境中自由行走,获取周围环境里的平面信息能力非常重要,提出了一种从深度图像中提取平面的方法,从立体视觉中得到深度图像后,通过扫描将每一行上的像素点分割成直线段,并用链式结构保存线段间的邻接关系,选取最优的三条线段作为种子区域,用队列保存种子区域,围绕着种子区域进行平面增长,当种子队列为空时平面增长结束,经过修剪,平面边缘变光滑,最后得到平面边缘,实验验证了平面提取方法的速度和精度满足仿人机器人的路径规划的要求。我们又提出一种构建真实世界的平地障碍物地图的方法,地图中每个单元格保存平地类型和它的精确高度信息或者障碍物类型和它的粗略高度信息。系统维护一个提供概率支持的3D占有率网格和一个提供平面信息的平地网格。所提出的方法在仿真平台上得到验证,所产生的地图已经在现有的路径规划系统中使用。 4.针对仿人机器人的步行特点,提出了仿人机器人路径规划方案,将仿人机器人的动作离散化为指定的动作,将状态空间离散化为网格,利用立体视觉建立的环境地图,将机器人的轮廓简化为双圆柱模型进行避障检测,最终在环境地图中搜寻代价最小的一系列可行的动作作为路径,仿真实验的结果证实了我们提出的方法是有效的。


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