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双足机器人稳定行走的仿人预测控制方法研究

敬成林  
【摘要】:双足稳定行走是双足机器人研究领域的首要目标。目前,ZMP(零力矩点)行走方法已得到广泛应用并取得了显著成就,但也存在不足。本文对双足机器人的控制理论进行改进、提高和完善,为双足机器人稳定行走的控制软件开发提供更好的理论基础。力求使双足行走方式的稳定性更强。在完善和发展双足机器人稳定行走的相关控制理论和技术方面,本文主要解决四个问题,第一个问题是双足机器人的奇异姿态;第二个问题是预测控制器的参数调控标准;第三个问题是预测控制的性能;第四个问题是ZMP行走方法缺乏自适应性。针对这四个问题,开展了四个方面的研究:逆运动学算法改进研究,预测控制器参数取值研究,结合仿人智能控制和预测控制的仿人预测控制策略研究,以及ZMP和动力学模型与仿真研究。 文本的主要创新点有: 1、改进逆运动学算法 针对双足机器人逆运动学的数值解法中存在的雅可比矩阵奇异性和调节参数固定问题,提出一种改进的逆运动学算法,从而使机器人在行走过程中避开雅可比矩阵奇异性导致的奇异姿态,提高了脚步的运动精度。其方法是通过微分运动方程的近似解避开雅可比矩阵求逆,利用能够减小跟踪误差的自适应模糊控制法,调节自适应参数以使近似解任意逼近精确解,从而得到精确性极高和强鲁棒性的模糊自适应可调增益算法。通过实验分析和验证了改进的逆运动学算法的有效性,而且整套算法耗时少,可以用于双足机器人的实时控制。 2、建立预测控制器参数调控方案 通过对预测控制器模型和极点的深入分析,解决了预测控制生成步行模式时参数间关系和参数取值范围问题,为预测控制器的参数调控提供了一种方案。预测控制通过控制质心运动生成步行模式以实现ZMP目标轨迹跟踪。根据预测控制器模型研究参数间的关系,最终将独立参数减少到一个,并通过极点分析讨论其取值范围。提出的关键参数具有明确的物理意义,在容许取值范围内,可以保证系统的稳定性,并生成满足稳定步行的质心运动。实验验证了在存在扰动情况下,如关键参数取适当值,能够生成稳定的步行模式。 3、提出仿人预测控制步行模式生成方法 结合仿人智能控制与预测控制,提出一种新的仿人预测控制在线步行模式生成方法,克服了预测控制在环境扰动引起的模型失配时的性能下降缺点,增强了双足行走的自适应性。考虑到事先规划好的期望ZMP缺乏自适应性,可以把期望ZMP分解成离线规划好的参考ZMP和实时变化的可变ZMP之和。添加实时可变ZMP具有消除外力干扰、适应不平整地面和姿态控制等功效。通过预测控制系统和可变ZMP逆系统的共同作用对质心运动进行控制,可以生成具有自适应性的步行模式。由于仿人智能控制对模型的精确性依赖程度不高,并对误差有较强的抑制能力,针对单一预测控制系统对诸如矩形齿状可变ZMP的跟踪存在较大误差,设计了与预测控制相结合的仿人预测控制系统。实验结果表明,对于带可变ZMP的期望ZMP,仿人预测控制系统能够实现较好的跟踪。


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