一种准被动步行机器人的步行控制研究

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1、武汉科技大学硕士学位论文第5页图1.6利用倒立摆控制的准被动步行机器人1.2.4MIT的准被动步行机器人MIT的Tedrake等研制出具有学习步行能力的准被动步行机器人，因为使用了智能算法，所以其智能程度比较高。该机器人重量2.75千克，高43厘米。该机器人的机械复杂度也高于普通的准被动步行机器人，每条腿的踝关节具有2个自由度，通过2个伺服电机控制和驱动。但是因为每个髋关节各含1个自由度，为被动关节，所以该机器人任然有被动步行的特征，如图1.7（右）所示。因为该机器人没有膝关节，在行走过程中通过左右摇摆使摆动腿抬起之后迈步。如果不控制机器人的踝关节处的伺服电机，该机器人即

2、相当于一个纯被动步行机器人，如图1.7（左）所示。该被动步行机器人可在坡度为0.03rad的斜坡上稳定步行。以此为基础，Tedrake使用再励学习(reinforcementlearning,RL)的方法让机器人学习不同地形和坡度条件下的行走。这种方法不需要先验步行知识和离线的仿真调节，直接在线进行训练，其过程能够迅速收敛，该机器人在短时间内即可适应改变后的地[13,14]形和坡度。图1.7MIT的准被动步行机器人第6页武汉科技大学硕士学位论文1.2.5Delft的准被动步行机器人荷兰Delft大学的被动行走研究非常系统，从简单纯被动模型到复杂，从到有驱动的模型，制作了一

3、系列的机器人，如图1.8所示。髋关节的主动摆腿动作会影响步行稳定性，为了研究该稳定性关系，Delft大学在纯被动步行机器人的基础上增加了髋关节和膝关节的[15]主动驱动器，制作了准被动步行机器人Mike，如图1.8所示。Mike采用气动人工肌肉[16]为驱动装置。为了研究上体对于步行的影响，Wisse等人在Mike的基础研制了Max。Max高度为1.1米，腿的长度为0.6米，总质量为10千克。由于将协调机构引入上体，使得上体总是位于于两腿夹角平分线的延长线上，因此减少了上体的关节，使得步行时总关节数目为3个。Max也采用气动人工肌肉作为驱动装置。实验结果证明，Max可以以

4、0.42[16]米/秒的速度在平地上稳定步行。图1.8Delft的准被动步行机器人，由左至右依次为“Mike”，“Max”，“Denise”，“Meta”Mike和Max均是2D步行机器人，它们都采用4腿成对步行构造防止侧向倾倒。为了实现3D步行，Wisse研发制作了Denise。他采用了一种类似滑板原理的被动踝关节简化机构设计，把机器人的侧倾与转向耦合起来，不需要对踝关节运动进行控制即可实现稳定的3维步行。Denise重量达到了8千克，高度达1.5米，拥有5个自由度，其中膝关节和踝关节为不受控制的自由度，髋关节自由度则是由气动人工肌肉驱动的主动自由度。它可以[17]以0

5、.4米/秒的速度稳定步行。因为圆弧面脚掌在行走中身体重心的运动轨迹和人类相似，所以目前大多数准被动步行机器人都采用了圆弧面的脚掌，来模仿人类的足弓。这种圆弧面的脚掌与地面的接触面积很小，不能为步行提供足够的摩擦力，步行机器人在步行过程中圆弧面的脚掌会出现不必要的转动。另外，步行机器人一般在静止时处于不稳定状态，无法保持静止站立。为了改进脚掌的几何形态，同时研究踝关节的推起作用，Wisse等研制了一个2D的准被动步行机器人Meta。Meta两腿的膝关节为无驱动关节，2腿踝关节和髋关节为主动驱动关节，上体采用协调机构与2腿相连接。与一般被动步行机器人不同的是，Meta的脚掌采

6、用了平底武汉科技大学硕士学位论文第7页的设计，在摆动腿落地和支撑腿推起的过程中利用踝关节的弹簧器件存储和释放能量，提[18]高了能量利用效率。1.2.6Stirling大学的准被动步行机器人英国Stirling大学的GengTao等研制了被动步行机器人RunBot。该机器人在被动步行的基础上通过电机驱动，利用神经元控制器实现了变速步行，如图1.9所示。RunBot高度只有23厘米，通过一根梁支撑机器人防止侧倒，实现机器人的2D行走。但它是目前被报道的相对步行速度(步行速度与腿长之比)最快的双足步行机器人，约为人类竞走速度的[19]70%。图1.9Stirling大学的准被

7、动步行机器人1.2.7国内被动步行研究现状[20,21,22]目前国内对于被动双足步行的研究刚刚起步，有一些综述性文章发表。清华大学的柳宁在他的博士论文《双足被动行走器动力学仿真与实验研究》中，深入研究了被动步行模型参数变化对模型步态的影响，通过仿真获得了超过现有双足步行机器人步行速度[23]的仿真结果；清华大学计算机系的毛勇对被动行走做了深入研究，他的博士论文《半被[1]动双足机器人的设计与再励学习控制》深入研究了半被动双足机器人的控制算法。清华大学的精仪系也已经开始了被动机器人研究，付成龙的博士论文《平面双足机器人的截面[