仿人机器人斜面步行模式建模和规划

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时间:2019-02-28

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1、摘要本论文基于仿人机器人感知控制高性能单元与系统研究课题展开。稳定行走是仿人机器人研究的关键技术,多年来对其研究主要集中在实现平整地面上的双足稳定行走,本文着重研究如何在复杂地面一斜坡上实现快速稳定的行走。首先对仿人机器人领域的国内外发展现状进行了介绍,然后针对机器人的斜面步行模式的生成和实现做了详尽的研究,建立斜面桌子.小车模型,结合步行模式的离线规划和在线规划算法构建斜面步行机制,并将控制算法运用在实物机器人上,实现了其斜面稳定步行。本文主要完成了以下工作:1.根据斜面步行机器人的自身特点,推导了斜面步行的桌子.小车模型,建立了机器人斜面动力学模型。2.提出了基于斜面动力

2、学模型的步行模式离线生成方法。分别推算了机器人上、下斜面的控制算法,并通过仿真和机器人实物实验验证了该算法在斜面上的正确性。3.设计并实现了斜面双足步行模式的在线生成算法。基于预观控制算法,通过仿真给出了机器人在斜面上运动时双腿在各个时间段内的状态,证实了该算法的有效性。又考虑到环境变化和外力干扰都有可能导致机器人行走的不稳定,基于模型的预测控制被应用于斜面行走,最终实现了斜面0.5km/h的快速稳定步行。关键词:仿人机器人,斜面,桌子.小车模型,离线规划,预观控制,模型预测III浙江大学硕士学位论文AbstractTheresearchesofthisthesisareba

3、sedonthehighperformanceunitsandsystemofhumanoidrobot.Theproblemofstablewalkingisthekeytechnologyofhumanoidrobot,inordertoapplytherobotincomplexenvironment,theresearchesofbalancecontrolforhumanoidrobotbipedwalkingonslopesareproposedhere.ThedevelopmentoftheareaofhumanoidrobotinChinaandoversea

4、isintroducedfirst.Andthenthisdissertationisfocusedonthesubjectaboutmotionmodelingforhumanoidrobotwalkingstableonslopes.Anewmethodaboutthewalkingpatternwithoff-lineandon-lineplanningforhumanoidrobotwalkingonslopes,whichcombinesthecart-tablemodelonaninclinedplaneisproposedhere.Thecontrolalgor

5、ithmisimplementedontherobot,experimentalresultsshowtherealizationofstablewalking.ThemainworkofthisthesisiSsummarizedasfollows:1.Onthebasisofthecharacteristicsofhumanoidrobotwalkingonslopes,thecart-tablemodelonaninclinedplanewhichcombinesdynamicalmechanismissetup.2.Amotionmodelthatadoptsoff-

6、lineplanningisbuiltanddeployed.Thestrategiesbetweenupslopewalkinganddownslopewalkingarededucedseparately.Thisalgorithmisprovedtobeeffectivebysimulationandexperimentsontherobot.3.Strategiesofon-lineplanningareproposed.Basedonthecontrolalgorithmofpreviewcontrol,thesimulationwhichshowsthestate

7、oflegsineachtimedemonstrateseffectivenessofthemethod.Consideringthedisturbingofunknownforce,predictivecontrolisproposedandstablewalkingonslopesisrealizedintherealrobot.Keywords:humanoidRobot,slope,cart—tablemodel,off-lineplanning,previewcontrol,modelpred

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