基于CAN 总线的机器人脚力传感器的设计及其应用

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1、2004年3月              传 感 技 术 学 报              第1期DesignandApplicationonFootSensorofBipedHumanoidRobotBasedonCANBus1,2SHENFei,WUZhong2cheng,QIANMin1.HefeiInstituteofIntelligentMachines,CAS,Hefei230031,China;2.UniversityofScience&TechnologyofChina,Hefei230026,China

2、Abstract:ZMP(ZeroMomentPoint)theoryiswidelyusedasacriterioninordertodistinguishthestabilityofwalkingforabipedwalkingrobot.TheactualZMPtrajectoryiscalculatedfromtheinformationmeasuredbysix2axisforce/torquefootsensorsmountedonthefeet.Anintegratedintelligentfootsens

3、orbasedonCANbusisintroduced.Andthedesignofitshardwareandsoftwareisexplained.TheformulaforcalculatingtheactualZMPtrajectorythroughoutthewholewalkingphaseispresented.Keywords:bipedwalkingrobot;footsensor;ZMP(ZeroMomentPoint)①基于CAN总线的机器人脚力传感器的设计及其应用1,2申 飞,吴仲城,钱 敏(1.

4、中国科学院合肥智能机械研究所合肥 230031;2.中国科学技术大学自动化系合肥 230026)摘要:ZMP控制理论已广泛应用于双足步行机器人的步态规划中,行走过程中的实际ZMP轨迹,是通过安装在脚部的两个多维脚力传感器获取的力/力矩信息计算得到。文章提出并设计了一种基于CAN总线接口的双足步行机器人集成化脚力传感器,给出了其硬件组成及软件设计,并详细论述了双足步行机器人行走过程中实际ZMP轨迹的计算方法。关键词:机器人;脚力传感器;零力矩点(ZMP)中图分类号:TP24   文献标识码:A   文章编号:1004-16

5、99(2004)01-0039-03  南斯拉夫学者MiomirVakobrativitch1960年提出索尼公司的SDR-4X机器人以及中国清华大学的[1]的零力矩点(ZeroMomentPoint,简称ZMP)理论被世THBIP-Ⅰ等都使用了脚力传感器。目前已公开界上许多国家研究双足步行机器人中作为稳定行走的各种六维力/力矩传感器,都是通用型的传感器,[1]的依据。脚腕六维力/力矩传感器安装在机器人专为测量双足步行机器人的脚掌与地面的受力状态踝关节的下部,用来捕捉脚掌与地面的接触状态和而设计的脚力传感器却未见报道。本

6、文介绍了中国受力情况,计算机器人行走过程中的实际ZMP轨科学院合肥智能机械研究所研制的一种新型脚力传迹。最早使用脚力传感器的步行机器人是日本早稻感器,他们是采用总线接口,并将传感器信号处理系田大学(WasedaUniversity)1989年研制的WL-统也集成在传感器内,由此可用于双足步行机器人[1]12RIII。随后研制的机器人如日本本田公司的P2、行走过程中地面反力的测量和计算实际ZMP轨迹。P3、ASIMO、日本早稻田大学的WABLAN-RIV、日本而且,通过改变传感器的结构尺寸,可以满足不同量①收稿日期:200

7、3208211基金项目:国家“十五”863计划(No.2001AA423180与No.2001AA423300);安徽省自然科学基金(No.01042303).作者简介:申飞(1971-)女,工学学士,助理研究员,中国科学院合肥智能机械研究所智能机器人传感器实验室,主要研究     机器人传感器、信息获取与处理,hfshenfei@sohu.com.©1995-2005TsinghuaTongfangOpticalDiscCo.,Ltd.Allrightsreserved.4                       

8、传 感 技 术 学 报                     02004年程和应用场合中对脚力传感器的应用需求。型膜片结构,并且弹性体和信号处理系统都集成在传感器的内部。图2是安装了脚力传感器的机器人1双足步行机器人控制系统对传感器脚的照片。传感器在使用时作为一个节点挂在CAN总线上,传感器不断地将采集到的机器人脚

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