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《一种双足机器人稳定起立方法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第30卷第11期西南大学学报(自然科学版)2008年11月Vol130No111JournalofSouthwestUniversity(NaturalScienceEdition)Nov12008文章编号:167329868(2008)11201252063一种双足机器人稳定起立方法研究蒲昌玖,王宇俊,李忠智,刘伟,邱玉辉西南大学智能机器人研究室,重庆400715摘要:介绍了一种双足步行机器人的起立规划方法,该方法能实现稳定而又自然流畅的起立运动,同时能保证在站立状态下执行相同的动作而不翻倒.以起立运动为例,详细介绍了整个阶段规划方法,并分析了该方法的稳定性问题,
2、实验结果验证了这一规划方法的有效性.关键词:起立规划;稳定性分析;双足步行机器人中图分类号:TP24文献标识码:A起立是机器人一个重要的运动规划.它是一个基本的运动,也是机器人行走的先决条件.双足机器人无论是在机构还是控制的层次上,都具有一定拟人的能力,这就需要双足机器人的机械结构更加精巧.而这种精巧的机械结构对机器人的稳定控制提出了更高的要求,也是造成机器人不稳定的因素.因此在发生翻倒等情况后恢复到正常站立状态也就更加重要.虽然现在步行稳定性方面的研究取得了突破,但也不可能保证机器人在其所有使用过程中不翻倒.所以需要设计一种使机器人在没有严重损坏的翻倒的情况下实现
3、自起立的方法.这也是机器人自动防故障方法的一种.为实现这些复杂动作,首要解决的问题是规划稳定而又自然流畅的运动轨迹.国外的一些学者在这方面提出了许多新颖的想法.如“Hanzou”机器人是第一个能实现自起立的类人机器人、索尼公司推出的人型娱乐机器人SDR23X机器人能从俯卧、仰卧状态起立;日本HRP项目开发的HRP22P型类人机器[1-2]人,是一个能从俯卧和仰卧的情况下实现起立过程且尺寸与人体相仿的类人机器人等.虽然它们都实现了起立规划,但是这些规划都假设机器人处于正常使用状态中.而在实际使用过程中容易发生误操作等情况,因此上述研究存在一定的局限.本文在ZMP(Ze
4、roMomentPoint,零力矩点)理论基础上,提出了一种新的起立方法,它能从俯卧状态执行该动作可实现稳定的自起立,而在站立状态执行该动作不会发生翻倒.1双足机器人模型[3]在研究机器人的起立运动时,一般忽略前向、垂直方向和侧向运动的相互偶合.因此本文的研究对象是一台至少具有12关节自由度(不考虑手指的自由度)的双足步行机构.每条腿各有3个自由度,即:踝关节、膝关节、髋关节分别具有一个前向自由度;每个肩关节具有二个自由度,包括前向和侧向度;每个手臂的肘关节具有一个前向自由度.头部固定在身体上,当作身体的一部分.机器人的每个部分可以简化为3收稿日期:20082062
5、07基金项目:重庆市科委自然科学基金计划资助项目(CSTC,2007BB0341).作者简介:蒲昌玖(1980),男,重庆市人,硕士研究生,主要从事机器人控制与运动规划的研究.126西南大学学报(自然科学版)投稿网址http://xbgjxt1swu1cn第30卷杆,质量均匀分布.在以上假设及坐标的基础上,根据机器人各个关节的质量和它的位姿矩阵(在此不做推导),可以求出机器人各个关节质点相对于坐标原点的坐标,并且可进一步求出机器人的重心坐标.重心坐标的求解如公式所示:∑li×miioz=∑mii其中oz表示重心的位置,即oz=(x重心,z重心);oi表示第i个连杆质
6、点的位置,即li=(xi,zi);mi表示第i个连杆质点的质量.图1机器人连杆模型2起立运动规划分析起立动作是让机器人从俯卧在地面上的状态变换到用双脚着地站立起来的状态.机器人从一个状态转换到另一个状态的时候应该保持静态平衡.但是在一些转换过程之间,机器人的静态平衡被人为的破坏了.通过控制机器人重心到地面的投影区域与机器人的支撑面之间的关系实现这些状态转换.下面是分解的一个自起立过程.我们可把该自起立方法分为三部分:1)在俯卧状态中,收缩机器人的双腿,同时张开双臂并向前弯曲合抱,使机器人以膝关节为原点,支撑身体慢慢离开地面;2)双臂继续伸展,在重力的作用下,使机器人
7、从膝关节和脚为支撑的状态运动到下蹲状态;3)机器人双腿伸直站立,双臂收回;为使起立的运动规划易于说明,我们把整个过程离散的分成了几个状态并对每个状态进行了数字编号如图2.每个状态中,机器人与地面接触部分如表1所示.图2机器人起立运动规划图表1机器人各状态与地面接触部分分布表状态号支撑部分状态号支撑部分1身体前部分4膝关节、手2脚趾、膝关节、手5脚掌3膝关节、手6脚掌虽然状态3和4有相同的接触部分,但是在状态3中重心的位置比状态4中重心的位置更靠前.在实际中可根据具体情况结合在一起.每个状态之间还有很多的中间状态没有表示出来.如状态1和2中,通过机器人的手和腿支撑
