基于ZMP双足机器人稳定性控制策略与算法的研究-论文.pdf

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1、第32卷第7期河南科学Vo1．32No．72014年7月HENANSCIENCEJu1．2014文章编号：1004—3918(2014)07-1233-04DOI~10．13537~．issn．1004—3918．2014．07．021基于ZMP双足机器人稳定性控制策略与算法的研究赵瑞林，黎炜，王聪慧(陕西工业职业技术学院电气工程学院，陕西咸阳712000)摘要：基于ZMP控制理论及其数学模型，通过预先给定双足机器人步态的运动轨迹，计算确定各关节的旋转角度并选定控制系统的控制算法．对遗传算法在双足机器人步行稳定性控制策略做了分析，主要解决如何产生稳定控制机器人步

2、态的数据，在步态运行过程中保证双足机器人从一个稳定态到下一个状态时，同样也是稳定的，以实现机器人在实际行走过程中达到较好的稳定效果．关键词：双足机器人；ZMP理论；控制策略；计算方法中图分类号：TP24文献标识码：ABipedRobotStabilityControlStrategyandAlgorithmBasedonZMPZhaoRuilin，LiWei，WangConghui(CollegeofElectricalEngineering，ShaanxiPoletechnicInstitute，Xianyang712000，ShaanxiChina)Abst

3、ract：BasedonZMPcontroltheoryandthemathematicalmodel，bypresettingbipedrobotgaittrajectory，therotationanglesofeachjointarecalculated，andsystemcontrolalgorithmisdetermined．Thegeneticalgorithminbipedrobotwalkingstabilitycontrolstrategyisanalyzed，thenrobotgaitstabilitycontroldataaregenera

4、ted．Bipedrobotgaitduringrunningisensuredtobestablefromonestatetothenextstate，inordertoachievethatactualrunningprocessofwalkingrobotsisstable．Keywords：bipedrobot；ZMPtheory：controlstrategy；calculationmethod双足步行机器人是一个多自由度、多变量、非线性、复杂的动力学系统．对于这个系统的伺服控制一直以来都是控制领域的重要课题．随着计算机计算能力的不断提高，各种各样的机

5、器人控制算法不断涌现．遗传算法就是其中较为广泛应用的一种，本文将从实际的机器人控制角度，对遗传算法在双足机器人步行稳定性控制策略上做研究．1控制系统建模在双足机器人步态控制理论中，ZMP步态控制理论是较为广泛使用的一种．根据ZMP理论关于机器人稳定性分析的描述：机器人所受的重力和惯性力及地面反力合力在水平面上的分力为零．其中至关重要的是寻找ZMP点．ZMP点就是两足机器人所受重力、惯性力的合力矢量的延线与地图1机器人的连杆机构模型面的交．如图1所示．Fig．1Modelofrobotlinkage收稿日期：2014—03—10基金项目：陕西省教育厅2013年自然

6、科学专项科学研究项目(2013JK1088)作者简介：赵瑞林(1976一)，男，陕西宝鸡人，副教授，硕士，研究方向为控制工程与控制理论黎炜(1967一)，男，陕西彬县人，教授，研究方向为电气自动化控制王聪慧(1983一)，女，陕西渭南人，讲师，硕士，研究方向为控制工程与控制理论．河南科学第32卷第7期根据ZMP点的计算方法，依据D’Alembert定理有式(1)∑∑m(+g)一∑m(十g)zX=_=—————————一；∑／=∑m(+g)∑∑m(+g)一∑m(+g)zYz。=1．一=———————一，∑／=m(+g)式(1)中：。表示X方向上的运动状态；表示Y方

7、向上的运动状态；表示合外力；m表示连杆i的质量；(X，，Z)表示质心位置；(X“，，)表示加速度；g为重力加速度．当机器人做静态步行时则有式(2)：∑mg∑mg=—一，y=兰l_一．(2)∑g∑mg1i=l由定理可知，当机器人行走的过程中，ZMP点始终在机器人的支撑区域内，则机器人可以稳定地行走，并且ZMP点离支撑域中心越近，机器人的稳定裕度就越大，机器人抗干扰的能力越大，如图2所示，在支撑域中，小圆点为中心点，小方点为机器人的ZMP点．当ZMP点与中心点的距离Lzmp越小，稳定裕度越大．本文采用了机器人关节空间位置计算最常用的位姿矩阵，可以通过位姿矩阵的正向运

8、算，得出期望点的位置，即