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      四足仿生機器人連續(xù)自由步態(tài)生成方法與流程

      文檔序號:12050436閱讀:586來源:國知局
      四足仿生機器人連續(xù)自由步態(tài)生成方法與流程

      本發(fā)明涉及一種用于生成四足仿生機器人連續(xù)自由步態(tài)的方法,使用該方法,四足仿生機器人可以快速、穩(wěn)定地通過包含不可落足區(qū)域的復雜地形,屬于機器人控制技術領域。



      背景技術:

      四足機器人能夠在崎嶇度較高的自然地形上,甚至是一些對于輪式和履帶式機器人無法跨越的復雜地形環(huán)境中穩(wěn)定行走。在復雜的自然地形環(huán)境中往往存在著不適于四足機器人落足的區(qū)域,當機器人落足于這些區(qū)域時,極易發(fā)生足底滑動、沉陷等影響機器人穩(wěn)定性的情況。因而,四足機器人在包含不可落足區(qū)域的地形上行走時,就必須能夠準確獲取地形信息,進而通過相應的處理,獲得地形中的不適于機器人落足的不可落足區(qū)域,并基于此,提出相應的步態(tài)規(guī)劃方法。

      四足機器人落足點是離散的,為保證機器人穩(wěn)定地通過包含不可落足區(qū)域的崎嶇地形,并且避免落足于地形中的不可落足區(qū)域,四足機器人必須使用非周期性靜步態(tài)——自由步態(tài)。

      在四足機器人的相關研究領域中,自由步態(tài)規(guī)劃是提高四足機器人地形適應性的關鍵因素。目前,國內外研究者們已經(jīng)給出了多種自由步態(tài)的生成方法。1999年《Robotica》(《機器人》)在17(4):405-412發(fā)表的論文《Quadruped free gait generation based on the primary/secondary gait》中,提出了一種名為“主要/次要”的自由步態(tài)生成方法,機器人在行走過程中,主要以周期性靜步態(tài)行走,只有在無法使用周期性靜步態(tài)行走時,才轉而使用自由步態(tài)向前行走;2002年,《The International Journal of Robotics Research》(《國際機器人研究雜志》)在21(2):115-130發(fā)表的論文《Free gaits for quadruped robots over irregular terrain》提出了三種不同類型的自由步態(tài):自由蟹行步態(tài)、自由自轉步態(tài)和自由轉向步態(tài),機器人使用這三種自由步態(tài)能夠在包含不可落足區(qū)域的地形上以任意方向上前進;2015年,在《四足機器人越障自由步態(tài)規(guī)劃與控制研究》中提出了一種基于圖搜素算法生成自由步態(tài)的方法。在這些步態(tài)規(guī)劃中,普遍存在著未給出具體的對地形信息獲取和處理的問題,而準確處理地形信息,是使四足機器人避免落足于地形中不可落足區(qū)域的前提。另外,在這些自由步態(tài)規(guī)劃中,機器人的重心只沿前進方向上移動,穩(wěn)定性不高,限制了機器人的地形適應性。中國專利文獻CN104267720A公開了《一種四足仿生機器人的自由步態(tài)生成方法》,使用該步態(tài)生成方法可生成一種非連續(xù)自由步態(tài),當機器人以這種步態(tài)行走時,存在著平均運動速度較低的不足。該步態(tài)生成方法是基于提前給定地形中的可選落足點進行規(guī)劃的,未給出根據(jù)地形信息自主分析地形中不可落足點區(qū)域的算法,與實際應用需求貼合度不高。另外,在自由步態(tài)規(guī)劃中,邁步順序的確定方法對機器人運動性能的影響較大,而在該步態(tài)生成方法中,僅以運動學裕度作為邁步順序確定的依據(jù),未綜合考慮影響機器人運動性能的其他因素。

      有鑒于此,為提高四足機器人在包含不可落足區(qū)域的地形上行走時的自主性,必須給出通過處理地形信息獲得地形中不可落足區(qū)域的處理方法;同時,對于四足仿生機器人自由步態(tài)生成中邁步順序的確定、重心移動規(guī)劃等方面,需綜合考慮四足仿生機器人在行走過程中的穩(wěn)定性、快速性和靈活性,以提高四足仿生機器人的地形適應性為目標,生成符合實際需求的自由步態(tài)。



      技術實現(xiàn)要素:

      本發(fā)明針對現(xiàn)有四足機器人自由步態(tài)生成方法存在的諸多不足,提供一種四足仿生機器人連續(xù)自由步態(tài)生成方法。該方法是基于對地形信息的準確識別與處理給出的,應用該方法,可使機器人避免出現(xiàn)因落足于不可落足區(qū)域而造成失穩(wěn)的情況,從而自主、穩(wěn)定、快速地通過復雜的崎嶇地形。

      本發(fā)明提供的連續(xù)自由步態(tài)規(guī)劃方法,是基于對地形信息的準確識別與處理給出的。通過對地形信息的處理,四足仿生機器人可以明確其自身位置與地形中不可落足區(qū)域的相對位置關系,結合最優(yōu)落足點選取算法,可以有效地保證機器人避免落足于不可落足區(qū)域;為保證機器人在行走過程中具有足夠的穩(wěn)定裕度,機器人通過四足支撐階段的重心擺動,以增加機器人的穩(wěn)定裕度;機器人在使用自由步態(tài)行走時,其邁步順序是不固定的,在四足支撐相中,綜合考慮機器人重心投影與支撐多邊形的關系及各足擺動時相對應的重心移動量,以確定機器人在行走過程中的邁步順序,能夠在保證機器人靈活運動的同時,保證機器人以最小的移動量維持其自身的穩(wěn)定性;另外,為提高四足機器人的平均運動速度,規(guī)劃機器人的軀干沿前進方向以給定的速度不斷地向前運動。

      本發(fā)明的四足仿生機器人連續(xù)自由步態(tài)生成方法,具體包括以下步驟:

      (1)獲得地形點云數(shù)據(jù),對點云數(shù)據(jù)進行簡化和柵格化,并得到地形的高程圖;根據(jù)地形的高程圖,計算每個柵格對應的方差,對比預先設立的閾值,判斷地形中的不可落足區(qū)域;

      (2)計算機器人各足選定為擺動足時,為保證機器人在足擺動階段的穩(wěn)定性,所需要的重心調整量;

      (3)根據(jù)機器人各足的位置,以減小機器人重心移動的次數(shù)和重心沿側方向上的移動量為原則,選定擺動足;

      (4)機器人按照計算的重心調整量主動調整重心至目標位置;

      (5)結合地形信息與機器人的位置信息,根據(jù)最優(yōu)落足點選擇算法為擺動足選擇地形中的相應位置點作為最優(yōu)落足點;

      (6)擺動足擺動至最優(yōu)落足點,當擺動足的足底觸底傳感器檢測到觸地,轉到步驟(2),重復整個過程。

      所述步驟(1)中對點云數(shù)據(jù)進行簡化和柵格化的過程是:

      ①確定單個柵格的尺寸,長×寬為m×n(單位mm);

      ②按照確定的柵格尺寸,將點云數(shù)據(jù)進行柵格化處理;

      ③分別求出每個柵格中點數(shù)據(jù)對應的擬合平面;

      ④以柵格中點所對應的擬合平面的高度值,作為該柵格的高程值。

      所述步驟(2)中判斷地形中的不可落足區(qū)域的過程是:

      通過建立評估模型,以評估每個柵格的崎嶇度,在評估某個柵格的崎嶇度時,連同這個柵格以及柵格周圍(P*Q-1)個柵格共同組成評估模型,其中,P和Q均是奇數(shù);

      用E(i,j)表示柵格的高程值,則分別求得柵格(i,j)崎嶇度的評估模型中柵格的平均高程值和高程值方差,如下式所示:

      以柵格(i,j)評估模型的方差作為柵格的崎嶇度評價值,計算得到每個柵格的崎嶇度評價值后,與預先設定的閾值T相比較;如果某個柵格的崎嶇度評價值滿足下式,則認為該柵格所在的區(qū)域為不可落足區(qū)域:

      S(i,j)2≥T。

      所述步驟(3)中選定擺動足的確定原則是:

      (1)如果不需要重心移動,某只足在擺動時,機器人即可滿足最小穩(wěn)定裕度約束以及運動約束時,則該足可被優(yōu)先選擇為擺動足;

      (2)如果所有的足均不符合第(1)條,則需根據(jù)計算的重心調整量,得到四只足分別選為擺動足時,所對應的重心調整量:Ly1、Ly2、Ly3以及Ly4;之后比較這四個重心調整量的大小,選擇重心移動量最小相對應的足作為擺動足。

      所述步驟(4)中的重心調整量計算過程是:

      在四足支撐調整階段,計算四足機器人重心的調整量時,必須遵循以下兩條規(guī)則:

      (1)保證四足機器人在重心調整之后,擺動足擺動過程中,其穩(wěn)定裕度不小于預先設定的最小穩(wěn)定裕度Smin;

      (2)在滿足規(guī)則(1)的同時,盡量減小側方向上的重心調整量;

      假設機器人沿前進方向上的運動速度為Vx,重心調整階段的時間為t1,則得重心調整的目標位置點P1的橫坐標x1需滿足下式:

      xI=Lx1=Vx·t1

      欲使四足機器人經(jīng)四足支撐階段的重心調整后,四足機器人的穩(wěn)定裕度不小于最小穩(wěn)定裕度Smin,則點P1的位置需滿足下式:

      (Lx1+Lx2)≥Smin,

      設重心調整階段的時間為t2,則Lx2的值由下式求得:

      Lx2=Vx·t2

      欲使四足機器人經(jīng)足的擺動階段后,四足機器人仍能保證其自身的穩(wěn)定性,即穩(wěn)定裕度不小于最小穩(wěn)定裕度Smin,則邁步階段結束后,重心投影的目標位置點P2需滿足下式:

      Lx3≥Smin

      為提高機器人在行走過程中的能耗,點P1和點P2滿足式(Lx1+Lx2)≥Smin和Lx3≥Smin時,對應的最小移動量Ly,即為目標的重心調整量。

      所述步驟(5)中的最優(yōu)落足點選擇算法,是:

      將可選落足點的坐標位置存儲在數(shù)組C中,如下式所示:

      其中,ci代表的是擺動足第i個可選的落足點;xi和yi分別表示的是第i個可選落足點在世界坐標系{W}中的橫縱坐標;

      擺動足的最優(yōu)落足點,必須滿足以下兩個條件:

      (1)最優(yōu)落足點必須幫助擺動足獲得盡量大的步長,這樣有助于機器人提高其平均運動速度;

      (2)最優(yōu)落足點必須幫助機器人獲得更大面積的穩(wěn)定區(qū)域,這樣有助于機器人提高其在運動過程中的穩(wěn)定性;

      以Li(x,y)和Si(x,y)分別表示第i個可選的落足點被確定為最優(yōu)落足點時,擺動足的步長以及對應的支撐三角形的面積,然后,建立最優(yōu)落足點的評價函數(shù),如下式所示:

      F(x)=wS·Li(x,y)+wL·Si(x,y),

      其中,wS和wL分別表示的是擺動足步長和機器人支撐三角形面積的權重系數(shù);

      根據(jù)數(shù)組C中存儲的可選落足點的坐標,分別計算出每個可選落足點對應的評價函數(shù)的值,其中,最大評價函數(shù)的值對應的可選落足點即為擺動足的最優(yōu)落足點。

      本發(fā)明具有以下特點:

      1.結合獲取的地形點云信息,四足仿生機器人能夠準確地識別地形中的不可落足區(qū)域;

      2.能夠幫助機器人選擇最優(yōu)落足點,進而保證機器人在避開地形中不可落足區(qū)域的同時,增大機器人穩(wěn)定性和平均運動速度;

      3.通過重心的主動調整,有效地增大四足機器人在行走過程中的穩(wěn)定裕度,進而可提高四足機器人的地形適應性;

      4.優(yōu)化了邁步順序確定方法,在確保機器人運動靈活性的同時,減小了運動過程中的側向調整量,可有效地降低機器人的能耗;

      5.機器人在運動過程中,軀干沿前進方向上以預先設定的速度不斷向前運動,有效地提高了機器人的運動速度,使機器人在穩(wěn)定的前提下,以最短的時間通過復雜地形。

      附圖說明

      圖1是十二自由度四足仿生機器人的仿真模型圖。

      圖2是由TOF相機獲取的崎嶇地形的點云數(shù)據(jù)圖。

      圖3是柵格(i,j)中包含的點云數(shù)據(jù)圖。

      圖4是柵格(i,j)中點云數(shù)據(jù)的擬合平面示意圖。

      圖5是簡化后崎嶇地形的高程圖。

      圖6是柵格崎嶇度評價模型圖。

      圖7是崎嶇地形上不可落足區(qū)域示意圖。

      圖8是四足機器人最優(yōu)落足點選擇示例圖。

      圖9是機器人重心調整量計算示例圖。

      圖10是擺動足選擇方法示例圖。

      具體實施方式

      下面以圖1所示的十二自由度四足機器人為例,對本發(fā)明的四足機器人連續(xù)自由步態(tài)的生成方法作詳細描述。

      一.地形信息處理

      首先,通過光傳輸時間(Time Of Flight,TOF)三維激光相機獲得地形的點云數(shù)據(jù),如圖2所示。將點云中各點在世界坐標系{W}中的位置,存儲到數(shù)字P中,如下式(1)所示。

      其中,pi(xi,yi,zi)表示的是點云中第i個點在世界坐標系中的坐標。

      在地形信息的處理中,分為兩個步驟,第一步是對地形數(shù)據(jù)的簡化;第二步是對地形崎嶇度的評估。

      (1)地形數(shù)據(jù)簡化

      為了減少點云數(shù)據(jù),從而減小計算量,對點云數(shù)據(jù)做以下處理:

      ①確定單個柵格的尺寸,m×n(長×寬,單位mm);

      ②按照確定的柵格尺寸,將點云數(shù)據(jù)進行柵格化處理;

      ③分別求出每個柵格中點數(shù)據(jù)對應的擬合平面;

      ④以柵格中點所對應的擬合平面的高度值,作為該柵格的高程值。

      以圖3所示的柵格(i,j)以及其中包含的點云數(shù)據(jù)作為實例,說明擬合平面的求解過程。

      首先,給出擬合平面的方程,如下式(2)所示。

      z=A·x+B·y+C (2)

      其中,A、B、C為待定系數(shù)。

      根據(jù)式(2),可得到柵格中,各點到擬合平面的距離之和,如下式(3)所示。

      其中,m表示的是在柵格(i,j)中的點數(shù)據(jù)的總數(shù)。

      根據(jù)式(3),可得到式(3)對各參數(shù)的偏導數(shù),如式(4)所示。

      為求得柵格中各點的擬合平面,構建如下式(5)所示的方程組。通過求得式(5)中方程組,可得到式(2)中參數(shù)。

      根據(jù)式(2)、式(4)和式(5),可得到如式(6)所示的矩陣方程。

      進而,根據(jù)式(6),可得到求解式(2)中各參數(shù)的矩陣方程,如下式(7)所示。

      求得參數(shù)A、B及C后,可得到圖3中所示的柵格(i,j)中點云數(shù)據(jù)的擬合平面,如圖4所示。

      通過式(7)求得式(2)中各系數(shù)后,可得到柵格(i,j)的高程值。

      根據(jù)本部分給出的方法,將圖2中所示的點云數(shù)據(jù)處理后,得到如圖5中所示的高程圖。

      (2)地形崎嶇度評估

      通過建立評估模型,以評估每個柵格的崎嶇度。在評估某個柵格的崎嶇度時,連同這個柵格以及柵格周圍(P*Q-1)個柵格共同組成評估模型,其中,P和Q均是奇數(shù)。圖6給出了評估柵格(i,j)崎嶇度的評估模型示例,其中,P=5,Q=3。

      用E(i,j)表示柵格的高程值,則可分別求得柵格(i,j)崎嶇度的評估模型中柵格的平均高程值和高程值方差,如下式(9)所示。

      以柵格(i,j)評估模型的方差作為柵格的崎嶇度評價值,計算得到每個柵格的崎嶇度評價值后,與預先設定的閾值(T)相比較。如果某個柵格的崎嶇度評價值滿足式(10),則認為該柵格所在的區(qū)域為不可落足區(qū)域。

      S(i,j)2≥T (10)

      以圖7給出的示例,使用上述方法得到地形的不可落足區(qū)域,如圖7中白色區(qū)域為崎嶇地形上四足機器人的不可落足區(qū)域。

      二.最優(yōu)落足點選擇算法

      結合圖8給出的落足點選擇示例,給出最優(yōu)落足點選擇算法。圖8中所示的實線框為擺動足的有效工作區(qū)域,橫縱虛線的交叉點為可選的落足點,陰影覆蓋的區(qū)域為不可落足區(qū)域。將可選落足點的坐標位置存儲在數(shù)組C中,如下式(11)所示。

      其中,ci代表的是擺動足第i個可選的落足點;xi和yi分別表示的是第i個可選落足點在世界坐標系{W}中的橫縱坐標。

      擺動足的最優(yōu)落足點,必須滿足以下兩個條件:

      (1)最優(yōu)落足點必須幫助擺動足獲得盡量大的步長,這樣有助于機器人提高其平均運動速度;

      (2)最優(yōu)落足點必須幫助機器人獲得更大面積的穩(wěn)定區(qū)域,這樣有助于機器人提高其在運動過程中的穩(wěn)定性。

      以Li(x,y)和Si(x,y)分別表示第i個可選的落足點被確定為最優(yōu)落足點時,擺動足的步長以及對應的支撐三角形的面積,然后,建立最優(yōu)落足點的評價函數(shù),如式(12)所示。

      F(x)=wS·Li(x,y)+wL·Si(x,y) (12)

      其中,wS和wL分別表示的是擺動足步長和機器人支撐三角形面積的權重系數(shù)。

      根據(jù)數(shù)組C中存儲的可選落足點的坐標,可分別計算出每個可選落足點對應的評價函數(shù)的值,其中,最大評價函數(shù)的值對應的可選落足點即為擺動足的最優(yōu)落足點。

      三.重心調整量計算

      本發(fā)明給出的四足機器人自由步態(tài)規(guī)劃方法中,使用縱向穩(wěn)定裕度衡量機器人的穩(wěn)定性。

      在四足支撐階段,機器人完成重心的主動調整,可以保證擺動足能夠穩(wěn)定地擺動至最優(yōu)落足點。但是,重心在前進方向側方向上的擺動,也提高了四足機器人的能耗。

      因而,在四足支撐調整階段,計算四足機器人重心的調整量時,必須遵循以下兩條規(guī)則:

      (1)保證四足機器人在重心調整之后,擺動足擺動過程中,其穩(wěn)定裕度不小于預先設定的最小穩(wěn)定裕度(Smin);

      (2)在滿足規(guī)則(1)的同時,盡量減小側方向上的重心調整量。

      假設機器人沿前進方向上的運動速度為Vx,重心調整階段的時間為t1,則可得圖9中,重心調整的目標位置點P1的橫坐標x1需滿足下式(13)。

      xI=Lx1=Vx·t1 (13)

      欲使四足機器人經(jīng)四足支撐階段的重心調整后,四足機器人的穩(wěn)定裕度不小于最小穩(wěn)定裕度Smin,則點P1的位置需滿足下式(14)。

      (Lx1+Lx2)≥Smin (14)

      設重心調整階段的時間為t2,則Lx2的值可由式(15)求得。

      Lx2=Vx·t2 (15)

      欲使四足機器人經(jīng)足的擺動階段后,四足機器人仍能保證其自身的穩(wěn)定性,即穩(wěn)定裕度不小于Smin,則邁步階段結束后,重心投影的目標位置點P2需滿足式(16)。

      Lx3≥Smin (16)

      為提高機器人在行走過程中的能耗,點P1和點P2滿足式(14)、式(16)時,對應的最小移動量Ly,即為目標的重心調整量。

      四.邁步順序的確定

      四足機器人在使用自由步態(tài)向前行走時,其邁步順序是不固定的。因而,四足機器人需要在行走過程中自主確定其邁步順序。

      本發(fā)明中給出的自由步態(tài)生成方法中,在確定邁步順序時,要以減小四足機器人重心移動的次數(shù)和重心沿側方向上的移動量為原則,以此提高四足機器人的能量利用率。

      以圖10所示的具體示例,介紹擺動足的確定原則。

      (1)如果不需要重心移動,某只足在擺動時,機器人即可滿足最小穩(wěn)定裕度約束以及運動約束時,則該足可被優(yōu)先選擇為擺動足。這樣,機器減少了重心的移動次數(shù),可有效地降低能耗。

      以如圖10為例,當將1號足確定為擺動足時,機器人重心的投影不需要經(jīng)過側向的調整,即處于支撐三角形內,且滿足式(17)。

      L≥Smin (17)

      另外,圖10中L的值滿足式(18)。

      L≥[Vx·(t1+t2)+Smin] (18)

      由此可知,當將1號足確定為擺動足時,機器人重心的投影不需要經(jīng)過側向的調整,即可滿足穩(wěn)定性約束(式(17))和運動學約束(式(18))。因而,將1號足作為擺動足,這樣可省去一次重心的調整運動,進而可減低能耗。

      (2)如果所有的足均不符合規(guī)則(1),則需根據(jù)“4重心調整量計算”中給出的重心調整量計算方法,得到四只足分別選為擺動足時,所對應的重心調整量:Ly1、Ly2、Ly3以及Ly4。之后比較這四個重心調整量的大小,選擇重心移動量最小相對應的足作為擺動足。

      按照上述兩條規(guī)則,四足機器人即可在行走過程中,自主地確定擺動足的擺動順序,并最終形成適用于四足機器人在包含不可落足區(qū)域崎嶇地形上行走時的邁步順序。

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