（控制理论与控制工程专业论文）基于zmp的双足机器人动态步行控制研究.pdf

摘要摘要双足步行机器人是真正字面意义上或狭义的“机器人 ，其研究和发展代表了机器人学的尖端水平。其中最重要的概念是零力矩点( z e r o - m o m e n tp o i n t ，简记z m p ) 。本文基于双足步行机器人z m p 控制与动力学模型，取得了以下主要的研究成果：首先，本文分析了双足机器人动态步行过程的运动学特征。即分析双足步行机器人连杆的位置和姿态与各个关节角之间的关系。包含双足机器人动态步行的正运动学与逆运动学特性。其中，针对双足步行机器人的逆运动学问题，使用了解析法与数值法进行求解，并对上述两种方法进行了对比。其次，在针对双足机器人动态步行过程运动学特性的分析基础上，推导出双足步行机器人零力矩点( z m p ) 的计算公式，该公式称为z m p 基本方程。z m p 基本方程描述了机器人z m p 与机器人质心之间的关系。在此基础上，使用拉格朗日方法建立了双足步行机器人的动力学模型，其中包括单脚支撑阶段与双脚支撑阶段的动力学模型。为了方便得到双足步行机器人的步行模式，使用桌子小车模型模拟机器人动态步行。使用该等效模型与z m p 基本方程，本文设计了基于z m p的双足机器人动态步行模式生成算法。生成步行模式之后，将机器人关节角时间序列带入机器人动力学模型计算，可以得到关节力矩时间序列。关节驱动器按照力矩时间序列控制关节运动即可实现动态步行。但是，考虑到数值计算等因素导致的误差累计，本文同时基于桌子小车模型设计了动态步行稳定控制器，该控制器的作用是通过修正期望z m p 轨迹调节机器人躯干的倾斜角度。最后，基于本文所设计的双足步行机器人逆运动学问题求解算法、动态步行模式生成算法与步行稳定控制器所组成的控制系统，采用开放源代码动力学引擎o p e nd y n a m i ce n g i n e 进行仿真验证。首先在三维虚拟环境中建立了双足步行机器人虚拟样机模型，其次设计了零重力环境下刚体运动实验与双足动态步行实验。验证了本文针对双足步行机器人动态步行所设计的控制方法的有效性。关键词双足步行机器人；动态步行模式；零力矩点；动力学引擎摘要曼曼皇曼曼皇曼曼皇皇曼曼曼量量, ii 皇曼皇曼曼皇曼曼皇曼曼量曼量暮曼曼蔓曼皇曼曼皇曼量量蔓曼曼量皇曼曼皇曼曼量a b s t r a c tt h eg e n u i n el i t e r a lm e a n i n go ft h e ”r o b o t ”w a sb i p e dw a l k i n gr o b o t ，t h er e s e a r c ha n dd e v e l o p m e n ta b o u th u m a n o i dw a l k i n gr e p r e s e n t st h ec u t t i n g - e d g el e v e lo fr o b o t i c s o n eo ft h em o s ti m p o r t a n tc o n c e p t so fh u m a n o i dr o b o tw a sz m p( z e r o m o m e n tp o i n t ) t h et h e s i sm a i n l yi n v o l v e st h er e s e a r c h i n go nd y n a m i cb i p e ds t a l b l ew a l k i n gb a s e do nz m pc o n t r o la n dc o n s t r u c t e dt h ed y n a m i cm o d e lo fh u m a n o i dr o b o t t h ea c h i e v e m e n t si nt h i st h e s i sc a nb es u m m a r i z e da sf o l l o w s ：f i r s t ，t h ep a p e ra n a l y s e dt h ef e a t u r e so fk i n e m a t i c so nd y n a m i cb i p e dw a l k i n g t h a ti sa n a l y s e dt h er e l a t i o n s h i pb e t w e e nt h el i n k sp o s i t i o na n dp o s t u r eo fh u m a n o i dr o b o ta n di t sj o i n ta n g l e s i ti si n c l u d i n gk i n e m a t i c sa n di n v e r s ek i n e m a t i c sa b o u th u m a n o i dr o b o td y n a m i cw a l k i n g f o rt h ei n v e r s ek i n e m a t i c s ，t h et h e s i su s e da n a l y t i c a la n dn u m e r i c a lm e t h o dt os o l v et h ei n v e r s ek i n e m a t i c se q u a t i o n a n dt h e nc o m p a r e dt h et w os o l v ea l g o r i t h mm e n t i o n e da b o v e s e c o n d ，b a s e do nt h ea n a l y s i so fh u m a n o i dr o b o td y n a m i cw a l k i n gk i n e m a t i c sc h a r a c t e r i s t i c s ，t h ep a p e rd e r i v e dt h ez e r om o m e n tp o i n tc a l c u l a t i o ne q u a t i o nw h i c hw a sc a l l e dt h eb a s i cz m pe q u a t i o n t h ez m pe q u a t i o nd e s c r i b e dt h er e a l a t i o n s h i pb e t w e e nz m pa n dq u a l i 够c e n t e ro fr o b o t a n dt h e nt h ed y n a m i cm o d e lo fr o b o tw h i c hc o n s t r u c t e du s i n gl a g r a n g ee q u a t i o nw a sp u tu p t h em o d e li n c l u d e do n e l e gs u p p o r tp e r i o da n dt w o l e gs u p p o r t i n gp e r i o d f o rg e t t i n gt h ej o i n t sa n g l e ss e r i e si ne v e r yt i m es t e p ，u s i n gt h et a b l e c a rm o d e lt os i m u l a t et h ed y n a m i cw a l k i n gp e r i o d b yu s i n gt h et a b l e c a rm o d e la n dz m pe q u a t i o n ，w ec a ng e tt h ej o i n t sa n g l e sa n dt o r q u ew h i c hw e r ec a c u l a t e db yt h ed y n a m i c sm o d e ld e r i v e db yl a g r a n g em e t h o d c o n s i d e r i n gt h ee r r o r sa c c u m u l a t e dd u et ot h en u m e r i c a lc a l c u l a t i o na n dt h eo t h e rf a c t o r s ，t h et h e s i sd e s i g nt h ec o n t r o l l e rb a s e do nt h et a b l e c a rm o d e lw h i c hc a i la d j u s tt h et o r s ot i l ta n g l eo fb i p e dr o b o tb ya d j u s t i n gd e s i r e dz m pt r a j e c t o r y t h i r d ，b a s e do nt h ec o n t r o ls y s t e mw h i c hw e r ec o n s i s to fh u m a n o i dr o b o td y n a m i cw a l k i n gm o d eg e n e r a t ea l g o r i t h ma n ds t a b l ew a l k i n gc o n t r o l l e r , u s i n gt h eo p e ns o u r c et o o lc a l l e do p e nd y n a m i ce n g i n et ov e r i f yt h ed e s i g no fh u m a n o i dr o b o td y n a m i cw a l k i n gm o d eg e n e r a t i o na l g o r i t h ma n dt h ee f f e c t i v eo fd y n a m i cs t a b l ew a l k i n gc o n t r o l l e r k e yw o r d sb i p e dr o b o t ；d y n a m i cw a l k i n gp a t t e mg e n e r a t e d ；z m p ；d y n a m i c se n g i n e ；i 独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签关于论文使用授权的说明日期：至咝：翌笸：9 本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。( 保密的论文在解密后应遵守此规定)签名：碰导师签名：日期：2 翌z ：! 么：! 第1 章绪论第1 章绪论1 1双足步行机器人及其研究意义将人类从繁重的体力脑力劳动中解放出来一直是人类的理想与追求，在人类与自然界斗争的过程中，人类就幻想着拥有一个能够具备人类部分甚至全部能力的机器，作为自己的替身，代替自己从事繁重的体力与脑力劳动。机器人作为人类自动化程度的最高体现，各种机器人的创造一直是人类的梦想和追求，也是2 l 世纪科技发展的热点之一。机器人技术是多学科的综合性技术，其中自动控制技术对机器人的功能各技术水平起着关键性作用。按照日本工业机器人学会( 1 i r a ) 的标准i l j ，可将机器人进行如下分类，如表卜1 所示：表卜lj i r a 定义的机器人分类t a b l el - it h er o b o tc l a s s i f i c a t i o nd e f i n e db yj i r a类别名称1人工操作装置2固定顺序机器人3可变顺序机器人4示教再现机器人5数控机器人6智能机器人上述六类机器人的特点分别是：第一类：由操作员操纵的多自由度装置。第二类：按预定的不变方法有步骤地依次执行任务，其执行顺序难以修改。第三类：同第二类，但其顺序易于修改。第四类：操作员引导机器人手动执行任务，记录下这些动作由机器人以后再现执行，即机器人按照记录下的信息重复执行相同的动作。第五类：操作员为机器人提供运动程序，而不是手动示教执行任务。第六类：机器人具有感知和理解外部环境的能力，即使其工作环境发生变化，也能够成功完成任务。美国机器人学会( r i a ) 只将以上第三类至第六类视做机器人【1 1 。而法国机器人学会( a f r ) 将机器人进行如下分类【l 】，如表1 - 2 所示：北京t 业大学+ t ：学硕七学何论文表卜2a f r 定义的机器人分类t a b l e1 - 2t h er o b o tc l a s s i f i c a t i o nd e f i n e db ya f r类别特点l手动控制远程机器人的操纵装置2具有预定周期的自动操纵装置3具有连续轨迹或点到点轨迹的可编程伺服控制机器人4同类型3 ，但能够获取环境信息机器人领域中的双足步行机器人，虽然其发展时间很短，但是由于它独特的适应性和拟人性，并且具有智能行为，因此吸引了世界各国科学家的兴趣，成为了机器人领域最为活跃的一部分。双足步行机器人作为机器人领域中的一个重要分支，它具有类似人类的基本外貌特征和步行功能，还具有视觉听觉的功能等智能功能，它是在一定的环境中能够自主运动，并与人进行一定交流的服务性机器人。人们对于机器的第一意识中，都把类似人的外观与行为的机器人作为机器人研究的最高境界。机器人研究者也一直把实现类人的行为作为梦寐以求的目标。双足步行机器人不同于一般机器人，它具有灵活的行走系统，以便随时走到需要的地方，包括一些对普通人不易达到的地方和角落，完成人或智能系统预先设置指定的工作。双足步行机器人作为一种移动式机器人，它与轮式，履带式机器人相比有许多突出的优点和它们无法比拟的优越性。他的特征主要体现在以下几个方面：( 1 ) 双足步行机器人能适应各种地面且具有较高的逾越障碍的能力。它能在结构化和非结构化的环境中实现双足稳定行走，能在与人类同样的行动空间内移动，如跨越障碍，上下台阶，上下斜坡等。机动性强，移动“盲区 很小。( 2 ) 两足步行机器人的能耗小。机器人力学计算表明：足式机器人的能耗通常低于轮式和履带式。因此这种机器人可具有独立的能源装置。( 3 ) 两足步行机器人具有广阔的工作空间。由于行走系统占地面积小，而活动范围很大，所以为其配置的机械手提供了更大的活动空间。( 4 ) 两足步行机器人拥有类似人类上肢的两条机械臂，并在臂的末端有两指或多指手部以实现手抓取物体等功能。这样不仅可以满足一般的机器人操作需求，而且可以实现双臂协调控制和手指控制以实现更为复杂的操作。双足机器人的研究和发展代表了机器人学的尖端水平。有关仿人机器人的工作早在2 0 年前就开始了，当时着重于双足步行机的研究和开发。只是自从1 0 年前本田公司推出仿人机器人p 2 后，双足机器人的研发才形成了一个热潮，至今方兴未艾【2 。除了日本推出了q r i o 、a s i m o 、h r p - 2 等著名的仿人机器人以外，很多国家也成功地研制了各自的仿人机器人。仿人机器人学的研究内容包括：运第1 章绪论动学、z m p 和动力学、双足步态规划、全身运动模式的生成和动力学仿真等。其中最重要的概念是零力矩点( z e r o - m o m e n tp o i n t ，简记z m p ) 。z m p 概念是1 9 7 2 年由南斯拉夫学者提出的，用于判断机器人是否会摔倒、其足底是否与地面接触的一个重要指标【4 j 。z m p 是指地面上的一个点，仿人机器人行走时足底受到的地面反作用力绕该点在地面上的力矩分量为零。如果该点处于有足底形成的支撑多边形之内，那末机器人不会摔倒，足底能保持与地面的接触。z m p 可用于规划仿人机器人的步行运动模式。自从本田公司推出的p 2 仿人机器人出现之后，大多数仿人机器人的步行模式都是基于z m p 模式生成的。基于z m p 的步行模式生成方法，在数学上使用非线性微分方程表示机器人关节角的速度与z m p 之间的关系。由于非线性，很难求得能使实际z m p 完全跟踪目标z m p 的关节角。因此，步行模式的实时求解算法是解决仿人机器人步行的关键技术。由于仿人机器人是传感器技术、微处理器技术以及伺服驱动技术等各种机器人技术的综合集成平台，各个功能单元之间需要高效地进行实时通讯，因此大多数双足步行机器人使用总线结构连接功能单元，即采用分布式控制结构【2 】。由此可以看出，研究开发双足步行机器入不仅需要基础理论学科如运动学、动力学的支撑，而且涉及嵌入式技术、软件工程、网络通信技术等工程实践学科。双足步行机器人不仅是一个国家高科技综合水平的重要标志，也在人类生产，生活中有着广泛的用途。研究两足步行机器人的科学意义主要有如下几点：( 1 ) 双足行走是生物界难度最高的步行动作，但其步行性能却是其它步行结构所无法比拟的。因此，两足步行机器人对机器人的机械结构及驱动装置提出了许多特殊要求，两足步行机器人的研制势必要求并促进机器人结构的革命性的变化，同时有力推进机器人学及其它相关学科的发展。( 2 ) 两足步行机器人是工程上少有的高阶、非线性、非完整约束的多自由度、多变量、强藕合和变结构复杂动力学系统，其变姿态结构的不稳定性及产生的稳定步行运动所需解决的动态平衡问题为机器人运动学、动力学及控制理论的研究提供了一个非常理想的实验平台。在对其研究的过程中，很可能导致力学及控制领域中新理论、新方法的产生。( 3 ) 两足步行机器人作为步行机器人的一种形式，是提高机器人机动性和节省能源的一条重要途径。研究两足步行机器人两足步行运动，揭示了两足类步行运动的机理及控制规律，研制一种连续稳定步行的仿人型两足步行机器人可为机器人操作器提供灵活的操作平台，使其能够促进康复医学、仿生学、人工智能、计算机图形学、通信等相关学科的发展。( 4 ) 两足步行机器人具有人类的外观，可以适应人类的生活和工作环境，代替人类完成各种作业，如在原子能电站、核化环境、太空和海底等危害人类的环境下工作，可以在很多方面扩展人类的能力，同时在服务、医疗、教育、娱乐等北京t 业大学t 学硕七学位论文多个领域有着广泛的应用前景【1 】【2 】【3 】。1 2 双足步行机器人控制技术的现状与发展1 2 1双足步行机器人概述双足机器人是一种外形像人的机器人。由于科学幻想小说和电影中机器人大多数都具有人的外形，因此在很多人的想象中机器人都和人一样。另一方面。正如飞机未必具有鸟的形状一样，很难断定说机器人都应该是在现实世界中执行各种任务的类人机器人。机器人的最佳形态应该取决于对机器人的功能要求。在探讨什么是机器人的最佳形态之前，需要明确我们对机器人有何期望。由于汽车既能满足人们远行的需要，又能使人们享受到驾驶的乐趣，从而成为2 0世纪最大的产品。那么，人们对机器人的期望又是什么呢? 我们希望机器人是既能够做人所不愿做的工作又能与人们进行交流的伙伴。考虑到机器人的功能的实现，双足机器人应该具有下列三个特征【2 1 ：( 1 ) 能在人们所处的现实环境中工作。( 2 ) 能使用人们所用的工具。( 3 ) 具有人的形态。首先考虑第一个特征。现代社会的环境是为人类自身设计的，例如，走廊的宽度、阶梯的高度、扶手的位置和门把的位置等数不胜数的事物都要适合人的尺寸和运动。因此，当机器人具有人的形状并能像人样活动时，就不需要为机器人而改变人的环境。而对于轮式移动机器人等非人形机器人的运动，障碍物需要清除、狭窄的走道需要扩宽、电梯或升降梯需要做好准备，这些都需要额外的花销。开发双足机器人比修改整个环境显得更为经济合理。第二个特征具有类似的效果。人类在社会文明活动中设计适合于自己使用的各种各样的工具。例如，椅子的形状和高矮适合与坐，桌子的高度适合与吃饭或者写字，司机的座椅适合与驾驶，起子或者剪子适合与手指操作。这些工具可被双足机器人直接使用而不需要作任何修改。使用双足机器人比为非人形机器人重新设计制作各种各样的工具要更加经济。第三个特征涉及人的亲近感。当一个机器人看起来与人自身形状一样时，它就很容易“拟人化”。机器人的形状与人相差越大，人们就越觉得它不具有“人性”，而只是一个机器。观看双足机器人舞蹈是件赏心悦目的事情，而轮式机器人和履带式机器人的舞蹈相比之下就要逊色的多，没有多少观赏性和吸引力。“具有人的形状”对于使机器人成为人类的伙伴并为人们带来乐趣是个非常重要的因素。这个特征应该是科幻小说和电影中很多机器人都像人的主要原因。1 2 2 双足步行机器人的研究现状第l 章绪论日本在拟人双足步行型机器人的研究方面走在了世界的前列，日本研发拟人两足步行机器人的历史由来以久，并且r 本在双足机器人研究领域有着突出的地位其研究成果也是最为杰出的。在日本所有的研究机构中，早稻田大学、东京工业大学、本田公司、索尼公司等研究机构成为双足机器人研究的主力8 】。现实世界中最早出现的双足机器人应该是1 9 7 3 年早稻田大学加藤- - 0 f 研究室开发的w a b 0 1 - 1 。尽管技术还不是很成熟，w a b o t - 1 却既能通过视觉识别物体，也能通过听觉和语音合成与人进行语言交流，还能用有触觉的双手对物体进行操作，能够用双足行走，几乎具备双足机器人的所有功能和组成要素。其后，早稻田大学同一个研究室叉开发了能演奏钢琴的仿人机器人w a b o t - 2 ，并于1 9 8 5 年在日本筑波科学博览会上公开展示1 2 i 。圈l - 2w a b o t - 2 ( 1 9 8 5 ) 9 l 彤结构f i g1 - 2 t h es 口u c m m o f w a b o t - 2 ( 1 9 8 5 )双足机器人的新纪元是由本田技术研究院在i 9 9 6 年推出令人惊叹的p 2 仿人机器人掀丌的。就在w a b o 一2 演奏钢琴之后一年，本开= | 技术研究院从( h o i 、】d a )1 9 8 6 年开始实施一项双足机器人开发的秘密计划，终于在1 9 9 6 年推出身高1 8 0 c m 、体重2 1 0 k g 的双足机器人p 2 。p 2 身上搭载计算机和电源，是世界上首台能用双足稳定步行的双足机器人。此后，本田技术研究院又于1 9 9 7 年发布了身北京上业人学工学硕士学位论文高1 6 0 c m 、体重1 3 0 k g 的p 3 ，在2 0 0 0 年推出高度仅1 2 0 c m 、重最仪4 3 k g 的a s n 0 ( a d v a n t a g es t e pi ni n n o v a t i r em o b i l i t y ) ，向小型化迈进。本田双足机器人整个开发过程历经了从步行机构研究到双足步行机器人试验样机的研制，最后于2 0 0 0 年推出a s i m o 。1 9 8 6 年，h o n d a 的工程师丌始了第一台行走机构e o 的开发。随后的行走机构e l 、e 2 和e 3 的丌发目的是模拟人类行走过程。朗、e 5和陆试验样机主要将精力放在了步行稳定控制和楼梯攀爬l 。e 1e 6 试验样机如图卜3 所示。在行走机构研究基础上，h o n d a 的工程帅开始r 第一台仿人机器人p l 的丌发。山于当时的技术条件有限，p l 的体积异常庞大。经过r1 0 午秘密研究，1 9 9 6 年，本f i ； 向外界公布了其最新研究成果：仿人机器人p 2 。p 2 可以说是a s i m o 的前身。在p 2 的基础上，又经过了4 年的研究，a s i m o 才最终出现在世人面前。p 1 、p 2 和p 3 试验样机如图卜4 所示。a s i m o 采用卜w a lk ( t n t e l l i g e n tr e a l t i m ef l e x i b l ew a l k ) 等多种技术，能够完成动态步行、旋回蔽障奔跑、图像识别、语音识别等功能，又由于其精良的外观设计和外形制造，是目前双足步行机器人领域最为先进的试验样机6 吼酗1 4 本田p i p 3 外形结构f i g l - 4 t h es h c u 口u e o f p i - p 3d e v e l o p e db y h o n d a翱蘸蛰窆。图i - 5 a s i m o 外形结构( 2 0 )f i gi - 5 1 1 ms h c t u r e o f a $ m o ( 2 0 “) )i w a l k 的基本原理是由下一步态推算下一步重心移动取向和腿部运动的最佳模式。再将目标行走模式按预澜4 行走模式加以修正。其控制系统包含四个处理器，分别用于图像获取图像处理，语音识别合成以及控制规划，其控制规划系统是一个基于智能体的分布式体系结构，规划系统通过无中央控制的事件驱动方式来处理无法预料的情况。执行装置分别放在相应的腿臂关节上控制关节运动，上位机只负责完成整体的控制规划，因此是一个分布式的关节控制系统。其硬件系统框架如图卜6 所示m 1 6 1 。譬抖盈图i - 6 a s i m o 硬件结构框图f i gi - 6 t h e h a r d w m _ es t r u c t u r e o f a s m oa s i m o 的动作单元由直流伺服电机、谐波减速器和驱动单元组成。控制系统由行走操作控制单元和无线发送单元组成。脚部传感器由六维力力矩传感器组成。躯干传感器有陀螺仪和加速度计组成。电源采用3 8 4 v 1 0 a 镍锌直流电源。其各个关节的自由度分配如表i - i 所示。除了本田技术研究院开发的双足步行机器人a s i m 0 之外，日本经济产业省从1 9 9 7 年到2 0 0 2 年组织实施了“与人协调共处的机器人系统研究开发”的五年项目( 即仿人机器人的研究开发项目，h u m a n o i dr o b o t i c sp r o j e c t ，简称为h r p ，项目负责人是东京大学教授井上博允) ，开发双足机器人的基础技术和探索其可j ：蛋：；当盒：耋罂：譬鲨吝表卜3 般足机器人a s i t a 0 的戈竹自由度分配部侥荚节自由度头部颈关节2肩关节3手臂肘关节腕关节髋关节3艟部膝关节踝戈节2能的应用。双足机器人三太特征的第一个特征是“能在人所处的环境中工作”。除了奉m 技术研究院开发的双足步行机器人a s i m 0 之外日本经济产业省从1 9 9 7年到2 0 0 2 年组织实施了“与人协调共处的机器人系统研究开发”的五年项目( 即仿人机器人的研究开发项目，l l u m a n o i dr o b o t i c sp r o j e c t ，简称为h r p ，项日负贵人是东京大学教授井上博允) ，开发双足机器人的基础技术和探索其可能的应用。双足机器人三大特征的第一个特征是“能在人所处的环境中工作”。作为将来应用的一个例子，双足机器人在工厂中执行维护任务验证了这点。双足机器人h r p 可以在一个有阶梯、斜坡和坑沣等构成的工厂模拟环境中执行任务唧 1 0 1 0h r p 如图i7 所示。攮1 ：幽i - 7h r f 外形结构凹i - 8w a b i a n - 2 外形结构f i g l - 7 t h es | f c u l u l o o f h r pf i g i - 8 t h es t r c u t u r e o f w a b i a n - 2作为双足机器人研究领域的先驱，早稻田大学的研究成果w a b i a n 一2 机器人不仅可以像真人一般活动头部，躯干，四肢和手掌，而且还能够通过面部表情传达多种人类特有的感受，如快乐悲伤惊讶及掩护等。如图卜8 所示。最为重要的是它还可以弯曲膝盖并且以多种方式活动它的脚掌。由于在腰部增加了一个自由第l 章绪论度因此w a b i a n 一2 的步行方式在日本的各种仿人机器人中最接近于人类自然的步行方式。索尼公司开发的职足步行机器人q r i o ，如图卜9 所示，源于英文“q u e s tf o rc u r i o u s i t y ”，意为“好奇心探索”。与其他研究机构开发的双足步行机器人不同，q r i o 突出的特点是小型化，整个机器人的高度只有6 1 c m ，是其它几个研究机构开发的双足机器人身高的三分之一左右。另一个特点是多传感器融合技术的使用，q r i o 的内部集成有加速度传感器，位姿传感器，足底压力传感器，双目立体视觉系统，听觉传感器，以及触觉传感器。基于这种技术，。r 1 0 可以与人进行丰富的交流。只要对它说出自己的名字，它便会分析并记录你的脸部和声音特征。到下一次见面时，它便会认出你，井向你问好。这种娱乐型机器人具有更强的人机交互性。更加拟人化。图1 9 0 r 1 0 外形结构f i g1 - 9 t h es t r c u n 肚o f q r i o国内双足行走机器人的研究起步较晚，开始于1 9 8 8 年国防科技大学的六关节平面运动型双足步行器。国防科技大学的“先行者”是国内第一台仿人机器人，高1 4 0 0 m m ，重2 0 k g ，可以以每秒两步的频率动奄步行，能够在小偏差的不确定环境中行走，并具有一定的语言功能。随后清华大学、哈尔滨工业大学、北京理工大学、中科院沈阳自动化所等单位都开展了双足机器人的研究，并取得了大量的研究成果，如哈尔滨工业大学的h i t 系列。哈尔滨工业大学自1 9 8 5 年开始研制双足步行机器人，迄今为止已经完成了三个型号的开发工作。一型试验 羊机h i t i菸有l o 个自由度，重1 0 0 公斤，高12 米，关节由直流伺服电机驱动，步行模式属于静态步行，二型试验样机h i t 一1 i 共有1 2 个自由度，该机器人髋关节和腿部结构采用平行四边形结构。三型试验样机h i t - i i i 共有1 2 个自由度，躁关节采用两电机交叉结构，实现两个自由度，腿部采用了圆筒形结构。h 】t 1 1 1 分别实现了静态步行和动态步行，能够完成前，后，侧行，转弯上写台阶及上斜坡等动作。h i t i i 哩! 双足步行机器人试验样机如图1 1 0 所示。图i - 1 0 h i t 外形结构幽i - 1 1t h 8 i p - - i 外形结构f i g l 1 0 t h es t r c u t u l eo f h i tf i 9 1 1 1t h es t r c l j | l l t _ e o f t h b i p i清华大学研制开发的t h b i p - - i 型双足步行机器人是具有头、手臂、躯干、腿和脚的拟人机器人，共3 2 个自由度，并具有视觉及语音识别等智能功能。结构设计方面由直流无刷电机、滚珠丝杠、曲柄连杆机构、谐波减速器组成，各关节驱动独立运动。控制系统分为三层：组织层、协调层、执行层，分别完成任务规划、关节调运动控制、关节伺服控制等任务。传感系统由关节位置检测、地面反力检测、姿态检测、视觉系统、语音识别单元组成。如图卜1 1 所示。北京理工大学黄强教授带领团队开发的b h r l 型双足步行机器人是国内较新的研究成果，该机器人高15 8 m ，重量为7 6 k g ，具有3 2 个自由度，行走速度为l k m h 步长为3 3 c m 。b h r l 型双足步行机器人与h 本开发的仿人机器人外观结构相似，能够打太极拳，并且能够根据地面的情况调整姿态。如图卜1 2 所示。图1 1 2b h r 一1 外形结构( 2 0 0 2 1f i gi - 1 2t h es t r c u t u r eo f b h r l ( 2 0 0 2 )第1 章绪论1 2 3 双足步行机器人步态规划与平衡控制目前在双足步行机器人运动平衡控制研究方面，国际的学术界并没有一个统一和通用的方法。虽然用作理论分析的数学物理方法是基本一致的，但在步态规划和运动平衡算法上，基本上每个研究小组都使用各自的方法。本田公司开发的双足机器人a s i m o 的驱动方式都是以直流伺服电机通过谐波减速器带动关节转动的，样机载体在机构组成和驱动方式上都很成熟。双足步行机器人的步态是基于其结构的，在几何约束下根据稳定性判据优化的结果。尽管a s i m o 行走时与人类的行走还是有细微的差别，但这是现有技术下设计出的机器人结构和驱动方式共同决定了的【5 6 p l d l 。在目前掌握的资料当中，大部分可行的双足步行的步态规划和平衡控制算法都是根据本田公司p 2 和p 3 仿人机器人的步态规划算法演变而来的。其他的方法虽然一直有人在尝试，但可以实际实施的例子还比较少。步态生成算法按照生成时间进行划分，可以分为在线步态生成算法和离线步态生成算法两种。目前在线步态生成算法的研究还很不成熟，主要是因为在实时控制条件下，没有足够的时间完成满足稳定条件的步态生成算法。在成功的双足机器人步行中，很多研究机构加入了针对实际行走环境和双足机器人实际行走特性的行走步态的在线调整算法，以取得更好的双足步行稳定性。目前，常用的双足机器人动态步行生成算法如下：( 1 ) 几何约束规划法其核心思想是通过规划机器人身体关键位置点的移动曲线，再通过求解逆运动学方程来得到机器人在行走过程中各个关节角的运动规律。这种方法首先列出双足机器人行走过程中需要满足的几何空间要求，限定机器人身体的某些部位在空间的姿态( 例如限制机器人髋关节只能在水平位置上做匀速的运动) ，限定机器人的摆动足部在空间作类似抛物线运功，限定机器人的摆动足在接近地面的时间段内的速度和角速度允许范围，限定机器人的上身平移的速度范围( 角速度为零) 。然后建立双足机器人实体的力学模型和牛顿欧拉动力学方程，通过递推算法，得到各个关节上的约束力和驱动力矩。由身体各个部分的质心位置得到身体的总的质心位置，再由机器人质心上的加速度作矢量和，得到机器人行走中的z m p ，并通过调整髋关节和踝关节的运动限制，把z m p 控制在允许的范围之内，从而得出机器人行走的完整步态参数。基本流程框图如图1 - 1 3 所示。这是目前使用得最广泛的步态规划算法，除了本田开发的双足机器人使用了这样的算法，j o n gp a r k 、s o r a 、o h i s h i 、h u a n go i a n g 和c h e v a l l e r e a u 等研究人员在他们的研究中也都使用了类似的算法【1 1 1 【1 2 】【1 3 1 。这是因为几何规划算法虽然在动力学建模上相对复杂一点，但是它的物理含义是最明确的，只要遵循双足机器人步行稳定性的判据，机器人的步态规划就能成功。北京i ：业大学工学硕十学位论文图1 1 3 几何约束规划法流程图f i gl - 13t h ef l o wc h a r to fg e o m e t r i cc o n s t r a i n ta l g o r i t h m( 2 ) 模糊逻辑控制法模糊逻辑控制的思想是用计算的近似来获取智能的提高。此方法不像几何约束规划法，需要建立双足步行机器人的精确模型。模糊控制从双足步行问题另一个切入点入手。它以事先确定的步态初始参数为输入变量，配合实时测量的传感器数值或是由传感器测量值计算得到的数据( 步行过程中身体的实时姿态和z m p点位置) ，生成模糊控制量，根据事先确定的控制规则，通过分析模糊控制的规则库，产生所需要的各个主动关节的转角、角速度和角加速度参数。模糊控制的难点在于设计各个关节的控制规则，在一个完整的步态周期当中，各种模糊控制规则需要几千条，这使得仿人机器人为适应不同地面所进行的步态调整会相当缓慢。在这方面，很多研究人员做了大量工作，但是并没有得到期望的结果，主要的原因是双足机器人的步行是很复杂的问题，面对复杂多变的环境和自身姿态的不确定性，若期望很好的解决双足机器人步行问题，模糊规则的设计将是非常复杂的。( 3 ) 神经网路步态生成法该方法在步行周期内进行采样循环，采集的各个输入变量经过神经网络的处理成为输出变量。神经网络系统在仿人机器人的步态规划中使用的时候，常常采用这样的结构：以各个关节的广义坐标及其微分作为输入参数，即一般情况下以各个关节的角度和角速度为输入节点变量。有的研究者将关节角加速度也作为了输入节点。设置一定数目的中间神经节点，每个隐含层神经节点都与所有的输入节点相联，并遵循一定的函数映射关系。常见的映射关系有线性关系、指数关系和底数关系等。神经网络以各个关节的驱动力矩为输出节点，所有的隐含层节点都与每个输出节点相联，并按照各自的权重，影响输出节点。神经网络结构的中间隐藏层是整个系统的关键。第1 苹绪论首先，输入层节点的函数映射关系决定中间隐含层节点。其次，隐含层节点的多少决定了神经网络系统的精确性【1 4 1 。以一个最简单的双足步行模型为例【”】，仅存在两个自由度( 髋关节前后摆动) ，把描述该模型步行状态的三个转角值和角速度值作为神经网络的输入变量。三个转角分别是支撑腿与地面的夹角、支撑腿与身体的夹角以及身体与摆动腿的夹角。基于该模型构建神经网络，隐藏层有二十个神经元，输出层有两个输出神经元，网络需要1 8 2 条神经联接。神经网络的输入量是这个动力学系统的状态变量，输出量是两个髋关节所需的驱动力矩。为了确定网络权重值，使用7 5 8 4 组的行走试验数据对该神经网络进行训练。当时使用一台s u n 工作站( 性能相当于p i i l 5 0 0 m l t z 的p c ) 进行计算，花费了5 0个小时。即使这样，双足步行过程也仅仅维持了2 6 秒就以倾倒而结束。此后m i l l e r 和k i t a m u r a 持续改进了神经网络，建立了一系列的神经系统构造规则。但是由于当今计算机的性能仍然不能跟人类的大脑相比，因此，直到现在也没有使用神经网络很好地实现双足步行机器人稳定动态行走【1 6 1 。( 4 ) 基于遗传算法的步态生成法在双足步行机器人的步态规划中使用遗传算法，首先设计一个带有反馈补偿的前馈控制系统。根据这个特定的控制系统实现各个关节的力矩控制。因为实现遗传算法需要把所求的问题参数化求解，所以只能先假设某个关节的运动规律曲线，然后使用多次的函数插值实现问题的参数化，最后利用遗传算法，根据稳定性条件确定问题的各个参数，从而实现步态规划。遗传算法直接用于步态规划是有相当困难的。首先，对于某个关节的运动规律曲线事先完全无法得知。其次，运动规律往往不是一个初等函数，即使进行函数插值运算，最后求得的问题解，也只是一个近似解，该结果未必可用。第三，即使前面两种困难均可以被忽略或者克服，在实际的步态规划中，计算的复杂性还是一个最棘手的问题。目前双足步行机器人在行走过程中共有1 4 个需要控制的自由度，以每个关节的运动规律都是最简单的二次曲线计算，至少需要8 4 条基因( 1 4 x 6 ) 的遗传算法才能完成步态的规划，计算量非常巨大。所以遗传算法并不适于直接用于步态规划，而常常用来做步态规划的后序处理步态优化，把已经初步规划的步态做函数插值参数化，优化参数值，得到能耗最小的最优解。( 5 ) 被动步态规划法自然步态的规划过程与双足步行机器人的本体结构设计是密切相关的。因为要应用自然动力学的准则，在机器人的结构上必须要有与之相适应的结构。要使用自然动力学，结构上需要具备三个比较重要的特点：第一，膝关节的髌骨结构。要保持膝关节的在竖直状态下的稳定a ，在扰动下机器人很可能产生弯曲状态b 。如图1 - 1 4 所示。如果膝关节有类似髌骨的结构，一个小力矩的作用就可以维持稳定的竖直状态。图中1 - 1 4 粗实线表示。北京t 业大学t 学硕十学位论文第二，帮助身体重心移动的踝关节被动自由度结构。在踝关节安装一个弹簧，当步行过程位于a 状态时，弹簧被拉伸，踝关节向着b 状态转变。当步行过程位于c 状态时，弹簧被压缩，在d 状态时释放出储存的能量，继续下一个步行单元。如图卜1 4 所示。图中黑色实线表示弹簧。踝关节使用p d 控制器，使整个被动运动过程更加稳定。这个结构巧妙的把主动自由度与被动自由度结合到一起。第三，摆动腿在行走过程中完全被动摆动。步行过程中仅控制髋关节在摆动开始和结束时刻的位置量，而摆动腿完全是被动摆动的。当摆动腿运动到膝关节伸直状态时，保持此状态不变，直到摆动腿接触地面。在基于自然步态的规划中，一个步行单元中每条腿的运动分为四个阶段：首先，单腿支撑期内支撑腿( 设定为右腿) 保持笔直，踝关节被动前摆，保持身体重心向前。其次，当另一条腿( 左腿) 着地时，此腿( 右腿) 离地，同时向身体运动注入踝关节弹簧压缩时储存的能量，以保证另一条腿( 左腿) 的踝关节可以被动前摆。再次，右腿保持被动摆动。最后，右腿伸直后保持伸直状态直至着地。接着再次进入单腿支撑期。一个abc图1 1 4 膝关节自由度f i gl 1 4t h ed o fo f k n e e j o i n tabc图1 - 1 5 被动步行中的支撑腿周期f i g1 1 5t h es u p p o r t i n gl e gi np a s s i v ew a l k i n g第1 章绪论步行单元结束【5 5 】。自然步态适用于机器人在进入了动态行走以后，在理想的地面上行走，这样的行走可以节省相当的能量。但是距离实际稳定应用尚有距离。1 2 4 双足机器人研究的发展方向由于双足机器人具有双腿和双手，往往配备视觉和听觉传感器，因此它是可种机器人技术的综合集成平台。然而，由于受空间和电源等制约，机器人身上能搭载的计算机和传感器受到很大的制约。因此需要小型化、结构更紧凑而性能更强大的计算机和传感器，并开发能对传感器信息进行本地和分散处理的处理器。只有克服了硬件上的这些问题才能大力发展双足步行机器人的智能，将主要研究从运动控制转移到智能和基于智能的应用上。双足机器人技术自1 9 9 6 年后进入了一个新的时期，到2 0 0 5 年有了长足的进展，但要实现产品实用化还有很远的崎岖道路要走，要经过“噩梦时期 。c a d和工业机器人等很多技术创新在基础研究和产业化之间都经历过一段艰苦的时期，此期间这些新技术遭受到来自各方面的批评和挑剔。但是，这是新技术成长的一个重要时期。由于双足机器人研究需要大规模资金投入，因此需要持续不断的努力来实现新的应用。而要实现能与人相比的机器人至少也要到2 l 世纪中叶，甚至需要更长的时间。从这个观点出发，日本经济产业省提出到2 0 1 0 年的目标如下：机器人能在日常环境会造