CN119407787A 一种基于质心动力学模型的人形机器人全身协调控制方法 （浙江大学）_第1页
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一种基于质心动力学模型的人形机器人全本发明公开了一种基于质心动力学模型的身运动学和动量守恒原理建立手臂动量与质心向人形机器人全身协调控制的非线性模型预测机器人全身协调运动必需的等式约束与不等式守恒约束，使手臂辅助运动平衡的能力更加突2S1、建立人形机器人的质心动力学模型，选取机S2、基于全身运动学和动量守恒原理，围绕机器人2.根据权利要求1所述的基于质心动力学模型的人形机器人全身协调控制方法，其特3.根据权利要求1所述的基于质心动力学模型的人形机器人全身协调控制方法，其特4.根据权利要求1所述的基于质心动力学模型的人形机器人全身协调控制方法，其特5.根据权利要求4所述的基于质心动力学模型的人形机器人全身协调控制方法，其特S311、采用贝塞尔曲线配合三次样条曲线的方S312、基于步骤S311的期望状态量轨迹和期望控36.根据权利要求1所述的基于质心动力学模型的人形机器人全身协调控制方法，其特4乏多约束优化能力的问题，进而影响了人形机器人在复杂环境下的运动稳定性和灵活性。56[0035]本发明提出一种基于质心动力学和动量守恒的人形机器人全身协调运动控制方7c[0047]S12、确定机器人系统的状态变量和控制变量，以便推导出非线性系统的状态方8[0056]该式刻画了接触外力/外力矩和广义坐标加速度之间的关系，因此选取系统输入b9力学库(如Pinocchio)可以读出当前时刻机器人考值之间的差值，he表示优化问题中的等式约束，hie表示优化问题中的不等式约束，H为里的期望轨迹包括了手臂末端的期望状态量轨迹和足端的摆动[0095]期望轨迹包括期望状态量轨迹和期望控制量轨迹；期望状态量轨迹包括质心角[0115]其中S矩阵为根据当前步态选择左腿或右腿作为支撑腿的选择矩阵，tterrain为地[0132]不等式约束会通过松弛化或者罚函数的方式加入到优化问题的成本函数中。至jτinv为前馈力矩，λNMPC为NMPC的优化控制轨迹U的第一个值，为期望加速度，结合NMPC的输出通过反馈线性化得到：

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