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作者：

谢惠祥

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摘要：

足式机器人在非结构地形上具有比轮式和履带式机器人更强的适应能力和更高的机动性能。其中,四足机器人具有运动稳定和负载能力强等优点,在背负一定负载的同时能够快速、稳定地通过崎岖自然地形。四足机器人的这些特点使其在军事和民用领域均具有巨大的潜在应用价值,因此受到越来越多学者和科研机构的重视。然而,四足机器人是多输入多输出的非线性系统,且需要面向未知的非结构环境,要实现完全自主平衡控制非常困难。其中,基本的行走运动控制算法,特别是快速跑动下的动态平衡控制方法,是目前四足机器人研究面临的核心问题之一,也是制约我国四足机器人发展的瓶颈。为了给四足机器人提供简单高效的运动控制方法,本文针对四足机器人的对角小跑运动进行直觉控制研究,主要研究思路和内容包括以下几点。(1)在研究四足动物常用步态特点的基础上,提出基于触地信号的四足机器人典型步态的规划方法。先从四足机器人常用步态类型出发,重点分析爬行和对角小跑两种典型步态的特征。然后引用Raibert的方法来计算摆动足的期望落脚点,并选用经典的摆线函数来规划足端的摆动轨迹。最后基于足端触地信号来直觉地协调腿的运动时序,分别规划爬行和对角小跑步态的步态逻辑时序和判断流程,并探讨两种步态之间的切换方法。其中规划得到的对角小跑步态是本文开展四足机器人直觉控制研究主要采用的步态,为开展相关的仿真和试验研究打下基础。(2)基于直觉控制中的虚拟模型控制(VMC)方法,提出分解式VMC方法,并将其扩展应用至二维空间的四足机器人小跑运动控制中。为了解决VMC在四足机器人上的扩展应用问题,首先针对四足机器人在二维空间(矢状平面)内的对角小跑运动进行研究。在具体介绍VMC的原理和特点的基础上,详细分析传统VMC思路在四足机器人上应用的困难,从而提出一种分解式VMC方法来单独控制每条腿的支撑相和摆动相运动,并分别推导两种相位状态下的VMC法则。最后建立仿真模型和控制器,结合前面规划得到的对角小跑步态进行运动控制仿真试验与分析,以验证所提出方法的可行性。(3)在前面得到的分解式VMC方法的基础上,针对四足机器人对角小跑运动中的姿态控制和侧向平衡问题,提出三维空间的全方位虚拟模型控制方法。在初步推导三维空间中机体平动自由度控制的分解式VMC控制法则的基础上,重点分析对角小跑步态中机体姿态变化的特点及其原因,提出利用髋部侧摆关节力矩来平衡机体翻转的姿态控制直觉方法。然后将姿态控制整合到单腿VMC法则中得到完整的支撑相VMC法则,结合摆动相的VMC法则得到完整的虚拟模型控制器。最后基于该控制器进行三维空间平地上的对角小跑运动控制仿真,验证机器人的全方位控制,特别是姿态控制和侧向平衡控制的有效性。(4)针对四足机器人在未知斜坡地形上的自适应控制问题,提出四个控制策略来提高机器人的地形适应能力。为了实现四足机器人采用对角小跑步态来快速、高效地通过未知斜坡地形,受到自然界四足动物的直觉行为的启发,提出四个直觉控制策略来解决四足机器人在未知斜坡地形上所遇到的困难,并将这些自适应策略融合到所提出的VMC直觉控制法则中,最后通过运动控制仿真试验来对比验证提出的直觉控制策略的有效性。(5)研制小型四足机器人样机并进行初步的运动控制试验研究。为了采用样机试验的手段进一步验证本文提出的VMC直觉控制方法的有效性,研制小型电机驱动四足机器人,采用一种轻量化和模块化的结构进行样机设计,使其具有结构简单、装配紧凑和关节运动范围大等特点。最后利用样机的单腿模块搭建单腿控制试验平台,并根据提出的VMC直觉控制方法编写控制程序进行单腿运动控制试验,分别验证摆动相VMC和支撑相VMC的有效性。本文提出的分解式VMC直觉控制方法具有简单的形式和较高的运算效率,避免了复杂模型的推导和繁重的计算。运动控制仿真结果表明提出的直觉控制方法可以有效控制四足机器人在对角小跑运动中的动态平衡,并具有一定的抗冲击干扰和未知地形适应能力。单腿控制的初步试验结果也证明了采用提出的VMC方法可以有效实现机器人单腿的支撑相和摆动相控制。此外,本文提出的VMC直觉控制方法不受四足机器人具体结构的限制,具有一定的通用性,为四足机器人对角小跑的动态平衡控制提供了简单高效的解决办法。

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关键词：

四足机器人；对角小跑；动态平衡；虚拟模型控制；直觉控制

学位级别：

博士

DOI：

CNKI:CDMD:1.1016.921961

被引量：

1