专利名称：基于快速搜索树的人型机器人踢球动作信息处理方法
技术领域：
本发明涉及一种机器人踢球动作信息处理方法，尤其是涉及一种基于快速搜索树的人型机器人踢球动作信息处理方法。
背景技术：
近年来机器人足球赛越来越受世界各国高等院校的青睐，而在类人机器人足球赛中，鲁棒、有效的踢球动作这是十分重要的。目前大多数的类人机器人踢球动作都是通过人工离线的编排一系列固定的关节位置来实现的，这种方法不仅需要大量繁琐枯燥的人力劳动，而且受实时环境的干扰非常大，地面的微小变化都会导致踢球动作无法完成。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种保证机器人在不确定环境下踢球动作可靠执行的基于快速搜索树的人型机器人踢球动作信息处理方法。本发明的目的可以通过以下技术方案来实现一种基于快速搜索树的人型机器人踢球动作信息处理方法，其特征在于，包括以下步骤1)机器人在不确定环境下根据关节位置传感器、加速度传感器和陀螺仪采集的信息，并通过正向运动模型得到机器人当前状态；2)机器人根据当前状态和踢球的终止状态，通过快速随机搜索树计算出所需的机器人各关节运动轨迹；3)通过动作平滑滤波器对步骤2~)中生成的关节运动轨迹进行平滑处理，并动力学滤波器进行修正得到稳定的最终踢球运动轨，并将该轨迹发送给机器人执行机构。所述的步骤1)中的通过正向运动模型得到机器人当前状态的具体步骤如下1)利用加速度传感器的静态特性和陀螺仪的动态特性，通过补偿滤波器获得机器人身体的全局旋转矩阵Rbw;2)利用正向运动模型由身体开始向各子连杆递归计算各子连杆全局位置和旋转矩阵Pj = Pi+RibjRj = RiR(Qj)其中ρ」为待求第j连杆全局位置，第i连杆为第j连杆的母连杆，Ri为第i连杆的全局旋转矩阵，bj为第j连杆关节在其母连杆坐标系下的位置向量；民为待求第j连杆的全局旋转矩阵，R(Qj)是由第j连杆关节旋转Clj所造成的旋转效应。所述的步骤2、通过快速随机搜索树计算出所需的机器人各关节运动轨迹的具体步骤如下1)根据踢球动作的起始位置初始化搜索树算法的起始状态；2)在满足无连杆碰撞和所设定支撑模式的约束条件下，使用RRT-Extend方法随机生成扩展状态并同时采用RRT-Cormect生成连接状态；3)重复步骤幻，直到由起始状态和终止状态生成的两棵搜索树实现连接为止。所述的动作平滑滤波器通过以下步骤来实现关节运动轨迹的平滑处理1)采用计算机图形学中的三阶贝塞尔曲线进行平滑处理，减小关节值的震荡；2)采用直线切割的方法去除不必要的关节运动。所述的动力学滤波器通过以下步骤来实现关节运动轨迹的修正处理设C为机器人质心，是机器人关节角θ的函数，即C = Χ( θ )，则质心的雅可
比矩阵表示为《/(的，亦即= 彡，对于微小量的变化，近似的有AC = J(e) Δ θ (t)，滤波目标为保证质心在地面的投影位置不变，该约束条件可表示为AC, = YiJxjAOi(0 = 0 ,ACy = ￡JyjiA^(0 = 0其中Δ θ i = Δ θ cmdi+A θ。。_，Δ θ ,表示实际角度变化值，Δ θ cmdi表示输入命令角度变化值，Δ θ。。mpi表示滤波补偿值；为了保证对原始姿态的动作改变最小，设计一个评价函数
E(Aecomp) = ^1(Aecompi)2，将问题转化为一个最优化问题，其表述如下 (=1求取|>(辑—)2)，约束条件ACx = O 与 ACy = O。
/=1与现有技术相比，本发明具有采用机载传感器计算机器人的当前状态，自动规划的方法对机器人踢球动作进行实时生成，提高了踢球动作的鲁棒性，保证了机器人在不确定环境下踢球动作的可靠执行。
图1为本发明的流程图；图2为本发明的硬件结构示意图；图3为本发明的机器人二叉树结构示意图。
具体实施例方式下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。实施例如图1、图2所示，一种基于快速搜索树的人型机器人踢球动作信息处理方法，包括以下步骤1)机器人在不确定环境下根据关节位置传感器1、加速度传感器2和陀螺仪3采集的信息，并通过正向运动模型得到机器人当前状态；2)机器人的处理器4根据当前状态和踢球的终止状态，通过快速随机搜索树计算出所需的机器人各关节运动轨迹；3)通过动作平滑滤波器对步骤2、中生成的关节运动轨迹进行平滑处理，并动力学滤波器进行修正得到稳定的最终踢球运动轨迹，并将该轨迹发送给机器人执行机构。
机器人位姿的计算是动作规划的基础之一，主要包含正运动学和逆运动学计算两部分。为了方便对机器人进行运动学的计算，需要将机器人抽象为一系列连杆和关节构成的模型。同时，由于在机器人动作规划过程中还要满足其与自身或环境无碰撞的条件。还需要将机器人抽象为一系列三维物体构成的模型。人形机器人是由很多连杆和关节构成的复杂机械系统，对其进行运动学分析的第一步是对其连杆和关节进行分解。划分好关节后， 需要对连杆连接关系进行描述，这里采用二叉树结构(如图3)，左子树表示子结点，右子树表示姊妹结点，结构明确固定，利于编程。人形机器人腿部股关节处有两个在TL平面上与Z轴呈45度和135度的关节。在建模时均假设这两个关节的关节轴相对世界坐标系的朝向沿Z轴正方向。因此计算旋转矩阵时须分别作特殊处理如下( 表示该关节的角度值)
权利要求
1.一种基于快速搜索树的人型机器人踢球动作信息处理方法，其特征在于，包括以下步骤1)机器人在不确定环境下根据关节位置传感器、加速度传感器和陀螺仪采集的信息， 并通过正向运动模型得到机器人当前状态；2)机器人根据当前状态和踢球的终止状态，通过快速随机搜索树计算出所需的机器人各关节运动轨迹；3)通过动作平滑滤波器对步骤幻中生成的关节运动轨迹进行平滑处理，并通过动力学滤波器进行修正得到稳定的最终踢球运动轨迹，并将该轨迹发送给机器人执行机构。
2.根据权利要求1所述的一种基于快速搜索树的人型机器人踢球动作信息处理方法， 其特征在于，所述的步骤1)中的通过正向运动模型得到机器人当前状态的具体步骤如下1)利用加速度传感器的静态特性和陀螺仪的动态特性，通过补偿滤波器获得机器人身体的全局旋转矩阵Rbw ；2)利用正向运动模型由身体开始向各子连杆递归计算各子连杆全局位置和旋转矩阵Pj = Pi+RibjRj = RiR(Qj)其中P」为待求第j连杆全局位置，第i连杆为第j连杆的母连杆，Ri为第i连杆的全局旋转矩阵，bj为第j连杆关节在其母连杆坐标系下的位置向量；民为待求第j连杆的全局旋转矩阵，R(Qj)是由第j连杆关节旋转Clj所造成的旋转效应。
3.根据权利要求1所述的一种基于快速搜索树的人型机器人踢球动作信息处理方法， 其特征在于，所述的步骤幻通过快速随机搜索树计算出所需的机器人各关节运动轨迹的具体步骤如下1)根据踢球动作的起始位置初始化搜索树算法的起始状态；2)在满足无连杆碰撞和所设定支撑模式的约束条件下，使用RRT-Extend方法随机生成扩展状态并同时采用RRT-Cormect生成连接状态；3)重复步骤幻，直到由起始状态和终止状态生成的两棵搜索树实现连接为止。
4.根据权利要求1所述的一种基于快速搜索树的人型机器人踢球动作信息处理方法， 其特征在于，所述的动作平滑滤波器通过以下步骤来实现关节运动轨迹的平滑处理1)采用计算机图形学中的三阶贝塞尔曲线进行平滑处理，减小关节值的震荡；2)采用直线切割的方法去除不必要的关节运动。
5.根据权利要求1所述的一种基于快速搜索树的人型机器人踢球动作信息处理方法， 其特征在于，所述的动力学滤波器通过以下步骤来实现关节运动轨迹的修正处理设C为机器人质心，是机器人关节角θ的函数，即C = χ( θ )，则质心的雅可比矩阵表示为J(的，亦即0 = /⑹々，对于微小量的变化，近似的有AC = ΚΘ)Δ θ⑴，滤波目标为保证质心在地面的投影位置不变，该约束条件可表示为 AC, == 0 ACy = YiJyjAm = 0/=1Z=I其中Δ θ i = Δ θ cmdi+A θ。。_，Δ θ i表示实际角度变化值，Δ θ。mdi表示输入命令角度变化值，Δ θ。。mpi表示滤波补偿值；为了保证对原始姿态的动作改变最小，设计一个评价函数 22’将问题转化为一个最优化问题，其表述如下: 求取Mil^E(Mcomp) = |>,(Δ0_)2) ’ 约束条件 AC, = 0 与 AC广 0。
全文摘要
本发明涉及一种基于快速搜索树的人型机器人踢球动作信息处理方法，包括以下步骤1)机器人在不确定环境下根据关节位置传感器、加速度传感器和陀螺仪采集的信息，并通过正向运动模型得到机器人当前状态；并通过正向运动模型得到机器人当前状态；2)机器人根据当前状态和踢球的终止状态，通过快速随机搜索树计算出所需的机器人各关节运动轨迹；3)通过动作平滑滤波器对步骤2)中生成的关节运动轨迹进行平滑处理，并动力学滤波器进行修正得到稳定的最终踢球运动轨迹。与现有技术相比，本发明具有保证机器人在不确定环境下踢球动作可靠执行等优点。
文档编号G05B19/04GK102375416SQ20101025276
公开日2012年3月14日 申请日期2010年8月13日 优先权日2010年8月13日
发明者许涛, 邓方舟, 陈启军 申请人:同济大学