一种六足机器人中枢模式逆向控制方法与流程

本发明属于仿生机器人技术领域，具体涉及一种六足机器人中枢模式逆向控制方法。

背景技术：

随着人类对太空探测、深海资源开发的迫切需求以及对受灾地区现场搜救、辐射极限环境下的作业和军事侦查的智能机械的广泛需求，足式仿生机器人得以快速发展。多足步行机器人因为需要在自然环境下运动，其位姿需要时刻进行调整以适应地形的变化，并且在不同的时刻步行机器人位姿可能相差很大，这时候位姿变化是剧烈的，这就需要机器人在短时间内从当前位姿精确地调整到目标位姿。这就需要足式步行机器人在位姿控制上响应速度要快，这样对控制系统的要求就更高，更加复杂。

目前仿生六足机器人控制方法常用的有前向控制方法和反向控制方法。使用前向控制方法，当有外界干扰或机器人运动状态发生改变引起的控制信号的波动会直接反应的关节转角上，机器人稳定性和抗干扰能力较弱。使用反向控制方法，步态切换算法复杂，过渡相不稳定，仅能实现简单少数步态运动，难以满足仿生机器人复杂环境中的灵活运动。

技术实现要素：

针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于，提供一种六足机器人中枢模式逆向控制方法，解决现有技术中难以满足仿生机器人复杂环境中灵活运动的问题。

为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案予以实现：

一种六足机器人中枢模式逆向控制方法，包括以下步骤：

步骤1，建立机器人腿部的d-h模型；

步骤2，通过机器人的中枢模拟发生器输出控制信号；

步骤3，通过输出控制信号对机器人进行足端轨迹规划；

步骤4，对足端轨迹规划进行逆运动学分析，通过式(1)得到机器人腿部每个关节的关节转角；

式(1)中，θ1为机器人根关节的关节转角，为机器人第i条腿的根关节的关节转角；θ2为机器人髋关节的关节转角，为机器人第i条腿的髋关节的关节转角；θ3为机器人膝关节的关节转角，为机器人第i条腿的膝关节的关节转角；l2和l3分别为机器人大腿和小腿的长度；为机器人足端相对于根关节的x坐标；为机器人足端相对于根关节的y坐标；为机器人足端相对于根关节的z坐标。

进一步地，所述步骤3中足端轨迹规划包括摆动状态的足端轨迹、支撑状态的足端轨迹和足端相对于根关节轨迹；

所述摆动状态的足端轨迹如式(2)：

式(2)中，x为控制信号，x∈[-1,1]；s为步长，h为步行机器人的最大抬腿高度，v0为步行机器人的平均运动速度。

所述支撑状态的足端轨迹如式(3)：

所述足端相对于根关节轨迹如式(4)：

式(4)中，h为机器人足端相对于根关节的最大高度；为足端相对于根关节的x坐标；为足端相对于根关节的y坐标；为足端相对于根关节的z坐标；

其中，

进一步地，通过式(5)所述的中枢模式发生器数学模型输出控制信号；

式(5)中，x，y为中枢模式发生器的输出信号；分别为x，y的微分；μ1，μ2为外部反馈项；t为振荡器的振荡周期；κ为升降比，0<κ<1；α为输出信号x在上升状态和下降状态之间的切换速度；σ1和σ均为中间参数。

本发明与现有技术相比，具有如下技术效果：

本发明通过构建中枢模式发生器的数学模型，有效降低机器人模型控制的复杂程度，并通过对机器人足端轨迹进行逆向分析，可实现动态的对机器人腿部关节的精确控制，以完成机器人复杂环境中灵活运动的过程。

附图说明

图1是本发明中六足机器人单条腿的控制架构图；

图2是本发明中六足机器人单腿d-h模型图；

图3是本发明中六足机器人的足端轨迹图；

图4是本发明中六足机器人的整体运动控制系统架构图。

以下结合附图对本发明的具体内容作进一步详细解释说明。

具体实施方式

以下给出本发明的具体实施例，需要说明的是本发明并不局限于以下具体实施例，凡在本申请技术方案基础上做的等同变换均落入本发明的保护范围。

实施例1：

如图1所示，本实施例提供了一种六足机器人中枢模式逆向控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，建立机器人腿部的d-h模型；本实施例中建立机器人参数化d-h模型是对机器人运动学研究的前提和基础。

步骤2，通过机器人的中枢模拟发生器输出控制信号；

步骤3，通过输出控制信号对机器人进行足端轨迹规划；

步骤4，对足端轨迹规划进行逆运动学分析，通过式(1)得到机器人腿部每个关节的关节转角；

包括：

式(1)中，θ1为机器人根关节的关节转角，为机器人第i条腿的根关节的关节转角；θ2为机器人髋关节的关节转角，为机器人第i条腿的髋关节的关节转角；θ3为机器人膝关节的关节转角，为机器人第i条腿的膝关节的关节转角；l2和l3分别为机器人大腿和小腿的长度；为机器人足端相对于根关节的x轴坐标；为机器人足端相对于根关节的y轴坐标；为机器人足端相对于根关节的z轴坐标；

如图2所示为本发明中六足机器人的第i条机械腿，该机械腿为一个三关节的机构。其中关节1用表示，为根关节，该根关节平行于机器人的前进方向，将机械腿和躯体相连接；关节2用表示，关节3用表示，其中关节2和关节3是两个互相平行的转动关节，分别被称为髋关节和膝关节。图2为本实施例中建立的机器人的d-h模型。

如图1所示为六足机器人单条腿的控制架构图，轨迹发生器根据机器人周围环境的变化，对机器人足端进行轨迹规划，并通过逆运动学求解出各关节的关节转角；然后中枢模式发生器及后处理模块产生周期性的控制信号，并对信号的频率、占地系数进行优化；最后信号耦合模块将中枢模式发生器的输出信号作为时间基准来驱动各个关节按照规划好的轨迹形成控制各关节的周期性变化的控制指令。

步骤3中足端轨迹规划包括摆动状态的足端轨迹、支撑状态的足端轨迹和足端相对于根关节轨迹；

所述摆动状态的足端轨迹如式(2)：

式(2)中，x为控制信号，x∈[-1,1]；s为步长，h为步行机器人的最大抬腿高度，v0为步行机器人的平均运动速度。

所述支撑状态的足端轨迹如式(3)：

所述足端相对于根关节轨迹如式(4)：

式(4)中，h为机器人足端相对于根关节的最大高度；为足端相对于根关节的x坐标；为足端相对于根关节的y坐标；为足端相对于根关节的z坐标；

其中，

如图3为机器人足端相对于根关节的轨迹，其中弧线部分表示机器人在摆动状态，水平直线部分表示机器人在支撑状态，从图3中可以看出机器人在摆动状态和支撑状态之间是光滑过渡的，这样可以减少机器人足端与地面的冲击，同时在支撑状态时，机器人足端轨迹是一条水平的直线，其表示机器人在运动过程中质心高度不发生变化，有利于实现机器人的低能耗运动。

通过式(5)所述的中枢模式发生器数学模型输出控制信号；

式(5)中，x，y为中枢模式发生器的输出信号；分别为x，y的微分；μ1，μ2为外部反馈项；t为振荡器的振荡周期；κ为升降比，0<κ<1；α为输出信号x在上升状态和下降状态之间的切换速度；σ1和σ均为中间参数。

本实施例可通过改变t改变输出信号的振荡频率，改变κ改变输出信号的升降比。

图4所示，为六足机器人的整体运动控制系统架构图。通过调节相移参数τl和τ值来控制振荡器的协调关系，并进一步实现对六足步态机器人各种步态的运动控制。中枢模式发生器输出信号的调节过程是按照仿生学原理进行的，使控制信号首先传递给右后腿(rh)，相位延迟τ后再传递给右中腿(rm)，相位延时2τ后把信号再传递给右前腿(rf)。同理，把控制信号相位延时τl，τl+τ，τl+2τ后再分别传递给左后腿(lh)，左中腿(lm)，左前腿(lf)。通过调节τl和τ值，来改变机械腿的协调关系，机器人可以得到不同的步态。