机器人的运动控制方法、装置、机器人及存储介质与流程
本申请属于机器人控制技术领域，尤其涉及机器人的运动控制方法、装置、机器人及存储介质。
背景技术：
仿人机器人研究中的一个关键问题是提高行走速度同时能够保持步行稳定性，合理的步态控制能提高仿人机器人步行时的稳定性。现有的机器人的步态控制方法一般是根据测量得到的机器人的姿态角信息计算机器人的末端关节的力矩补偿值，再根据末端关节的力矩补偿值以及力矩期望值控制机器人的步态，机器人步态控制的准确度不高。
技术实现要素：
有鉴于此，本申请实施例提供了机器人的运动控制方法、装置、机器人及存储介质，可以提高机器人步态控制的准确度。
本申请实施例的第一方面提供了一种机器人的运动控制方法，包括：
获取机器人的预设姿态角期望值以及所述机器人的预设惯性测量传感器检测的所述机器人的预设姿态角反馈值，并生成预设姿态角偏差值；
预设外环控制器获取所述预设姿态角偏差值并计算出所述机器人的零力矩点期望值，所述外环控制器为变pd控制器；
获取所述机器人的零力矩点期望值、及获取所述机器人的零力矩点测量值，并生成零力矩点偏差值；
预设内环控制器获取所述零力矩点偏差值并计算得出所述机器人的末端关节的力矩补偿值；
获取所述机器人的末端关节的力矩补偿值及通过机器人步态规划得到的力矩期望值，并生成力矩偏差值；
将所述力矩偏差值提供给所述机器人的末端关节执行器，以控制机器人的步态运动。
在一种可能的实现方式中，所述外环控制器根据预设姿态角期望值、当前时刻的预设姿态角反馈值、上一时刻外环控制器的一阶输出值、对当前时刻的预设姿态角反馈值进行一阶导数处理后得出的所述预设姿态角反馈值的一阶导数，计算当前时刻的零力矩点期望值的零阶值、零力矩点期望值的一阶值、零力矩点期望值的二阶值，并将所述零力矩点期望值的零阶值作为外环控制器的输出，所述零力矩点期望值的一阶值和零力矩点期望值的二阶值输出作为下一时刻外环控制器的输入。
在一种可能的实现方式中，所述内环控制器为变pd控制器，所述内环控制器接收所述外环控制器输出的零力矩点期望值，根据所述零力矩点期望值、当前时刻的零力矩点测量值、上一时刻内环控制器的一阶输出值、对当前时刻的零力矩点测量值进行一阶导数处理后得出的所述零力矩点测量值的一阶导数，计算当前时刻的力矩补偿值的零阶值、力矩补偿值的一阶值、力矩补偿值的二阶值，并将所述力矩补偿值的零阶值作为内环控制器的输出，所述力矩补偿值的一阶值和力矩补偿值的二阶值输出作为下一时刻内环控制器的输入。
在一种可能的实现方式中，所述内环控制器为自抗扰控制器，所述内环控制器的跟踪微分器接收所述外环控制器输出的所述零力矩点期望值，并输出所述零力矩点期望值的零阶值和一阶值；所述内环控制器的扩张状态观测器接收所述零力矩点测量值并输出经扩张观测处理后的零力矩点反馈值；所述内环控制器的非线性状态误差反馈器接收所述零力矩点期望值的零阶值和一阶值，以及接收所述零力矩点反馈值，并输出所述力矩补偿值。
在一种可能的实现方式中，所述机器人的零力矩点测量值通过所述机器人的六维力传感器检测所述机器人与地面的接触力，并根据所述机器人与地面的接触力计算得出，或通过机器人动力学计算得出。
在一种可能的实现方式中，所述预设姿态角为前向俯仰姿态角，所述末端关节的力矩补偿值为前向关节的力矩补偿值，以控制所述机器人的前向关节的运动。
在一种可能的实现方式中，所述预设姿态角为侧向翻滚姿态角，所述末端关节的力矩补偿值为侧向关节的力矩补偿值，以控制所述机器人的侧向关节的运动。
本申请实施例的第二方面提供了一种机器人的运动控制装置，包括：
第一获取模块，用于获取机器人的预设姿态角期望值以及所述机器人的预设惯性测量传感器检测的所述机器人的预设姿态角反馈值，并生成预设姿态角偏差值；
第一计算模块，用于预设外环控制器获取所述预设姿态角偏差值并计算出所述机器人的零力矩点期望值，所述外环控制器为变pd控制器；
第二获取模块，用于获取所述机器人的零力矩点期望值、及获取所述机器人的零力矩点测量值，并生成零力矩点偏差值；
第二计算模块，用于预设内环控制器获取所述零力矩点偏差值并计算得出所述机器人的末端关节的力矩补偿值；
第三获取模块，用于获取所述机器人的末端关节的力矩补偿值及通过机器人步态规划得到的力矩期望值，并生成力矩偏差值；
控制模块，用于将所述力矩偏差值提供给所述机器人的末端关节执行器，以控制机器人的步态运动。
在一种可能的实现方式中，所述第一计算模块具体用于：
所述外环控制器根据预设姿态角期望值、当前时刻的预设姿态角反馈值、上一时刻外环控制器的一阶输出值、对当前时刻的预设姿态角反馈值进行一阶导数处理后得出的所述预设姿态角反馈值的一阶导数，计算当前时刻的零力矩点期望值的零阶值、零力矩点期望值的一阶值、零力矩点期望值的二阶值，并将所述零力矩点期望值的零阶值作为外环控制器的输出，所述零力矩点期望值的一阶值和零力矩点期望值的二阶值输出作为下一时刻外环控制器的输入。
在一种可能的实现方式中，所述内环控制器为变pd控制器，所述第二计算模块具体用于：
所述内环控制器接收所述外环控制器输出的零力矩点期望值，根据所述零力矩点期望值、当前时刻的零力矩点测量值、上一时刻内环控制器的一阶输出值、对当前时刻的零力矩点测量值进行一阶导数处理后得出的所述零力矩点测量值的一阶导数，计算当前时刻的力矩补偿值的零阶值、力矩补偿值的一阶值、力矩补偿值的二阶值，并将所述力矩补偿值的零阶值作为内环控制器的输出，所述力矩补偿值的一阶值和力矩补偿值的二阶值输出作为下一时刻内环控制器的输入。
在一种可能的实现方式中，所述内环控制器为自抗扰控制器，所述第二计算模块具体用于：
所述内环控制器的跟踪微分器接收所述外环控制器输出的所述零力矩点期望值，并输出所述零力矩点期望值的零阶值和一阶值；所述内环控制器的扩张状态观测器接收所述零力矩点测量值并输出经扩张观测处理后的零力矩点反馈值；所述内环控制器的非线性状态误差反馈器接收所述零力矩点期望值的零阶值和一阶值，以及接收所述零力矩点反馈值，并输出所述力矩补偿值。
在一种可能的实现方式中，所述机器人的零力矩点测量值通过所述机器人的六维力传感器检测所述机器人与地面的接触力，并根据所述机器人与地面的接触力计算得出，或通过机器人动力学计算得出。
在一种可能的实现方式中，所述预设姿态角为前向俯仰姿态角，所述末端关节的力矩补偿值为前向关节的力矩补偿值，以控制所述机器人的前向关节的运动。
在一种可能的实现方式中，所述预设姿态角为侧向翻滚姿态角，所述末端关节的力矩补偿值为侧向关节的力矩补偿值，以控制所述机器人的侧向关节的运动。
本申请实施例的第三方面提供了一种机器人，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的机器人的运动控制方法。
本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的机器人的运动控制方法。
本申请实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的机器人的运动控制方法。
本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：通过获取机器人的预设姿态角期望值以及机器人的预设惯性测量传感器检测的机器人的预设姿态角反馈值，并生成预设姿态角偏差值，预设外环控制器获取预设姿态角偏差值并计算出机器人的零力矩点期望值，外环控制器为变pd控制器，获取机器人的零力矩点期望值、及获取机器人的零力矩点测量值，并生成零力矩点偏差值，预设内环控制器获取零力矩点偏差值并计算得出机器人的末端关节的力矩补偿值。即本申请是通过预设姿态角反馈值以及零力矩点测量值计算机器人的末端关节的力矩补偿值，结合了预设姿态角反馈值以及零力矩点测量值的耦合关系，而零力矩点是机器人稳定行走的重要指标，因此，本申请相对于仅通过姿态角反馈值计算机器人的末端关节的力矩补偿值，提高了计算出的力矩补偿值的准确度。同时，采用变pd控制器计算机器人的零力矩点期望值，解决了响应的超调性与快速性之间的矛盾，提高了输出的零力矩点的期望值的准确度。在计算出力矩补偿值后，再获取机器人的末端关节的力矩补偿值及通过机器人步态规划得到的力矩期望值，并生成力矩偏差值，将力矩偏差值提供给机器人的末端关节执行器，以控制机器人的步态运动，从而提高了机器人步态控制的准确度。
附图说明
图1是本申请一实施例提供的机器人的运动控制方法的实现流程示意图；
图2是本申请实施例提供的机器人的坐标系的示意图；
图3是本申请一实施例提供的机器人的运动控制方法示意图；
图4是本申请实施例提供的自抗扰控制算法的流程图；
图5是本申请一实施例提供的机器人的运动控制方法的具体流程图；
图6是本申请另一实施例提供的机器人的运动控制方法的具体流程图；
图7是本申请一实施例提供的机器人的运动控制装置示意图；
图8是本申请实施例提供的机器人的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
另外，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
现有的机器人的运动控制方法一般是根据测量得到的机器人的姿态角信息计算机器人的脚关节的力矩补偿值，再根据脚关节的力矩补偿值以及力矩期望值规划机器人的步态，步态规划的准确度不高。
为此，本申请提供一种机器人的运动控制方法，可以提高机器人步态控制的准确度。
下面对本申请提供的机器人的运动控制方法进行示例性说明。
请参阅附图1，本申请一实施例提供的机器人的运动控制方法包括：
s101：获取机器人的预设姿态角期望值以及所述机器人的预设惯性测量传感器检测的所述机器人的预设姿态角反馈值，并生成预设姿态角偏差值。
其中，预设姿态角为前向俯仰姿态角或者侧向翻滚姿态角，如图2所示，在机器人坐标系中，前向俯仰姿态角为机器人沿前后方向的偏移角度，即机器人在xoz平面上的偏移角度。侧向翻滚姿态角为机器人沿左右方向的偏移角度，即机器人在yoz平面上的偏移角度。机器人的预设姿态角期望值是根据机器人的状态设定的，例如若需要机器人双足站立于地面上，预设姿态角期望值可以是0。预设姿态角偏差值是预设姿态角期望值与预设姿态角反馈值的差值。
s102：预设外环控制器获取所述预设姿态角偏差值并计算出所述机器人的零力矩点期望值，所述外环控制器为变pd控制器。
其中，零力矩点为坐标值，可以是图2所示机器人坐标系中y轴坐标值，也可以是x轴坐标值。若预设姿态角为前向俯仰姿态角，则零力矩点为x轴坐标值，若预设姿态角为侧向翻滚姿态角，则零力矩点为y轴坐标值。如图3所示，根据预设姿态角期望值θd以及预设姿态角测量值θ计算预设姿态角偏差值，将预设姿态角偏差值输入外环控制器，外环控制器输出机器人的零力矩点期望值pd。变pd控制器(亦即，vpd控制器)是采用vpd算法的控制器。
在一种可能的实现方式中，将预设姿态角偏差值输入外环控制器的vpd算法模型，输出机器人的零力矩点期望值。
在另一种可能的实现方式中，外环控制器根据设姿态角偏差值计算得出机器人的零力矩点期望值的过程为：外环控制器根据预设姿态角期望值、当前时刻的预设姿态角反馈值、上一时刻外环控制器的一阶输出值、对当前时刻的预设姿态角反馈值进行一阶导数处理后得出的所述预设姿态角反馈值的一阶导数，计算当前时刻的零力矩点期望值的零阶值、零力矩点期望值的一阶值、零力矩点期望值的二阶值，并将所述零力矩点期望值的零阶值作为外环控制器的输出，所述零力矩点期望值的一阶值和零力矩点期望值的二阶值输出作为下一时刻外环控制器的输入。外环控制器再根据当前时刻的零力矩点期望值的一阶值、当前时刻的零力矩点期望值的二阶值、下一时刻的预设姿态角期望值、下一时刻的预设姿态角反馈值计算下一时刻的零力矩点期望值的零阶值、一阶值以及二阶值。
在一种可能的实现方式中，vpd算法定义为：
其中，k表示大于或等于0的整数，k′表示大于或等于0的整数，vd(k)和vel(k)表示第k时刻的输入值，v(k)表示第k时刻的反馈值，
相对于传统的pid算法，vpd算法可以有效地解决响应的快速性与超调性之间的矛盾。
对应地，外环控制器根据预设姿态角偏差值计算机器人的零力矩点期望值的方法如下。
将预设姿态角期望值作为第k时刻的输入值vd(k)，将当前时刻的预设姿态角反馈值作为第k时刻的反馈值v(k)，将上一时刻外环控制器的一阶输出值作为vel(k)，将对当前时刻的预设姿态角反馈值进行一阶导数处理后得出的所述预设姿态角反馈值的一阶导数作为
由于采用vpd算法可以有效地解决控制方法在响应的快速性与超调性之间的矛盾，因此采用vpd算法的vpd控制器计算机器人的零力矩点期望值，可以提高计算结果的准确性。
s103：获取所述机器人的零力矩点期望值、及获取所述机器人的零力矩点测量值，并生成零力矩点偏差值。
在一种可能的实现方式中，零力矩点测量值可以根据机器人与地面的接触力计算得到，机器人与地面的接触力由机器人的六维力传感器或者扭矩传感器测量得到，零力矩点测量值为坐标值。其中，零力矩点期望值与机器人当前的姿势相关，例如，当双足机器人单脚站立，且只有右脚着地时，零力矩点期望值位于机器人的右脚。零力矩点偏差值为零力矩点期望值与零力矩点测量值的差值。
s104：预设内环控制器获取所述零力矩点偏差值并计算得出所述机器人的末端关节的力矩补偿值。
如图3所示，内环控制器根据零力矩点期望值pd以及零力矩点测量值p计算机器人的末脚关节的力矩补偿值τc。机器人的末端关节的力矩补偿值是前向关节的力矩补偿值，或者侧向关节的力矩补偿值。前向关节的力矩补偿值用于控制机器人的前向关节的运动，侧向关节的力矩补偿值用于控制机器人的侧向关节的运动。
若预设姿态角是前向俯仰姿态角，则末端关节的力矩补偿值是前向关节的力矩补偿值，即机器人在xoz平面上的力矩补偿值；若预设姿态角是侧向翻滚姿态角，则末端关节的力矩补偿值是侧向关节的力矩补偿值，即机器人在yoz平面上的力矩补偿值。
内环控制器可以是自抗扰控制器(activedisturbancerejectioncontrol，简称adrc)，也可以是vpd控制器，adrc是采用adrc算法的控制器。
在一种可能的实现方式中，内环控制器是vpd控制器，将零力矩点偏差值输入内环控制器的vpd算法模型，输出机器人的末端关节的力矩补偿值。
在一种可能的实现方式中，内环控制器是vpd控制器，内环控制器根据零力矩点偏差值计算机器人的末端关节的力矩补偿值的过程为：所述内环控制器接收所述外环控制器输出的零力矩点期望值，根据所述零力矩点期望值、当前时刻的零力矩点测量值、上一时刻内环控制器的一阶输出值、对当前时刻的零力矩点测量值进行一阶导数处理后得出的所述零力矩点测量值的一阶导数，计算当前时刻的力矩补偿值的零阶值、力矩补偿值的一阶值、力矩补偿值的二阶值，并将所述力矩补偿值的零阶值作为内环控制器的输出，所述力矩补偿值的一阶值和力矩补偿值的二阶值输出作为下一时刻内环控制器的输入。内环控制器根据当前时刻的力矩补偿值的一阶值、当前时刻的力矩补偿值的二阶值、下一时刻的零力矩点期望值、下一时刻的零力矩点测量值计算下一时刻的力矩补偿值的零阶值、力矩补偿值的一阶值、力矩补偿值的二阶值。
若采用公式1所述的vpd算法，内环控制器根据零力矩点偏差值计算机器人的末端关节的力矩补偿值的方法如下。将零力矩点期望值作为第k时刻的输入值vd(k)，将当前时刻的零力矩点测量值作为第k时刻的反馈值v(k)，将上一时刻内环控制器的一阶输出值作为vel(k)，将对当前时刻的零力矩点测量值进行一阶导数处理后得出的所述零力矩点测量值的一阶导数作为
由于采用vpd算法可以有效地解决控制方法在响应的快速性与超调性之间的矛盾，因此采用vpd算法计算机器人的末端关节的力矩补偿值，可以提高计算结果的准确性。
在一种可能的实现方式中，内环控制器是adrc，将机器人的零力矩点偏差值输入内环控制器的adrc算法模型，输出机器人的末端关节的力矩补偿值。
在另一种可能的实现方式中，内环控制器是adrc，内环控制器根据零力矩点偏差值计算机器人的末端关节的力矩补偿值的过程为：所述内环控制器的跟踪微分器接收所述外环控制器输出的所述零力矩点期望值，并输出所述零力矩点期望值的零阶值和一阶值。所述内环控制器的扩张状态观测器接收所述零力矩点测量值并输出经扩张观测处理后的零力矩点反馈值，其中，扩张观测处理包括但不限于平滑、滤波处理。所述内环控制器的非线性状态误差反馈器接收所述零力矩点期望值的零阶值和一阶值，以及接收所述零力矩点反馈值，并输出所述力矩补偿值。
在一种可能的实现方式中，adrc算法的计算流程如图4所示，adrc算法包括跟踪微分器、扩张状态观测器和非线性状态误差反馈器。
跟踪微分器对应的公式为
其中，k表示大于或等于0的整数，v(k)表示第k时刻跟踪微分器的输入值，h表示积分步长(周期)，r表示跟踪因子；v1(k)和v2(k)表示跟踪微分器第k时刻的输出值，当k＝0时，v1(k)＝0，v2(k)＝0；fhan(m，v2(k)，r，h)表示m，v2(k)，r，h的非线性函数，fhan(m，v2(k)，r，h)定义为
fhan函数可以解决函数在直接离散化后系统进入稳态时产生的高频振荡问题。
扩张状态观测器对应的公式为
其中，y(k)表示第k时刻的反馈值，也表示扩张状态观测器第k时刻的输入值，b0表示控制输入系数，h表示积分步长(周期)，δ表示滤波因子，β1、β2和β3分别表示输出误差增益参数，z1(k)、z2(k)、z3(k)表示扩张状态观测器第k时刻的输出值，当k＝0时，z1(k)、z2(k)、z3(k)均为0。
fal(e，α，δ)是非线性函数，fal(e，α，δ)定义为：
非线性状态误差反馈器的公式为
其中，α1和α2均表示[0，1]之间的常数，γ1和γ2分别是误差增益参数，fal(n1，α1，δ)表示e＝n1、α＝α1时非线性函数的值，fal(n2，α2，δ)表示e＝n2、α＝α2时非线性函数的值，u0表示非线性状态误差反馈器第k时刻的输出值。
在得到误差反馈器第k时刻的输出值后，根据以下公式
u＝u0-z3(k)/b0(公式5)
计算第k时刻输入控制对象的值u，u也是adrc算法第k时刻的输出值。其中，控制对象是根据输入值u进行进一步计算的装置，例如，控制对象为机器人的末端关节执行器，末端关节执行器根据输入值规划机器人的步态。
对应地，内环控制器计算机器人的末端关节的力矩补偿值的方法如下。
将零力矩点期望值作为跟踪微分器的第k时刻的输入值v(k)，根据公式2计算出v1(k)和v2(k)，则v1(k)表示零力矩点期望值的零阶值，v2(k)表示零力矩点期望值的一阶值。将零力矩点的测量值作为扩张状态观测器第k时刻的反馈值y(k)，根据公式3计算出z1(k)、z2(k)和z3(k)，则z1(k)、z2(k)和z3(k)为零力矩点反馈值。非线性状态误差反馈器接收零力矩点期望值的零阶值和一阶值，以及接收零力矩点反馈值中的z1(k)和z2(k)，根据公式4计算出u0，最后根据z3(k)以及公式5计算出u，u即为力矩补偿值。由于adrc算法中引入了z3(k)，z3(k)表征总扰动的观测值，因此，根据公式5以及z3(k)计算脚关节的力矩的补偿值可以补偿零力矩点的测量值的扰动误差，提高了输出的脚关节的力矩的补偿值的准确度。
s105：获取所述机器人的末端关节的力矩补偿值及通过机器人步态规划得到的力矩期望值，并生成力矩偏差值。
其中，力矩期望值是预先对机器人进行步态规划时得到的，可以是末端关节在yoz平面上的力矩期望值，或者脚末端关节在xoz平面上的力矩期望值。力矩偏差值是力矩期望值与力矩补偿值的差值。
在一种可能的实现方式中，预先获取步态规划策略，根据步态规划策略确定机器人的末端关节的力矩的期望值。例如，根据机器人当前的位置以及需要到达的位置确定机器人的行走路线，根据行走路线确定步态规划策略，根据步态规划策略确定每个时刻机器人的末端关节的力矩的期望值。
s106：将所述力矩偏差值提供给所述机器人的末端关节执行器，以控制机器人的步态运动。
如图3所示，将力矩补偿值τc以及力矩期望值τd提供给执行器，以控制机器人的步态运动。其中，提供给执行器的力矩补偿值包括yoz平面上的力矩补偿值以及xoz平面上的力矩补偿值，提供给执行器的力矩期望值包括yoz平面上的力矩期望值以及xoz平面上的力矩期望值，执行器可以为舵机。
具体地，将机器人的末端关节在yoz平面上的力矩补偿值与末端关节在yoz平面上的力矩期望值相加，将末端关节在xoz平面上的力矩补偿值与末端关节在xoz平面上的力矩期望值相加，得到最终的末端关节在yoz平面上的力矩以及在xoz平面上的力矩，根据最终的末端关节在yoz平面上的力矩以及在xoz平面上的力矩控制机器人的步态。
上述实施例中，通过获取机器人的预设姿态角期望值以及机器人的预设惯性测量传感器检测的机器人的预设姿态角反馈值，并生成预设姿态角偏差值，预设外环控制器获取预设姿态角偏差值并计算出机器人的零力矩点期望值，外环控制器为变pd控制器，获取机器人的零力矩点期望值、及获取机器人的零力矩点测量值，并生成零力矩点偏差值，预设内环控制器获取零力矩点偏差值并计算得出机器人的末端关节的力矩补偿值。即本申请是通过预设姿态角反馈值以及零力矩点测量值计算机器人的末端关节的力矩补偿值，结合了预设姿态角反馈值以及零力矩点测量值的耦合关系，而零力矩点是机器人稳定行走的重要指标，因此，本申请相对于仅通过态角反馈值计算机器人的末端关节的力矩补偿值，提高了计算出的力矩补偿值的准确度。同时，采用变pd控制器计算机器人的零力矩点期望值，解决了响应的超调性与快速性之间的矛盾，提高了输出的零力矩点的期望值的准确度。在计算出力矩补偿值后，再获取机器人的末端关节的力矩补偿值及通过机器人步态规划得到的力矩期望值，并生成力矩偏差值，将力矩偏差值提供给机器人的末端关节执行器，以控制机器人的步态运动，从而提高了机器人步态控制的准确度。
在一实施例中，外环控制器是vpd控制器，内环控制器是vpd控制器。对应地，机器人的运动控制方法的具体流程如图5所示，首先将yoz平面上姿态角期望值θyd、yoz平面上姿态角测量值θy、θy的一阶导数
上述实施例中，外环控制器采用vpd算法，内环控制器采用vpd算法，可以在计算机器人零力矩点期望值以及计算机器人的末端关节的力矩补偿值时，解决控制方法在响应的快速性与超调性之间的矛盾，从而提高了机器人步态规划的准确度。
在另一实施例中，外环控制器为vpd控制器，内环控制器为adrc。对应地，机器人的运动控制方法具体流程如图6所示，首先将yoz平面上的姿态角期望值θyd、yoz平面上的姿态角测量值θy、θy的一阶导数
上述实施例中，外环控制器采用vpd算法，内环控制器采用adrc算法，可以在计算机器人的零力矩点期望值时解决控制方法在响应的快速性与超调性之间的矛盾，在计算机器人的末端关节的力矩补偿值时，补偿扰动误差，从而提高了机器人步态规划的准确度。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
对应于上文实施例所述的机器人的运动控制方法，图7示出了本申请实施例提供的机器人的运动控制装置的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。
如图7所示，机器人的运动控制装置包括，
第一获取模块10，用于获取机器人的预设姿态角期望值以及所述机器人的预设惯性测量传感器检测的所述机器人的预设姿态角反馈值，并生成预设姿态角偏差值；
第一计算模块20，用于预设外环控制器获取所述预设姿态角偏差值并计算出所述机器人的零力矩点期望值，所述外环控制器为变pd控制器；
第二获取模块30，用于获取所述机器人的零力矩点期望值、及获取所述机器人的零力矩点测量值，并生成零力矩点偏差值；
第二计算模块40，用于预设内环控制器获取所述零力矩点偏差值并计算得出所述机器人的末端关节的力矩补偿值；
第三获取模块50，用于获取所述机器人的末端关节的力矩补偿值及通过机器人步态规划得到的力矩期望值，并生成力矩偏差值；
控制模块60，用于将所述力矩偏差值提供给所述机器人的末端关节执行器，以控制机器人的步态运动。
在一种可能的实现方式中，所述第一计算模块20具体用于：
所述外环控制器根据预设姿态角期望值、当前时刻的预设姿态角反馈值、上一时刻外环控制器的一阶输出值、对当前时刻的预设姿态角反馈值进行一阶导数处理后得出的所述预设姿态角反馈值的一阶导数，计算当前时刻的零力矩点期望值的零阶值、零力矩点期望值的一阶值、零力矩点期望值的二阶值，并将所述零力矩点期望值的零阶值作为外环控制器的输出，所述零力矩点期望值的一阶值和零力矩点期望值的二阶值输出作为下一时刻外环控制器的输入。
在一种可能的实现方式中，所述内环控制器为变pd控制器，所述第二计算模块40具体用于：
所述内环控制器接收所述外环控制器输出的零力矩点期望值，根据所述零力矩点期望值、当前时刻的零力矩点测量值、上一时刻内环控制器的一阶输出值、对当前时刻的零力矩点测量值进行一阶导数处理后得出的所述零力矩点测量值的一阶导数，计算当前时刻的力矩补偿值的零阶值、力矩补偿值的一阶值、力矩补偿值的二阶值，并将所述力矩补偿值的零阶值作为内环控制器的输出，所述力矩补偿值的一阶值和力矩补偿值的二阶值输出作为下一时刻内环控制器的输入。
在一种可能的实现方式中，所述内环控制器为自抗扰控制器，所述第二计算模块40具体用于：
所述内环控制器的跟踪微分器接收所述外环控制器输出的所述零力矩点期望值，并输出所述零力矩点期望值的零阶值和一阶值；所述内环控制器的扩张状态观测器接收所述零力矩点测量值并输出经扩张观测处理后的零力矩点反馈值；所述内环控制器的非线性状态误差反馈器接收所述零力矩点期望值的零阶值和一阶值，以及接收所述零力矩点反馈值，并输出所述力矩补偿值。
在一种可能的实现方式中，所述机器人的零力矩点测量值通过所述机器人的六维力传感器检测所述机器人与地面的接触力，并根据所述机器人与地面的接触力计算得出，或通过机器人动力学计算得出。
在一种可能的实现方式中，所述预设姿态角为前向俯仰姿态角，所述末端关节的力矩补偿值为前向关节的力矩补偿值，以控制所述机器人的前向关节的运动。
在一种可能的实现方式中，所述预设姿态角为侧向翻滚姿态角，所述末端关节的力矩补偿值为侧向关节的力矩补偿值，以控制所述机器人的侧向关节的运动。
需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
图8是本申请实施例提供的机器人的结构示意图。如图8所示，该实施例的机器人包括：处理器11、存储器12以及存储在所述存储器12中并可在所述处理器11上运行的计算机程序13。所述处理器11执行所述计算机程序13时实现上述机器人的运动控制方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤s101至s106。或者，所述处理器11执行所述计算机程序13时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图7所示第一获取模块10至控制模块60的功能。
示例性的，所述计算机程序13可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器12中，并由所述处理器11执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序13在所述终端设备中的执行过程。
本领域技术人员可以理解，图8仅仅是机器人的示例，并不构成对机器人的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述机器人还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所述处理器11可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器12可以是所述机器人的内部存储单元，例如机器人的硬盘或内存。所述存储器12也可以是所述机器人的外部存储设备，例如所述机器人上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard，smc)，安全数字(securedigital，sd)卡，闪存卡(f1ashcard)等。进一步地，所述存储器12还可以既包括所述机器人的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器12用于存储所述计算机程序以及所述机器人所需的其他程序和数据。所述存储器12还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。
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