断腿损伤状态下多足机器人高效移动步态生成方法

1.本发明涉及一种断腿损伤状态下多足机器人高效移动步态生成方法。


背景技术：

2.与传统的轮式、履带式机器人相比，足式机器人仅通过离散的落脚点与地面接触，接触面积更小，对 地面的适应能力更强，因此，被广泛应用于环境恶劣的户外侦查、搜救等任务中。但足式机器人在恶劣环 境执行任务时，机器人的腿部容易受到磕碰或击打导致损坏，使其运动能力和稳定性急剧下降，甚至完全 失控，因此足式机器人在腿部损伤状态下如何快速恢复运动能力是一个极具挑战且非常有价值的研究课 题。
3.自然界的昆虫，如蚂蚁、蟑螂等生物在腿部受伤后能快速调整移动步态，保持较好的运动能力。受这 些动物的运动行为启发，有些学者开展了模仿动物运动行为的机器人移动步态生成研究。2021年，robert 从壁虎的滑翔稳定着陆受到启发，在着陆机器人中加上类似于壁虎的灵活尾巴，研究壁虎的着陆运动特征， 建立对应的动态数学模型，验证了有尾的机器人着陆成功率更高，完成了从生物到机器人的仿生研究。2021 年，ashishk.等人提出基于强化学习的rma算法用于设计机器人控制器，对四足机器人进行仿真训练并 且部署到真实机器人中，保证机器人可以实时适应各种未知的场景。
4.上述机器人控制方法都完成了机器人稳定控制的任务，但是在足式机器人的控制器设计中还存在以下 问题：1)多足机器人运动关节多，关节角度变化范围大，算法试错较多，使得单纯采用算法进行步态调 整学习会浪费大量的时间和计算资源，甚至会出现模型不收敛的情况，无法学习到有用的调整步态。2) 通过动物运动模拟，可使多足机器人学到一些移动技能，但通常机器人与真实世界的动物外形及腿部结构 存在一定的差异，导致模仿的动作不能直接移植到机器人上，或者移植后运动效率不高。此外，可供参考 的真实世界动物运动模式较少，很难满足复杂多变的机器人受损情况下的步态调整需求。因此，研究仿生 启发在损伤状态下多足机器人的高效行走步态问题中的作用具有重要的意义和价值。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种多足机器人断腿损伤状态下快速恢复平衡与直线行走能力的步态生成方 法。该方法主要优势在于基于断腿仿生实验得到机器人在断腿损伤状态下的规律性步态生成策略，以使机 器人可以在损伤之后快速恢复平衡与直线行走的运动能力。该方法包括如下步骤：
6.步骤1，确定蚂蚁的不同断腿损伤类型，进行对应的断腿损伤移动步态采集实验，得到不同损伤状态 下的蚂蚁移动步态视频；并对损伤移动步态视频都进行逐帧分析，区分摆动相和支撑相两种不同状态。标 记支撑和摆动两种状态切换时的角度信息，并且记录不同状态的持续时间。最终构建出蚂蚁不同损伤状态 的步态数据集。
7.步骤2，对步骤1中得到的损伤步态数据集进行分析归纳，创新地提出不同断腿损
伤状态下的仿生移 动步态规律，主要包括：一、周期性移动步态的规律；二、在断腿损伤状态下，蚂蚁损伤步态呈现单侧顺 序摆动(即单侧剩余腿部呈现从后腿到前腿依次摆动，紧接着另一侧也呈现相同的从后腿到前腿依次摆动 的运动规律)的特点；三、在运动过程中，应该时刻保持机器人的稳定性，即一条腿在摆动过程中，机器 人的重心正好落在剩余腿部与地面的接触点形成的几何图形中；四、两侧腿部摆动对机身偏移的影响可以 抵消，最终保证生物的直线行走。
8.步骤3，利用上位机对六足机器人进行直接控制实验。在机器人直接控制实验中，结合步骤2中归纳 得出的损伤状态下的仿生步态移动规律，并利用上位机直接对机器人的关节舵机进行控制。通过机器人轨 迹跟踪的方法，找出独立于仿生移动步态规律的机器人在断腿损伤状态下直线行走过程中的最佳步态模式 和最优控制策略，主要包括：一、只有在支撑腿与地面形成有效支撑的情况下，即当腿部关节转动时产生 的扭矩足以克服其他支撑腿与地面接触之间产生的摩擦时，机器人机身才可以形成有效的前移贡献；二、 当剩余腿部的几何位置构型不再满足原先头部方向的前行规律，则利用剩余腿部的对称性，重新定义机器 人的前进方向；三、当机器人腿部缺失数量大于或等于三条的情况下，当单腿抬起时，剩余腿没法保证身 体的平衡，因此，机器人的身体将贴地作为支撑，通过改变身体的姿态，维持身体的静态稳定性，保证腿 部有效抬起和转动。
9.步骤4，整合上述所讲的损伤状态下的仿生以及机器人直接控制实验的运动规律，即步骤2中利用仿 生实验得到不同断腿损伤状态下蚂蚁的步态移动规律，以及步骤3中得到的机器人断腿损伤状态下直线行 走过程中的最佳步态模式和最优控制策略，一共归纳为损伤状态下，机器人可以快速恢复平衡和直线运动 能力的七条控制策略。
10.作为本发明的进一步限定方案，步骤1中，对蚂蚁的六条腿进行编号为1-6，针对常见的损伤类型设 置机器人断一条腿、两条腿、三条腿的不同类型，在步态采集平台上分别进行这些类别的蚂蚁断腿行走实 验，得到蚂蚁行走过程中不同视角的断腿运动视频。对采集到的运动视频分析记录不同状态的持续时间， 绘制不同断腿损伤状态下的步态相位图。步骤2中利用步态相位图，找出在损伤状态下的仿生移动步态规 律。
11.进一步地，步骤3中，利用上位机编写机器人运动控制方案，直接对实物六足机器人关节舵机加以角 度控制信号。对机器人的控制信号设置为周期性的信号，因此，可以保证机器人在行走过程中是周期性步 态。并且利用usb摄像头进行轨迹跟踪，通过机器人运动轨迹可以分析得到在不同损伤情况下，每条腿 在摆动过程中对机器人前进方向移动和身体偏转的贡献率。以便后续在实验中机器人行走方向出现偏差可 以及时调整。
12.本发明在实际的有益效果如下：1)蚂蚁的断腿损伤实验为损伤机器人的运动研究奠定了有力的仿生 理论基础；2)通过蚂蚁断腿仿生实验分析，创新地提出不同断腿损伤状态下蚂蚁的移动步态规律；3)利 用上位机结合仿生损伤步态运动节律对实物六足机器人加以控制，得到在损伤状态下可以快速恢复平衡和 直线运动能力的规律性步态生成策略，以便在机器人损伤状态下可以快速找到恢复运动能力的优化步态。
附图说明
13.图1蚂蚁腿部编号
14.图2蚂蚁损伤步态采集实验装置
15.图3蚂蚁缺失1条腿的损伤类型
16.图4蚂蚁缺失2条腿的损伤类型
17.图5蚂蚁缺失3条腿的损伤类型
18.图6蚂蚁损伤步态采集实验中的实验图像
19.图7不同损伤状态下的步态相位图
20.图8机器人上位机界面
21.图9实物实验中机器人运动轨迹图
22.图10缺失两条腿时，机器人稳定抬腿行走的条件
23.图11缺失两条腿时，剩余腿对机器人前进方向的偏转贡献
24.图12缺失三条腿时，机器人稳定抬腿行走的条件
具体实施方式
25.下面将结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。实施例是以本发明所述技术方案为前提进行 的具体实施，给出了详细的实施方式和过程。此处所描述的具体实施例方式仅用于解释本发明，并不用于 限定本发明的保护范围。
26.本发明针对如今仿生研究存在的问题，例如仿生结果不能很好的移植到机器人、仿生实验中用的生物 外形和机器人有一定的区别导致移植过程具有不可参考性，提出了融合仿生研究的断腿损伤状态下多足机 器人高效移动步态生成方法。
27.如图1所示，是蚂蚁腿部编号图。在损伤步态采集实验中，出于伦理以及取材便利性等原因考虑，选 用蚂蚁为实验对象，对其六条腿编号为l1、l2、l3、r1、r2、r3。由于蚂蚁身体的对称性，六条腿分为 三组，前足(l1、r1)、中足(l2、r2)、后足(l3、r3)。
28.如图2所示，是蚂蚁损伤步态采集实验装置设计图。为了便于观察和生成标准步态，蚂蚁行走通道由 亚克力制成，并根据蚂蚁的大小量身定制，其主要由支撑架1，反光镜2，蚂蚁行走通道3，镜子支架4组 成。通道的高度和宽度略大于蚂蚁的体型，让蚂蚁可以直线行走，避免爬墙。通道3长30cm，宽0.9cm， 高0.5cm。反光镜2与水平面夹角45
°
，保证可以将蚂蚁行走通道3中的行走图像进行反射，得到更多方 位的蚂蚁行走视频以及蚂蚁步态的细节，且可以同时采集到蚂蚁行走过程中的侧视图和俯视图两个视角的 运动。为防止在强光照射时，视野出现曝光，轨道正上方和远离相机的外侧应该用白纸做底色。
29.参见图3、图4、图5，主要显示了在蚂蚁损伤步态采集实验中不同损伤类型的设置，主要包括了图3 损伤一条腿的三种情况，图4损伤两条腿的九种情况，图5损伤三条腿的九种情况。其中，腿部的红叉表 示在损伤实验过程中对应的腿部缺失。因此，损伤步态采集实验中主要围绕上述的21种情况展开蚂蚁断 腿损伤实验。
30.参见图6，这是损伤步态采集实验中得到的图像，包括断腿采集实验中的蚂蚁行走侧视图和俯视图。 俯视图可以清晰地捕捉每一条残腿支撑和摆动的切换位置及与身体的夹角(yaw)。侧视图可以提供身体重 心变化及腿部抬起高度(pitch)变化信息。
31.以缺失l1和l2号腿以及缺失l1、r1和r3为例，对采集到的不同损伤种类的视频都进行逐帧分析， 区分摆动相和支撑相两种不同状态。标记支撑和摆动两种状态切换的角度信息，并且记录不同状态的持续 时间，最终构建出蚂蚁不同损伤的步态数据集。参考图7，这是上述两例实验的蚂蚁损伤步态相位图。其 中，黑色代表支撑相，白色代表摆动相，图形
的长短反映出各相的时间长短。其中支撑相定义为蚂蚁足尖 不断接触地面且接触点的位置保持不变。摆动相定义为蚂蚁足尖抬离地面的状态。从步态相位图中整体观 察可以得到蚂蚁在不同损伤状态下的有顺序行走的创新步态规律，即：同侧后腿摆动优先于中腿，中腿摆 动优先于前腿，呈现出同侧后腿-中腿-前腿依次摆动并循环的规律，相同的摆动规律同样适用于另一侧。 不同的损伤状态可能会出现步态的微调，但是上述总体规律明显适用。仿生实验得到的损伤步态数据集的 创新点主要在于：1)提出了在损伤状态下，机器人的行走呈现同侧顺序摆动的周期性规律；2)明确了在 受损状态下，剩余腿部在摆动过程中的角度约束范围。
32.参考图8，这是实物机器人的上位机软件界面图。上位机软件中每条腿的三个控制信号直接对应实物 机器人中的三个舵机转动角度。参考图9，这是上述两例中利用上位机直接控制损伤机器人的运动轨迹图。 其中，上位机直接输出利用上位机对实物机器人的腿部关节直接加以角度控制，其中控制信号的大小主要 参考步骤2中仿生实验中俯视图、侧视图得到的yaw和pitch角度信息。并且利用上位机设计周期性运动 步态，可以直接验证蚂蚁损伤步态实验总结的行走规律的有效性。机器人实现前移的关键在于腿部抬起时 可以完全腾空，然后向前旋转，接着足尖落地形成有效支撑，最后该腿关节向后转动实现机器人身体的前 移以及身体朝正方向前行角度的纠正。在机器人机身上贴有两个aruco二维码，标记角点加速检测过程， 并且求得两个二维码的中心位置，利用opencv实现机器人轨迹跟踪。并且可以通过程序准确得到每条腿摆 动过程中机器人机身的位置信息(偏转角度yaw)。
33.参考图10，这是损伤多足机器人中保证腿部可以完全抬起的条件。当剩余腿部数量在4条以上时，控 制信号的输入顺序则参考仿生实验得到的同侧后腿-中腿-前腿顺序行走步态规律。这种情况下，在其中一 条腿抬起时，剩余腿部的支撑至少仍然有三条，且机器人重心o落在剩余足尖支撑点连线形成的闭合几何 图形中，此时该腿可以脱离地面完全抬起，在抬起状态完成关节向前旋转的运动，在该足尖落地形成有效 支撑之后，关节向后运动完成机器人前进的步态。
34.参考图11，这是在缺失l1和l2号腿的情况下，腿部摆动过程中对身体偏转角度的影响。图9得到 的机器人运动轨迹图可以提取出每条腿摆动前后不同帧的画面，利用两帧画面中aruco二维码中心点的像 素位置坐标可以通过python计算得到身体偏转角度大小，进一步明确不同损伤情况下腿部摆动对机器人机 身偏转角度的影响。根据仿生实验中得到的损伤机器人顺序摆动的步态规律，在缺失l1和l2号腿的情况 下，机器人一个运动周期摆动腿部四次，即行走步数代表本次实验中机器人行走八个周期。图11中明显 得到后两次腿部的摆动可以将前两腿摆动的偏转完全补偿，最终机器人可以朝正方向直线前进。
35.参考图12，这是剩余腿部数量不多于3条时，机器人完成行走的条件。在剩余腿部数量不多于3条的 情况下，抬起任意一条腿，其余两条腿不足以完成对整个机器人本体的支撑，此时，抬起的腿不能完全脱 离地面。在剩余腿部数量不多于三3条时，需要将机器人的身体一角贴地作为支撑，保证腿部有效抬起和 转动。
36.综上所述，本发明专利在研究生物断腿运动的基础上提供了一种在机器人受损的状态下，可以快速恢 复稳定运动能力的控制规律。该规律具有较好的普适性，在缺失两条和三条腿的实验中都得到了很好的验 证。仿生实验的数据结果在部署到机器人上时，由于
两者结构的差异需要做简单的微调才有更好的效果。