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仿人机器人步行控制及路径规划方法研究

作　者: 张彤
导　师: 肖南峰
学　校: 华南理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 步态规划步行控制地图构建路径规划仿人机器人
分类号: TP242
类　型: 博士论文
年　份: 2010年
下　载: 619次
引　用: 2次
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内容摘要

随着人们生活水平的提高,以及越来越严重的老龄化问题,人们迫切希望能够拥有一种智能机器人,能够进入人们的家庭,用于照料越来越多的老年人。仿人机器人由于外形和动作与人类相似,因此更容易被人类所接受,也容易适应人类社会的各种设施,因此,仿人机器人作为进入人类日常生活的机器人首选,已经引起越来越多科研人员的关注,成为机器人研究的热点。本文工作主要围绕仿人机器人的步行系统所涉及的一些关键技术进行展开,在对国内外仿人机器人的研究现状进行分析的基础上,着重研究了仿人机器人在数字仿真环境下的步行控制及路径规划方法。由于仿人机器人采用不稳定的杆件结构,在考虑稳定性的前提下对仿人机器人步行规划,步行控制,环境地图建立,路径规划方法展开了研究:1.针对仿人机器人和双足机器人相比具有头部、躯干和手臂等部件,因此步行模式的产生更加复杂。讨论了一种实时产生稳定的腿部、手臂和躯干运动的方法。在行进平面的腿部运动必需满足ZMP点的X轴位置具有最大的稳定裕度,与此类似,正向平面的腿运动必需满足ZMP点的Y轴位置具有最大的稳定裕度。手臂和躯干的运动是由Z轴力矩平衡产生的。步行规划方法在仿人机器人三维实时仿真系统中得到有效的验证。2.根据自由度配置情况,建立了机器人单腿支撑期和双腿支撑期的拉格朗日动力学方程。然后根据仿人机器人对控制系统的要求,设计了分层控制系统,针对动力学惯量波动问题专门在各关节控制器前设置惯量波动调节控制器环节,在设计该控制器中,将动力学模型中不易精确量化的部分处理为干扰和摄动,引入H∞控制器设计方法,经过非线性补偿,得到惯量波动调节控制器,此种控制方法有效地控制了误差。最后分析单自由度位置控制系统特性,并根据经典控制方法,建立了关节的前馈控制器模型。3.针对仿人机器人传感器配置和步行特点,提出了建立环境地图的方案。为了使仿人机器人在复杂环境中自由行走,获取周围环境里的平面信息能力非常重要,提出了一种从深度图像中提取平面的方法,从立体视觉中得到深度图像后,通过扫描将每一行上的像素点分割成直线段,并用链式结构保存线段间的邻接关系,选取最优的三条线段作为种子区域,用队列保存种子区域,围绕着种子区域进行平面增长,当种子队列为空时平面增长结束,经过修剪,平面边缘变光滑,最后得到平面边缘,实验验证了平面提取方法的速度和精度满足仿人机器人的路径规划的要求。我们又提出一种构建真实世界的平地障碍物地图的方法,地图中每个单元格保存平地类型和它的精确高度信息或者障碍物类型和它的粗略高度信息。系统维护一个提供概率支持的3D占有率网格和一个提供平面信息的平地网格。所提出的方法在仿真平台上得到验证,所产生的地图已经在现有的路径规划系统中使用。4.针对仿人机器人的步行特点,提出了仿人机器人路径规划方案,将仿人机器人的动作离散化为指定的动作,将状态空间离散化为网格,利用立体视觉建立的环境地图,将机器人的轮廓简化为双圆柱模型进行避障检测,最终在环境地图中搜寻代价最小的一系列可行的动作作为路径,仿真实验的结果证实了我们提出的方法是有效的。

全文目录

摘要  6-8
Abstract  8-13
第一章绪论  13-26
  1.1 国内外仿人机器人的研究概况  13-21
    1.1.1 国外仿人机器人的研究概况  13-19
    1.1.2 国内仿人机器人的研究概况  19-21
  1.2 仿人机器人实现自主稳定行走的相关技术  21-22
  1.3 仿人机器人的研究意义及课题背景  22-23
  1.4 仿人机器人样机结构及自由度简介  23-24
  1.5 本论文研究内容  24-26
第二章仿人机器人步行规划  26-51
  2.1 仿人机器人步态规划的研究概况  26-30
  2.2 仿人形机器人步行稳定性  30-34
    2.2.1 步行方式分类  30-31
    2.2.2 ZMP点含义  31-33
    2.2.3 ZMP 坐标的计算  33-34
  2.3 规划方法的研究  34-39
    2.3.1 与步态规划有关的概念  34-35
    2.3.2 姿态约束的研究  35-37
    2.3.3 步态的参数化设计  37-38
    2.3.4 五点式规划法  38-39
  2.4 行走步态的产生  39-50
    2.4.1 行进平面  40-43
    2.4.2 正向平面  43-45
    2.4.3 运动学约束  45-46
    2.4.4 躯干和手臂的运动  46-47
    2.4.5 算法仿真  47-50
  2.5 本章小结  50-51
第三章仿人机器人步行控制  51-76
  3.1 运动学模型  51-54
  3.2 动力学建模  54-59
  3.3 仿人机器人步行运动控制系统  59-62
    3.3.1 仿人机器人步行运动控制系统结构  59-61
    3.3.2 仿人机器人分层式步行控制系统  61-62
  3.4 机器人的H_∞鲁棒控制  62-65
    3.4.1 鲁棒控制简介  62-63
    3.4.2 标准H_∞控制问题及非标准H_∞控制问题  63-64
    3.4.3 标准H_∞控制问题的主要处理方法  64
    3.4.4 非标准H_∞控制问题的主要处理方法  64-65
  3.5 基于H_∞的惯量波动控制器  65-71
    3.5.1 惯量波动控制系统模型  65-67
    3.5.2 H_∞鲁棒控制器的设计  67-69
    3.5.3 仿真实验  69-71
  3.6 关节控制器设计  71-75
  3.7 本章小结  75-76
第四章仿人机器人环境地图构建  76-108
  4.1 移动机器人地图构建的研究进展  77-84
    4.1.1 地图构建的方法简介  77-81
    4.1.2 地图构建的难点问题  81-82
    4.1.3 地图构建的发展趋势  82-84
  4.2 基于立体视觉的深度图像的获取  84-93
    4.2.1 深度图像及获取方法简介  84-85
    4.2.2 立体匹配  85-91
    4.2.3 平行双目立体系统中的立体匹配  91-93
  4.3 不确定信息描述与处理  93-95
  4.4 平面分割算法  95-102
    4.4.1 平面分割算法的总体流程  96-97
    4.4.2 噪声估计  97
    4.4.3 分割线段  97-98
    4.4.4 选择种子区域  98-99
    4.4.5 区域迭代增长  99-100
    4.4.6 修剪平面边缘  100
    4.4.7 实验  100-102
  4.5 构建仿人机器人路径规划地图  102-107
    4.5.1 系统处理结构  102-103
    4.5.2 3D占有率网格和平面网格的更新  103-105
    4.5.3 地图的建立  105
    4.5.4 仿真结果  105-107
  4.6 本章小结  107-108
第五章仿人机器人路径规划  108-123
  5.1 引言  108-109
  5.2 机器人路径规划研究现状  109-115
    5.2.1 全局路径规划  109-112
    5.2.2 局部路径规划  112-115
  5.3 仿人机器人的动作及状态空间  115-116
  5.4 避障检测方法  116-118
  5.5 仿人机器人路径规划  118-119
  5.6 路径规划仿真实验  119-122
  5.7 本章小结  122-123
第六章总结和展望  123-125
  6.1 总结  123-124
  6.2 展望  124-125
参考文献  125-140
攻读博士学位期间取得的研究成果  140-141
致谢  141

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