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欠驱动双足机器人时变步态规划和控制

作　者: 欧阳小伟
导　师: 潘刚; 于玲
学　校: 浙江大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 欠驱动双足机器人 时变步态规划 步行控制 仿真
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
下　载: 2次
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内容摘要


双足机器人因其十分广泛的应用,吸引到学者们的广泛关注,并且已经取得了丰富的成果。欠驱动机器人充分利用人类步行本身的特性,具有行走速度快、能效高和适应能力强的特点,是性能优异的一类机器人。本文即是针对五连杆四驱动的欠驱动机器人的时变步态规划和控制进行了研究,主要内容有：首先建立了五连杆四驱动双足机器人动力学混杂模型。根据拉格朗日原理推导出五连杆四驱动双足机器人的混杂模型,包含单腿支撑相的连续模型和双腿支撑相的离散模型。接着进行了双足机器人的时变步态规划。传统的步态规划比较多的是时不变步态规划,本文的步态规划则是时变的,在步行控制完成之前即可得到步行轨迹。通过设计步态形式和推导,将规划问题转化成参数优化问题,并通过改进的遗传算法得到多样化的参考步态。然后对时变步态控制的稳定性进行了分析,并设计了控制策略。双足机器人步行稳定性一般是利用庞加莱映射分析动力学模型的零动态来分析,对可控变量作一定的线性变化,提高了系统的稳定性。设计了神经网络直接逆控制的策略对机器人步行进行控制,以神经网络来模拟机器人对象的逆模型,并将神经网络与机器人对象串联起来,仿真实现机器人对参考轨迹的跟踪。最后介绍物理样机和小型机器人。介绍了物理样机的机械结构、硬件系统和软件系统。对小型机器人套装进行了介绍,并设计开发了针对小型机器人的实时控制软件。本文的主要创新点有：第一,对参考步态进行时变的设计,并通过优化的方法得到多样化的时变步态；第二,通过对可控变量的线性变换,极大的提高了系统的稳定性；第三,设计了神经网络直接逆控制的方法来解决步行控制的问题。

全文目录


致谢  5-6
摘要  6-7
Abstract  7-9
目录  9-11
第1章 绪论  11-21
  1.1 引言  11
  1.2 双足机器人的研究现状  11-17
    1.2.1 双层机器人研制概况  12-16
    1.2.2 欠驱动双足机器人概况  16-17
  1.3 双足机器人的步态规划与控制  17-18
  1.4 本文主要内容  18-21
第2章 机器人模型  21-29
  2.1 概述  21
  2.2 双足机器人动力学模型  21-28
    2.2.1 五杆四驱动机器入模型结构  21-22
    2.2.2 单腿支撑相动力学摸型  22-25
    2.2.3 双腿支撑相动力学模型  25-27
    2.2.4 混杂动力学模型  27-28
  2.3 本章小结  28-29
第3章 双足机器人时变步态规划  29-41
  3.1 引言  29
  3.2 时变步态设计  29-32
    3.2.1 主动关节角设计  29-30
    3.2.2 被动关节角推导  30
    3.2.3 约束条件分析  30-32
  3.3 基于遗传算法的参数优化  32-37
    3.3.1 遗传算法概述  32-33
    3.3.2 算法原理  33-34
    3.3.3 适应度函数  34-35
    3.3.4 局部极小值问题  35-37
  3.4 步态优化仿真  37-40
  3.5 本章小结  40-41
第4章 步行控制  41-55
  4.1 引言  41
  4.2 系统零动态  41-43
    4.2.1 单褪支撑阶段零动态  41-42
    4.2.2 混杂零动态  42-43
  4.3 庞加莱映射分析混杂零动态稳定性  43-44
  4.4 通过对可控变量的线性变换改善系统稳定性  44-46
    4.4.1 线性变换后的混杂零动态  44-45
    4.4.2 搜索线性变换仿真  45-46
  4.5 步行控制策略  46-51
    4.5.1 神经网络概述  46-47
    4.5.2 神经网络直接逆控制  47-48
    4.5.3 BP算法  48-50
    4.5.4 神经网络训练  50-51
  4.6 仿真  51-53
  4.7 本章小结  53-55
第5章 物理样机介绍  55-70
  5.1 引言  55
  5.2 连杆物理样机  55-59
    5.2.1 实物样机  55-56
    5.2.2 样机控制系统  56-59
  5.3 小型机器人  59-69
    5.3.1 机器人套装介绍  59-63
    5.3.2 实时控制软件开发  63-69
  5.4 本章小结  69-70
第6章 总结和展望  70-72
  6.1 总结  70-71
  6.2 展望  71-72
附录1. 五连杆四驱动机器人动力学模型  72-75
参考文献  75-78
作者在攻读硕士学位期间的科研成果  78

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 机器人技术 > 机器人
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