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基于被動行走原理的雙足步行機器人的速度控制

2016-06-16 03:06:44劉麗梅王慧敏吉林財經(jīng)大學應用數(shù)學學院
數(shù)碼世界 2016年6期
關鍵詞:雙足步態(tài)被動

劉麗梅 王慧敏吉林財經(jīng)大學 應用數(shù)學學院

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基于被動行走原理的雙足步行機器人的速度控制

劉麗梅王慧敏
吉林財經(jīng)大學應用數(shù)學學院

摘要:為了獲得理想速度下的穩(wěn)定行走步態(tài),本文以帶膝關節(jié)的雙足步行機器人為研究對象,基于被動行走原理提出了一種步行速度控制方法。并通過仿真實驗驗證了算法的有效性。

關鍵字:雙足步行機器人 被動行走 速度控制

1 引言

被動行走機器人的研究始于20世紀90年代,比主動行走機器人的研究落后了近二十年[1]. 然而它的出現(xiàn)以其低能耗、步態(tài)與人類相似和易于揭示人類行走內(nèi)部原理的特點引起了廣泛關注。

1991年,McGeer成功設計了一個在沒有外力驅(qū)動和能量輸入的條件下,僅在重力作用下沿斜坡向下穩(wěn)定行走的無膝關節(jié)的點足機器人[2]. 并將這類只依靠重力和自身結(jié)構特性而獲得的雙足步行稱為“被動動力行走”,簡稱“被動行走”. 被動行走完全利用機器人自身的動力學特性,由重力勢能平衡機器人足部碰地時動能的損失實現(xiàn)的. 由于沒有外部輸入力矩的作用,被動步態(tài)具有能效高的特點,因此許多研究者充分利用了被動行走機器人的運動機理,通過對機器人施加驅(qū)動和控制系統(tǒng)使機器人在平地也能行走. 研究表明機器人的步行速度與能量有關,速度越快需要的能量越多,反之則少[3]. 這樣被動行走機器人的斜面傾角越小,重力勢能對被動行走提供的能量越少,機器人的行走速度也就越慢[4]。因此如何使機器人的行走步態(tài)在保證高能效的同時,保持較快的行走速度也是值得研究的問題。

許多研究者發(fā)現(xiàn)利用勢能整型控制不但能擴大機器人被動行走的斜面傾角范圍,而且也能調(diào)整機器人的前進速度[5,6]。J.K.Holm和M.W.Spong等充分考慮了人類步行時速度與步長同時變化的特點,只在機器人的踝關節(jié)施加力矩驅(qū)動完成動能整型,實現(xiàn)了對速度的調(diào)整,且其能效優(yōu)于勢能整型控制[7]。Xiaoyue Zhang等基于勢能補償?shù)脑?,對僅在髖關節(jié)有質(zhì)量的倒立擺模型進行了研究,通過伸長和縮短支撐腿來補償足碰地時損失的能量,使機器人能夠快速行走[8]。

本文基于被動動力學原理對帶膝關節(jié)的雙足步行機器人的行走速度進行了控制,通過所提控制算法可以達到理想的行進速度。

2 雙足步行機器人的動力學模型

采用圖1所示的2D帶膝關節(jié)的雙足步行機器人模型[9]。本文基于如下假設:

(1)所有質(zhì)量都視為點質(zhì)量;雙腿是完全相同的,每條腿在膝關節(jié)處都有鎖死裝置;且擺動腿的大腿和小腿發(fā)生的是瞬間碰撞;

(2)支撐腿的點足與地無相對滑動,擺動腿與地面的碰撞是完全非彈性碰撞,碰撞過程瞬間完成。

根據(jù)上述假設條件可以把一個周期步態(tài)劃分為如圖2所示的四個階段。

圖1 帶膝關節(jié)的雙足步行機器人模型

圖2 帶膝關節(jié)的機器人周期步態(tài)行走過程

2.1膝蓋碰撞前擺動階段的動力學方程

在階段Ⅰ中,支撐腿始終保持處于伸直狀態(tài);擺動腿的膝關節(jié)自然彎曲前擺. 根據(jù)牛頓-拉格朗日動力學原理可得階段I對應的動力學方程為

2.2膝蓋碰撞方程

在階段Ⅱ中,擺動腿的大腿和小腿發(fā)生碰撞,膝關節(jié)被鎖死,此時擺動腿的大腿和小腿具有相同的角度. 由角動量守恒原理得膝蓋碰撞方程為

2.3膝蓋碰撞后擺動階段的動力學方程

階段Ⅲ中,擺動腿處于伸直狀態(tài),且相對于支撐腿向回擺動,此時機器人的運動類似于無膝關節(jié)點足機器人的擺動運動.由拉格朗日動力學原理可得機器人的動力學方程為

2.4擺動腿的足與地的碰撞方程

階段Ⅳ是擺動腿的足與地發(fā)生瞬間碰撞,由角動量守恒原理得碰撞方程為

3 雙足步行機器人的速度控制

許多學者對重力勢能與行走速度的關系進行了研究,結(jié)果表明對勢能進行補償可以控制機器人的行走速度[2]. 并且得出以下定理:

然后將膝蓋碰撞后擺動階段的控制輸入設計為

4 仿真實驗

已知機器人的模型參數(shù)取值為表1時,存在平均速度為0.9456m/ s 的被動行走步態(tài),且初始步態(tài)為[0.1902,-0.2948,-0.2948,-1.1162,-0.0203,-0.0203]T. 為了驗證速度控制的有效性,在控制輸入作用的同時,本文以

為初始步態(tài),利用MATLAB對機器人的行走步態(tài)進行仿真實驗.表2是相應的平均行走速度值. 實驗結(jié)果表明控制算法是有效的.

表1 機器人的模型參數(shù)表

表2 與平均行走速度的對應表

表2 與平均行走速度的對應表

f 1  2  3  4 v 0.9456 1.8911  2.8367 3.7823

5 結(jié)論

本文針對帶有膝關節(jié)的雙足步行機器人的行走步態(tài)進行了控制研究. 以被動動力學原理為基礎,提出了速度優(yōu)化控制策略. 通過調(diào)整控制器中的參數(shù),可以獲得理想的速度. 同時,通過速度切換控制,可以將步態(tài)調(diào)整為目標狀態(tài)。為了驗證算法的有效性,利用MATLAB軟件對機器人的行走步態(tài)進行控制作用,實驗結(jié)果說明所提控制算法是有效的。

參考文獻

[1]Kato I,Tsuiki H.The hydraulically powered biped walking machine with a high carryingcapacity[C]. Proceeding of the International Symposium on External Control of Human Extremities. Dubrovnik: Yugoslavia,1972:410-421.

[2]McGeerT.. Passive dynamic walking[J]. The Internal Journal of Robotics Research, 1990, 9(2): 62-82.

[3]M.Garcia, A.Chatterjee, A.Ruina.Speed, efficiency,and stability of small-slope 2-D passive dynamic bipedal walking. Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automation, Leuven, Belgium, 1998, 3:2351-2356.

[4]A.Chatterjee, M.Garcia. Small slope implies low speed for McGeer passive walking machines[J]. Dynamics and Stability of Systems, 2000, 15(2): 139-157.

[5]M.W.Spong, J.K.Holm, D.Lee.Passivity-based control of bipedal locomotion[J].IEEE Robotics and Automation Magazine,2007, 14(2): 30-40.

[6]J.K.Holm, D.Lee, M.W.Spong.Time-scaling trajectories of passive-dynamic bipedal robots[C]. Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automation, Rome, Italy, 2007: 3603-3608.

[7]J.K.Holm, M.W.Spong.Kinetic energy shaping for gait regulation of underactuated biped.17th IEEE International Conference on Control Applications Part of 2008 IEEE Multi-conference on Systems and Control,San Antonio, Texas, USA, 2008: 1232-1238.

[8]Xiaoyue Zhang, Mingguo Zhao. Analysis of a biped powered walking model based on potential energy compensation[C]. Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics, Guilin, China,2009: 1445-1450.

[9]劉麗梅,田彥濤.雙足機器人自適應常值驅(qū)動與傳感反饋結(jié)合的仿生行走控制.控制與決策,2013,28(8):1152-1156.

作者介紹

劉麗梅,副教授,吉林財經(jīng)大學,研究方向是:復雜系統(tǒng)的建模、控制與優(yōu)化。

王慧敏,副教授,吉林財經(jīng)大學,研究方向是:負責系統(tǒng)的數(shù)值仿真。

基金資助:吉林省教育廳科學研究項目資助 (吉教科合字[2014]第494號)

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