仿人机器人能灵活地适应各种复杂的地面环境，具有灵活的运动方向和速度变化范围，成为机器人研究领域的重要研究内容之一。目前仿人机器人研究的重点是如何使仿人机器人能稳定地行走[1]。
为了实现仿人机器人的稳定行走，步态规划是成功和有效地实现双足稳定步行的理论基础和关键技术。仿人机器人步态规划不仅取决于地面条件、下肢结构、控制的难易程度，而且必须满足运动平稳性、速度、机动性和功率等要求。
步态规划算法按照步态规划控制方式来分，可以分成非反馈式的步态规划算法和反馈式的步态规划算法。
非反馈式的步态规划算法是在假定一系列物理环境和仿人机器人本身动力学模型特性的基础上，人工生成双足步行的步态。目前已有多种各具特色的步态规划方法：几何约束规划法、能量约束法、模糊逻辑控制法、神经网络法、遗传算法、基于模型的控制方法、分层演化算法、基于符号运算法。
反馈式的步态规划算法基本思路：实时收集仿人机器人和步态稳定性有关的各种传感器的信息，根据传感器信息实时地控制机器人稳定行走。如日本本田公司的Asimo仿人机器人，日本通产省工业技术研究院的HRP系列机器人等都采用了反馈式的步态规划方法。反馈式步态规划算法相对于非反馈式的步态规划算法，具有更好的自适应性和鲁棒性。主要对仿人机器人反馈式步态规划的研究内容、典型反馈式仿人机器人和目前研究发展状况进行了综述。
1反馈式步态规划研究内容
反馈式步态规划研究内容主要包括传感器信息采集处理和反馈控制方法两个方面的内容。
1.1传感器信息采集处理
在机器人上安装和机器人步行稳定有关的传感器，根据采集到的传感器信息控制机器人平稳的行走。
从功能上划分，传感器主要包括ZMP测量传感器和姿态传感器。
ZMP测量传感器通过测得的数据可以求出ZMP位置，主要包括两种类型：一种是通过在机器人的两个脚踝关节处分别安装一个六维力矩传感器来实现，另一种是通过在机器人足底安装若干片力传感记录单元（Force Sensing Register，FSR）来实现。目前常常在大型超过80cm的仿人机器人上安装6轴力矩传感器来测量；由于力矩传感器比较大，在小型仿
仿人机器人步态规划反馈控制研究综述
毕盛1，闵华清2，陈强1
BI Sheng1，MIN Huaqing2，CHEN Qiang1
1.华南理工大学计算机科学与工程学院，广州510640
2.华南理工大学软件学院，广州510640
1.School of Computer Science and Engineering，South China University of Technology，Guangzhou510640，China
2.School of Software Engineering，South China University of Technology，Guangzhou510640，China
BI Sheng，MIN Huaqing，CHEN Qiang.Review of humanoid robot feedback control gait https://www.doczj.com/doc/ec11746970.html,puter Engineer-ing and Applications，2011，47（7）：30-33.
Abstract：Humanoid robot gait planning is one of the most important research areas.The main methods of humanoid robot gait planning，feedback control method and not feedback control method，are introduced.The characteristics of feedback con-trol gait planning are summarized and described the concrete control method and process of many famous humanoid robots，such as Asimo，HRP，KHR and Darmstad.The problems of feedback control gait planning to be solved in the future are listed. Key words：humanoid robot；gait planning；feedback control
摘要：仿人机器人步行稳定性是机器人领域重要研究内容之一。介绍了仿人机器人常用的步态规划方法，划分为非反馈式和反馈式的两种步态规划算法。总结了反馈式步态规划主要研究的内容，并以世界著名Asimo、HRP、KHR和Darmstad仿人机器人为例，描述仿人机器人具体反馈控制方法和过程。探讨了仿人机器人步态反馈控制中有待研究的内容。
关键词：仿人机器人；步态规划；反馈控制
DOI：10.3778/j.issn.1002-8331.2011.07.009文章编号：1002-8331（2011）07-0030-04文献标识码：A中图分类号：TP24
基金项目：国家自然科学基金（the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60873078）；广州市科技计划项目（No.2009KP008）；
深圳市科技计划项目（No.JC200903180740A）。
作者简介：毕盛（1978—），男，博士生，讲师，主要研究领域为智能机器人；闵华清（1953—），男，博士，教授，博士生导师；陈强（1985—），男，硕士生。E-mail：picy@https://www.doczj.com/doc/ec11746970.html,
收稿日期：2010-07-26；修回日期：2010-10-14
人机器人（80cm 以内）很难安装上，所以采用在脚底板安装多
个力传感记录单元来测量出ZMP 的位置。
姿态传感器主要由加速度传感器和角速度传感器（陀螺仪）组成，测量机器人的倾斜信息。通过角速度传感器可以测量出机器人倾斜的角速度。机器人倾斜的角度是通过加速度传感器和角速度传感器共同获得的，这是因为加速度传感器反应速度慢，对于测量静态的姿态是够用了，但在行走时不能及时地测出当前的姿态。角速度传感器能及时地测出姿态的变化，但它只是用来测量姿态的角速度，要通过积分才能得到机器人姿态角度，短时间内用角速度积分得到角度还可以，但时间一长会造成很大的累计误差。所以用这两种传感器单独来测量机器人的姿态都会有较大的误差。所以常常通过对测量到的加速度数据和角速度数据进行融合，从而得到仿人机器人的姿态信息。
1.2反馈控制方法
仿人机器人反馈控制方法思路主要是根据采集到的姿态
和ZMP 信息对仿人机器人进行控制，从而实现稳定的行走。见图1。
由于仿人机器人是一个很复杂的动力学模型，所以在控制过程中常常利用它的一些简化模型，常常采用的简化模型是倒立摆模型。
在实际控制过程中常常采用多个控制环实现仿人机器人的稳定行走：
（1）基于ZMP 位置作为控制量的ZMP 位置控制环。具体过程：设定好理想的ZMP 位置点，控制器控制实际的ZMP 位置不断地接近设定的ZMP 位置。常采用倒立摆模型作为仿人机器人的简化模型，根据倒立摆模型可以得到ZMP 点和质心的数学关系，从而根据ZMP 控制器对机器人行走时的质心轨迹进行调整，最后通过逆运动学方法对各个关节角度进行相应的调整。
（2）基于姿态信息的姿态反馈控制环。姿态传感器常常安装在机器人髋关节上，根据髋关节的设定值和姿态传感器测量值进行比较，从而控制机器人姿态不断地接近设定值。在机器人行走时，主要是踝关节的角度决定了机器人整体的偏转角度，髋关节的角度决定了上身和腿部之间偏转角度。所以可近似地利用机器人踝关节和髋关节的角度来表示机器人的姿态角度，所以常常通过控制机器人踝关节和髋关节的角度来控制机器人的姿态。
（3）其他种类控制环。在仿人机器人闭环控制中，往往还有其他类型的控制环节。如在一些仿人机器人还对落脚时着地点的动量进行控制，从而减少地面对机器人的冲击等等。
在实现仿人机器人的控制时，常常对机器人的行走过程分成一些子阶段，在这些子阶段中采用不同的控制环节。
2典型反馈式仿人机器人
用了反馈式的控制方法。其中包括日本本田公司的Asimo [2-3]、日本产业技术综合研究所HRP 仿人机器人[4-6]、富士通公司的Hoap2[7]和索尼公司的QRIO [8]，韩国先进科学与技术研究所的KHR 仿人机器人[9-11]，德国Darmstadt 大学的Darmstadt 仿人机器人[12-13]和我国清华大学的TTHBIP [14]、国防科技大学的Black-mann [15]和北京理工大学的汇童仿人机器人[16]等。
Asimo 、HRP 、KHR 、TTHBIP 、Blackmann 和汇童机器人都是超过1m 的仿人机器人，它们身上都安装了姿态传感器和力矩传感器，根据力矩传感器测量到ZMP 位置点，建立ZMP 控制器。它们都有利用姿态传感器对自身的姿态进行检测和调节。Hoap2、QRIO 和Darmstadt 仿人机器人是低于80cm 的仿人机器人，它们都在身上安装了姿态传感器，可以进行姿态平衡的控制。其中Hoap2、QRIO 仿人机器人还在脚底安装了FSR 传感器，从而可以得到脚底和地面进行面接触时的ZMP 点坐标，实现ZMP 位置控制。针对仿人机器人的控制环节，不论机器人的大小，在控制思路和设计上都是差不多的，只是在控制细节上有区别。选择了在控制上有较多研究文献的仿人机器人HRP 、KHR 和Darmstadt 仿人机器人作为主要的研究对象，并对它们所采取的控制方案进行详细的论述。同时由于Asimo 仿人机器人是仿人机器人发展中具有里程碑意义的机器人，所以也将对它的步态控制方法进行论述。
在本文中，对Asimo 、HRP 、KHR 和Darmstadt 仿人机器人的控制方法进行了详细地论述，将为其他仿人机器人研究者在机器人控制的研究上提供参考。其中，Asimo 、HRP 、KHR 和Darmstadt 仿人机器人见图2。
2.1Asimo 仿人机器人
ASIMO 机器人[2-3]是日本本田公司研制的一款仿人机器人，身高1.2m 。装有加速度计和陀螺仪用以检测机器人躯干的姿态，六维力/力矩传感器用以检测脚与地面之间的力/力矩。
ASIMO 在反馈控制稳定行走主要采用了三种控制方法：地面反作用力控制、目标ZMP 控制、落脚点控制。
地面反作用控制通过对每个脚的位置和姿势进行调整使实际的地面总反作用力作用点到一个合适的位置。在单足支撑阶段，通过对支撑腿姿势进行控制使实际的地面总反作用力作用点在设计好的ZMP 范围内，如果身体往前倾，则把支撑腿的前半部分降低，后倾则把支撑腿的后半部分降低。类似地，在双足支撑阶段也是采用同样的策略。
目标ZMP 控制是指当ASIMO 不能站稳且身体开始向前倒下时，它可通过向即将倒下的相反方向移动上半身来保持姿势。同时，它会加快行走速度，以快速平衡向下倒的力。落脚点控制通过调整步幅，达到身体速度与步幅间的协
ZMP 控制的ZMP 点位置的调整过程中，可能会使身体
和ZMP 值
图1反馈控制框图
Asimo HRP KHR Darmstadt
图2Asimo 、HRP 、KHR 和Darmstadt 仿人机器人
前倾或后倾，这时就要通过调整步幅变大或变小，使机器人身体和步幅达到协调。
2.2HRP系列仿人机器人
HRP系列仿人机器人[4-6]是由日本产业技术综合研究所（AIST）研制的，目前最新的HRP-4C仿人机器人是一个女性机器人，身高接近1.58m，重约43kg。装有加速度计和陀螺仪用以检测机器人躯干的姿态，六维力/力矩传感器用以检测脚与地面之间的力/力矩。
在研究HRP系列机器人过程中，HRP系列仿人机器人主要采用ZMP补偿控制、落脚高度控制和落脚点控制三个反馈控制环节实现机器人的稳定行走。
ZMP补偿控制通过对腰部位置的水平运动控制来调整
ZMP偏差，调整后x方向的值w
xm (t
i
)可由式（1）和式（2）求出：
w
xm (t
i
)=w
xr
(t
i
)+D w
x
(t
i
)（1）
D w
x (t
i
)=D w
x
(t
i-1
)+k
1
(p
xm
(t
i
)-p
xr
(t
i
))（2）
p xr (t
i
)和p
xm
(t
i
)分别是在t
i
时刻，x方向上的ZMP参考值和测
量值；w
xr (t
i
)是在t
i
时刻，x方向上的腰部关节调整前的值；k
1
是比例系数。
落脚高度控制保证机器人摆动脚的实际落脚高度大于在设定的落脚时间内的规划落脚高度，从而避免摆动脚还没有完全落脚好，就摆动另一个脚的情况。通过检测摆动脚上的力矩传感器，当摆动脚上的力矩传感器大于一定阀值时表示摆动脚确实着地了，此时才确定摆动另一个脚。
落脚点控制可以让机器人保持一个长期稳定的步行状态。当用原始的参数产生腿部轨迹后，可以评价ZMP的误差，当误差大到预定阈值时，下一步的落脚点就要进行调整，才能抵消先前的ZMP误差。由于改变了当前要执行的落脚点，要引入对摆动腿速度和加速度进行限制的机制，来确保不会产生不可实现的行为。
2.3KHR系列仿人机器人
KHR机器人[9-11]是韩国先进科学与技术研究所（KAIST）开发的仿人机器人，身高1.2m，重约56kg。装有加速度计和陀螺仪用以检测机器人躯干的姿态，六维力/力矩传感器用以检测脚与地面之间的力/力矩。
KHR机器人反馈控制通过4种控制器来实现。它们是ZMP校准控制器（ZRC）、朝向修正控制器（OCC）、顺应控制器（CC）、踝部力矩差分控制器（ATDC）。
ZMP校准控制器（ZRC）通过改变腰部的偏移位置来使测量ZMP接近理想ZMP。机器人等效为一个简单的2D倒立摆模型，得到一个关于实际ZMP与质点期望水平位移x方向之间的传递方程见式（3）：
X
ZMP
(s)
X des (s)
=K
mgl
×
-s2+
g
l
s2+(K
ml
-
g
l
)
（3）
采用积分控制器，控制机器人腰部的偏移位置使测量ZMP接近理想ZMP。
朝向修正控制器（OCC）用于校正在纵垂面和横垂面上躯干的俯仰角和滚动角。根据姿态传感器采集到的姿态信息，OCC通过改变踝关节的俯仰角和滚动角来控制机器人俯仰和滚动姿势。
顺应控制器（CC）用来控制机器人的摆动脚在落地时，消
通过主动控制踝关节，使其力矩为零。顺应控制器主要是在机器人双足落地阶段起作用。
踝部力矩差分控制器（ATDC）是以两个踝关节俯仰力矩之差为输入的PI控制器，如式（4）：
θoffset ATDC
ankle pit ch L
=-
?
è?
?
?÷
K
P
+
K
I
s
′()
T
pitch R
-T
pitch L
（4）
其中，T
pitch R
和T
pitch L
是左右踝的俯仰测量力矩。并不需要两个俯仰力矩为零，而只是保持它们的差为零，这样踝力矩可自
动收敛到相应的参考x
ZMP
上。踝部力矩差分控制器主要是在机器人双足落地阶段起作用。
2.4德国Darmstadt系列仿人机器人
德国Darmstadt仿人机器人[12-13]是由德国Darmstadt大学研制的，获得了2009年、2010年世界RoboCup机器人大赛仿人组的冠军。Darmstadt仿人机器人身高57.5cm，重3.34kg，在腰部装有加速度计和陀螺仪用以检测机器人的姿态。
Darmstadt仿人机器人加速度传感器主要用来检测机器人是否已经摔倒。机器人的行走运动是通过安装在臀部的陀螺仪传感器数据来实现稳定控制。机器人采用PID控制，见式（5）：
q
new
=q+k
p
·w+k
d
·d w
d t
（5）
q表示根据ZMP公式事先规划好的机器人关节角度，q
new
表示t时刻的机器人姿态信息调整后的角度，它们表示踝关节、髋关节和肩关节的转动，俯仰角度。w表示机器人姿态摆动
的速度有陀螺仪测出。k
p
和k
d
表示积分和微分系数，通过多次实验得出来。
2.5四种仿人机器人控制方案对比
通过对Asimo、HRP、KHR和Darmstadt仿人机器人的反馈控制结构分析，这四种机器人都有使机器人的稳定行走的控制环节。
其中Asimo、HRP、KHR仿人机器人由于安装了力矩传感器，所以可以测量到ZMP位置信息，建立ZMP控制器，利用ZMP稳定判据对机器人的稳定性进行判定，同时它们都利用力矩传感器设计了落地控制器，使机器人落地平顺。这三个机器人也安装了姿态传感器对机器人的姿态进行控制。总体来说这三种机器人的控制方案类似，只是在细节上有些区别。
Darmstadt仿人机器人上只安装了姿态传感器，没有安装ZMP测量传感器，所以无法直接测量ZMP位置。它只根据机器人的姿态来对机器人的行走稳定进行控制，所以控制并不可靠，对于已确定了行走步态，同时在平地上行走的情况下还可以实现稳定控制，但只要环境一变就不行了。所以Darm-stadt仿人机器人控制器的通用性比较差。
3步行控制有待研究的内容
Asimo、HRP、KHR和Darmstadt仿人机器人都是当今世界上设计比较成功的仿人机器人，通过控制使机器人都实现了稳定的行走，其控制方法对其他研究学者有很好的借鉴意义。
3.1当前仿人机器人反馈控制方法存在的问题
目前仿人机器人的行走都是在平地环境下进行的，在非平整路面的研究还很少。所以在控制环节应该对非平整路面的情况进行考虑：（1）由于非平整路面主要和落脚阶段的控制有关，所以应该要对和落脚阶段有关的控制器的设计进行更深入的考虑。（2）目前仿人机器人的控制环节都有ZMP控制稳定判定起作用的先决条件是仿人机器人的支撑
脚要和地面进行面接触，仿人机器人在非平整路面走的时候经常不会满足这个先决条件，所以在步行的很多时候无法用到ZMP控制器，这时应如何利用其他控制环对机器人的稳定进行控制是有待进一步考虑的。
仿人机器人大都在整个控制环节中，设计了多个控制器，但如何处理这些控制器之间相互的影响，在这方面的相关文献都没有进行说明。如针对HRP机器人，有朝向修正控制器、顺应控制器和踝部力矩差分控制器，它们都对踝关节的角度进行了调整。这几个控制环之间会互相影响，如何来解决这个问题。
仿人机器人大都没有考虑机器人不可控的情况，有时机器人在某种姿态下是一定要摔倒了，控制器再做什么控制都是徒劳的，此时机器人是不可控的。如何检测到这种不可控的状态，并进行相应的有效的控制动作，如作出损失最小的倒地动作，并在倒地后可以迅速爬起来。
3.2仿人机器人步行控制有待研究的内容
从目前仿人机器人在反馈控制方法中存在的问题可知，还有许多研究工作值得去做：
（1）控制器控制方法的研究。针对这四种仿人机器人，控制环节都采用了PID控制的思想，针对简单的步行环境如平地是够用了。但对于非平整路面这种复杂的步行环境需要对控制的方法再进行考虑。例如在非平整路面，由于脚和地面接触的情况有多种，可以分为面接触、线接触和点接触，在机器人前进时需要对地面进行多种情况的考虑，所以此时引入模糊控制的思想会更合适些。
（2）步行稳定方法判据的选择。目前机器人都是利用
ZMP传感器测量到ZMP信息，根据ZMP信息控制机器人的实际ZMP点位置接近理想的ZMP位置点。但实际上由于机器人在行走，尤其是在非平整的路面上行走时，脚底不是和地面进行了面接触，所以此时不能用ZMP控制器。在这种情况下，根据机器人的步行阶段、姿态传感器信息和ZMP传感器信息如何得到一种判定机器人步行稳定的新方法有待进一步研究。
（3）仿人机器人的倒地检测和控制。仿人机器人在步行的时候，在某种姿态下是一定要摔倒的，控制器再做什么控制都是徒劳的，此时机器人是不可控的。如何利用步行阶段、姿态传感器信息和ZMP传感器信息检测出这种不可控状态，并采取相应的倒地控制动作，在这方面需要开展研究。
（4）传感器采集信息准确性的研究。在反馈控制中，需要获得准确的测量值信息，才能得到好的控制结果。所以可以采用滤波和信息融合的思想使传感器数据更加准确。这方面有很多内容需要去研究。
（5）仿人机器人多个控制环相互关系的研究。仿人机器人稳定控制中常采用多个控制环，这些多个控制环可能对同一个控制参数造成影响，如在ZMP稳定控制器和姿态控制器中都要对髋关节的位置造成影响，为了同时满足这两个控制器，髋关节应取怎样的数值。多个控制环相互关系这方面做的研究很少，所以实现对有相关关系的控制环进行成功解耦有很多工作值得去研究。
4总结
以典型的反馈式机器人为描述对象，反映了仿人机器人反馈控制步态规划目前已在仿人机器人步态稳定行走过程中得到了较好的应用，实现了机器人在平地环境下的稳定行走。但针对非平整路面，
入研究，同时仿人机器人多个控制环内部解耦关系的研究和多传感器信息融合方面的研究还有待进一步探讨。
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摘要 为使机器人完成各种任务和动作所执行的各种控制手段。作为计算机系统中的关键技术，计算机控制技术包括范围十分广泛，从机器人智能、任务描述到运动控制和伺服控制等技术。既包括实现控制所需的各种硬件系统，又包括各种软件系统。最早的机器人采用顺序控制方式，随着计算机的发展，机器人采用计算机系统来综合实现机电装置的功能，并采用示教再现的控制方式。随着信息技术和控制技术的发展，以及机器人应用范围的扩大，机器人控制技术正朝着智能化的方向发展，出现了离线编程、任务级语言、多传感器信息融合、智能行为控制等新技术。多种技术的发展将促进智能机器人的实现。 当今的自动控制技术都是基于反馈的概念。反馈理论的要素包括三个部分：测量、比较和执行。测量关心的变量，与期望值相比较，用这个误差纠正调节控制系统的响应。这个理论和应用自动控制的关键是，做出正确的测量和比较后，如何才能更好地纠正系统。 PID（比例-积分-微分）控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。PID控制器简单易懂，使用中不需精确的系统模型等先决条件，因而成为应用最为广泛的控制器。 它由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（Kp，Ti 和Td）即可。在很多情况下，并不一定需要全部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不可少的。 关键词：机器人，机器人控制，PID，自动控制
目录 摘要.......................................................... I 第1章绪论................................................ - 1 - 1.1机器人控制系统 (1) 1.2机器人控制的关键技术 (1) 第2章机器人PID控制...................................... - 2 - 2.1PID控制器的组成 (2) 2.2PID控制器的研究现状 (2) 2.3PID控制器的不足 (3) 第3章 PID控制的原理和特点 ................................ - 4 - 3.1PID控制的原理 (4) 3.2PID控制的特点 (5) 第4章 PID控制器的参数整定 ................................ - 5 -后记...................................................... - 6 -
机器人与自动化技术 “机器人、无处不在的屏幕、语音交互，这些都将改变我们看待‘电脑’的方式。一旦看、听、阅读能力得到提升，你就可以以新的方式进行交互。”----比尔?盖茨在某电视节目中，预测未来科技领域的下一件大事时表示：机器人与自动化技术将成为未来发展的一大趋势，可以改变世界！ 工业机器人的应用，正从汽车工业向一般工业延伸，除了金属加工、食品饮料、塑料橡胶、3C、医药等行业，机器人在风能、太阳能、交通运输、建筑材料、物流甚至废品处理等行业都可以大有作为。 当然，即将“改变世界”的机器人不仅仅具有代替人工的价值，在很多人类无法实现的领域也将出现机器人的身影。譬如，派送采矿机器人到月球和小行星上采挖稀土矿，将有望成为现实。 而更令比尔?盖茨寄予厚望的是机器人将像“电脑”一样改变人类的生活。 日本早稻田大学研究人员推出一种新型仿人型家务机器人。它集安全性、可靠性和灵巧性于一身，还具有仿人脸的外观。在工作时，它将一名男子抱下床，与他聊天并为他准备早餐。由于拥有和成年女性大小相当的灵巧双臂、双手，这种机器人能够用夹子将面包从面包机中取出，而丝毫不弄碎它。 英国阿伯丁大学启动了一项新的研究计划，在3年内研发出允许机器人与人类进行交谈，甚至讨论具体决定的系统……。 作为先进制造业中不可替代的重要装备，工业机器人已经成为衡量一个国家制造水平和科技水平的重要标志。 在机器人市场中，目前80%的市场份额仍由跨国公司占有，其中瑞典ABB、日本发那科FANUC、日本安川yaskawa和德国库卡KUKA四大企业则是市场第一梯队的“四大金刚”。其它有瑞士史陶比尔Staubli、德国克鲁斯CLOOS、德国百格拉、德国徕斯、德国斯图加特航空航天自动化集团（STUAA）、意太利瀚博士hanbs、意大利柯马COMAU、英国Auto Tech Robotics等。 目前国内生产机器人的企业主要有：中科院沈阳新松机器人自动化股份有限公司、芜湖埃夫特智能装备有限公司、上海新时达机器人有限公司、安川首钢机器人有限公司、哈工大海 尔机器人有限公司、南京埃斯顿机器人工程有限公司、广州数控设备有限公司、上海沃迪自动化装备股份有限公司等。 2015年，中国机器人市场需求预计将达35000台，占全球比重16.9％，成为全球规模最大的市场。 一、机器人的系统构成 由3大部分6个子系统组成。 3大部分是：机械部分、传感部分、控制部分。 6个子系统是：驱动系统、机械结构系统、感受系统、机器人-环境交互系统、人-机交互系统、控制系统。
四足机器人步行腿的运动学正反解摘要：本文设计的步行腿具有3个驱动关节，分析了该步行机器人的机构及其等效简化，给出了运动学正反解，正解问题要比反解问题复杂很多。该分析方法准确率高，为步行腿的运动空间、轨迹规划和位置控制奠定了基础。 关键词：步行腿运动学正反解 abstract： in this paper， the design of walking legs with three drive joint analysis of the institutions of the walking robot and its equivalent simplified kinematics and inverse solution positive solution of the problem is much more complex than the inverse solution. the analytical method with high accuracy， and laid the foundation for walking space for the movement of the legs， trajectory planning and position control. keywords： walking legs kinematics positive and negative solution 0 前言 四足机器人的行走机构是步行腿，它是步行机器人中最为重要也是最复杂的构件[1]，步行腿的灵活度这届决定了步行机器人的行走姿态和完成任务的复杂程度。本文设计的步行腿具有三个驱动关节，采用混连机构设计。给出了步行腿的运动正解和反解，是整个四足步行机器人系统设计的基础，也是机器人运动空间分析和尺
M ac hine B uilding A uto mation,Jun 2008,37(3):21～23,33 作者简介:马东兴(1982— ),男,江苏省丹阳市人,在读硕士研究生,主要从事虚拟样机和四足机器人技术研究。 新型四足机器人步态仿真与实现 马东兴,王延华,岳林 (南京航空航天大学机电学院,江苏南京210016) 摘 要:研究一种背部带关节的新型四足机器人,通过三维建模软件Pr o /E 和机械系统动力学 仿真分析软件ADAMS 建立了四足机器人虚拟样机,规划了四足机器人的步态,并且利用AD 2AM S 仿真软件对该四足机器人进行了步态仿真,同时利用单个AT89C52单片机成功实现对四足机器人5个舵机的独立控制以及舵机的速度控制。仿真与实验结果表明四足机器人能够根据设计步态实现直线行走。 关键词:四足机器人;步态仿真;舵机;单片机中图分类号:TP24 文献标识码:A 文章编号:167125276(2008)0320021203 Ga it S i m ul a ti on and I m plem en t a ti on of a New Quadruped Robot MA Dong 2xing,WANG Yan 2hua,Y UE L in (Co ll ege o f M echan i ca l and E l ec tri ca l Eng i nee ri ng,N a n ji ng U n i ve rs ity o f Ae r o na u ti c s & A s tr o na u ti c s,N a n ji ng 210016,C h i na ) Abstract:A new qua drup e d r obo t w ith w a ist 2j o i nt is d iscu sse d i n this p ap e r .The virtua l p r o t o type o f quad rup ed r obo t is c re a te d by P r o /E a nd ADAM S a nd the ga it o f the r obo t is p l a nne d.The ga it s i m ul a ti o n of the qua drupe d r o bo t is do ne by ADAM S virtua lp r o t o ty 2p i ng so ft w a re.M e a nw hil e ,w e succe s sfull y con tr o l fi ve rudde r se rvo s by a s i ngl e AT89C52SCM a nd a lso rea li ze the ve l o c ity co ntr o l of the rudde r se rvo.The s i m ul a ti o n a nd e xp e ri m e nta l re sults show tha t the qua drup e d r o t w ith w a is t 2j o i n t ca n w a l k s tra i ght s te a dil y thr ough the de s i gned ga it . Key words:qua drup e d r obo t;ga it s i m ul a ti o n;rudde r se rvo;SCM 0 引言 与轮式机器人或履带式机器人相比,由于足式机器人的立足点是离散的点,可以在可能到达的地面上选择最优的支撑点,足式机器人对崎岖路面也具有很好的适应能力,因此足式机器人受到各国研究人员的普遍重视,目前已成功开发了多款足式机器人。例如日本东京工业大学 研发的TI T AN 2V III [1] 机器人,每个腿具有3个自由度,其 中大腿关节具有前后转动和上下转动2个自由度,膝关节具有1个上下转动自由度。采用新型的电机驱动和绳传动。上海交通大学马培荪等人研制的JT UWM 2III 四足机器人[2, 3] ,腿为开链式关节型结构,膝关节为一纵摇自由 度,髋关节为纵摇和横摇2个自由度。每一腿有3个自由度,共12个自由度。机体重心较高,与哺乳类动物相似,适应于动态行走。华中科技大学研发的“4+2”多足步行机器人[4, 5] ,其腿部件由髖关节、大腿关节、小腿关节和踝 关节四部分组成,大、小腿关节之间由线轮传动,每一腿有 3个自由度。但是先前研制的机器人的本体大多是一个 刚性整体,没有考虑机器人的背部关节。 因此,在分析卡内基梅隆大学(Carnegie Mell on Uni 2 versity )研制的RGR 仿壁虎机器人[628] ,以及韩国庆北大学(Kyungpook Nati onal University )设计的E L I RO 2II 四足步行机器人的基础上[9, 10] ,研究了一种新型四足机器人。 该机器人与传统的足式机器人相比,其机器人本体不再是 一个单一的刚性整体,而是在本体上用一个主动关节将机 器人的本体分为前后两个部分,通过背部主动关节的运动来实现四足机器人的直线行走。通过机械系统动力学仿真分析软件(aut omatic dynam ic analysis of mechanical sys 2te m s,ADAMS )对该四足机器人虚拟样机进行步态仿真,同时利用单个AT89C52单片机成功实现对四足机器人5个舵机的独立控制以及舵机的速度变化,四足机器人的直线行走平均速度达到12.14mm /s 。 1 四足机器人虚拟样机 1.1 四足机器人结构 传统的四足机器人每个腿有2个或3个自由度,本文研究的四足机器人结构简单,每个腿只有1个自由度,但是在机器人背部增加了1个自由度。四足机器人的结构如图1所示。该四足机器人有5个主动关节(图中关节1至关节5)和1个被动关节(6点),各关节的运动方向如图1所示。主动关节由舵机驱动。z 轴正方向为四足机器人前进方向。关节1至关节4四个主动关节可以使各腿在xoy 平面上下摆动。关节5可以使前后本体在xoz 平面转动。 1.2 四足机器人接触力 当足与地面之间发生接触时,这两个物体就在接触的 ? 12?
工业机器人概述 20.1 概述 世界上机器人工业萌芽于50年代的美国，经过40多年的发展，已被不断地应用于人类社会很多领域，正如计算机技术一样，机器人技术正在日益改变着我们的生产方式，以至今后的生活方式。我们有必要以极大的兴趣关注它的发展，研究它的未来，迎接它给我们带来的机遇。 20.1.1 中国工业机器人的回顾 我国机器人技术发展已有20多年历史，特别是在“七五”计划期间，国家对机器人工业给予了足够的重视，投入了一定的资金，组织了全国近百个单位的机器人技术攻关，开发出喷漆、焊接、搬运等工业机器人操作机、控制系统、驱动系统及相关的元器件，取得了90余项科研成果，形成了我国机器人研究开发的基本力量，为进一步发展我国工业机器人打下了一定的基础。在此期间，我国机器人工业基本上实现了从无到有并进行了相关的应用开发，其中有代表性的产品有： 北京机械工业自动化研究所：PJ系列喷涂机器人 北京机床研究所：GJR-G1、G2焊接及搬运机器人 广州机床研究所：JRS-80点焊机器人 大连组合机床研究所：ZHS-R005弧焊机器人 中国科学院沈阳自动化研究所：中型水下机器人及机器人控制系统 航天工业总公司303所：YZJJR30搬运机器人 沈阳工业大学：CR80-1冲压机器人 此外，还有冶金部自动化研究院、西安微电机研究所、北京谐波传动技术研究所、洛阳轴承研究所、航天工业总公司609所、林泉电机厂、北京科技大学、清华大学、北京航空航天大学、北京理工大学、华南理工大学、哈尔滨工业大学等在机器人控制装置、基础元器件和基础研究等方面做了大量工作。 20.1.2 机器人工业的现状 进入90年代，世界机器人工业继续稳步增长，每年增长率保持在10%左右，世界上已拥有机器人数量达到70万台左右，1992、1993年世界机器人市场曾一度出现小的低谷，近年除日本外，欧美机器人市场也开始复苏，并日益兴旺。与全球机器人市场一样，中国机器人市场也逐渐活跃，1997年上半年，我国从事机器人及相关技术产品研制、生产的单位已达200家，研制生产的各类工业机器人约有410台，其中已用于生产的约占3/4。目前全国约有机器人用户500家，拥有的工业机器人总台数约为1200台，其中从40家外国公司进口的各类机器人占2/3以上，并每年以100～150台的速度增加。进入“九五”计划第一年后，一些大型工厂、公司正在调整机器人的应用和发展策略，由应用机器人大户转向成为开发机器人大户，力求推进中国机器人的产业化。第一汽车集团公司是我国最早的机器人用户之一，已在其汽车生产线上应用了20多台机器人，“八五”期间开发了2台高功能点焊机器人，此外还在进一步开发弧焊、打磨、涂胶等机器人。东风汽车集团公司是我国第一条国产机器人喷涂生产线应用单位，1996年在引进德国KUKA公司90年代机器人技术的基础上，用KUKA散件组装成功点焊机器人，即将投产，1997年又引进KUKA公司的焊装线，用于驾驶室焊装并做工程应用研究。济南第二机床厂在与美国ISI机器人公司等合作完成了第一条冲压自动生产线后，又自行开发了全自动薄板冲压生产线，并投入应用。1996年北京首钢集团公司与日本安川电机（株）、岩谷产业（株）合资成立首钢莫托曼机器人有限公司，引进日本安川公司的产品和技术，生产和销售各类工业机器人，预计生产能力可达800台/年，
1、对机器人控制系统的一般要求 机器人控制系统就是机器人的重要组成部分,用于对操作机的控制,以完成特定的工作任务,其基本功能如下: ·记忆功能:存储作业顺序、运动路径、运动方式、运动速度与与生产工艺有关的信息。 ·示教功能:离线编程,在线示教,间接示教。在线示教包括示教盒与导引示教两种。 ·与外围设备联系功能:输入与输出接口、通信接口、网络接口、同步接口。 ·坐标设置功能:有关节、绝对、工具、用户自定义四种坐标系。 ·人机接口:示教盒、操作面板、显示屏。 ·传感器接口:位置检测、视觉、触觉、力觉等。 ·位置伺服功能:机器人多轴联动、运动控制、速度与加速度控制、动态补偿等。 ·故障诊断安全保护功能:运行时系统状态监视、故障状态下的安全保护与故障自诊断。 2.机器人控制系统的组成(图1) (1)控制计算机控制系统的调度指挥机构。一般为微型机、微处理器有32位、64位等,如奔腾系列CPU以及其她类型CPU。 (2)示教盒示教机器人的工作轨迹与参数设定,以及所有人机交互操作,拥有自己独立的CPU以及存储单元,与主计算机之间以串行通信方式实现信息交互。 (3)操作面板由各种操作按键、状态指示灯构成,只完成基本功能操作。 (4)硬盘与软盘存储存储机器人工作程序的外围存储器。 (5)数字与模拟量输入输出各种状态与控制命令的输入或输出。 (6)打印机接口记录需要输出的各种信息。 (7)传感器接口用于信息的自动检测,实现机器人柔顺控制,一般为力觉、触觉与视觉传感器。 (8)轴控制器完成机器人各关节位置、速度与加速度控制。 (9)辅助设备控制用于与机器人配合的辅助设备控制,如手爪变位器等。 (10)通信接口实现机器人与其她设备的信息交换,一般有串行接口、并行接口等。 (11)网络接口 1)Ethernet接口:可通过以太网实现数台或单台机器人的直接PC通信,数据传输速率高达10Mbit/s,可直接在PC上用windows库函数进行应用程序编程之后,支持TCP/IP通信协议,通过Ethernet接口将数据及程序装入各个机器人控制器中。 2)Fieldbus接口:支持多种流行的现场总线规格,如Device net、AB Remote I/O、Interbus-s、profibus-DP、M-NET 等。 3.机器人控制系统分类 ·程序控制系统:给每一个自由度施加一定规律的控制作用,机器人就可实现要求的空间轨迹。 ·自适应控制系统:当外界条件变化时,为保证所要求的品质或为了随着经验的积累而自行改善控制品质,其过程就是基于操作机的状态与伺服误差的观察,再调整非线性模型的参数,一直到误差消失为止。这种系统的结构与参数能随时间与条件自动改变。 人工智能系统:事先无法编制运动程序,而就是要求在运动过程中根据所获得的周围状态信息,实时确定控制作用。
机器人技术论文 机器人技术论文 摘要 为使机器人完成各种任务和动作所执行的各种控制手段。作为计算机系统中的关键技术，计算机控制技术包括范围十分广泛，从机器人智能、任务描述到运动控制和伺服控制等技术。既包括实现控制所需的各种硬件系统，又包括各种软件系统。最早的机器人采用顺序控制方式，随着计算机的发展，机器人采用计算机系统来综合实现机电装置的功能，并采用示教再现的控制方式。随着信息技术和控制技术的发展，以及机器人应用范围的扩大，机器人控制技术正朝着智能化的方向发展，出现了离线编程、任务级语言、多传感器信息融合、智能行为控制等新技术。多种技术的发展将促进智能机器人的实现。 当今的自动控制技术都是基于反馈的概念。反馈理论的要素包括三个部分：测量、比较和执行。测量关心的变量，与期望值相比较，用这个误差纠正调节控制系统的响应。这个理论和应用自动控制的关键是，做出正确的测量和比较后，如何才能更好地纠正系统。 PID（比例-积分-微分）控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。PID控制器简单易懂，使用中不需精确的系统模型等先决条件，因而成为应用最为广泛的控制器。 它由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（Kp，Ti和Td）即可。在很多情况下，并不一定需要全部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不可少的。 关键词：机器人，机器人控制，PID，自动控制
第1章引言 机器人控制的关键技术 关键技术包括： (1)开放性模块化的控制系统体系结构：采用分布式CPU计算机结构，分为机器人控制器(RC)，运动控制器(MC)，光电隔离I/O控制板、传感器处理板和编程示教盒等。机器人控制器(RC)和编程示教盒通过串口/CAN总线进行通讯。机器人控制器(RC)的主计算机完成机器人的运动规划、插补和位置伺服以及主控逻辑、数字I/O、传感器处理等功能，而编程示教盒完成信息的显示和按键的输入。 (2)模块化层次化的控制器软件系统：软件系统建立在基于开源的实时多任务操作系统Linux 上，采用分层和模块化结构设计，以实现软件系统的开放性。整个控制器软件系统分为三个层次：硬件驱动层、核心层和应用层。三个层次分别面对不同的功能需求，对应不同层次的开发，系统中各个层次内部由若干个功能相对对立的模块组成，这些功能模块相互协作共同实现该层次所提供的功能。 (3)机器人的故障诊断与安全维护技术：通过各种信息，对机器人故障进行诊断，并进行相应维护，是保证机器人安全性的关键技术。 第2章机器人PID控制 2.1 PID控制器的组成 PID控制器由比例单元（P）、积分单元（I）和微分单元（D）组成。其输入e (t)与输出u (t)的关系为u(t)=Kp(e((t)+1/TI∫e(t)dt+TD*de(t)/dt) 式中积分的上下限分别是0和t， 因此它的传递函数为：G(s)=U(s)/E(s)=kp(1+1/(TI*s)+TD*s)； 其中Kp为比例系数；TI为积分时间常数；TD为微分时间常数。 它由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（Kp，Ti和Td）即可。在很多情况下，并不一定需要全部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不可少的。 首先，PID应用范围广。虽然很多工业过程是非线性或时变的，但通过对其简化可以变成基本线性和动态特性不随时间变化的系统，这样PID就可控制了。 其次，PID参数较易整定。也就是，PID参数Kp，Ti和Td可以根据过程的动态特性及时整定。如果过程的动态特性变化，例如可能由负载的变化引起系统动态特性变化，PID参数就可以重新整定。 2.2 PID控制器的研究现状 虽然有这些缺点，PID控制器是最简单的有时却是最好的控制器。 目前工业自动化水平已成为衡量各行各业现代化水平的一个重要标志。同时，控制理论的发展也经历了古典控制理论、现代控制理论和智能控制理论三个阶段。智能控制的典型实例是模糊全自动洗衣机等。一个控制系统包括控制器、传感器、变送器、执行机构、输入输出接口。控制器的输出经过输出接口、执行机构，加到被控系统上；控制系统的被控量，经过传感器，变送器，通过输入接口送到控制器。不同的控制系统，其传感器、变送器、执行机构是不一样的。比如压力控制系统要采用压力传感器。电加热控制系统的传感器是温度传感器。目前，PID控制及其控制器或智能PID控制器（仪表）已经很多，产品已在工程实际中得到了广泛的应用，有各种各样的PID控制器产品，各大公司均开发了具有PID参数自整定功能的智能调节器，其中PID控制器参数的自动调整是通过智能化调整或自校正、自适应算法来实现。 2.3 PID控制器的不足 在一些情况下针对特定的系统设计的PID控制器控制得很好，但它们仍存在一些问题需要解
附录 Gait Adaptation in a Quadruped Robot 1. Introduction A short time after birth a foal can walk and then run. It is remarkable that the animal learns tocoordinate the many muscles of the legs and trunk in such a short period of time. It is not likely that any learning algorithm could program a nervous system ab initio with so few training epochs. Nor is it likely that the foal?s locomotor controller is completely determined before birth. How can this a- bility be explained? How can this ability be incorporated into the control system of a walking machine? Researchers in biology have presented clear evidence of a functional unit of the central nervous system, the Central Pattern Generator (CPG), which can cause rhythmic movement of the trunk and limb muscles(Grillner and Wall′en, 1985). In adult animals, the output of these cells can generate muscle activity that is very similar to activity during normal walking, even when sensory feedback has been eliminated (Grillner and Zangger, 1975). The CPG begins its ac- tivity before birth, although its activity does not appear to imitate the details of a particular walking animal, it is apparently correlated with the animal?s class, i.e., amphibian, reptile, mammal, etc. (Bekoff, 1985; Cohen, 1988).Apparently, the basic structure of the CPG network is laid down by evolution. How is this basic structure adapted to produce the detailed coordination needed to control a walk- ing animal? The answer to this question is important to robotics for the following reason. CPGs have been well studied as a basic coordinating mechanism (Cohen et al., 1982; Bay and Hemami, 1987; Matsuoka, 1987; Rand et al., 1988; Taga et al., 1991; Collins and Stewart, 1993; Murray, 1993; Zielinska, 1996; Jalics et al., 1997; Ito et al., 1998; Kimura et al., 1999). However, the details of how this system can automatically adapt to control a real robot are not clear. A good goal would be to describe a general strategy for matching a generic CPG to a particular robot in real-time, with a minimal amount of interaction with the environment.
- 416 -有的效果。在急性胰腺炎的治疗中，传统的方法是绝对禁食并给与全肠外营养使胰腺得到“休息”，这样既可以较容易控制营养供应又能避免麻痹性肠梗阻及胰腺刺激。然而除了增加费用及导管相关性败血症风险以外，全肠外营养还可能使炎症过程恶化，导致新陈代谢及水电解质紊乱，增加肠粘膜渗透率，破坏肠粘膜屏障，进而引起脓毒症及多器官功能衰竭。Ionnn idis O等研究表明，肠内营养能维持肠道机械、生物、免疫屏障功能，降低内毒素血症，减少肠源性感染，并可以防止多器官功能衰竭。[25]C.S. Mansfield等通过对狗的动物实验研究表明，针对急性胰腺炎早期肠内营养较之肠外营养有更好的耐受性及更低的并发症发生率。[26]国内吴兴茂等也分析研究后得出以下结论，在阻止胰腺坏死感染方面肠内营养明显优于肠外营养[27] 。 综上所述，肠内营养在显著改善肝胆胰疾病患者的营养状态，延缓疾病发展进程，减少其并发症发生率及延长其生存率等方面显著优于肠外营养，目前已在临床治疗中广泛应用，其临床应用价值仍有待进一步研究与开发。 参 考 文 献 [1]Vieira JP,Araujo GF,et al.Parenteral nutrition versus enteral nutrition in severe acute pancreatitis [J].Acta Cir Bras. 2010,25(5):449-454. [2]Petrov MS,Whelan https://www.doczj.com/doc/ec11746970.html,parison of complications attributable to enteral and parenteral nutrition in predicted severe acute pancreatitis: a systematic review and meta-analysis [J]. Br J Nutr. 2010 ,103(9):1287-1295. [3] Vieira JP，Araujo GF,et al. 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1. 对机器人控制系统的一般要求 机器人控制系统是机器人的重要组成部分，用于对操作机的控制，以完成特定的工作任务，其基本功能如下： ·记忆功能：存储作业顺序、运动路径、运动方式、运动速度和与生产工艺有关的信息。 ·示教功能：离线编程，在线示教，间接示教。在线示教包括示教盒和导引示教两种。 ·与外围设备联系功能：输入和输出接口、通信接口、网络接口、同步接口。 ·坐标设置功能：有关节、绝对、工具、用户自定义四种坐标系。 ·人机接口：示教盒、操作面板、显示屏。 ·传感器接口：位置检测、视觉、触觉、力觉等。 ·位置伺服功能：机器人多轴联动、运动控制、速度和加速度控制、动态补偿等。 ·故障诊断安全保护功能：运行时系统状态监视、故障状态下的安全保护和故障自诊断。 2．机器人控制系统的组成（图1） （1）控制计算机控制系统的调度指挥机构。一般为微型机、微处理器有32位、64位等，如奔腾系列CPU以及其他类型CPU。 （2）示教盒示教机器人的工作轨迹和参数设定，以及所有人机交互操作，拥有自己独立的CPU以及存储单元，与主计算机之间以串行通信方式实现信息交互。 （3）操作面板由各种操作按键、状态指示灯构成，只完成基本功能操作。 （4）硬盘和软盘存储存储机器人工作程序的外围存储器。 （5）数字和模拟量输入输出各种状态和控制命令的输入或输出。 （6）打印机接口记录需要输出的各种信息。 （7）传感器接口用于信息的自动检测，实现机器人柔顺控制，一般为力觉、触觉和视觉传感器。 （8）轴控制器完成机器人各关节位置、速度和加速度控制。 （9）辅助设备控制用于和机器人配合的辅助设备控制，如手爪变位器等。 （10）通信接口实现机器人和其他设备的信息交换，一般有串行接口、并行接口等。 （11）网络接口 1）Ethernet接口：可通过以太网实现数台或单台机器人的直接PC通信，数据传输速率高达10Mbit/s，可直接在PC 上用windows库函数进行应用程序编程之后，支持TCP/IP通信协议，通过Ethernet接口将数据及程序装入各个机器人控制器中。 2）Fieldbus接口：支持多种流行的现场总线规格，如Device net、AB Remote I/O、Interbus-s、profibus-DP、M-NET 等。