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六足仿生机器人的视觉及步态稳定性分析六足仿生机器人的视觉及步态稳定性分析人类一直以来都将生物作为创新设计的灵感源泉之一。
仿生学就是基于生物学原理来研究人造系统的学科领域，其目标是将生物系统的特征与功能应用到工程设计中。
六足仿生机器人是仿生学最经典的研究对象之一，以其在复杂环境中的优秀适应能力而闻名。
本文将重点分析六足仿生机器人的视觉感知与步态控制，以及其相关的稳定性问题。
六足仿生机器人的视觉感知是其能够感知周围环境和障碍物的关键能力。
为了实现视觉感知，研究者们通常会使用多个摄像头或激光传感器来获取周围环境的信息。
这些传感器通过采集环境中的图像或深度信息，进而构建出机器人所处环境的模型。
然而，在复杂且不确定的环境中，如何准确地获取环境信息成为了一个挑战。
一种常见的方法是使用机器学习算法来进行环境模型的构建和识别。
例如，可以使用卷积神经网络（CNN）来对环境中的物体进行分类和识别。
同时，也可以结合深度学习技术，实现对物体的定位和跟踪。
通过这些方法可以提高六足仿生机器人的感知能力，使其能够更准确地识别和避免障碍物。
六足仿生机器人的步态控制是保持其稳定性的关键因素之一。
步态控制旨在实现机器人在不同地形上的平稳行走和高效运动。
在步态控制中，研究者们通常采用中枢模式产生器（CPG）来实现机器人的运动控制。
CPG是一种仿生学概念，它模拟了生物系统中神经元之间的相互作用方式，从而实现了机器人的步态控制。
为了保持稳定性，六足仿生机器人需要遵循一些基本原则。
首先，机器人需要保持足底的接触力平衡。
通过动态调整每个足底的接触力分布和施加力矩，机器人可以实现平稳的行走。
其次，机器人需要根据环境中的障碍物和地形的变化，动态调整步态。
例如，在攀爬陡峭坡度时，机器人可以通过增加对角足底的接触力来增加附着力。
最后，机器人还需要实时监测自身姿态和外部力的变化，并进行相应的调整以保持稳定性。
除了步态控制外，机器人的结构设计也对稳定性有着重要影响。
基于深度学习的六足机器人梅花桩行走步态研究【摘要】本文研究基于深度学习的六足机器人梅花桩行走步态，通过深度学习算法在步态控制中的应用，设计出优化的步态方案。
结合实验设计和结果分析，对比评估六足机器人的步态性能。
研究表明，深度学习在六足机器人步态控制中取得显著效果，提升了步态的稳定性和效率。
研究成果对于推动机器人技术的发展具有重要意义，未来的研究可以继续深化深度学习在机器人步态控制领域的应用，进一步提升机器人的运动性能和适应性。
通过本文的研究，可以为未来的机器人设计和应用提供重要的参考和指导。
【关键词】深度学习、六足机器人、梅花桩、步态控制、步态设计、算法优化、实验设计、结果分析、步态评估、效果评价、研究成果、未来研究方向。
1. 引言1.1 研究背景近年来，随着深度学习在机器人控制领域的广泛应用，其强大的非线性拟合能力和自适应性能够帮助六足机器人实现更加灵活和稳定的步态控制。
深度学习算法能够根据传感器数据实时学习优化步态参数，提高六足机器人的行走效率和适应性，从而为六足机器人在复杂环境中的应用提供更好的技术支持。
基于深度学习的六足机器人梅花桩行走步态研究能够有效地解决传统步态设计中的问题，提高六足机器人的稳定性和适应性，为其在各种应用场景中更好地发挥作用奠定基础。
本研究旨在探索深度学习在六足机器人步态控制中的应用，并通过实验设计和结果分析，评估基于深度学习的六足机器人步态的性能优劣，为未来六足机器人的研究和应用提供参考。
1.2 研究意义此次研究旨在探讨基于深度学习的六足机器人梅花桩行走步态，通过深度学习算法对步态进行优化，提高机器人的运动效率和稳定性。
研究结果将为六足机器人的步态控制提供重要参考和指导，有助于推动机器人技术在实际应用中的发展和应用。
深入探讨深度学习在机器人步态控制中的应用，有助于拓展机器人在不同环境下的应用领域，实现机器人与人类社会的更好融合和协作。
这些研究成果将为未来机器人技术的发展和创新提供重要的理论和实践基础。
六足式步行机器人运动机理与步态分析毕业论文目录摘要 (I)abstract (II)1 绪论 (1)1.1国外机器人的研究现状 (1)1.2机器人的主要研究问题 (3)1.3机器人的发展趋势 (5)1.4本课题所研究的主要容 (6)2 机械机构设计 (6)2.1机构分析 (6)2.2 设计方法 (12)2.3四连杆机构的设计 (13)2.4四个钣金零件设计 (28)2.5 躯体部分机构设计 (33)2.6 机构设计总结 (34)参考文献 (35)致谢 (37)附录一 (50)附录二 (61)1 绪论1.1国外机器人的研究现状1.1.1机器人的定义机器人是上个世纪人类最伟大的发明之一，而从机器人的角度来讲，21世纪将是一个自治机器人的世纪。
随着机器人的工作环境和工作任务的复杂化，要求机器人具有更高的灵活性、可靠性、准确性、稳定性和更强的适应性。
机器人技术是研究机器人工程技术的学问。
关于机器人各国有不同的定义，其中一种定义得方法是“机器人是可通过感觉与智能进行作业的并具有与人或动物相似的外观和机能的机械”。
上述的定义是强调“可进行作业”的性质。
而机器人的感觉机能和移动即能只不过是进行作业是必要的辅助技能而已。
这里所说的作业并不是单一的简单工作，而是能够进行多种动作的作业。
即具有通用性（或柔性）工作能力。
例如，数控机床加工工件的能力虽然很强，但是它不能进行其它的作业，所以不能称它为机器人，此外数控机床的外观也很少有与生物相似之处。
按照上述的定义，机器人具有以下几个特点：一是有人类的功能，比如说作业功能、感知功能、行走功能，能完成各种动作；另一个特点是根据人的编程能自动工作，由于它通过编程才能改变它的工作、动作，工作的对象和一些要求。
一般来说我们认为机器人是计算机控制的可以编程的目前能够完成某种工作或可以移动的自动化机械。
虽然机器人的模型是动物或人，但是企图给机器人赋予人类那样的高度机能是不可能的。
例如，在需要高级的认识与判断的地方，还必须有人的帮助，就是非常高级的机器人也还必须进行人机对话才行。
六足机器人的步态规划研究引言：六足机器人是一种仿生机器人，模仿昆虫的行走方式，并具有在复杂地形上移动的能力。
步态规划是六足机器人研究中的关键问题之一，对于实现机器人自主导航和避障、提高稳定性和效率具有重要意义。
本文将对六足机器人的步态规划进行研究，探讨不同的方法和算法。
一、六足机器人的步态六足机器人的步态是指机器人在行走时，六个足部的运动方式以及相互之间的协调关系。
机器人的步态分为静态步态和动态步态。
静态步态是指机器人在足部接触地面时保持静止的步态，可以提供较强的稳定性；动态步态是机器人在足部不接触地面时保持运动的步态，可以提供较高的行进速度。
二、步态规划的问题与挑战步态规划的主要问题是如何安排六足机器人的足部运动和步幅，以实现机器人的运动目标。
步态规划需要考虑以下几个方面的挑战：1.动力学约束：六足机器人在行走过程中需要满足动力学约束，如维持平衡、保持稳定等。
2.地形适应性：六足机器人需要能够适应各种地形，包括平坦地面和不规则地形，需要根据不同地形调整步距和步频。
3.高效性：步态规划需要尽量降低机器人的能耗，提高运动的效率和稳定性。
4.实时性：步态规划需要实时调整机器人的步伐，以应对环境的变化和避免障碍物。
三、步态规划的方法和算法为了解决上述问题，研究者们提出了多种方法和算法，下面介绍几种常用的方法：1.基于力反馈的方法：机器人通过传感器感知外部环境的力，根据力反馈调整步态和步幅，以增加机器人的稳定性和适应性。
2.基于模型的方法：机器人通过建立数学模型来描述自身和环境的动力学特性，通过求解模型进行步态规划。
3.基于遗传算法的方法：通过仿真和优化，使用遗传算法最佳步态，以达到一定的目标或者满足一定的约束条件。
4.基于强化学习的方法：机器人通过与环境的交互学习，通过强化学习算法自主调整步态，以提高机器人的适应性和效率。
四、实验与应用为了验证步态规划的方法和算法，研究者们进行了大量的实验。
一些实验结果表明，步态规划可以显著提高六足机器人的运动能力和适应性。
仿生六足机器人的发展现状与应用
仿生六足机器人是一种具有人型协调运动能力的机器，可以为研
究者提供在室内外环境中进行自由运动的机会，也能实现复杂环境下
多参数感知和模仿有智能的行为。
近年来，人们在仿生六足机器人的发展方面取得了许多突破。
例如，最近一些机器人已经能够实现外部环境下的高速、大范围行走；
他们也能够识别和跟踪动态实例，实现抓取物品；此外，还可以模仿
人的行为，成为具有一定的社会意识的机器人。
在研究方面，传感器、机械控制、运算处理、人机交互等技术的发展优化也取得了很大的进步。
从应用的角度来看，仿生六足机器人已经用于自主开发、家庭智
能辅助照料服务、调查、巡查、负责人员教学等多个场合。
作为一种
携带多种传感器、具有微米精度的机器，它们也可以应用于野外环境
的危险焊接任务、生物多样性研究、地形信息采集以及建筑物的搜索
与救援等，以及更多的用途等等。
例如，目前KHR-1机器人正在被用
于教学研究、加工制造及服务机器人，以及护理行业服务，而ASIMO
机器人则被用于接待与安全服务。
综上所述，随着技术的不断进步，仿生六足机器人仍在向着更快、更多样化的发展趋势不断推进，由于其优异的性能和广泛的应用范围，仿生六足机器人拥有广阔的发展前景。
六足仿生机器人步态规划与控制系统研究六足仿生机器人是一种模仿昆虫等六足动物行走方式的机械装置，具有较强的适应能力和稳定性。
六足仿生机器人的步态规划与控制系统是机器人能够实现自主行走并保持平衡的重要组成部分。
本文将介绍六足仿生机器人步态规划与控制系统的研究现状，并探讨未来的发展方向。
首先，六足仿生机器人步态规划是指确定机器人每个足底的运动轨迹，使机器人能够平稳地行走。
步态规划的方法主要分为两类：基于关节空间的方法和基于力/力矩空间的方法。
基于关节空间的方法是通过控制机器人关节的运动来实现稳定行走，可以根据实时反馈信息进行调整。
基于力/力矩空间的方法则是基于机器人的外部力和力矩，通过控制腿部的接触力和力矩来实现行走。
其次，六足仿生机器人步态控制主要包括动力学模型和控制算法两个方面。
动力学模型可以描述机器人的运动特性，包括动力学方程和轨迹生成等。
控制算法可以根据机器人的状态和任务需求来生成相应的控制信号，实现机器人的稳定行走。
目前，六足仿生机器人步态规划与控制系统的研究已经取得了一定的进展。
一些研究者提出了各种步态规划方法，如遗传算法、强化学习等，可以根据机器人的任务需求和环境条件来生成合适的步态。
同时，一些控制算法也被应用到六足仿生机器人中，如模糊控制、自适应控制等，可以在不确定环境下实现机器人的稳定行走。
未来，六足仿生机器人步态规划与控制系统的研究还有许多挑战和发展方向。
首先，如何实现更高效的步态规划算法是一个重要问题。
目前的步态规划算法大多需要离线训练或者较长的计算时间，如何通过在线学习或者优化算法来加速步态规划是一个需要解决的问题。
其次，如何实现更加自适应的步态控制算法也是一个重要方向。
当前的步态控制算法大多需要提前建模或者较多的人工设置，如何通过机器学习或者深度强化学习等方法来实现自适应控制是一个需要研究的问题。
此外，如何实现多足协调运动和多路复用控制也是一个重要方向。
六足仿生机器人需要协调多个足底的运动来实现平稳行走，如何实现足底之间的协调和控制是一个需要解决的问题。
六足机器人的步态分析与实现——1六足机器人的步态分析与实现——1步态是指机器人在运动中的腿部动作序列和时序，能够决定机器人的移动效果和稳定性。
六足机器人的步态有多种类型，例如三角步态、波浪步态和平行步态等，每种步态都有其优势和适应环境的特点。
下面将以三角步态为例，探讨六足机器人的步态分析与实现。
三角步态是一种相对简单且稳定的步态，通过两组对角线的腿部交替运动实现机器人的平稳移动。
其中，每组对角线的腿部依次为前左、中右和后左腿以及前右、中左和后右腿。
三角步态通常有两个阶段，即支撑阶段和摆动阶段。
在支撑阶段中，对角线的前两条腿同时着地，提供支撑力，使机器人保持平衡。
在此同时，后两条腿离地并进行摆动准备。
支撑阶段的关键是保持机器人的平衡，可以通过传感器实时检测机器人的倾斜角度，并通过调整腿部摆动幅度来保持平衡。
在摆动阶段中，先离地的两条腿进行前摆，后两条腿进行后摆，以便于整个机器人向前移动。
在摆动阶段，需要考虑腿部运动的坡度、步幅和频率等参数，以实现稳定的步态和高效的移动。
摆动阶段的关键是合理分配腿部的移动，以保证机器人的稳定和平滑的前进。
为了实现六足机器人的步态，需要通过控制系统和传感系统来实现腿部的运动控制和平衡调整。
控制系统可以使用反馈控制算法，通过传感器获取机器人的姿态信息，并进行实时的运动控制。
传感系统可以使用力传感器、陀螺仪和加速度计等传感器，实时监测机器人的姿态和环境信息。
另外，六足机器人的步态实现还需要考虑到各腿之间的协调和同步。
可以通过通信模块实现腿部之间的信息传递和协调，以确保六足机器人在运动中的平衡和稳定。
总结来说，六足机器人的步态分析与实现是一个复杂而关键的过程。
需要考虑到机器人的稳定性、效率和灵活性，选择合适的步态类型，并且通过控制系统和传感系统实现腿部的运动控制和平衡调整。
通过合理的步态设计和实现，可以使六足机器人在各种环境中实现平稳、高效的移动。
六足仿生机器人及其步态研究现状调查目录引言 (6)二．六足仿生机器人的发展现状 (6)三．六足仿生机器人越障步态运动原理 (11)四．六足机器人三角步态分析 (12)五．六足机器人越障步态设计 (13)六．六足仿生机器人越障步态的选择 (15)结论 (17)引言步态是行走系统的迈步方式,即行走系统抬腿和放腿的顺序。
由于开发步行机器人的需要,McGhee在1968年总结前人对动物步态研究成果的基础上,比较系统地给出了一系列描述和分析步态的严格的数学定义。
之后各国学者在四足、六足、八足等多足步行机的静态稳定的规则周期步态的研究中取得了很多成果。
这些成果包括各种步态特点及分类,如三角步态、波动步态、自由步态、跟随步态、步态参数及其相互关系等。
二．六足仿生机器人的发展现状从 1959年美国制造出世界上第一台工业机器人起，在短短半个世纪的时间里，机器人的研究就已经历了4个发展阶段：工业机器人、遥控机器人、智能机器人和仿生机器人[2]。
从机器人的角度来看，仿生机器人是机器人发展的最高阶段；从仿生学的角度来看，仿生机器人是仿生学理论的完美综合与全面应用。
本质上讲，仿生机器人指的是利用各种无机元器件和有机功能体所组建起来的在运动机理和行为方式、感知模式和信息处理、控制协调和计算推理、能量代谢和材料结构等多方面具有生命形态特征从而可以在未知的非结构化环境中灵活、可靠、高效地完成各种复杂任务的机器人系统[3]近年来，随着昆虫仿生学理论与计算机技术的飞速发展，使得对多足仿生机器人的研究，成为大家关注的焦点。
国内外多所大学和研究机构，相继成功研制出了性能卓越的多足仿生机器人。
六足机器人 Genghis（见图 1-1），由美国麻省理工学院人工智能实验室于1989 年研制，主要用于在地外行星（如火星）表面执行探测任务。
每条腿 2 个旋转自由度，采用基于位置反馈的伺服电机驱动，集成了电流测量单元以获取关节力矩信息，装备了 2 个触须传感器、2 个单轴加速度计，可在复杂路面上高效行走。
出于同样目的，MIT 于 20 世纪九十年代初研制了六足机器人Attila（见图 1-2）。
每条腿 3 个旋转自由度，设计上采用模块化结构，各模块具有自身的传感器、驱动器和微处理器。
具有较强的容错能力，可自动检测和识别硬件故障，并通过软件方式进行补偿。
为减少登陆作战时的危险，美国麻省理工学院研制了用于浅滩探雷的六足机器人Ariel（见图 1-3）。
每条腿 2 个旋转自由度，具有翻转步行能力。
电路和控制器都置于的密闭的空腔内，具有防水功能。
配备了罗盘与姿态传感器，可对硬件故障进行自动检测。
八足机器人 Lobster（见图 1-4）由美国东北大学水下研究实验室研制。
每条腿 3 个旋转自由度，能够在复杂的水底环境中自主浮游和爬行。
头部装有类似液动控制舵作用的 2 个钳爪，用于控制步行方向，步行时钳爪和尾部近似地伸展成三角形，以获得最大的稳定性。
六足机器人Robot II（见图 1-5），由美国凯斯西储大学机械及航天工程学院仿生机器人实验室研制。
每条腿 4 个独立的自由度，3 个旋转主动自由度，1个沿胫节轴线方向的被动柔顺自由度。
采用电位计测量关节角位置，应变片则用于测量胫节上的轴向力，结合了足底反射机制以应对复杂的地形。
六足机器人 Robot V（见图 1-6），以蟑螂为仿生原型制作，用于研究蟑螂的奔跑机制。
前、中、后腿分别具有 5、4、3 个旋转自由度，股节安装了 6 块应变片，以形成载荷测量单元，提供 3 维足端力的精确测量值。
沿用了 Robot II 的竹节虫步态控制器，采用人工肌肉驱动方式。
机器人 Scorpion（见图 1-7），由德国 Fraunhofer 自主智能系统研究所研制。
每条腿 3 个旋转自由度，采用微型伺服电机驱动，装备了1个摄相机和1个超声波声纳测距传感器。
步态控制基于 CPG 原理，同时引入了反射机制以适应崎岖地形。
六足机器人 Tarry II（见图 1-8），由德国杜伊斯堡大学机械工程学院研制。
每条腿3个旋转自由度，采用舵机驱动，配备了足端接触觉传感器，用于测量姿态的两轴加速度计，股节安装的用于获取载荷信息的应变测量电路，以及躯干前端用于避障的超声波传感器，可实现崎岖地形全方位步行。
六足机器人 Spider-bot（见图 1-9），由美国加州理工大学喷气推进实验室研制。
体积仅手掌大小、形似蜘蛛，采用超轻的晶圆电池提供动力，每条腿 3 个旋转自由度，采用舵机驱动。
躯干前端的触须传感器，使机器人能以可预测的方式接近障碍或探测地形条件。
机器人 Lauron IV（见图 1-10），由德国卡尔斯鲁厄大学的 FZI 研究所研制。
每条腿 3 个旋转自由度，采用伺服电机驱动、皮带传动。
胫节集成了 3 轴力传感器，可提供足端三维力信息，各关节电机装备有电流传感器，用于检测该关节作用力，躯干上配置加速度计和压电陀螺仪，可提供三维的角速度及加速度信息。
六足机器人 Hamlet（见图 1-11），由新西兰坎特伯雷大学机械工程学院研制。
每条腿 3 个旋转自由度，采用微型伺服电机驱动、伞齿轮传动，装备了躯干姿态传感器和三维足端力传感器，采用足端力/位置混合控制。
机器人MiniQuad II（见图 1-12），由华中科技大学机械科学与工程学院研制。
每条腿 3个旋转自由度，采用直流伺服电机驱动、行星齿轮和蜗轮蜗杆传动，可通过改变足单元模块间的搭配变换成四足、六足等构形。
基于腿臂融合、模块化设计思想，支持可重构和容错功能，具有全方位的移动能力。
机器人 LAVA（见图 1-13）由南洋理工大学机械与航天学院研制。
每条腿 3个旋转自由度，采用伺服电机驱动、蜗轮蜗杆传动，腿部机构采用逆向差速齿轮驱动系统，具有移动与操作双重功能。
采用力/位置混合控制，以增强地形适应能力。
六足机器人 T-Hexs（见图 1-14），由日本 KIMURA 实验室研制。
具有自主运作模式和操作者手柄遥控模式，单个操作者可同时控制多个机器人，完成物体的抓取以及搬运作业。
六足机器人 SRP-robot 系列（见图 1-17、图 1-18）由南洋理工大学机械与航天学院研制，主要用于教学目的。
每条腿 3 个旋转自由度，采用舵机驱动、连杆传动，具有全方位的步行能力，电机密集地布置于躯干四周，机构十分紧凑，行动敏捷，具有较大的结构刚度和较小的腿部转动惯量。
六足机器人 LEMUR II（见图 1-20），由美国加州理工大学喷气推进实验室研制。
LEMUR II 是在前一代 LEMUR I（见图 1-19）的基础上改进而来，主要用于太空设备的勘测、装配和维护。
每条腿 4 个旋转自由度，肢体关于正六边形躯干呈轴对称分布，集成了各种先进的末端执行器（例如超音速钻孔器），具有快速连接功能，可快速更换执行工具，运动及操作过程均采用力控制方式。
六足机器人 Asterisk（见图 1-21），由日本大阪大学工程科技研究所研制。
每条腿 4 个自由度，均采用舵机驱动。
配备了 1 个三轴加速度计和 1 个两轴陀螺仪，足端装备了三维力传感器、红外传感器及无线 CCD 相机，可在崎岖地形或金属网格天花板上全方位步行或进行作业。
六足机器人 Sprawl（见图1-22），由斯坦福大学仿生机器人实验室研制。
腿部为被动弹性结构，每腿 1 个直线自由度由汽缸驱动、1 个旋转自由度由电机驱动，质心位于躯干后下侧，可实现姿态自稳定，腿部具有蹬踏和稳定功能，采用定时的开环/前馈控制。
六足机器人 RHex（见图 1-23），由美国加州伯克利分校等单位研制。
每腿仅 1 个驱动器，实现了动力与控制的自主。
装备了 1 个三轴加速度计和 1 个三轴光纤陀螺仪，可在受外力扰动后调整姿态，通过各腿的应变测量单元获取躯干的瞬时姿态，并迅速使能新的自主步态控制以减少驱动载荷，实现自适应奔跑。
六足机器人 RiSE（见图 1-24），由美国斯坦福大学等单位基于攀爬生物行为学研究成果研制。
每条腿 2 个旋转自由度，配备了惯性（姿态）测量、关节角位置测量、腿部应变测量、足端接触传感器，足端装备了微型钻和新型粘着材质，一个固定的尾部机构可帮助在峭壁上维持平衡。
三．六足仿生机器人越障步态运动原理“六足纲”昆虫(蟑螂,蚂蚁等等)在平坦无阻的地面上快速行进时,多以交替的三角步态运动[4],即在步行时把六条足分为两组,以身体一侧的前足、后足与另一侧的中足作为一组,形成一个稳定的三角架支撑虫体,因此在同一时间内只有一组的三条足起行走作用:前足用爪固定物体后拉动虫体前进,中足用以支撑并举起所属一侧的身体,后足则推动虫体前进,同时使虫体转向,行走时虫体向前并稍向外转,三条足同时行动,然后再与另一组的三条足交替进行,两组足如此交替地摆动和支撑,从而实现昆虫的快速运动[5]。
为了便于区分下面提出的步态,将这种步态定义为“三角步态”。
三角步态(或交替三角步态),是β =1/2时的波形步态,运动时六腿呈两组三角形交替支撑迈步前进。
其行走轨迹并非是直线,而是呈“之”字形的曲线前进。
六足机器人采用三角步态的运动示意如图2所示。
接触地面的腿(如图中黑方块所示),形成了稳定的三角形结构。
这样模型通常会保持直立平稳的走姿而不会在走路时跌跟头[6]。
图2 机器人三角步态走法四．六足机器人三角步态分析一般采用的是三角步态实现静态步行。
如图3所示的1,4,5腿一组,2,3,6腿形成另一组,两组腿协调运动,从状态(a)中2,3,6腿支撑的复位状态到1,4,5腿支撑的初始状态。
首先是摆动腿提起并向机器人本体前进方向运动一个步长(b);然后摆动腿变成支撑腿并支撑着机器人本体向前运动一个步长(c),以后是摆动腿继续向前(d),接着变成支撑腿使机体向前运动一个步长(e)。
从图3看脚底在水平面的投影似乎是不规则的,这时小腿提起,骸关节向前摆动时,膝关节固定,足端轨迹必是一曲线,但这和图2并不矛盾,因为运动过程中步态三角形没有变形,因此是协调的,运动过程中,重心位于支撑三角形内,因此也是稳定的。
设步态三角形三点的水平面坐标为A’(xa,ya),B’(xb,yb),C’(xc,yc),机器人本体重心在坐标原点上。
机器人朝前进方向运动一个步长L1后,支撑三角形变为A′B′C′,如图4所示。
机器人再向前运动一个步长后,其机器人重心仍落在ABC内,则为稳定的步态三角形,否则为不稳定的步态三角形。
在三角步态中,若步态三角形在运动过程中是不变形的,则称此时的位置是协调的[7]。
图3 机器人三角步态示意图图4 步态三角形的坐标分析五．六足机器人越障步态设计步态的设计是实现越障爬坡的关键之一,为达到较为理想的步行效果,需要考虑下列要求:越障爬坡步伐平稳协调、进退自如,无左右摇摆及前后冲击;机体和关节没有较大的冲击,特别是在摆动腿着地时与地面接触为软着陆;机体重心波动要平缓,且始终保持在垂直方向上,其投影在支撑腿所形成的垂直投影面内;腿支撑时间占整个运动周期(即占空比β)的合理取值[8]。
