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足式机器人SLIP模型向上跳跃台阶的运动控制
肖乐;伞红军;孙海杰;陈久朋
【期刊名称】《控制理论与应用》
【年(卷),期】2024(41)4
【摘要】由于存在地势起伏,台阶对足式机器人运动稳定性会带来较大挑战.弹簧负载倒立摆模型(SLIP)作为研究足式机器人的优良模板,能否完成向上跳跃台阶的动作与其腿部摆角,起跳位置和跳跃高度都有密切的关系.由于调整模型腿部摆角规律容易引发运动失效,故本文在算法中引入虚拟弹簧腿,根据虚拟弹簧腿的运行规律确定合理起跳位置,根据起跳位置来控制系统跳跃高度进而完成跳跃台阶的动作.最后利用仿真软件进行多组仿真,结果表明本文算法对起跳区间划分合理,对起跳高度控制精准,能够实现SLIP模型跳跃台阶前后的稳定运动.
【总页数】7页(P631-637)
【作者】肖乐;伞红军;孙海杰;陈久朋
【作者单位】昆明理工大学机电工程学院;云南省先进装备智能制造技术重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP2
【相关文献】
1.足式机器人单腿跳跃仿真与实验
2.双足跳跃机器人的适应性 CPG 运动控制
3.基于SLIP模型的液压驱动单腿机器人竖直跳跃控制
4.基于神经网络的四足机器人SLIP模型运动控制
5.一种多模型融合的仿猎豹四足机器人复杂运动控制方法
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双足机器人步行原理
双足机器人步行原理基于仿生学和机器人控制理论，旨在模拟人类的步行运动。
它主要基于以下原理和控制策略：
1. 动态平衡控制：双足机器人在行走过程中需要保持动态平衡，这意味着机器人需要时刻根据自身的姿态、行走速度和地面情况来调整步态和控制力矩，以保持机体的稳定。
2. 步态规划：双足机器人的步态规划决定了每一步腿的运动轨迹和步频。
一般来说，机器人上半身的重心会向前倾斜，然后交替迈步。
步态规划需要考虑腿部的受力、身体姿态、地面摩擦力等多个因素。
3. 步态控制：基于步态规划，机器人需要实现对每一步的力矩控制和低级关节控制。
这意味着机器人需要根据颈部、腰部、髋部、膝关节和脚踝关节的传感器反馈信息来调整关节的输出力和控制策略。
4. 感知与反馈：双足机器人需要运用各种传感器来感知自身的状态和周围环境，例如倾斜传感器、压力传感器、陀螺仪等。
这些传感器的数据能够提供给控制系统供其根据需要调整步行姿势和控制力矩。
5. 动力学控制：双足机器人需要考虑自身的动力学特性，以及地面反作用力的影响。
动力学控制通过综合各种传感器信息和动力学模型来计算机器人每一步所需的力矩，以提供足够的力量来维持步行。
综上所述，双足机器人步行的原理涉及动态平衡控制、步态规划、步态控制、感知与反馈以及动力学控制等多个方面。
通过精确的控制策略和高度集成的感知系统，机器人能够模拟人类的步行运动，并具备稳定的步行能力。
基于三维线性倒立摆的双足机器人步态规划李龙澍;王唯翔;王凡【摘要】Gait control strategies are an important factor affecting the walking stabiliti of bipedal robots.Offered a kind of gait planning algorithm of biped robot based on 3D linear inverted pendulun.Firstly,simplify the original 3D inverted pendulum model and suppose the location of the ZMP for the starting state of walking cycle.Secondly the function between centroid and time derived from equations of motion.Then simplify gait planning of biped robot to each walking cycle and get the relevant parameters of the functions through initial conditions for eachcycle.Finally ,extend this method to the direction of the gaitplanning.Experimental results demonstrate the feasibility and effectiveness of the approach.%双足机器人的步态控制策略是保证双足稳定行走的重要条件之一.提出一种基于三维线性倒立摆模型的双足机器人步态规划的算法.首先简化了三维倒立摆模型,并且假设了步行周期起始状态的ZMP位置,然后通过运动方程推导出含参数的质心与时间的函数,再将机器人的步态规划简化到每个步行周期,通过每个周期的初始条件获得函数的相关参数,最后将此方法推广到带转向的步态规划中,并应用于实际Robocup3D比赛中.实验结果表明该方法具有可行性和有效性.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2011(021)006【总页数】4页(P66-69)【关键词】双足机器人;步态规划;三维线性倒立摆;Robocup3D【作者】李龙澍;王唯翔;王凡【作者单位】安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽合肥230039;安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽合肥230039;合肥师范学院计算机科学与技术系,安徽合肥230601【正文语种】中文【中图分类】TP390 引言机器人技术是一门新兴的综合学科,它是计算机技术、电子、机械、自动控制、人工智能等多个领域新技术的综合应用,代表了机电一体化的最新成就,是目前科技发展最活跃的领域之一。
雙足機器人控制技術臺灣科技大學 施慶隆一、簡介雙足機器人或廣義的人形機器人的種類大致上可分為如真人般大小的人形機器人（human-size humanoid robot）以及小型的人形機器人（small-size humanoid robot）兩大類。
如真人般大小的人形機器人通常具有二十多個致動器，身高介於120與180cm之間，體重大約50Kg左右。
其致動器大多數是由直流或交流伺服馬達、編碼器、諧波減速機（100:1）以及皮帶輪（1~5:1）所組成。
著名的範例有Honda ASIMO、日本HRP及HRP-2、早稻田大學WABIAN II、東京大學H6及UT-Theta、德國Jonnie、法國BIP、韓國KHR…等等。
如真人般大小的人形機器人的開發成本十分昂貴，其最終的設計目標與用途不外乎作為人類的忠實僕人，取代人類從事單調、危險、耗體能以及冒險等工作。
相對的，小型的人形機器人的開發成本相對低廉，其目標與用途為娛樂玩具市場與學校教育訓練。
小型的人形機器人的身高通常低於50cm、重量少於3Kg，其致動器大都選用輸出力矩為10~20 kg-cm的伺服機（RC servo）。
目前知名的小型人形機器人產品有SONY SDR-3x及QRIO、ZMP公司 NUVO及PINO…等等。
本文之目的為介紹如人一般大小之二足機器人的控制技術與原理。
二足步行機器人的平衡與步行控制為發展可如人類自由行走之人形機器人的先決條件。
二足步行機器人為多自由度機構複雜非線性而且大多屬於欠缺致動器的控制系統，而且一個步行週期存在多個不同動態模式以及需與環境進行碰撞接觸。
二足步行機器人步行時之動態過程為單腳支撐期（single-support phase）及雙腳支撐期（double-support phase）交替互換之混合式動態系統（hybrid dynamic system）。
單腳支撐期時一腳為支撐腳而另一腳則擺動前進至著地；然後進入雙腳支撐期。
摘要摘要驱动技术，人工智能，高性能计算机等最新技术已经使双足机器人有了粗略模拟人体运动的灵巧性，能够进行舞蹈展示，乐器演奏，与人交谈等。
然而这与投入实际应用所需求的能力还有不小差距。
主要体现在缺乏与人类相近的平衡能力和步伐协调能力，对工作环境要求高，在非结构化环境中适应能力差。
因此，本文以自主研制的双足机器人为研究对象，重点研究了双足机器人的平衡控制，阻抗控制以及步态规划等内容。
本文首先简要介绍了自主研制的双足机器人的软硬件构架，建立了ADAMS 和Gazebo仿真来协助对控制算法性能预测和优化并减少对物理机器人的危险操作。
接着分析了双足机器人的正逆运动学并引入运动学库KDL来简化运动学运算。
稳定的平衡控制对于双足机器人而言在目前还是个不小的挑战。
本文就此研究了两种处理平衡的阻抗调节方案。
一种是基于LQR的固定阻抗模型，这种方案简单有效，但存在易产生振动的问题，本文结合滤波改善了平衡控制效果。
另一种是基于增强学习的自适应阻抗模型。
该方法可以在不知道系统内部动态信息的情况下利用迭代策略在线得到最优解，是对前述LQR方法的进一步优化。
随后本文通过仿真和实验进行了验证并分析了优缺点。
步态规划是机器人运动控制中最基础的一环。
本文从五连杆平面机器人入手对其运动控制进行了研究。
首先采用基于ZMP的多项式拟合法实现了机器人平地行走的步态规划。
然后分析其动力学模型并利用PD控制器进行运动仿真，就仿真中出现双腿支撑阶段跟踪误差较大的问题提出了PD与径向基神经网络混合控制的新策略。
再次通过仿真证实该方案能够减小跟踪误差。
最后，本文利用前述多项式拟合法对实验平台的物理机器人进行静态行走和上楼梯的步态规划。
针对上楼梯的步态规划的特殊性，本文提出了分段拟合来实现各关节的协同规划，并引入了躯干前倾角来辅助身体平衡。
由于时间所限，本文实现了双足机器人的稳定步行实验，上楼梯实验还尚缺稳健性，这将作为下一步的工作。
关键词：双足机器人，平衡控制，步态规划，ADAMS仿真，增强学习IABSTRACTDriving technology, artificial intelligence, high-performance computers and other latest technology has enable bipedal robots to roughly emulate the motor dexterity of humans, able to dance show, musical instruments, and talking. However, this ability still have big gap between putting into practical application. Mainly reflected in the lack of the ability of balance, and the coordination of walking. High demands on the working environment, poor adaptability in unstructured environments. In this paper, the self-developed bipedal humanoid robot is researched, and the balance control, impedance control and gait planning are mainly studied.This paper first introduces the hardware and software architecture of the biped robot, and establishes the ADAMS and Gazebo simulation to assist in the prediction and optimization of the performance of the control algorithm, so as to reduce the risk operation of the physical robot and avoiding the potential risks. Then the forward kinematics and inverse kinematics of the biped robot are analyzed and the kinematic library KDL is introduced to simplify the kinematic operation.Stable balance control is still a challenge for biped robots. In this paper, we present two schemes for impedance adjustment when dealing with the balance. One is the fixed impedance model, which is simple and effective, but there is a problem of vibration, a filter is combined in this paper to improve the balance control effect. The other is an adaptive impedance model based on integral reinforcement learning. This method can obtain the optimal solution online by using the policy iteration without knowing the dynamic information of the system. It is a further optimization of the LQR method. Then the scheme is simulated and experimented, and the advantages and disadvantages are analyzed.Gait planning is the most basic part of robot motion control. First, a simplified five-link planar robot model is established to facilitate the study. Then, the ZMP-based polynomial fitting method is used to realize the gait planning of the robot's horizontal walking. Then the dynamic model is analyzed and the PD controller is used to simulate the motion. A new strategy of PD and RBF neural network hybrid control is proposed to reduce the tracking error during DSP. Again, the simulation results show that the scheme can reduce the tracking error.IIFinally, this paper applies the polynomial fitting method to carry on the static walking and the stairway gait planning of the physical robot of the experimental platform. In view of the particularity of the gait planning of the stairs, this paper proposes a partition fitting to realize the cooperative planning of each joint and introduces the trunk leaning forward to assist the body balance. Due to time constraints, this paper has achieved a stable walking experiment of bipedal robots, and the stair experiment is still lacking in robustness, which will be the next step of the work.Keywords: biped robot, balance control, gait planning, ADAMS simulation, reinforcement learningIII目录第一章绪论 (1)1.1 研究工作的背景与意义 (1)1.2 国内外研究历史和发展态势 (2)1.2.1双足机器人的发展现状 (2)1.2.2双足机器人平衡控制概况 (6)1.2.3机器人阻抗控制概况 (7)1.2.4双足机器人步态规划及运动控制概况 (8)1.3 本文的主要工作 (9)1.4 本论文的结构安排 (10)第二章双足机器人控制系统架构与仿真平台设计 (11)2.1 双足机器人机体结构 (11)2.2 双足机器人控制系统框架设计 (13)2.2.1硬件系统设计 (13)2.2.2控制软件设计 (15)2.3 双足机器人仿真平台的设计 (16)2.3.1机器人系统常用仿真软件 (16)2.3.2ADAMS虚拟样机建模 (17)2.3.3G AZEBO模型建立 (18)2.4 本章小结 (19)第三章双足机器人运动学建模分析 (20)3.1 双足机器人位姿的描述 (20)3.2 正向运动学求解 (21)3.3 逆运动学求解 (22)3.4 五连杆平面机器人的运动仿真 (26)3.4.1开源运动学和动力学库KDL (26)3.4.2基于KDL的双足机器人运动学仿真 (26)3.5 本章小结 (27)第四章双足机器人站姿下的平衡控制 (28)4.1 双足机器人的平衡控制策略 (28)4.2 双足机器人的踝关节平衡策略 (30)IV4.2.1基于倒立摆的固定阻抗模型 (31)4.2.2基于增强学习的自适应阻抗模型 (33)4.3 仿真结果 (38)4.3.1固定阻抗与自适应阻抗仿真结果及对比 (38)4.3.2仿真算法的进一步优化 (41)4.4 实验结果 (43)4.4.1实验设计 (43)4.4.2实验结果与分析 (44)4.5 本章小结 (47)第五章五连杆双足机器人行走步态规划及控制 (48)5.1 步态规划依据和方法 (48)5.1.1步态规划的依据 (48)5.1.2离线步态规划的方法 (49)5.2 五连杆平面机器人模型的建立 (49)5.2.1五连杆模型简介 (50)5.2.2五连杆的运动学与动力学模型 (51)5.3 五连杆机器人的步态规划 (53)5.3.1摆动腿的轨迹规划 (53)5.3.2髋关节的轨迹规划 (55)5.3.3轨迹规划展示 (56)5.4 基于PD控制器的五连杆运动控制 (57)5.4.1PD控制器设计 (58)5.4.2仿真实验结果及分析 (59)5.5 基于RBFNN的五连杆运动控制 (61)5.5.1基于动力学模型的控制分析 (61)5.5.2RBF神经网络控制器设计 (62)5.5.3仿真实验结果及分析 (64)5.6 本章小结 (65)第六章双足机器人步态规划与实验 (66)6.1 双足机器人步态规划的约束 (66)6.2 双足机器人静态行走的步态规划 (66)6.2.1步行准备阶段运动规划 (67)6.2.2周期步行阶段运动规划 (69)V6.2.3步态仿真验证 (71)6.2.4双足机器人步行实验 (73)6.3 双足机器人上楼梯的步态规划 (73)6.3.1起步阶段运动规划 (73)6.3.2上楼梯双腿支撑阶段运动规划 (74)6.3.3跨两层台阶运动规划 (75)6.3.4双足机器人上楼梯仿真及实验 (76)6.4 本章小结 (78)第七章全文总结与展望 (79)7.1 全文总结 (79)7.2 后续工作展望 (80)致谢 (81)参考文献 (82)攻读硕士学位期间取得的成果 (87)VI第一章绪论第一章绪论1.1 研究工作的背景与意义上世纪60年代初，工业机器人和自主移动机器人成为现实，为实现大规模自动化生产，降低制造成本提升产品质量做出了巨大贡献。
1 绪论两足步行机器人是指可以使用两只脚交替地抬起和放下，以适当的步伐运动的机器人，可分为拟人机器人和桌面型两足机器人 (仿人机器人)大小和人相似，不仅具有拟人的步行功能，而且通常还具有视觉、语音、触觉等一系列拟人的功能；桌面型两足机器人通常指体积较小，只具有步行功能及其他少数特定功能的两足机器人，例如具有步行功能和视觉功能的自主踢足球机器人。
与拟人机器人相比，桌面型两足步行机器人的成本较低，除了具有科研性外，还具有广泛地娱乐性，也可以应用在教学和比赛中。
国内外的机器人大赛中，常常可以看到桌面型两足步行机器人的身影[1]。
1.1 课题的研究背景和意义于两足步行机器人的拟人性和对环境良好的适应性等特点，受到各国政府和研究者的广泛重视，是当今世界的高新技术的代表之一。
它在科研、教学、比赛和娱乐等方面都很到了很好的应用。
江苏省大学生机器人大赛和全国大学生机器人大赛中经常有两足步行机器人，它可以参加舞蹈机器人比赛、两足竞走机器人比赛、Robocop类人组机器人踢足球[10]器人创新比赛、Robocop救援组比赛等。
舞蹈机器人比赛时使用了日本“KONDO”两足步行机器人，性能出众，发挥稳定，获得了舞蹈机器人比赛的冠军。
但是该机器人是集成度很高的商业产品，它的控制系统不开放底层代码，难以进行二次开发和步态研究。
所以本文基于机器人控制系统中常用的众多处理器和操作系统各自的特点，并结合“KONDO”机器人机械结构的特性，选用了高性能、低功耗的 8 位AVR® 微处理器内核处理器ATMega8P来实现对机器人的控制来。
设计的控制系统控制指令精简，控制转角精度高，波特率可以实时更改，体积小，重量轻，其可作为类人型机器人、仿生机器人、多自由度机械手的主控制器。
随着中国机械产业的不断进步，各高校相继开设机械类创新课程和比赛，学生可将其应用在各类机械创新作品中，优化控制系统参加比赛。
日本“KONDO”机器人如图1.1所示。
《双足机器人步态规划与控制研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，双足机器人已经成为现代机器人技术研究的热点之一。
双足机器人以其类似人类的行走方式，具有更高的灵活性和适应性，在服务、救援、军事等领域具有广泛的应用前景。
然而，要实现双足机器人的稳定行走，需要进行步态规划和控制研究。
本文旨在探讨双足机器人步态规划与控制的相关问题，以期为双足机器人的研究与应用提供一定的理论依据和技术支持。
二、双足机器人步态规划步态规划是双足机器人行走的基础，它决定了机器人的行走方式、速度和稳定性。
目前，常见的步态规划方法包括基于规则的方法、基于优化的方法和基于学习的方法。
1. 基于规则的步态规划基于规则的步态规划是根据预先设定的规则和逻辑，使机器人按照一定的步态行走。
这种方法简单易行，但需要针对不同的环境和任务进行规则调整，具有一定的局限性。
针对双足机器人的步态规划，需要考虑到机器人的身体结构、关节运动范围、地面情况等因素，制定出合适的步态规划规则。
2. 基于优化的步态规划基于优化的步态规划是通过建立数学模型，利用优化算法求解最优的步态。
这种方法可以根据机器人的任务和环境变化，自动调整步态参数，具有更好的适应性和灵活性。
常见的优化算法包括遗传算法、粒子群算法、动态规划等。
3. 基于学习的步态规划基于学习的步态规划是通过学习人类或其他生物的行走方式，使机器人模仿或自主学习步态。
这种方法需要大量的学习数据和计算资源，但可以使机器人具有更高的智能和灵活性。
常用的学习方法包括深度学习、强化学习等。
三、双足机器人控制研究双足机器人的控制是实现稳定行走的关键。
目前，常见的控制方法包括基于模型的控制、基于学习的控制和混合控制。
1. 基于模型的控制基于模型的控制是根据机器人的运动学和动力学模型，利用控制器对机器人进行控制。
这种方法需要建立准确的模型，并针对不同的任务和环境进行调整。
常见的控制器包括PID控制器、模糊控制器、神经网络控制器等。
双足行走机器人知识点总结双足行走机器人是一种能够模仿人类行走方式的机器人，它可以通过仿生学原理实现平稳的步态，并且能够在复杂的环境中移动。
下面将从构造、控制和应用三个方面对双足行走机器人的知识点进行总结。
一、构造 1. 动力系统：双足行走机器人通常采用电动机作为动力源，通过驱动机械结构实现腿部的运动。
电动机可以是直流电机、步进电机或伺服电机等。
2.传感器系统：为了实现双足行走机器人的平稳步态，需要搭载各种传感器来感知环境和机器人自身状态。
常见的传感器包括惯性测量单元（IMU）、力/力矩传感器、视觉传感器等。
3. 机械结构：双足行走机器人的机械结构需要具备轻量化、稳定性和可靠性等特点。
通常采用碳纤维复合材料或铝合金作为骨架材料，通过关节和连接件组装起来。
二、控制 1. 步态规划：双足行走机器人的步态规划是控制系统的关键。
通过分析人类行走的动作和力学原理，可以设计出适合机器人的步态，如倒立摆步态、骨骼模型步态等。
2. 动力学控制：在保持稳定的同时，双足行走机器人需要根据环境和任务要求实时调整步态。
动力学控制算法可以根据传感器数据实时计算机器人的运动轨迹和力矩分配，以保持平衡。
3. 路径规划：在复杂环境中移动时，双足行走机器人需要进行路径规划来避开障碍物。
路径规划算法可以根据传感器数据和机器人模型计算出最优的行走路径，并生成相应的控制指令。
三、应用 1. 服务机器人：双足行走机器人可以应用于服务行业，如餐厅、医院等场所的服务员机器人，能够快速、准确地完成送餐、导航等任务。
2. 救援机器人：双足行走机器人可以在灾难现场进行搜救工作，通过穿越复杂的地形和障碍物，寻找受困人员并提供帮助。
3. 科学研究：双足行走机器人可以用于科学研究领域，如人类运动学研究、人体工程学等，通过模拟人类行走模式，深入研究人类行为和生理特性。
总结：双足行走机器人是一种模仿人类行走方式的机器人，具有广泛的应用前景。
它的构造需要采用合适的动力系统、传感器系统和机械结构。
动态双足机器人的控制与优化研究作者：贺琳王鹏勃来源：《科学与财富》2018年第35期1 引言在20世纪90年代初期，世界上很多国家地区都对动态双足机器人进行了深入的研究，动态双足机器人采用的是与人类行动方式类似的运动方式，能够对人类的行走进行仿真模拟，而且有着低能耗的特点，而且能够在任务的过程中保持合理的稳定状态。
双足机器人研究难度最高的内容就是动态运动，这对于其运用有着重要作用，能够让机器人更加的灵活，而在行走的时候，双足机器人相对于轮式机器人比较更不稳定，所以有必要对规划其行走步态，保证与地面接触时的撞击最低。
2 动态双足机器人基本概念与控制原理2.1 动态双足机器人基本概念双足动态运动是生物体与生俱来的能力，也是生物生存的基础性能力，动态双足机器人是对双足生物运动的一种仿真模拟，是利用机械的形式进行一种运动方式，与固有的机器人运动方式相比，动态双足机器人的运动轨迹更加富有空间，能够对不同的环境进行适应，保证在多种环境下都可以进行指令的完成，尤其是在最适合落脚点的范围内，双足机器人的优势得以体现，能够很好的进行动作。
2.2 动态双足机器人的控制原理动态双足机器人的控制原理为静态步行，这是在机器人运动状态下的算法体现，其中机器人的重心在机器人底部水平的投影之中，此处为不规则的支撑范围。
控制原理是在机器人运动的时候，保证机器人的稳定性，但是这样的控制方法使机器人的速度受到限制，这是因为重心的投影一直在支撑范围不变。
在控制原理中的另一种方法为动态步行，这让机器人的运动速度受到的限制特别小，在快速运动的过程中，在停止时候出现不稳定的情况，所以零力矩点被引入此控制原理内，在单足进行支撑的时候，引入ZMP=COG，让机器人稳定性提高（如图1）。
XZMP=XMC- MC其中，XZMP为正向ZMP，XMC为质量中心前进的位移，l为倒立摆的长度，g为重力加速度。
3 动态双足机器人周期轨道稳定性分析方法3.1 ZMP稳定性分析ZMP稳定性分析方法是通过对单足支撑过程中与地面完全接触，对不同的自由度进行控制，避免出现运动状态下的不稳定情况的一种判断，当动态双足机器人动态平衡的情况下，重力与惯性的合力对ZMP点力矩与水平面两个垂直方向分量是零，ZMP有必要始终落在动态双足机器人支撑范围中，因为在运动的过程中才可以更加稳定，而国内很多学者对其进行完善的过程中认为，这样方法仅仅适用于平稳地面的情况，ZMP才可以使机器人在一些动作下不会翻转。
基于虚拟支点倒立摆模型的双足机器人质心轨迹规划赵九洲;居鹤华;王恒【摘要】针对传统的双足机器人在摆动相机械能起伏较大,其能耗远高于人类的步行模式的问题,提出了一种基于虚拟支点倒立摆被动特性的双足机器人步态规划方法,在保证摆动阶段机械能近似守恒的前提下,同时保证压力中心点能够从脚跟移动到前脚掌,与人类步行的地面反力特性接近;为解决倒立摆微分方程没有初等解的问题,提出用线性倒立摆方程估算摆动角度.数值仿真结果表明,该方法在与人接近的步行参数下获得的运动模式其效率远高于传统方法.【期刊名称】《江南大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(012)005【总页数】7页(P541-547)【关键词】双足机器人;虚拟支点倒立摆;质心轨迹规划;零力矩点【作者】赵九洲;居鹤华;王恒【作者单位】北京工业大学深空机器人研究中心,北京100024;北京工业大学深空机器人研究中心,北京100024;北京工业大学深空机器人研究中心,北京100024【正文语种】中文【中图分类】TP242.6人类的直立行走是一种能效很高的运动，相比四足运动与其他步行方式，直立行走可以节省大约75% 的能量［1］。
目前，大部分基于主动行走方式的仿人机器人远达不到这一效率，因此很多学者转而研究被动步行领域，并取得了一定的成果［2-3］。
但是，这种方式与主动方式相比机器人的稳定性和灵活性很差。
如何将这两个方面的成果有机结合，进而在保证稳定性和灵活性的前提下实现与人类接近的能耗是当前的研究热点。
很多学者认为导致主动方式能耗过高的主要原因是驱动方式不符合人类的生物力学特性［4］，但这只是部分原因，步行模式与抗扰性策略也是影响步行能效的两大因素。
文中主要探讨步行模式与能效的关系，从传统的线性倒立摆步行模型与被动步行的原理出发，以期找到一种可以有效结合这两种方式各自优点的替代方案用于主动步行机器人。
1 线性倒立摆规划方法分析基于线性倒立摆模型与质量小车模型的步行规划方法是目前最为成熟的规划方法，这两种方法本质上是一致的，很多著名仿人机器人均采用这种方法，如 ASIMO，HRP，P1 等［4］。
基于线性倒立摆模型的双足机器人步态规划
隋振;于文成;田彦涛;徐名源
【期刊名称】《吉林大学学报（信息科学版）》
【年(卷),期】2017(035)002
【摘要】为解决多关节自由度双足机器人的步态规划问题,提出了一种改进的三维线型倒立摆模型步态规划算法.该方法将双足机器人简化为三维线性倒立摆模型,在得到机器人的质心参考轨迹的同时规划摆动腿的轨迹,通过机器人的运动学逆解即可求出各关节运动序列.在对质心轨迹求解过程中,与传统方法通过双脚支撑阶段调整质心速度实现步态稳定的方法不同,该算法通过求解支撑腿最优交替时刻的方法最大化单脚支撑阶段的范围,实现机器人的高效稳定行走.以NAO机器人为实验对象,对算法进行了仿真实验,实验结果表明,该算法是可行、有效的.
【总页数】8页(P175-182)
【作者】隋振;于文成;田彦涛;徐名源
【作者单位】吉林大学通信工程学院,长春130022;吉林大学通信工程学院,长春130022;吉林大学通信工程学院,长春130022;吉林大学工程仿生教育部重点实验室,长春130022;吉林大学通信工程学院,长春130022
【正文语种】中文
【中图分类】TP242.6
【相关文献】
1.基于变长倒立摆模型的双足机器人爬楼梯步态规划 [J], 肖鹏;吴飞;杨前禄;陈幼平
2.基于三维线性倒立摆的仿人机器人步态规划 [J], 于国晨;刘永信;李晓红
3.基于倒立摆模型的四足机器人对角步态规划 [J], 郭鹏飞;王建中;施家栋
4.基于三维线性倒立摆的双足机器人步态规划 [J], 李龙澍;王唯翔;王凡
5.基于虚拟支点倒立摆模型的双足机器人质心轨迹规划 [J], 赵九洲;居鹤华;王恒因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
