專利名稱：仿人機器人的控制方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及機器人控制技術(shù)領(lǐng)域，具體講是一種仿人機器人的控制方法。
背景技術(shù)：
基于ZMP (Zero Moment Point)的步行模式生成首先由Vukobratovic和St印anenko在 1972年發(fā)表的論文中提出，后來高西(Takanishi)等人變換目標(biāo)ZMP模式，通過快速傅里 葉變換(FFT)在頻率域內(nèi)求解方程，再利用快速傅里葉變換的逆變換得到質(zhì)心的軌跡， 從而提出了一種實用的控制方法，基于這種控制方法設(shè)計的步行模式生成器在仿人機器人 HRP項目的早期階段起了重要作用，但是他們的控制方法由于需要較長的計算時間，導(dǎo)致 實時性差、工程實用性弱。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是，克服以上現(xiàn)有技術(shù)的缺點，提供一種實時性高、工程實 用性強的仿人機器人的控制方法。 .. 本發(fā)明的技術(shù)方案是，提供一種仿人機器人的控制方法，由以下步驟實現(xiàn)-
(1) 建立仿人機器人的桌子一小車數(shù)學(xué)模型，并將該數(shù)學(xué)模型簡化為系統(tǒng)狀態(tài)方程；
(2) 選定基函數(shù)當(dāng)設(shè)定值在被控區(qū)間里變化量小于或者等于閾值a時，以階躍函 數(shù)為基函數(shù)；當(dāng)設(shè)定值在被控區(qū)間里變化量大于閾值b時，以階躍函數(shù)和斜坡函數(shù)復(fù)合而 來的函數(shù)為基函數(shù)；
(3) 由仿人機器人的傳感器按采樣周期采樣并計算仿人機器人的實際ZMP，記該實際 ZMP的位置為；？；
(4) 在每個采樣周期都將p與步驟(1)中所述系統(tǒng)狀態(tài)方程輸出的；^進行比較， 得到誤差，記該誤差為e，由表達式^ = / -/^確定，并進行模型反饋校正，最終使e趨 向于零；
(5 )將反饋校正后的模型代入預(yù)測函數(shù)控制優(yōu)化算法；
(6) 經(jīng)預(yù)測函數(shù)控制優(yōu)化運算后輸出控制量，記該控制量為u，所述仿人機器人根據(jù) U去控制仿人機器人的伺服驅(qū)動器；
(7) 重復(fù)步驟(3) (7)，得到每個采樣周期的實際控制量，同時根據(jù)實際控制量 實時控制所述仿人機器人的運動。
采用上述方法后，本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下顯著優(yōu)點及有益效果因為本發(fā)
3明仿人機器人的控制方法采用了計算時間短、計算簡單的預(yù)測函數(shù)控制，計入了被控系統(tǒng) 輸入、輸出前景的影響，所以本發(fā)明仿人機器人的控制方法具有實時性高、工程賣用性強 的優(yōu)點。
附圖是本發(fā)明仿人機器人的控制方法的控制流程示意圖。
具體實施例方式
下面結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明作進一步說明。
一般仿人機器人的步行模式生成器包括測力傳感器、PFC控制器和伺服驅(qū)動器，本發(fā) 明仿人機器人的控制方法需要調(diào)用這些現(xiàn)有的硬件。
所述PFC控制器內(nèi)置有預(yù)測函數(shù)控制優(yōu)化算法軟件，所述預(yù)測函數(shù)控制優(yōu)化算法為現(xiàn)
有技術(shù)，本發(fā)明仿人機器人的控制方法的控制過程如下
(1)建立仿人機器人的桌子一小車數(shù)學(xué)模型，并將該數(shù)學(xué)模型簡化為系統(tǒng)狀態(tài)方程，
一般仿人機器人的步行模式生成可以簡化為以下數(shù)學(xué)模型
-010——0_
001+0
X0001
二
1 0 —~^
該式中，戶為ZMP，是系統(tǒng)輸出變量；為加速度對時間的微分，是系統(tǒng)輸入變
量；x為質(zhì)心軌跡；i^RealZMP(x), RealZMP()是用于計算多連桿模型ZMP的函數(shù)，p即 為所求得的ZMP。
利用采樣時間K對上述連續(xù)系統(tǒng)方程進行離散化
x附(A: +1) = 4 xw +
="(巧)
其中，<formula>formula see original document page 5</formula>
為了使系統(tǒng)的輸出/ ("盡可能精確地跟蹤目標(biāo)ZMP /Ve/(A)，考慮性能指標(biāo)極小化的問
題，即跟蹤控制問題。
(2) 設(shè)定設(shè)定值在被控區(qū)間里變化量小于或者等于閾值a，則選定基函數(shù)為階躍函數(shù)。
(3) 由仿人機器人的測力傳感器按采樣周期釆樣仿人機器人的步行模式生成的實際 ZMP，記該實際ZMP為p 。
(4) 實際測量得到的ZMP為p與步驟(1)中所述系統(tǒng)狀態(tài)方程輸出的；^進行比較， 得到誤差e(A:)-p-;^，并進行模型反饋校正，得到& + +e(A:)，即該表達式表示反
饋校正后的模型，其中/^(Ar +力為系統(tǒng)狀態(tài)方程模型預(yù)測y步時的;^，最終使e(&)趨向于零。
(5) 反饋校正后模型代入預(yù)測函數(shù)控制優(yōu)化算法，得到如下表達式
該式中，
<formula>formula see original document page 5</formula><formula>formula see original document page 6</formula>iVe/("為給定ZMP， k為當(dāng)前時刻，/為預(yù)測步數(shù)，/V(^ + 7)預(yù)測J'步時給定ZMP，
"=^(—^w， ？；為給定信號時間常數(shù)；/^為預(yù)測長度，r,為采樣周期。
(6) 經(jīng)預(yù)測函數(shù)控制優(yōu)化運算后輸出控制量，記該控制量為u，所述仿人機器人根據(jù) u去控制仿人機器人的伺服驅(qū)動器；
(7) 重復(fù)步驟(3) (7)，得到每個采樣周期的實際控制量，同時根據(jù)實際控制量 實時控制所述仿人機器人的運動。
仏
權(quán)利要求
1、一種仿人機器人的控制方法，其特征在于，由以下步驟實現(xiàn)(1)建立仿人機器人的桌子-小車數(shù)學(xué)模型，并將該數(shù)學(xué)模型簡化為系統(tǒng)狀態(tài)方程；(2)選定基函數(shù)當(dāng)設(shè)定值在被控區(qū)間里變化量小于或者等于閾值a時，以階躍函數(shù)為基函數(shù)；當(dāng)設(shè)定值在被控區(qū)間里變化量大于閾值b時，以階躍函數(shù)和斜坡函數(shù)復(fù)合而來的函數(shù)為基函數(shù)；(3)由仿人機器人的傳感器按采樣周期采樣并計算仿人機器人的實際ZMP，記該實際ZMP的位置為p；(4)在每個采樣周期都將p與步驟(1)中所述系統(tǒng)狀態(tài)方程輸出的pm進行比較，得到誤差，記該誤差為e，由表達式e＝p-pm確定，并進行模型反饋校正，最終使e趨向于零；(5)將反饋校正后的模型代入預(yù)測函數(shù)控制優(yōu)化算法；(6)經(jīng)預(yù)測函數(shù)控制優(yōu)化運算后輸出控制量，記該控制量為u，所述仿人機器人根據(jù)u去控制仿人機器人的伺服驅(qū)動器；(7)重復(fù)步驟(3)～(7)，得到每個采樣周期的實際控制量，同時根據(jù)實際控制量實時控制所述仿人機器人的運動。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種實時性高、工程實用性強的仿人機器人的控制方法，(1)建立桌子一小車數(shù)學(xué)模型，并簡化為系統(tǒng)狀態(tài)方程；(2)選定基函數(shù)；(3)由仿人機器人的傳感器按采樣周期采樣并計算仿人機器人的實際ZMP，記該實際ZMP的位置為p；(4)在每個采樣周期都將p與步驟(1)中所述系統(tǒng)狀態(tài)方程輸出的p<sub>m</sub>進行比較，得到誤差，記該誤差為e，由表達式e＝p-p<sub>m</sub>確定，并進行模型反饋校正，最終使e趨向于零；(5)將反饋校正后的模型代入預(yù)測函數(shù)控制優(yōu)化算法；(6)經(jīng)預(yù)測函數(shù)控制優(yōu)化運算后輸出控制量去控制仿人機器人的伺服驅(qū)動器；(7)重復(fù)步驟(3)～(7)，得到每個采樣周期的實際控制量，實時控制所述仿人機器人的運動。
文檔編號G05B13/04GK101639665SQ20091010231
公開日2010年2月3日 申請日期2009年9月1日 優(yōu)先權(quán)日2009年9月1日
發(fā)明者張智煥 申請人:浙江大學(xué)寧波理工學(xué)院