發(fā)布時間：2019-02-21 21:35

【摘要】：本課題的主要任務(wù)是研究仿人形雙足直立行走機(jī)器人的控制,核心是雙足直立行走機(jī)器人步態(tài)規(guī)劃算法和步態(tài)控制算法。在國內(nèi)外機(jī)器人研究的理論基礎(chǔ)上進(jìn)行總結(jié)創(chuàng)新,本文主要工作和成果如下:通過引入李群和旋量理論,建立了機(jī)器人腿部機(jī)構(gòu)的指數(shù)積正運(yùn)動學(xué)模型,結(jié)合正運(yùn)動學(xué)模型的指數(shù)積公式,提出了一種分步求解關(guān)節(jié)角度的方法,其中膝關(guān)節(jié)和踝關(guān)節(jié)處的三個角度直接通過幾何法求解,髖關(guān)節(jié)處的三個角度用矩陣法。利用同樣的方法,建立機(jī)器人手臂以及頭部并聯(lián)機(jī)構(gòu)的運(yùn)動學(xué)模型。通過研究三維倒立擺的數(shù)學(xué)模型,得到了三維倒立擺運(yùn)動規(guī)律簡潔的參數(shù)化表達(dá)方法,即雙曲函數(shù)表示法。同時研究了機(jī)器人前進(jìn)方向,基于雙曲正弦的運(yùn)動規(guī)律和左右方向基于雙曲余弦的運(yùn)動規(guī)律,提出了一種步態(tài)落點(diǎn)預(yù)測控制算法。針對機(jī)器人起步、停步以及邁步的軌跡規(guī)劃研究,提出了限幅最速微分跟蹤器和最速運(yùn)動規(guī)劃算法,利用這兩種算法進(jìn)行軌跡規(guī)劃,軌跡平滑全程無速度突變、無沖擊,同時能夠到達(dá)任意目標(biāo)位置并獲得目標(biāo)速度。為有效控制腿部振動,采用了一種帶模型參數(shù)的自抗擾算法,改進(jìn)自抗擾算法中的擴(kuò)展觀測器,有效解決利用不同類型的物理反饋信號,觀測角度、角速度信號的難題,實(shí)際實(shí)驗(yàn)中大大提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性。利用機(jī)器人姿態(tài)角度偏差,通過PI控制機(jī)器人姿態(tài)角度,實(shí)現(xiàn)機(jī)器人在傾斜面上平衡控制。為了提高姿態(tài)角度的解算精度,提出了一種新的互補(bǔ)濾波融合方法,不僅利用重力加速方向作為參考,而且充分利用了重力加速度大小,減少加速度對角度解算的影響。最后,完成機(jī)器人步態(tài)規(guī)劃以及機(jī)器人控制實(shí)物實(shí)驗(yàn),編寫了Labview和Matlab的調(diào)試上位機(jī)用于實(shí)物實(shí)驗(yàn)之前的程序調(diào)試。通過實(shí)物實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了運(yùn)動學(xué)模型、步態(tài)規(guī)劃算法以及機(jī)器人控制算法的有效性和正確性。
[Abstract]:The main task of this paper is to study the control of humanoid biped upright walking robot, the core of which is gait planning algorithm and gait control algorithm. The main work and achievements of this paper are as follows: by introducing Li Qun and spinor theory, the exponential product forward kinematics model of robot leg mechanism is established. Based on the exponential product formula of the positive kinematics model, a step by step method is proposed to solve the joint angle, in which the three angles of the knee joint and the ankle joint are directly solved by the geometric method, and the three angles of the hip joint are solved by the matrix method. Using the same method, the kinematics model of robot arm and head parallel mechanism is established. By studying the mathematical model of 3D inverted pendulum, a simple parameterized expression method of motion law of 3D inverted pendulum is obtained, that is hyperbolic function representation method. At the same time, the forward direction of the robot is studied. Based on the motion law of hyperbolic sine and the motion of left and right directions based on hyperbolic cosine, a gait drop predictive control algorithm is proposed. Aiming at the research of trajectory planning for starting, stopping and stepping of robot, this paper presents a limiting maximum differential tracker and a maximum speed motion planning algorithm. These two algorithms are used for trajectory planning. At the same time can reach any target position and obtain target speed. In order to control leg vibration effectively, an active disturbance rejection algorithm with model parameters is adopted to improve the extended observer in the active disturbance rejection algorithm, which effectively solves the problem of using different types of physical feedback signals, observation angles and angular velocity signals. The stability and robustness of the system are greatly improved in practical experiments. The attitude angle of the robot is controlled by PI to realize the balance control of the robot on the inclined plane by using the attitude angle deviation of the robot. In order to improve the accuracy of attitude angle calculation, a new complementary filtering fusion method is proposed, which not only uses the acceleration direction of gravity as a reference, but also makes full use of the magnitude of gravity acceleration to reduce the influence of acceleration on angle calculation. Finally, the robot gait planning and the robot control physical experiment are completed, and the Labview and Matlab debugging host computer is programmed to debug the program before the physical experiment. The validity and correctness of kinematics model gait programming algorithm and robot control algorithm are verified by physical experiments.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP242

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本文編號：2427916