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基于Kimura振荡器和虚拟模型的气动肌肉四足机器人步态控制

更新时间：2019-12-30 14:16:40 大小：3M 上传用户：IC老兵查看TA发布的资源 标签：振荡器机器人步态控制 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

步态控制是四足机器人适应复杂地形的关键,为此对机器人步态进行规划和控制,提出一种步态控制器。针对气动肌肉驱动的四足机器人,根据机器人Denavit-Hartenberg参数建立单腿运动学模型;采用Kimura振荡器设计四足机器人步态的中枢模式发生器(CPG)网络,并改进振荡器输出与关节角度之间的映射关系;采用摆线函数规划机器人足端轨迹,基于生物神经反射机理和虚拟模型控制(VMC),以肢体摆动相位和足端触地信息为状态切换条件,建立沟壑地形自适应步态控制器;搭建Adams与MATLAB联合仿真平台和实物样机测试平台,对步态控制器进行验证。结果表明:改进的CPG步态网络可减小步态参数间的耦合,所生成信号的幅值和相位稳定;基于CPG和VMC的步态控制器能实现机器人对角步态运动,并能跨越宽度为机器人足端宽度的2.50倍沟壑。


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39  
7
Vol． 39 No． 7  
Jul． 2018  
第
卷第  
期
兵
工
学
报
2 0 1 8  
7
ACTA ARMAMENTARII  
年
月
Kimura  
基于  
振荡器和虚拟模型的气动肌肉  
四足机器人步态控制  
， ， ，  
张云 郭振武 陈迪剑 王斌锐  
(
，
中国计量大学 机电工程学院 浙江 杭州  
310018)  
: ， ，  
摘要 步态控制是四足机器人适应复杂地形的关键 为此对机器人步态进行规划和控制 提出  
。 ，  
一种步态控制器 针对气动肌肉驱动的四足机器人 根据机器人  
Denavit-Hartenberg  
参数建立单腿  
;
运动学模型 采用  
Kimura  
( CPG) ，  
网络 并改进振荡  
振荡器设计四足机器人步态的中枢模式发生器  
; ，  
器输出与关节角度之间的映射关系 采用摆线函数规划机器人足端轨迹 基于生物神经反射机理和  
( VMC) ， ，  
以肢体摆动相位和足端触地信息为状态切换条件 建立沟壑地形自适应步  
虚拟模型控制  
;
态控制器 搭建  
Adams  
MATLAB  
，
联合仿真平台和实物样机测试平台 对步态控制器进行验证  
。
与
:
结果表明 改进的  
CPG  
， ;  
步态网络可减小步态参数间的耦合 所生成信号的幅值和相位稳定 基于  
CPG  
VMC  
，
的步态控制器能实现机器人对角步态运动 并能跨越宽度为机器人足端宽度的  
和
2. 50  
。
倍沟壑  
: ; ; ; ;  
关键词 四足机器人 中枢模式发生器 气动肌肉 虚拟模型控制 沟壑地形  
: TP242. 3 : A : 1000-1093( 2018) 07-1411-08  
文献标志码 文章编号  
中图分类号  
DOI: 10． 3969 /j． issn． 1000-1093． 2018． 07． 020  
Gait Control of Quadruped Robot Driven by Pneumatic Muscle  
Based on Kimura Oscillator and Virtual Model  
ZHANG Yun，GUO Zhen-wu，CHEN Di-jian，WANG Bin-rui  
( College of Mechanical and Electrical Engineering，China Jiliang University，Hangzhou 310018，Zhejiang，China)  
Abstract: Gait control is the key for quadruped robot adapting to complex terrain，for this purpose，gait  
controller is proposed for robot gait planning and control． For the quadruped robot driven by pneumatic  
muscles，the single-leg kinematic model is established based on Denavit-Hartenberg ( DH) parameters．  
Kimura oscillator is used to design the central pattern generator ( CPG) network of the quadruped robot  
gait，and the mapping among oscillator outputs and joint angles is improved． The cycloid function is used  
to plan the foot-end trajectory． Based on biological neural reflex mechanism and virtual model control  
( VMC) ，an adaptive gait controller for gully terrain is presented by taking the swing phase of limbs and  
the touchdown information of the feet as state switching conditions． Adams and MATLAB co-simulation  
platform and physical prototype test platform are set up to verify the gait controller． Simulation and exper-  
iment show that the improved CPG gait network can reduce the coupling between gait parameters，and the  
amplitude and phase of the generated signal are stable． The gait control controller based on CPG and  
VMC can be used to realize the diagonal gait motion of robot and gully crossing with a width of 2. 50 times  
more than the width of the robot's foot．  
: 2017-12-07  
收稿日期  
:
基金项目 国家自然科学基金项目  
( 51575503) ;  
( 2017YFC0804609)  
国家重点研发计划项目  
:
作者简介 张云  
( 1992—) ， ，  
男 硕士研究生  
。E-mail: zhangynice@ 163． com  
:
通信作者 王斌锐  
( 1978—) ， ， ， 。E-mail: wangbrpaper@ 163． com  
男 教授 硕士生导师  
兵 工 学 报  
39  
卷
1412  
第
Key words: quadruped robot; central pattern generator; pneumatic muscle; virtual model control; gully  
terrain  
， Kimura  
制模型的特点 将  
振荡器的疲劳项组合作为  
CPG  
0
引言  
;
膝关节的驱动信号 设计四足机器人的完整  
运
;
动控制模型 在  
CPG VMC，  
控制的基础上引入 通过  
仿生四足机器人在复杂环境下的运动步态控制  
［1］  
。
( CPG)  
。
仿真和实验验证了沟壑地形下机器人的稳定行走  
是研究难点  
中枢模式发生器  
步态控制  
，
是将动物节律行为映射为机器人运动 仿生设计直  
1
四足机器人机构及步态分析  
， : ，  
观清晰 并具有以下特点 存在稳定极限环 所有轨  
， ，  
迹都会接近该极限环 即使有扰动 系统也能回到稳  
1. 1  
气动单腿运动学  
［2］  
;
，
经耦合振荡产生节律信号 可实现多足  
定状态  
气动肌肉四足机器人二维模型的单腿结构简图  
［3］  
;
，
扩展性强 可根据需要添  
1
如图 所示  
。
机器人步态协调控制  
，
加振荡器和反射模块 通过改变参数可产生多种稳  
;
定连续的动态步态 通过节律运动和反射机制能够  
［4］  
。
CPG  
，Matsuoka  
模型中  
适应非预知环境  
现有的  
。
振 荡 器 在 机 器 人 控 制 领 域 中 的 应 用 最 为 广 泛  
［3］  
［5］  
Kimura  
Matsuoka  
振荡器  
等
和郑浩峻等 先后对  
，
模型进行了修改和细化 得到了适用于四足机器人  
［6］  
CPG． Fukuoka  
各关 节 运 动 控 制 的  
Tekken  
等
通 过 对  
，
四足 机 器 人 进 行 步 态 控 制 实 验 证 实 了  
［7］  
Kimura CPG  
。Wang  
等
模型的有效性和准确性  
提
1
图
单腿简化模型  
Kimura CPG  
，
网络  
出了具有关节角速度反馈信号的  
Fig． 1 Simplified model of single leg  
。 、  
实现了机器人稳定行走 应对复杂地形如沟壑 台  
，CPG  
阶时  
步态控制很难实现维持四足机器人平稳  
，
单腿具有髋关节与膝关节两个旋转自由度 其  
， 。  
运行 需要其他控制算法的融入 虚拟模型控制  
，
转动角度分别为 θ 和 θ 下标  
k
h、k  
分别表示髋关节  
l ．  
h
( VMC)  
，
是一种生物启发式控制方法 适用于复杂地  
，
、
l
和膝关节 大腿 小腿的长度分别为 和  
坐标系  
，x  
轴沿着机器  
h
k
。VMC  
形步态控制  
的应用关键是确定系统需要控  
Hx z  
H
的原点固定在髋关节转轴中心  
H
H
，
制的自由度 在该自由度上构建恰当的虚拟构件以  
，z x  
人躯体指向前进方向 轴垂直于 轴且正方向向  
H
H
，
产生合适的虚拟力 并通过  
Jacobian  
矩阵计算期望  
CPG  
;
上 坐标系  
Kx z  
K
，x  
的原点固定在膝关节转轴中心  
K
K
［8］  
［9］  
。Ajallooeian  
的关 节 力 矩  
等
提 出  
结 合  
，z x ;  
轴沿着小腿方向向下 轴垂直于 轴向上 坐标系  
K
K
VMC  
，
的生物启发运动控制器 实现了四足机器人在  
Px z  
P
，x  
，z  
轴沿着小腿方向向下  
原点固定在足端  
P
P
P
，
仿真环境下的崎岖地面行走 但未在实物上得到验  
x 。  
轴垂直于 轴向上 利用机器人的  
P
Denavit-Harten-  
［10］  
。Zhang  
证且地形适应能力有限  
等
设计一种基于  
berg  
参数可以求得足端在髋关节下的转换矩阵为  
，
虚拟模型的四足机器人对角小跑步态控制器 在仿  
－ sin (  
－
)
0
cos (  
－
)
－ l sin  
h
－ l sin (  
k
－
)
θ
k
θ
θ
θ
θ
θ
θ
h
k
h
k
h
h
、
真环境中展示了机器人的全方位移动能力 应对不  
0
1
0
0
θ
0
0
［11］  
H
。Xie  
平坦 地 形 能 力 和 抗 冲 击 能 力  
等
扩 展 了  
T =  
，
P
－ cos (  
－
)
－ sin (  
－
)
－ l cos  
h
－ l cos (  
k
－
)
θ
k
θ
θ
θ
θ
θ
h
k
h
k
h
h
VMC，  
有效控制了围绕支撑 对 角线 的 身 体 旋 转  
。
0
0
1
［12］  
Hunt  
等
提出了基于期望行为设置耦合神经系统  
( 1)  
，
参数值的方法 实现了气动肌肉驱动的四足机器人  
P
进而可得足端 点在髋部  
Hx z  
H
Jacobi-  
坐标系下的  
H
。
节律行走  
本文用  
建膝髋关节的控制网络 实现仿生四足机器人的步  
Kimura  
an  
矩阵为  
Kimura  
，
振荡器构建互抑振荡器模型 组  
－ l cos － l cos (  
θ
h
－
)
l cos (  
k
－ )  
θ
k
θ
θ
θ
h
k
h
k
h
，
J =  
．
[
]
l sin + l sin (  
θ
h
－
)
－ l sin (  
k
－ )  
θ θ  
k
θ
θ
h
k
h
k
h
。
态生成与运动控制 本文改进了  
振荡器的  
( 2)  
，
输出与关节角度的映射 充分利用振荡器有固定控  

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