采用串聯(lián)彈性驅(qū)動器的仿生腿足式機器人跳躍與自適應(yīng)平衡控制研究.pdf

1、腿足式機器人是移動機器人領(lǐng)域的一個重要研究方向。與其他類型移動機器人相比，腿足式機器人在非結(jié)構(gòu)環(huán)境下執(zhí)行野外偵測探查、災(zāi)區(qū)救援、崎嶇路面運輸?shù)热蝿?wù)時具有顯著的優(yōu)勢，但也面對極大的挑戰(zhàn)。近年來，腿足式機器人研究取得了重要進展，但在動態(tài)平衡能力、抗擾動能力以及續(xù)航時間等方面仍存在技術(shù)瓶頸。
　　本文在國家自然科學(xué)基金項目“基于變剛度關(guān)節(jié)的仿生單腿機器人動態(tài)平衡控制與優(yōu)化”的支持下，以提高腿足式機器人的運動穩(wěn)定性和運動能效為目標(biāo)，以具有

2、自適應(yīng)自學(xué)習(xí)特性的控制理論與方法作為手段，研究腿足式機器人的關(guān)節(jié)控制、跑跳控制、抗擾動控制以及動態(tài)平衡控制問題。首先，本文針對剛性關(guān)節(jié)力矩輸出抗擾動性差、能量利用效率低的問題，設(shè)計了一種具有被動柔順特性的串聯(lián)彈性驅(qū)動器(Series Elastic Actuator，SEA)，并提出了一種采用串聯(lián)彈性驅(qū)動關(guān)節(jié)實現(xiàn)腿足式機器人高能效跑跳的控制方法。在此基礎(chǔ)上，針對腿足式機器人控制器參數(shù)調(diào)節(jié)困難、控制器性能對機器人物理參數(shù)變化適應(yīng)性差的問題

3、，以提高控制器的自適應(yīng)自學(xué)習(xí)能力作為主要創(chuàng)新點，通過模擬人體在控制身體運動過程中的感知學(xué)習(xí)過程，提出了一套具有自適應(yīng)自學(xué)習(xí)能力的關(guān)節(jié)控制、平衡控制以及抗擾動控制算法。通過在串聯(lián)彈性驅(qū)動單關(guān)節(jié)、采用串聯(lián)彈性驅(qū)動關(guān)節(jié)的單腿機器人和雙足機器人上進行多組實驗，驗證了本文所提出的控制方法對物理參數(shù)變化具有較強的魯棒性，提高了腿足式機器人跑跳運動的自適應(yīng)性。
　　本文的主要研究內(nèi)容及貢獻包括:
　　1.設(shè)計了一種串聯(lián)彈性驅(qū)動關(guān)節(jié)標(biāo)定方法

4、，并針對變負載條件下的串聯(lián)彈性驅(qū)動關(guān)節(jié)伺服控制精度降低的問題，設(shè)計了一種基于擴展卡爾曼濾波(Extended Kalman Filter,EKF)觀測器的自適應(yīng)關(guān)節(jié)速度/位置控制器，能夠快速穩(wěn)定地對關(guān)節(jié)負載變化進行適應(yīng)。該控制方法的有效性和適應(yīng)性通過串聯(lián)彈性驅(qū)動單關(guān)節(jié)實驗平臺進行了驗證。
　　2.針對不同結(jié)構(gòu)的腿足式機器人需要編寫不同辨識程序的問題，提出了一種通用的腿足式機器人系統(tǒng)動力學(xué)自動迭代辨識方法，能夠根據(jù)機器人的結(jié)構(gòu)自動生

5、成辨識模型。該辨識方法的有效性和收斂性通過仿真實驗和實物實驗進行了驗證。
　　3.針對虛擬模型控制（Virtual Model Control，VMC）的雙足機器人在變負載及擾動條件下姿態(tài)控制精度降低的問題，推導(dǎo)了機器人在雙足站立相的等效辨識模型，提出了一種將在線辨識和虛擬模型控制相結(jié)合的自適應(yīng)柔順姿態(tài)控制方法，能夠在不降低機器人柔順性的同時保證姿態(tài)控制精度。所提方法的抗擾動能力以及對變負載狀況的適應(yīng)能力在采用串聯(lián)彈性驅(qū)動關(guān)節(jié)的四

6、自由度雙足機器人上進行了驗證。
　　4.針對采用串聯(lián)彈性驅(qū)動關(guān)節(jié)的腿足式機器人跑跳過程中，關(guān)節(jié)無法有效跟蹤設(shè)定力矩的問題，提出了一種基于角沖量跟蹤誤差評價關(guān)節(jié)力矩伺服性能的指標(biāo)，以及一種通過模擬不同關(guān)節(jié)剛度進行彈跳的方法，實現(xiàn)了滿足力矩伺服性能約束的跑跳運動控制。該方法的有效性在帶腳踝的單腿以及雙足機器人上進行了驗證，實現(xiàn)了平均CoT(Cost of Transport)為0.38的高能效連續(xù)跳躍。
　　5.針對采用串聯(lián)彈性