[发明专利]一种基于人体示教的仿人机器人步态规划的方法

说明书

本发明公开一种基于人体示教的仿人机器人步态规划的方法，将人体运动信息用于仿人机器人的步态规划中，通过对人体运动过程中骨骼信息的逆运算获得机器人关节驱动角度，为满足仿人机器人运动过程中的稳定性，利用人体示教数据预估机器人质心轨迹信息，并结合ZMP判据与机器人质心‑角度雅可比矩阵对机器人驱动角度进行补偿控制，在支撑脚的选择中，通过滞回曲线判别人体示教过程的支撑脚切换以确定机器人的支撑脚选取。本发明大大简化了仿人机器人步态规划的复杂性，并且基于人体示教的步态规划可使机器人的运动过程更具拟人化。

技术领域

本发明属于人工智能和机器人控制领域，尤其涉及一种基于人体示教的仿人机器人步态规划的方法。

背景技术

仿人机器人结构与人体相似，在人类社会环境中，仿人机器人可代替人类完成各种作业，扩展人类的能力，并表现出很好的环境适应性。近年来仿人机器人在服务，医疗，教育，娱乐等多个领域得到广泛的应用，相关的研究工作也逐步展开。仿人机器人行走问题的研究一直是机器人领域的一大研究热点，目前依据动力学模型并结合规划的ZMP轨迹形成稳定步态是主要方法，但依靠规划形成的运动模式往往需要复杂的运算，而且运动形式单一。

面对仿人机器人行走步态规划的难题，模仿这一方式逐渐被引入到机器人运动控制中。令机器人对示教者运动信息进行采集，并通过模仿实现运动技能，这种方式大大简化了仿人机器人步态规划的复杂性，并且依据人体姿态生成的机器人运动形式更具拟人化，更重要的是赋予仿人机器人对人体示教行为的模仿能力，可以增强其在复杂环境下的决策能力，提高智能性。

虽然通过人体示教规划机器人步态有很多优点，但由于机器人是对示教者的直接模仿，这会造成机器人步态的稳定性问题，面对行走等对动态性能要求较高的运动过程时，平衡的控制尤为重要。与依据稳定性判据规划开环步态不同，基于人体动作规划机器人步态面临如下三个问题：(1)人体示教过程提供了机器人驱动角度，但由于质量分布的不同，还需要结合质心信息进行补偿调整以满足平衡；(2)期望ZMP轨迹不再由人为设定，而是结合示教数据去计算期望ZMP轨迹；(3)要对人体示教动作进行支撑脚判别后再用于机器人步态规划。针对以上存在的问题，提出一种基于人体示教的仿人机器人步态规划的方法，使仿人机器人通过人体示教数据获得稳定的步态信息，实现稳定的步态规划。

发明内容

本发明将人体运动信息引入到仿人机器人的步态规划中，提出一种基于人体示教的仿人机器人步态规划的方法，捕捉人体运动过程的骨骼点数据，通过对骨骼信息的逆运算获得机器人关节驱动角度，为满足仿人机器人运动过程中的稳定性，利用人体示教数据预估机器人质心轨迹信息，并结合ZMP判据与机器人质心-角度雅可比矩阵对机器人驱动角度进行补偿控制，在支撑脚的选择中，通过滞回曲线判别人体示教过程的支撑脚切换以确定机器人的支撑脚选取。

为实现上述目的，本发明采用如下的技术方案：

一种基于人体示教的仿人机器人步态规划的方法，将人体运动过程中的骨骼信息作为示教数据，依据示教数据进行机器人的步态规划与平衡控制，实现仿人机器人对人体步态的模仿，具体步骤如下:

步骤(1)、利用体感摄影机kinect获取人体行走过程的骨骼点数据，确定人体骨骼点与机器人驱动关节的匹配关系，并通过逆运算获得机器人驱动角度。

步骤(2)、为满足机器人运动过程中的稳定性，依据人体示教数据预估机器人质心轨迹信息，并利用滞回曲线确定支撑脚，然后结合机器人稳定性判据ZMP判据计算质心补偿量。

步骤(3)、再确定质心补偿量后，需通过机器人的质心-角度雅可比矩阵计算角度补偿值，利用补偿角度与驱动角度的相加值驱动机器人可保持机器人步态的稳定性。

作为优选，步骤1中对人体骨骼点与机器人驱动关节进行了匹配，通过空间向量运算获得示教驱动角度。