[发明专利]质心轨迹的获取方法、装置、机器人及存储介质

说明书

本申请提供了一种质心轨迹的获取方法、装置、机器人及存储介质，其中，该方法包括：根据机器人在N个控制周期的N个质心变量以及N个质心的加速度变化率，构建优化变量，根据优化变量与第一预设矩阵，获取求解零力矩点轨迹的系数矩阵，根据求解零力矩点轨迹的系数矩阵和预期零力矩点轨迹，获取所述机器人的代价函数的表达矩阵，获取机器人的质心的等式约束条件，根据等式约束条件和代价函数的表达矩阵，对优化变量进行约束求解，获取机器人的质心轨迹。在本申请中，采用等式约束条件对优化变量约束求解，使得由求解零力矩点轨迹和预期零力矩点轨迹所构建的代价函数最小，可以求解得到任意形状的零力矩点轨迹对应的质心轨迹。

技术领域

本申请涉及机器人控制技术领域，具体而言，涉及一种质心轨迹的获取方法、装置、机器人及存储介质。

背景技术

目前，现有的仿人机器人在规划行走轨迹时，一般是使用线性倒立摆模型，手动指定落脚点序列，根据落脚点序列插值得到零力矩点(Zero Moment Point，ZMP)轨迹，根据ZMP轨迹求解得到质心轨迹，并根据落脚点序列规划得到足端轨迹，然后根据ZMP轨迹、质心轨迹以及足端轨迹实现控制机器人到达目标地点。

现有技术中，求解质心轨迹时通常是通过求解线性倒立摆微分方程，得到质心位置和质心位置的解析解，然而，该种求解方式要求ZMP轨迹为规则的多段线，因此无法求解任意形状的ZMP轨迹对应的质心轨迹。

发明内容

本申请的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种质心轨迹的获取方法、装置、机器人及存储介质，以获取任意形状ZMP轨迹对应的质心轨迹。

为实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本申请一实施例提供了一种质心轨迹的获取方法，所述方法包括：

根据所述机器人在N个控制周期的N个质心变量以及N个质心的加速度变化率，构建优化变量，N为控制周期的数目，其中，N大于或等于2；

根据所述优化变量与第一预设矩阵，获取求解零力矩点轨迹的系数矩阵，所述第一预设矩阵中的元素为根据所述机器人在第k个控制周期的质心变量和第k个控制周期的零力矩点的位置之间的第一关系矩阵计算得到，其中，k小于或等于N-1，且大于或等于1；

根据求解零力矩点轨迹的系数矩阵和预期零力矩点轨迹，获取所述机器人的代价函数的表达矩阵；

获取机器人的质心的等式约束条件，所述等式约束条件用于对所述优化变量和第二预设矩阵进行等式约束，所述第二预设矩阵中的元素为根据所机器人在第k个控制周期的质心变量和第k+1个控制周期的质心变量之间的第二关系矩阵计算得到；

根据所述等式约束条件和所述代价函数的表达矩阵，对所述优化变量进行约束求解，获取所述机器人的质心轨迹。

在一可选的实施方式中，所述等式约束条件通过如下步骤得到：

采用线性倒立摆模型，建立所述机器人在所述第k个控制周期的质心变量和第k+1个控制周期的质心变量的第二关系矩阵；

根据所述第二关系矩阵中的第一参数和第二参数，构建第二预设矩阵，所述第二预设矩阵中的元素根据所述第一参数和第二参数确定；

根据所述优化变量和所述第二预设矩阵，构建所述等式约束条件。

在一可选的实施方式中，所述根据所述等式约束条件和所述代价函数的表达矩阵，对所述优化变量进行约束求解，获取所述机器人的质心轨迹，包括：

获取所述机器人的质心的不等式约束条件，所述不等式约束条件用于对单位矩阵的预设次方和所述优化变量进行不等式约束，所述预设次方为(4N+3)²；