[发明专利]一种基于遗传算法的人形双足机器人步行姿态控制方法

摘要

本发明公开了一种基于遗传算法的人形双足机器人步行姿态控制方法，基于ZMP控制理论、位姿矩阵建立了双足机器人的数学模型，模拟人的基本步态，采用步行周期T、步速V、身高H、手臂摆幅R、身躯中心上下摆幅C、身躯中心左右的摆幅A这六个参数对机器人的步态进行了规划，通过遗传算法选取优化的T、V、H、R、C、A六个参数，带入位姿矩阵的逆运算中，得出机器人其他关节坐标的值，解决了生成稳定控制机器人步态的数据的方法。克服了位姿矩阵逆运算运算量大、效率不高的问题，提高了系统实时响应能力，并用该方法产生的数据用于人形双足机器人系统中，达到了很好的控制效果。

主权项

一种基于遗传算法的人形双足机器人步行姿态控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：输入机体参数：根据机器人的外形和运动的状态，输入机器人机体的具体参数；S2：拟人步态规划：对机器人的步态运动进行简单分解，在满足约束条件和保证步态可复现的前提下，采用步行周期T、步速V、身高H、手臂摆幅R、身躯中心上下摆幅C和身躯中心左右的摆幅A六个参数来描述机器人的步态，同时给机器人坐标定位，机器人的拟人步态规划如下：身躯中心的x坐标：Vt；身躯中心的y坐标：Asin(πt/T)；身躯中心的z坐标：H‑Ccos(πt/T)；右臂的摆动：R sin(πt/T)；左臂的摆动：R sin(‑πt/T)；S3：遗传算法优化参数：采用遗传算法对S2中的六个参数进行最优选取，得到最优参数；S4：位姿矩阵逆运算：把S3中获取的最优参数通过位姿矩阵的逆运算获得机器人关节角度θi(i＝0，…，n)关于时间t的函数；S5：关节动作序列控制：根据S4中机器人关节角度θi(i＝0，…，n)关于时间t的函数，预先设定机器人任意时刻的关节角度的值，得到机器人关节动作序列；S6：机器人机体执行：根据S6中的机器人关节动作序列指令，机器人机体完成各种动作；S7：位姿修正：当机器人出现倾斜或倾倒时，生成位姿修正指令，将该指令返回S6中，机器人根据位姿修正指令恢复到期望姿态。