[发明专利]一种双足机器人地形分类系统

摘要

本发明公开了一种双足机器人地形分类系统，该系统包括：1个加速度计，1个力传感器，2个触觉传感器，1个数据处理单元；数据处理单元能够接收来自所有传感器的数据，并对数据进行分析以推测当前地形。该系统融合多种传感器采集的数据，利用各传感器获取数据的互补特性，进行机器人所处地形种类的判别，具有较高的分类准确率和鲁棒性。

主权项

1.一种双足机器人地形分类系统，其特征在于，包括：1个加速度计，1个力传感器，2个触觉传感器，1个数据处理单元；其中，加速度计安装在机器人的重心处，力传感器安装在机器人膝关节部位，2个触觉传感器分别安装在同一只脚的脚底的前部和后部，力传感器和2个触觉传感器安装在机器人同一侧的腿部和脚部，数据处理单元能够接收来自所有传感器的数据，并执行地形判别算法，具体如下：步骤1：在系统上电时初始化，令行走步数k＝0，第k行走步数的截断时刻t_k为系统当前时间，根据机器人当前所处地形种类确定第k行走步数的地形最终预测的概率向量x_k，其中为L×1的向量，L为地形种类总数，表示第i种地形的最终预测概率，如果确切可知机器人处在第i种地形，则且步骤2：实时获取加速度计的垂直于地面的轴的加速度数据、力数据、触觉数据的时间序列；步骤3：监测加速度数据，当加速度数据达到极小值时，k自增1，并令t_k为系统当前时间；步骤4：截取t_k‑1与t_k之间的加速度数据、力数据、触觉数据的时间序列，分别得到第k行走步数的加速度数据帧、力传感器数据帧、触觉数据帧A与触觉数据帧B，其中，A对应脚底前部触觉传感器产生的数据帧，B对应脚底后部触觉传感器产生的数据帧；步骤5：对第k行走步数的加速度数据帧、力传感器数据帧、触觉数据帧A与触觉数据帧B分别进行特征提取，得到每个数据帧的特征，并将这4个数据帧的特征串联起来得到1个8维的特征向量，即为第k行走步数的样本；该步骤所涉及的特征提取方式为：先对每个数据帧进行快速傅里叶变换，获取该数据帧的频谱向量v＝[v₁,v₂,···,v_n]，其中v_e,e＝1,2,···,n表示频率e对应的幅值；然后计算该数据帧的特征向量f＝[f₁,f₂]，具体为步骤6：将第k行走步数的特征向量输入到事先训练好的支持向量机当中，得到第k行走步数的地形初步预测的概率向量其中表示第i种地形的初步预测概率；步骤7：利用第k‑1行走步数的地形最终预测的概率向量x_k‑1与第k行走步数的地形初步预测的概率向量y_k进行融合，得到第k行走步数的地形最终预测的概率向量x_k，方法如下：x_k＝w₁x_k‑1+w₂y_k其中，w₁∈(0,1)、w₂∈(0,1)为权重系数，且w₁+w₂＝1；取x_k中最大元素对应的地形种类为第k行走步数的地形最终预测结果c_k，其中c_k∈{1,2,…,L}，{1,2,···,L}为地形序号集合；步骤8：重复步骤2至步骤7，即可获取每一行走步数的地形最终预测结果。