[發明專利]一種基于CPG模型的仿人機器人步態規劃方法有效
| 申請號： | 201710487162.6 | 申請日： | 2017-06-23 |
| 公開（公告）號： | CN107315346B | 公開（公告）日： | 2020-01-14 |
| 發明（設計）人： | 李迅;汪利慶;李寧;劉仁軍 | 申請（專利權）人： | 武漢工程大學 |
| 主分類號： | G05B13/04 | 分類號： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 33228 寧波市鄞州甬致專利代理事務所(普通合伙) | 代理人： | 潘李亮 |
| 地址： | 430000 湖北省武*** | 國省代碼： | 湖北;42 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 cpg 模型 人機 步態 規劃 方法 | ||
1.一種基于CPG模型的仿人機器人步態規劃方法，其特征在于，它包括以下步驟：
(1)、根據機器人具體的硬件參數，建立相應的耦合振蕩器模型：
OSCs(t)＝OSCb(t)+OSCm(t)；
式中，OSCm(t)表示雙腿末端相對于固定質心的運動軌跡，即運動振蕩器的輸出；OSCb(t)表示質心相對于參考坐標系的運動軌跡，即平衡振蕩器的輸出；OSCs(t)為雙腿末端相對于實際質心的運動軌跡，即耦合振蕩器的輸出；
(2)、改進模型，增加質心偏移控制項，得到改進后的振蕩器模型：
OSCs(t)＝OSCb(t)+OSCm(t)+offect；
式中，offect表示機器人初始位置對應耦合振蕩器的增益；
(3)、以速度為輸入條件，利用遺傳算法優化，得到步驟(2)中的參數的最優值，然后再將得到的參數最優值代入步驟(2)中的模型；
步驟(1)中的OSCb(t)的具體公式為：
OSCb(t)＝ρbsin(ωbt+△b)+ub；
式中，ρb為平衡振蕩器的振幅，ωb為平衡振蕩器的頻率，△b為平衡振蕩器的初相位，ub是平衡振蕩器的偏移量；
步驟(1)中OSCm(t)的具體公式為：
式中，ρm為運動振蕩器的振幅，ωm為運動振蕩器的頻率，△m為運動振動器的初相位，T為一個步行周期時間，r表示雙腳支撐時間在總周期所占的比例；
步驟(3)中利用遺傳算法優化的參數為ρb和offect；
步驟(3)中的遺傳算法先設定種群規模、交叉概率、進化概率以及進化代數限制數，然后采用輪盤賭博法選取優秀種群，優化目標由下式給出：
Object:minimize f(ρb，offect)＝max|Xzmp(t)-Xfcenter|+ρb，t∈[0，T]，
式中，Xzmp為零力矩點的X軸坐標，其公式為其中，n為機器人的連桿數目，mi為i號連桿質量，g為重力加速度，xi和zi分別是i號連桿x軸和z軸的位置，和則為其對應的加速度；
式中，Xfcenter為機器人支撐腿中心點的X軸坐標，其公式為其中Xtip為支撐腿腿尖到原點的距離，Xheel為支撐腿腿跟到原點的距離；
式中，max|Xzmp(t)-Xfcenter|為一個周期內零力矩點與支撐腿中心點在X軸向的最遠距離。
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