[發明專利]仿人足球機器人的運動規劃

在審

• 申請號: 201810084726.6
• 申請日: 2018-01-29
• 公開（公告）號: CN108563220A
• 公開（公告）日: 2018-09-21
• 發明（設計）人: 沈夢嬌;梁志偉;霍韋良
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02;G05D1/12;G05B13/04
• 代理公司: 南京正聯知識產權代理有限公司 32243
• 代理人: 王素琴

1.仿人足球機器人的運動規劃，包括目標識別模塊、目標定位模塊和全向行走方法，其特征在于：

所述目標識別模塊，具體步驟包括讀取模板圖片像素信息、模板特征點讀取、實時圖像匹配和識別物體；

所述目標定位模塊，具體步驟包括粒子集初始化、預測更新、感知更新、可定位性估計、預測協方差估計、動態修正和擴展重采樣；

其中，可定位性估計是基于參數估計理論中的Fisher信息矩陣和CRB定理；

所述全向行走方法，具體為一種基于CMAC閉環控制的步態規劃方法，其具體為，

步驟1，足部規劃器在分析外界不同干擾因素的環境下得出可行的足部落腳點并計算出其ZMP值；

步驟2，利用帶預測控制的雙線性倒立擺模型（D-LIP）由ZMP的值推出機器人軀干的運動軌跡；

步驟3，由足部落腳點使用三次樣條插值法，規劃出每兩個落腳點之間在三維空間中的運行軌跡；

步驟4，利用機器人軀干和足部的位姿結合逆運動學計算出各個關節的角度；

步驟5，由NAO機器人的陀螺儀傳感器值可獲得其軀干位姿，并與倒立擺形成反饋控制，從而使整個系統變為閉環控制。

2.根據權利要求1所述的仿人足球機器人的運動規劃，其特征在于：所述仿人足球機器人的運動規劃應用于NAO機器人，配合NAO機器人自身硬件實現目標功能。

3.根據權利要求書1所述的仿人足球機器人的運動規劃，其特征在于：所述目標識別模塊中檢測特征點時主要使用的算法為高斯濾波、Canny邊緣檢測和harris角點檢測。

4.根據權利要求1所述的仿人足球機器人的運動規劃，其特征在于：所述可定位性估計基于Fisher信息矩陣和CRB定理，是將移動機器人位姿作為待估參數，通過計算概率柵格地圖下的觀測模型，得到位姿的Fisher信息矩陣中的各個參數，從而得到機器人的可定位。

5.根據權利要求1所述的仿人足球機器人的運動規劃，其特征在于：所述預測協方差估計，通過預測模型的協方差矩陣計算，消除了以里程計作為預測模型的定位過程中產生的誤差，其中預測模型協方差為，為上一周期機器人位姿協方差。

6.根據權利要求1所述的仿人足球機器人的運動規劃，其特征在于：所述全向行走方法步驟1中的足部規劃器，采用指定落腳點的方法來規劃每一步，定義表示前進方向上的步長，表示側移方向上的步寬，表示每步踏足的方向，上標表示第n步，稱之為步行參數，則第n個落腳點表示為：

其中，為第一個支撐腳的位置，此處步行開始時是左腳，如果開始步行的是右腳，那么就將改為。

7.根據權利要求1所述的仿人足球機器人的運動規劃，其特征在于：所述全向行走方法步驟2中的基于ZMP預測控制的雙線性倒立擺，是由足部規劃器得出機器人的零力矩點ZMP的值：

其中，和分別表示機器人質心的水平位移和高度，是質心的水平加速度，代表ZMP在X軸方向上的值；將該模型分解為前進和側移兩個方向，即和兩個部分，這兩個部分是完全相同的，稱為雙線性倒立擺。

8.根據權利要求1所述的仿人足球機器人的運動規劃，其特征在于：所述全向行走方法步驟4中的逆運動學計算，其過程為：1.用一個齊次變換矩陣表示機器人自身局部坐標系下的足部位置及其朝向；2.再由旋轉和平移兩個分量得到相對于臀部滾動關節坐標系下的足部位姿；3.由于機器人在行走的過程中膝蓋始終處于彎曲狀態，可以假設機器人大腿和小腿之間形成一個三角形，在三角形模型下計算出膝關節角和踝關節角。

9.根據權利要求1所述的仿人足球機器人的運動規劃，其特征在于：所述全向行走方法步驟5中的反饋控制中，機器人軀干的誤差值，在雙線性倒立擺模型中考慮軀干的誤差值，用以修正倒立擺模型原本的輸出值，從而形成對整個行走過程的閉環控制。

10.根據權利要求9所述的仿人足球機器人的運動規劃，其特征在于：所述全向行走方法步驟5中的反饋控制中，在實際算法執行過程中只考慮50%的傳感器的信息。