[發(fā)明專利]基于多傳感器信息融合的足式機(jī)器人本體狀態(tài)估計(jì)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810431905.2
• 申請(qǐng)日: 2018-05-08
• 公開（公告）號(hào): CN108621161B
• 公開（公告）日: 2021-03-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 馬宏緒;司振飛;安宏雷;韋慶;王劍;王發(fā)林;張芷僮;楊宇;劉軼
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國人民解放軍國防科技大學(xué)
• 主分類號(hào): B25J9/16
• 分類號(hào): B25J9/16;B25J19/00
• 代理公司: 湖南兆弘專利事務(wù)所(普通合伙) 43008
• 代理人: 周長清;胡君

本發(fā)明公開一種基于多傳感器信息融合的足式機(jī)器人本體狀態(tài)估計(jì)方法，步驟包括：S1.分別通過目標(biāo)機(jī)器人內(nèi)部的傳感器采集各條腿的運(yùn)動(dòng)信息，根據(jù)采集到的信息對(duì)各腿進(jìn)行單腿運(yùn)動(dòng)學(xué)解算，得到各腿的運(yùn)動(dòng)學(xué)信息；將各腿中支撐腿的運(yùn)動(dòng)學(xué)信息進(jìn)行融合，得到本體初始狀態(tài)估計(jì)結(jié)果；S2.通過IMU系統(tǒng)獲取IMU信息，并基于獲取的IMU信息進(jìn)行慣導(dǎo)建模解算，得到慣導(dǎo)解算結(jié)果；S3.將得到的本體初始狀態(tài)估計(jì)結(jié)果和慣導(dǎo)解算結(jié)果進(jìn)行融合，得到最終本體狀態(tài)估計(jì)結(jié)果。本發(fā)明兼具IMU與運(yùn)動(dòng)學(xué)解算估計(jì)方式的優(yōu)勢(shì)，估計(jì)結(jié)果不會(huì)產(chǎn)生漂移，同時(shí)能濾除尖峰噪聲，提高估計(jì)結(jié)果精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及足式機(jī)器人狀態(tài)估計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多傳感器信息融合的足式機(jī)器人本體狀態(tài)估計(jì)方法。

背景技術(shù)

足式機(jī)器人是模仿人或動(dòng)物等設(shè)計(jì)制造的一類機(jī)器人，腿部采用串聯(lián)多關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)。根據(jù)模仿對(duì)象與需求任務(wù)的不同，足式機(jī)器人又可以分成幾大類：1、單足機(jī)器人，用于模仿哺乳動(dòng)物單腿進(jìn)行彈跳功能研究；2、雙足步行機(jī)器人，用于模仿人類進(jìn)行穩(wěn)定行走、小跑、交互等功能研究；3、四足機(jī)器人，用于模仿狗、貓、馬、獵豹等四足哺乳動(dòng)物進(jìn)行穩(wěn)定性、柔順性、負(fù)載能力、環(huán)境適應(yīng)性研究；4、多足機(jī)器人，用于模仿蜘蛛、蜈蚣等爬行類昆蟲用于危險(xiǎn)狹小空間探索、救援等任務(wù)研發(fā)。

足式機(jī)器人技術(shù)研究的重要目標(biāo)是使其能夠像所模仿的動(dòng)物一樣擁有在現(xiàn)實(shí)世界行走運(yùn)動(dòng)的能力，其中感知能力是尤其重要的一項(xiàng)內(nèi)容。一般來講，機(jī)器人的感知可以分成兩大類：一是對(duì)外部環(huán)境的感知，包括足端與地面的接觸情況、是否有障礙物、障礙物的位置、外部的干擾等等，可以用來進(jìn)行避障與越障等；二是對(duì)自身狀態(tài)的感知，包括腿部的彎曲程度、關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)情況、本體的加速度、速度、位置、運(yùn)動(dòng)方向、姿態(tài)角等，用于控制中反饋可以提高控制器效果，提升機(jī)器人運(yùn)動(dòng)性能。

足式機(jī)器人本體速度與位置狀態(tài)的準(zhǔn)確估計(jì)，不僅能夠更為精確描述機(jī)器人在現(xiàn)實(shí)世界中的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，同時(shí)可以為相關(guān)的控制提供高質(zhì)量的輸入與反饋信號(hào)，提高控制效果與機(jī)器人性能。感知的信息來源一般是各種各樣的傳感器，主要包括慣性導(dǎo)航器件(IMU)、GPS定位系統(tǒng)、雷達(dá)、攝像頭、關(guān)節(jié)位移傳感器、關(guān)節(jié)力傳感器、足端力傳感器等等，目前針對(duì)足式機(jī)器人的狀態(tài)估計(jì)一般是基于IMU的慣導(dǎo)建模解算或基于內(nèi)部傳感器的運(yùn)動(dòng)學(xué)建模分析，其中慣導(dǎo)解算方法短時(shí)精準(zhǔn)，但會(huì)隨時(shí)間積累產(chǎn)生漂移，漂移主要來源于IMU的器件偏差、積分算法誤差等；運(yùn)動(dòng)學(xué)分析不會(huì)產(chǎn)生漂移，但是存在大量噪聲，尤其是機(jī)器人落地時(shí)的震蕩、沖擊等帶來的尖峰噪聲，無法通過普通的濾波算法消除。由于存在上述缺點(diǎn)，基于單一類傳感器信息的慣導(dǎo)解算或運(yùn)動(dòng)學(xué)分析難以實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人本體狀態(tài)的準(zhǔn)確估計(jì)，同時(shí)也無法滿足機(jī)器人長時(shí)間運(yùn)動(dòng)的實(shí)時(shí)控制需求。

為了解決上述問題，有從業(yè)者提出使用多源信息融合方法實(shí)現(xiàn)足式機(jī)器人本體狀態(tài)估計(jì)，但是通常都是直接由慣導(dǎo)信息與運(yùn)動(dòng)學(xué)信息融合得到估計(jì)機(jī)器人速度，并不考慮位置估計(jì)，且融合過程中并不考慮運(yùn)動(dòng)學(xué)內(nèi)部信息的融合，該類融合方式僅僅是處于一級(jí)信息融合，仍然存在基于IMU的估計(jì)方式會(huì)產(chǎn)生漂移、基于運(yùn)動(dòng)學(xué)解算方式會(huì)產(chǎn)生大量噪聲等問題，估計(jì)結(jié)果的精度仍然不高。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題就在于：針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種實(shí)現(xiàn)方法簡單、兼具IMU與運(yùn)動(dòng)學(xué)解算估計(jì)方式的優(yōu)勢(shì)，且估計(jì)結(jié)果不會(huì)產(chǎn)生漂移，同時(shí)又能濾除尖峰噪聲，以及估計(jì)結(jié)果精度高的基于多傳感器信息融合的足式機(jī)器人本體狀態(tài)估計(jì)方法。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提出的技術(shù)方案為：

一種基于多傳感器信息融合的足式機(jī)器人本體狀態(tài)估計(jì)方法，步驟包括：

S1.一級(jí)信息融合：分別通過目標(biāo)機(jī)器人內(nèi)部的傳感器采集各條腿的運(yùn)動(dòng)信息，根據(jù)采集到的信息對(duì)各腿進(jìn)行單腿運(yùn)動(dòng)學(xué)解算，得到各腿的運(yùn)動(dòng)學(xué)信息；將各腿中支撐腿的所述運(yùn)動(dòng)學(xué)信息進(jìn)行融合，得到本體初始狀態(tài)估計(jì)結(jié)果；

S2.慣導(dǎo)建模解算：通過安裝在目標(biāo)機(jī)器人上的IMU系統(tǒng)獲取IMU信息，并基于獲取的所述IMU信息進(jìn)行慣導(dǎo)建模解算，得到慣導(dǎo)解算結(jié)果；