[發明專利]一種基于虛擬傳感器的足式機器人地形感知方法

有效

• 申請號: 202010070559.7
• 申請日: 2020-01-21
• 公開（公告）號: CN111260057B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 吳爽;危清清;陳磊;張沛;王儲;劉賓;姜水清;李德倫;劉鑫;白美
• 申請（專利權）人: 北京空間飛行器總體設計部
• 主分類號: G06N3/08
• 分類號: G06N3/08;G06N20/10;G06F18/2411;G01B21/22;G01N33/24;G01P3/00;G01R19/00
• 代理公司: 中國航天科技專利中心 11009
• 代理人: 劉秀祥

一種基于虛擬傳感器的足式機器人地形感知方法，屬于機器人感知領域，包括如下步驟：S1、建立觸地檢測神經網絡模型和土壤分類機器學習模型；S2、在不同地形、不同步態條件下，采集足式機器人的腿關節的角度、腿關節的角速度、電機電流、腿與地面的接觸力數據作為樣本；S3、利用S2中采集的樣本，對觸地檢測神經網絡模型和土壤分類機器學習模型進行訓練；S4、將S3中訓練后的觸地檢測神經網絡模型和土壤分類機器學習模型作為足式機器人的地形感知系統，用于地形感知。本發明方法能夠提高機器人的行走穩定性和運動能力，同時增強機器人的魯棒性及其行為的可靠性；此外簡化了機器人的硬件，降低了設計、加工和維護成本。

技術領域

本發明涉及一種基于虛擬傳感器的足式機器人地形感知方法，涉及一種室外作業的足式機器人的地形感知，適用于足式機器人對內部和外部環境信息的獲取，屬于機器人感知領域。

背景技術

地形感知能力對于室外作業尤其是深空探測機器人極為重要，復雜的非結構化地質條件給機器人的移動性能帶來很大影響，使其無法完成預定任務，甚至對其本身造成危險。單純的基于視覺的地形感知方法很難獲得表層土壤下的地形結構和物理特性，而基于觸覺的感知方法大多需要在機器人足部安裝觸覺傳感器，該傳感器與各種地形相互作用，極易造成損壞，從而降低系統魯棒性。并且，航天器具有在軌故障不易維修的特點，該觸覺傳感系統將嚴重影響整個系統的可靠性。

發明內容

本發明要解決的技術問題是：克服現有技術的不足，提供了一種基于虛擬傳感器的足式機器人地形感知方法，包括如下步驟：S1、建立觸地檢測神經網絡模型和土壤分類機器學習模型；S2、在不同地形、不同步態條件下，采集足式機器人的腿關節的角度、腿關節的角速度、電機電流、腿與地面的接觸力數據作為樣本；S3、利用S2中采集的樣本，對觸地檢測神經網絡模型和土壤分類機器學習模型進行訓練；S4、將S3中訓練后的觸地檢測神經網絡模型和土壤分類機器學習模型作為足式機器人的地形感知系統，用于地形感知。本發明方法能夠提高機器人的行走穩定性和運動能力，同時增強機器人的魯棒性及其行為的可靠性；此外簡化了機器人的硬件，降低了設計、加工和維護成本。

本發明目的通過以下技術方案予以實現：

一種基于虛擬傳感器的足式機器人地形感知方法，包括如下步驟：

S1、建立觸地檢測神經網絡模型和土壤分類機器學習模型；

S2、在不同地形、不同步態條件下，采集足式機器人的腿關節的角度、腿關節的角速度、電機電流、腿與地面的接觸力數據作為樣本；

S3、利用S2中采集的樣本，對觸地檢測神經網絡模型和土壤分類機器學習模型進行訓練；

S4、將S3中訓練后的觸地檢測神經網絡模型和土壤分類機器學習模型作為足式機器人的地形感知系統，用于地形感知。

上述基于虛擬傳感器的足式機器人地形感知方法，S3中對觸地檢測神經網絡模型進行訓練時，同時利用網絡輸出與期望輸出的誤差，和，網絡輸出與期望輸出對輸入的導數誤差，修正觸地檢測神經網絡模型的網絡權值。

上述基于虛擬傳感器的足式機器人地形感知方法，S3中首先采用離散小波變換對足式機器人的單腿關節信息的樣本數據進行提取，然后利用支持向量機分類器對提取的足式機器人的單腿關節信息進行分類，獲得訓練后的土壤分類機器學習模型。

上述基于虛擬傳感器的足式機器人地形感知方法，將足式機器人的腿關節的角度、腿關節的角速度、電機電流作為觸地檢測神經網絡模型的輸入樣本，將腿與地面的接觸力作為觸地檢測神經網絡模型的輸出樣本。

上述基于虛擬傳感器的足式機器人地形感知方法，將足式機器人的腿關節的角度、腿關節的角速度、電機電流和土壤樣本作為土壤分類機器學習模型的樣本。

一種基于虛擬傳感器的足式機器人地形感知系統，包括樣本采集模塊、線下學習模塊、線上應用模塊；