[發明專利]一種仿人機器人摔倒預測方法

在審

• 申請號: 202010150780.3
• 申請日: 2020-03-06
• 公開（公告）號: CN111291831A
• 公開（公告）日: 2020-06-16
• 發明（設計）人: 黃強;吳桐;陳學超;余張國;秦鳴悅;李慶慶
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 南京智造力知識產權代理有限公司 32382
• 代理人: 杜丹

1.一種仿人機器人摔倒預測方法，其特征在于，采集機器人朝向不同方位摔倒和穩定時的狀態數據，形成SVM訓練數據集并訓練得到SVM分類器；將機器人的狀態數據輸入訓練好的SVM分類器，SVM分類器輸出分類結果；在SVM分類器輸出分類結果后的判斷緩沖時間內，統計被判斷為即將摔倒的周期占總控制周期數的比例，根據比例輸出最終確定機器人摔倒預測結果。

2.根據權利要求1所述的一種仿人機器人摔倒預測方法，其特征在于，獲取所述狀態數據的方法為：在機器人穩定站立時，向某一個方向用力推動機器人使之摔倒，截取開始用力至機器人完全倒地之間的所有狀態數據作為摔倒數據集并打上摔倒標簽；選擇合適的推力，使機器人盡量接近不穩定的邊緣但未摔倒，同樣獲取狀態數據作為穩定數據集并打上穩定的標簽；并將帶有標簽的摔倒數據集和穩定數據集作為SVM分類器的訓練數據集。

3.根據權利要求1或2所述的一種仿人機器人摔倒預測方法，其特征在于，所述狀態數據包括機器人x軸、y軸、z軸的速度和加速度以及ZMP與當前支撐面邊界的距離，并組成7維特征向量。

4.根據權利要求3所述的一種仿人機器人摔倒預測方法，其特征在于，所述ZMP與當前支撐面邊界的距離的計算方法是根據腳底力、力矩數據計算得出機器人ZMP位置，同時根據機器人速度方向以及腿部各關節角度計算得出ZMP與當前支撐面邊界的距離。

5.根據權利要求1所述的一種仿人機器人摔倒預測方法，其特征在于，在分類器每次做出摔倒判斷后的0.2s為所述判斷緩沖時間。

6.根據權利要求1所述的一種仿人機器人摔倒預測方法，其特征在于，當SVM分類器判斷為摔倒的周期占比大于90％，則最終判斷為即將摔倒，否則仍判斷為穩定。