[發明專利]一種人機協同輔助行走機器人的運動控制方法

在審

• 申請號: 202011178097.7
• 申請日: 2020-10-29
• 公開（公告）號: CN112230543A
• 公開（公告）日: 2021-01-15
• 發明（設計）人: 蘆穎僖;侯禮春;周亞瑞
• 申請（專利權）人: 南京凌華微電子科技有限公司
• 主分類號: G05B13/02
• 分類號: G05B13/02
• 代理公司: 江蘇圣典律師事務所 32237
• 代理人: 龔擁軍

1.一種人機協同輔助行走機器人的運動控制方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S1：更新激光雷達傳感器、編碼器和力傳感器的數據，得到障礙物距離d、用戶左右腳和機器人的相對距離D_HL和D_HR、機器人的當前速度RV_current和用戶輸入到機器人的力F_s；

步驟S2：使用用戶運動期望估計到目標的距離和時間相除，來計算用戶的期望速度

步驟S3：根據障礙物距離d和機器人的當前速度RV_current計算機器人規劃速度RV_robot，當障礙物和機器人的距離d小于1m時，機器人會規劃向左、右變換移動來避開降礙物；

步驟S4：根據用戶的操作表現和行走環境，使用機器學習算法計算用戶控制權重k_user，通常設置k_user＝0.35～0.65之間；

步驟S5：使用協同控制算法通過機器人規劃速度RV_robot和用戶期望速度得到機器人最終運動控制速度RV。

2.根據權利要求1所述的人機協同輔助行走機器人的運動控制方法，其特征在于，步驟S5中所述的協同控制算法為：

k_user＝1-k_robot (2)

其中協同控制的輸出為坐標系{R}中的機器人最終運動控制速度，為坐標系{R}中的用戶期望速度，為坐標系{R}中的機器人規劃速度，X、Y、θ分別為平面的橫坐標、縱坐標、及坐標夾角；k_user是用戶控制權重，k_robot是輔助機器人控制權重。

3.根據權利要求1所述的人機協同輔助行走機器人的運動控制方法，其特征在于，為提高舒適性和安全性，定義兩個影響用戶操控表現的因子：安全因子和平順因子。

4.根據權利要求3所述的人機協同輔助行走機器人的運動控制方法，其特征在于，在機器學習算法過程中將這兩個因子考慮進去設計輸出函數，當用戶和機器人發生交互行為時，機器人更新當前時間t的狀態變量s_i＝(d,Δv_x,Δv_y,Δω)，其中d為最近的障礙物和機器人之間的距離，Δv_x,Δv_y,Δω為用戶期望速度和當前機器人速度之間的差值，在交互行為產生后，得到一個基于用戶運動期望、機器人當前狀態和周圍環境信息來計算機器人的立即輸出的輸出值，輸出值函數表示為：

r_i＝c₁|d|-c₂|Δv_x|-c₃|Δv_γ|-c₄|Δω| (6)

其中c₁,c₂,c₃和c₄為正常數。

5.根據權利要求3或4所述的人機協同輔助行走機器人的運動控制方法，其特征在于，機器學習方法使用實際的觀測數據(s_i,a_i)和(s_i+1,a_i+1)來更新行為值函數的估計值，機器學習的值函數估計的更新公式為

Q_i(s_i,a_i)＝Q(s_i,a_i)+a_i[r(s_i,a_i)+γQ(s_i+1,a_i+1)-Q(s_i,a_i)] (3)

其中a_i是學習因子，反映了學習的速度；γ為折扣因子，反映了未來輸出的折扣率。

6.根據權利要求5所述的人機協同輔助行走機器人的運動控制方法，其特征在于，在完成學習階段后，機器人更新數據組{s_i,a_i,r_i}，由于機器學習中狀態信息和行為為離散的，而實際得到的是連續數據，將連續數據離散化來避免計算維數爆炸，將這些數據壓縮到Q{s_i,a_i}中，Q{s_i,a_i}為根據行為選擇策略π選擇執行行為a_i后，狀態s_i得到的累計輸出值，而Q{s_i,a_i}的更新是根據公式(3)來進行的：

Q_i(s_i,a_i)＝Q(s_i,a_i)+a_i[r(s_i,a_i)+γQ(s_i+1,a_i+1)-Q(s_i,a_i)] (3)。