基于人体行走轨迹的双足机器人步行样本生成与跟随研究

发布时间：2020-07-17 13:37

【摘要】：在机械、控制、人工智能等关键科学技术领域飞跃发展的推动下,越来越多的服务型机器人出现在日常的生活场景中,实际情况中往往需要机器人能够跟随行走从而为人类提供服务,这就对机器人行走过程中适应环境的能力、行走低能耗等提出了更高的要求。人类所采用的双足步行方式,在经过长期的自然进化后具有良好的稳定性、协调性,本文通过运动捕捉系统捕捉到人体步行数据,分析人体步行运动轨迹,生成机器人步行样本,提取人体步行参数,实现双足机器人跟随行走。本文在通过人体步行捕捉实验得到步行数据后,利用线性插值以及几何求解方法补齐了缺失的数据,利用噪声点处单调性突变的性质除去了噪声数据,并通过踝关节轨迹提取到人体步行参数。从处理后的步行数据中,获得了平地步行、上楼梯、下楼梯路况下人体质心与踝关节的行走轨迹,分析得出其速度、加速度均符合正弦函数的规律,并进行了数据拟合验证。在行走步态时间对称参数的基础上利用左右踝关节行走轨迹定义了空间对称性参数,判断人体行走状态。利用质心与踝关节的连线,将人体简化作单质心倒立摆模型,该模型下的人体ZMP轨迹在行走过程中始终处于支撑区域内。同样将机器人简化作单质心倒立摆,规划ZMP轨迹,利用正弦函数对其质心与踝关节的速度或加速度进行规划,通过逆运动学解算得到机器人步行样本。在通过分析人体行走轨迹变化规律生成双足机器人步行样本的基础上,提出了跟随过程中机器人变速、变步态的平滑切换样本生成方法,在机器人变步长以及平地至上楼梯切换过程中,关节角位移、角速度以及角加速度均没有发生突变。为保证机器人稳定性和减少能量消耗提出了步行样本优化方法,选择行走过程中质心下降高度以及可变ZMP区域系数作为优化参数,利用一组步行样本验证了参数优化的有效性。针对机器人跟随样本的生成,提取到人体步行参数后,采用检索机器人步行样本库与在线生成步行样本组合的方法来实现。最后,建立双足机器人的虚拟样机模型,分别验证了双足机器人平地变步长以及平地至上楼梯的切换步态行走。根据采集的人体步行数据,提取步行参数,生成双足机器人跟随行走样本,进行了仿真。仿真结果表明基于人体行走轨迹的生成的跟随步行样本,可以实现双足机器人的跟随行走。
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP242
【图文】：

机器人

上世纪七十年代，早稻田大学开发出了 WAP1 型机器人，该型号机器人具有六自由度并采用气压驱动，之后相继又研制出 WL-3、WL-5、WL-10RD 等机器人[4]。1973 年早稻田大学制造出了的 WABOT1 型仿人机器人能够根据人的语言命令，找到指定物体，最终缓慢步行到目标位置将目标物体取回。2000 年，本田公司研制出了具备智能化的 ASIMO 机器人，机器人开始向智能化发展，实现机器人与外界环境的交互，但是机器人的智能化还需要投入更多的研究[5]。美国在机器人领域知名的波士顿动力公司开发了 Petman 与 Atlas 双足机器人，Petman 机器人保持平衡的能力很强，实验过程中经过人为干扰后可以快速恢复到平衡状态，并能够在危险环境例如化学污染、核辐射等情况下稳定行走、爬行或者处理有毒有害物质等任务[6-7]。Atlas 机器人是在 Petman 系列机器人上改进并制造出来的，最突出的能力就是高速下行走速度可达 10km/h，利用调整步态的方法抵抗外界干扰力，穿越复杂崎岖的地形[8]。德国慕尼黑大学于 2000 年研制出双足机器人 JOHNNIE，该机器人具有三十个自由度，身高 1.8m，重 40kg，最终可实现 2.2km/h 的步行速度。2009 年，该校又研制出 LOLA 机器人[9]。

机器人,双足机器人,仿人机器人

哈尔滨工业大学、国防科技大学、清华大学、北京理工大学等国内一流科研机构开始投入到双足机器人的研发中，取得了一系列成果。哈尔滨工业大学吴伟国教授第一次提出类人猿型机器人，并于 2004 年研制出类人猿机器人“GoRoBoT-Ⅱ”[11]，该机器人可实现双足行走、四足行走以及桁架攀爬等多种运动形式。国防科技大学马宏续教授于 2000 年研制出“先行者”双足机器人，实现了动态步行，并于 2003 年推出 Blackman 仿人机器人，实现了无缆线行走[12]。北京理工大学在 2002 至 2005 年期间，研制出 BHR-01 型与 BHR-02 型双足机器人。其中，BHR-01 型双足机器人，可根据自身平衡状态进行稳定控制。BHR－2 型仿人机器人也被称为“汇童”机器人，全身具备 32 个自由度，重量为 63kg，高度 1.6m 可以进行中国传统武术的表演[13]。清华大学于 2002 年和 2005 年，相继研制出了THBIP-1、THBIP-2 型机器人[14]，相较于THBIP-1 型机器人，THBIP-2 型仿人机器人重量大大减轻，仅有18kg，身高 0.7m，一共有 24 个自由度，能以动态步行的方式在 4s的时间里行走 0.15m[15]。

系统硬件,校正杆

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文数据过程中能够的不受外界其他光源的影响。LED 控制器集成于电池盒中，电池 RF 收发器和微处理器可以控制 1 到 72 个 LED 标识点。校正杆带有 8 个 LED灯，LED 灯之间距离一定，校正杆是校准所需要的校正设备。图 2-1 所示为PhaseSpace 捕捉系统部分硬件组成。

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