仿人机器人步态生成方法

摘要

本发明提供了一种仿人机器人步态生成方法，其包括步骤：S1，通过分析人类步行的驱动特征建立一个初始步行模式发生器，产生可用于实现基本步行运动的关节驱动力矩u_p；S2，通过传感反射的局部特性建立牵张反射数学模型和前庭反射的数学模型，将牵张反射产生的关节驱动力矩u_stretch和前庭反射产生的关节驱动力矩u_vest叠加于关节驱动力矩u_p，通过调整关节驱动力矩u_stretch、u_vest调整机器人在运动空间中的关节轨迹，保证机器人在行走过程中支撑腿不离开地面、摆动腿能达到正确的位置；S3，建立ZMP(Zero Moment Point)反射模型，将ZMP反射产生的关节驱动力矩u_zmp叠加于关节驱动力矩u_stretch、u_vest及u_p，通过调整关节驱动力矩u_zmp进一步调整上述关节轨迹，使得机器人实现稳定的步行运动、提高机器人运动的环境适应能力。

主权项

一种仿人机器人步态生成方法，其特征在于，包括步骤：S1，通过分析人类步行的驱动特征建立一个初始步行模式发生器，用于产生使机器人可能运动的有效步行模式，该初始步行模式发生器产生可用于实现基本步行运动的关节驱动力矩u_p，关节驱动力矩u_p与机器人的步行模式和步行所处的状态相关；S2，通过传感反射的局部特性建立牵张反射数学模型和前庭反射的数学模型，牵张反射用于保证机器人摆动腿有效离开地面并到达正确位置，前庭反射用于实现对机器人躯干的稳定性控制，将牵张反射产生的关节驱动力矩u_stretch和前庭反射产生的关节驱动力矩u_vest叠加于初始步行模式发生器所产生的关节驱动力矩u_p，通过调整关节驱动力矩u_stretch和关节驱动力矩u_vest调整机器人在运动空间中的关节轨迹，从而保证机器人在行走过程中支撑腿不离开地面、摆动腿能达到正确的位置；以及S3，利用与稳定性相关的传感反射建立ZMP(Zero Moment Point)反射模型，提高机器人在非机构环境下步行运动的鲁棒性，将ZMP反射产生的关节驱动力矩u_zmp叠加于关节驱动力矩u_stretch、关节驱动力矩u_vest以及关节驱动力矩u_p，通过调整关节驱动力矩u_zmp进一步调整上述关节轨迹，从而使得机器人实现稳定的步行运动、提高机器人运动的环境适应能力。