Welcome-球速体育步态补偿算法_

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　　补偿算法．利用直流伺服电机的过载能力，来改善仿人机器人关节在大负载扰动下的动态性能．行走实验证明了该

　　Ｗａｌｋｉｎｇ Ｇａｉｔ Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ Ｈｕｍａｎｏｉｄ Ｒｏｂｏｔｓ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｆｏｒｃｅ－Ｍｏｍｅｎｔ Ｓｅｎｓｏｒｓ ａｎｄ Ｊｏｉｎｔ Ｔｏｒｑｕｅｓ

　　将步态Ｇ３ＧＡ用于实际的行走实验：仿人机器 人行走不太稳定也不太柔顺，需要人在旁扶持，但扶 持力不是很大，只是没有完全失稳，仿人机器人摆动 足落地有比较明显的冲击现象；在单脚支撑期刚刚 开始的一段时间内，摆动足没有离地，机器人出现旋 转现象，左脚支撑向左拐，右脚支撑向右拐．

　　图２左侧为仿人机器人步态Ｇ３ＧＡ及其实际跟 踪曲线ＧＡ，即理论曲线ＧＡＡｌ，即为机器人在悬挂状态下的关节跟踪 曲线ＧＡＧｌ，为机器人第一次落地行 走实验下的关节跟踪曲线，为 机器人第二次落地行走实验下的关节跟踪曲线几乎重叠，说明问题是重复 出现的，系统的复现性是比较好的．

　　（１）仿人机器人在行走中，摆动足不能及时地 抬离地面．在图２的曲线中表现为，踝关节侧摆的跟 踪相应明显低于其他关节，在跟踪曲线上的图中Ａ 处和Ｂ处形成非常明显的滞后；在摆动腿提离地面 的过程中，在支撑踝侧摆关节上的负载突然显著增 加，而踝侧摆的抗负载干扰的能力比较弱，在跟踪曲 线的Ａ处和Ｂ处再次显著地向下，并形成更加滞后 的下凹曲线；同时，在仿人机器人的支撑髋上反映为 跟踪曲线形成如Ｃ处和Ｄ处的超调（同时也与摆动 髋和摆动踝侧摆的跟踪曲线的误差相互影响）．在足

　　清华大学自主研制的仿人机器人耳琊ＩＰ—Ｉ重约 １３０ｋｇ，高１７２ｃｍ，有３２个主要自由度，包括６×２＝１２ 个自由度的双腿、６×２＝１２个自由度的双臂、４×２＝ ８个自由度的双手等，此外头部有２个主自由度和５ 个手动调节双眼自由度．它装备有直流电源和一系 列肢体姿态检测装置（包括六维力／力矩传感器、三 轴陀螺仪及三轴加速度计），腿部各关节设计运动范 围大，可实现较复杂的动作，如下蹲、转弯、跨障和上 下台阶等运动，上肢可实现点头：摇头、抓握水杯等 运动∞０１．

　　逐渐恢复理论值；如果不是，则说明机器人已经基本 完成了重心的移动，此时采用增量式的补偿，使ＺＭＰ 提前向即将成为支撑腿的前进方向移动，如果ＺＭＰ 已经到达预期的位置，则停止增量补偿．增量式的补

　　偿是每个闭环控制周期中都增加一定的补偿量，每 个闭环控制周期增加的补偿量Ａ０为：

　　Ｆｌｏｗｃｈａｒｔ ｏｆ ｔｈｅ ｇａｉｔ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ

　　步态补偿的核心内容实际是这样的：先判断是 否是双腿支撑，如果不是，则保持支持踝关节的补偿 值不变，同时继续补偿两个髋关节的静差，再补偿摆 动踝的侧摆，使摆动足保持水平．如果已经是双腿支 撑，则判断Ｚ向支撑力比较小的腿是不是刚刚落地 的，如果是，则减小４个侧摆关节的补偿量，让步态

　　根据仿人机器人ＴＨＢＩＰ—Ｉ样机的系统描述，基于 ＺＭＰ稳定移动的原则，多组平地行走的步态被规划 出来．现列举步态名称为Ｇ３ＧＡ的一组步态，其步态 参数为步长３００ｍｍ、步态周期８ｓ（一个单腿支撑期和 一个双腿支撑期共耗时８ｓ）．Ｇ３ＧＡ步态的各关节转 角数据如图２中左侧部分黑色虚线理论步态的行走效果（Ｗａｌｋｉｎｇ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｔｈｅｏｒｅｔｉｃ ｇａｉｔｓ）

　　Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｈｕｍａｎｏｉｄ ｒｏｂｏｔ；ｇａｉｔ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ

　　仿人机器人要实现类人的动作和功能，很重要 的研究方向之一就是实现稳定的双足步行．而以往 的研究成果均证明，直接将步态规划的理论结果用 于步行实验，很难取得成功．问题主要存在于三个方 面：一是仿人机器人样机与机构设计结构总有一定 的误差，无法精确描述；二是机器人控制驱动系统在 复现步态规划的理论结果时，总有一定的误差；三是 机器人所在的环境，跟步态规划中的环境模型存在 一定的偏差．为了实现稳定的步行，很多研究机构都 对仿人机器人的理论步态进行了调整和补偿，来实 现稳定步行¨。ｏ．

　　保持补偿后的支撑踝关节侧摆角度，继续补Ｉ Ｉ减小补偿值 偿支撑髓和摆动髋静差，补平摆动踝侧摆Ｉ Ｉ恢复理论步态

　　图２理论步态Ｇ３ＧＡ及其实际跟踪曲线和六维力传感器曲线 Ｃｕｒｖｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｇａｉｔ Ｇ３ＧＡ ｗｉｔｈ ｉｔｓ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｃｏｎｔｒａｉｌｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｕｎｉｖｅｒｓａｌ ｆｏｒｃｅ·ｍｏｍｅｎｔ ｓｅｎｓｏｒ

　　基金项目：清华大学９８５先进制造学科建设重点项目（０８１１００４０１）；国家８６３计划资助项目（２００３ＡＡ４２００１０—０５）

　　ＸＵ Ｋａｉ，ＣＨＥＮ Ｋｅｎ，ＬＩＵ Ｌｉ，ＹＡＮＧ Ｄｏｎｇ—ｃｈａｏ （，ｎ曲ｈｌｌｅ ｏｆＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆＰｒｅｃｉｓｉｏｎ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ ａｎｄ Ｍｅｃｈａｎｏｌｏｇｙ，ｒｓｌｎｇｈｕａ‰矗嘲Ｂ毋，胁｛ｆ沁？１０００８４，Ｃｈｉｎａ）

　　<方数据

　　易形成静差、滞后和振荡，并使跟踪动态性能不佳． 解决此行走问题的途径之一是对理论步态进行

　　适当的修正，为此，本文提出一种针对关节力矩的步 长算法，在双腿支撑期内给即将成为支撑踝的侧摆 自由度增加“预载荷”，其核心是增大目前的踝关节 侧摆自由度的摆动目标值，即提高了该状态下的静 差，从而提高关节的输出力矩．这样，就能尽量地减 小在单腿支撑期开始时支撑踝的侧摆自由度受到的

　　根据清华大学仿人机器人样机ＴＨＢＩＰ—Ｉ的实际结 构，把机器人分为１５个大小不同的质量块，每个质量 块上均有与之固结的刚体坐标系来表示它的方位和朝 向，除支撑足质量块与地面保持静止，其他１４个质量 块的结体坐标系的原点都在仿人机器人的运动关节 上，如图ｌ所示，ｚ轴是该自由度的转动轴，Ｘ轴指向 下一个自由度，坐标系满足右手规则；前后依次的两个 坐标系的原点相对位置不变，仅发生围绕各自Ｚ轴的 相对旋转．

　　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｒｅａｌｉｚｅ ｓｔａｂｌｅ ｗａｌｋｉｎｇ ｏｆ ｈｕｍａｎｏｉｄ ｒｏｂｏｔ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｕｔｓ ｆｏｒｗａｒｄ ａ鲥ｔ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ， ｗｈｉｃｈ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｓ ｔｈｅ ｊｏｉｎｔ ｔｏｒｑｕｅｓ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｕｎｉｖｅｒｓａｌ ｆｏｒｃｅ·ｍｏｍｅｎｔ ｓｅｎｓｏｒｓ ｉｎ ｒｏｂｏｔ ｆｅｅｔ．Ｔｈｉｓ ａｌ— ｇｏｒｉｔｈｍ ｕｔｉｌｉｚｅｓ ｔｈｅ ｏｖｅｒｌｏａｄ ｃａｐａｃｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ＤＣ￥ｅｒｖｏ ｍｏｔｏｒ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｄｙｎａｍｉｃ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｒｏｂｏｔ ｊｏｉｎｔｓ ｕｎｄｅｒ ｈｅａｖｙ ｌｏａｄ ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｓ．Ｗａｌｋｉｎｇ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ ｏｆ ｔｈｉｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｕｎｄｅｒ ａｎ ｏｆｆ－ｌｌｎｅ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ．

　　步态的调整与补偿需要根据仿人机器人身体的 传感器（主要是测量身体偏角的陀螺仪和测量地面 反力的六维力传感器）信息来完成．基于这两种传感

　　器的信息，有关身体稳定控制和足底柔顺控制的研 究已经比较深入了，仿人机器人能根据传感器信息， 主动地调整支撑腿踝关节或者髋关节的转角，稳定 ＺＭＰ位置或者调整上身姿态．虽然基于传感器信息 的在线调整策略并没有一个统一的标准，但运用了 步态补偿和调整控制策略的机器人样机，都不同程 度地改善了它们的行走稳定性和柔顺性№ｑ Ｊ．

　　摘要：为实现仿人机器人的稳定行走，提出一种根据其足底六维力／力矩传感器信息、针对关节力矩的步态

　　４步态补偿算法（Ｇａｉｔ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）

　　仿人机器人出现此步行特点的主要原因是样机 理论设计参数与样机实体的偏差，加上踝和髋关节 侧摆自由度的大范围时变惯量特性，使得根据理论 步态计算得到的关节轴的输出力矩都略小于实际需 要的力矩值，造成其髋关节和踝关节侧摆抗负载干 扰的能力比较弱，在定常伺服反馈控制作用下，很容

　　图２右侧上方为仿人机器人足底六维力传感器 的力测量数据，其中左足垂直方向的受力曲线、应、乃的黑色实线，右足垂直方向的受力曲线、砣、历的灰色虚线右侧下方为仿人 机器人足底六维力传感器的力矩测量数据．而机器 人在步行过程中有外力的扶持，ＺＭＰ测量不准确，这 里没有列举其ＺＭＰ测量曲线 仿人机器人系统体坐标系

　　Ｆｉｇ．１ Ｂｏｄｙ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｈｕｍａｎｏｉｄ ｒｏｂｏｔ

　　所有转角的初始状态都如图Ｉ中所示，满足右 手转动的转角佛为正，反之为负；口；和口；的正负定

　　义与０；的正负定义保持一致．用多刚体系统动力学 即可建立起其力学模型和ＺＭＰ位置表达式．

　　底所受地面反力的曲线、硬和弱所 示的振荡，即摆动足是逐渐缓慢抬离地面的．

　　（２）当摆动足没有及时提起时，整个机器人的位 型都受到了很大的影响，不再符合预先的步态规划，因 而，在各关节上产生了一些多余的系统内力．在摆动足 提起以后，这些系统内力得以释放，使得机器人产生了 比较显著的振荡，从图２的足底力矩曲线可以看到，两

　　个足上的ｘ和ｌ，方向的力矩振荡，都非常明显． （３）由于机器人侧摆关节上的滞后和扰动，仿

　　人机器人摆动足在步态中的位姿与理论规划中的时 刻保持水平相差较远．其摆动足提前落地，并与地面 形成很明显的冲击，在足底六维力传感器的力曲线 表现为如Ｆｌ、砣和乃处所示的ｚ向地面反力由Ｏ 附近突然增加到２０—４０ｋｇ并产生振荡．

　　在清华大学仿人机器人ＴＨＢＩＰ—Ｉ的研究过程中， 所遇到的问题与以往的研究重点并不相同．由于其 前期设计参数与样机实体的偏差，造成仿人机器人 样机在复现步态规划的理论结果时，不能很好地复 现预期的规划，行走的稳定性和柔顺性都不好．针对 该问题，本文提出一种利用足底六维力传感器信息 的步态补偿算法，实现了仿人机器人ＴＨＢＩＰ—Ｉ的稳