基于智能行为构架的双足机器人步态控制方法研究

本课题旨在研究基于智能行为构架的双足机器人步态控制方法。研究内容包括：分析和定义双足机器人的运动行为，建立一个多级的行为构架；结合动力学基础理论设计模糊控制器，实现各级动作、行为及其调度机制，生成智能化的机器人行为；利用一种新型类DNA编码的进化算法，在优化模糊行为的同时分析关键控制规则以及参量。该研究能够为双足机器人步态控制提供一个模块化，智能化，扩展性强的控制方案，并通过对智能控制规则的分析探索双足运动内在规律，具有重要的理论意义和广阔的应用前景。

双足机器人具有变结构、非线性、强耦合以及内在不稳定的特点，使得研究双足机器人具有很大的难度。本项目首先采用主流的ZMP (Zero Moment Point)稳定判据的设计方法，通过把双足机器人简化成一个倒立摆模型，分析了它的动力学特性，并利用三维绘图软件CATIA和动力学仿真软件ADAMS建立了双足机器人的虚拟样机模型，并实现了基于ADAMS和MATLAB的联合仿真以及离线步态规划。在此基础上，设计了双足机器人的物理样机，并在物理样机的平台上，设计实现了机器人控制系统，将仿真控制策略在物理样机上进行了实际测试，具有较好的效果。然后，通过构造出双足机器人行走的稳定性目标函数和能耗目标函数，设计出了适合的多目标遗传算法的综合目标函数和适应度函数。接着采用两步优化的方法，第一步是运用遗传算法来缩小优化参数的取值范围，第二步是运用遗传算法同时优化两个参数获得在能耗和稳定性两方面都表现优秀的解。通过对比分析，其稳定性和单位行走距离的能耗均有了明显的改善。为了实现在复杂环境中的稳定行走，本项目进一步基于变长倒立摆模型来实现双足机器人爬楼梯步态规划的方法，并运用虚拟样机进行了动态步行仿真，仿真结果表明，运用该步态规划方法可以得到可行的机器人爬楼梯轨迹。同时，由于实际设计的机器人的腿部具有较大的质量，运用传统的单质量点线性倒立摆模型将其简化成单质量点或是直接忽视腿部的质量的做法在我们的设计中并不合适。为了使仿真模型和实际样机更加符合，本项目对基于单质量点的倒立摆模型进行了改为三质量点的尝试。同时，基于双足机器人变机械结构的特点，对课题组中PET（Positron Emission Tomography）的结构设计进行了变结构的尝试，设计出了可变结构的PET机架。设计基于12个探测器模块进行，通过两个直线运动副调节探测器环数，6个大环调节6对模块的周向方位，10个旋转自由度和12个直线自由度来控制每个模块的具体方位，此设计能使12个探测模块任意在大FOV（Field of View）六边形、小FOV六边形、平板PET之间迅速转换。