专利名称：仿人机器人的控制方法
技术领域：
本发明涉及机器人控制技术领域，具体讲是一种仿人机器人的控制方法。
背景技术：
基于ZMP (Zero Moment Point)的步行模式生成首先由Vukobratovic和St印anenko在 1972年发表的论文中提出，后来高西(Takanishi)等人变换目标ZMP模式，通过快速傅里 叶变换(FFT)在频率域内求解方程，再利用快速傅里叶变换的逆变换得到质心的轨迹， 从而提出了一种实用的控制方法，基于这种控制方法设计的步行模式生成器在仿人机器人 HRP项目的早期阶段起了重要作用，但是他们的控制方法由于需要较长的计算时间，导致 实时性差、工程实用性弱。
发明内容
本发明要解决的技术问题是，克服以上现有技术的缺点，提供一种实时性高、工程实 用性强的仿人机器人的控制方法。 .. 本发明的技术方案是，提供一种仿人机器人的控制方法，由以下步骤实现-
(1) 建立仿人机器人的桌子一小车数学模型，并将该数学模型简化为系统状态方程；
(2) 选定基函数当设定值在被控区间里变化量小于或者等于阈值a时，以阶跃函 数为基函数；当设定值在被控区间里变化量大于阈值b时，以阶跃函数和斜坡函数复合而 来的函数为基函数；
(3) 由仿人机器人的传感器按采样周期采样并计算仿人机器人的实际ZMP，记该实际 ZMP的位置为；？；
(4) 在每个采样周期都将p与步骤(1)中所述系统状态方程输出的；^进行比较， 得到误差，记该误差为e，由表达式^ = / -/^确定，并进行模型反馈校正，最终使e趋 向于零；
(5 )将反馈校正后的模型代入预测函数控制优化算法；
(6) 经预测函数控制优化运算后输出控制量，记该控制量为u，所述仿人机器人根据 U去控制仿人机器人的伺服驱动器；
(7) 重复步骤(3) (7)，得到每个采样周期的实际控制量，同时根据实际控制量 实时控制所述仿人机器人的运动。
采用上述方法后，本发明与现有技术相比，具有以下显著优点及有益效果因为本发
3明仿人机器人的控制方法采用了计算时间短、计算简单的预测函数控制，计入了被控系统 输入、输出前景的影响，所以本发明仿人机器人的控制方法具有实时性高、工程卖用性强 的优点。
附图是本发明仿人机器人的控制方法的控制流程示意图。
具体实施例方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
一般仿人机器人的步行模式生成器包括测力传感器、PFC控制器和伺服驱动器，本发 明仿人机器人的控制方法需要调用这些现有的硬件。
所述PFC控制器内置有预测函数控制优化算法软件，所述预测函数控制优化算法为现
有技术，本发明仿人机器人的控制方法的控制过程如下
(1)建立仿人机器人的桌子一小车数学模型，并将该数学模型简化为系统状态方程，
一般仿人机器人的步行模式生成可以简化为以下数学模型
-010——0_
001+0
X0001
二
1 0 —~^
该式中，户为ZMP，是系统输出变量；为加速度对时间的微分，是系统输入变
量；x为质心轨迹；i^RealZMP(x), RealZMP()是用于计算多连杆模型ZMP的函数，p即 为所求得的ZMP。
利用采样时间K对上述连续系统方程进行离散化
x附(A: +1) = 4 xw +
="(巧)
其中，<formula>formula see original document page 5</formula>
为了使系统的输出/ ("尽可能精确地跟踪目标ZMP /Ve/(A)，考虑性能指标极小化的问
题，即跟踪控制问题。
(2) 设定设定值在被控区间里变化量小于或者等于阈值a，则选定基函数为阶跃函数。
(3) 由仿人机器人的测力传感器按采样周期釆样仿人机器人的步行模式生成的实际 ZMP，记该实际ZMP为p 。
(4) 实际测量得到的ZMP为p与步骤(1)中所述系统状态方程输出的；^进行比较， 得到误差e(A:)-p-;^，并进行模型反馈校正，得到& + +e(A:)，即该表达式表示反
馈校正后的模型，其中/^(Ar +力为系统状态方程模型预测y步时的;^，最终使e(&)趋向于零。
(5) 反馈校正后模型代入预测函数控制优化算法，得到如下表达式
该式中，
<formula>formula see original document page 5</formula><formula>formula see original document page 6</formula>iVe/("为给定ZMP， k为当前时刻，/为预测步数，/V(^ + 7)预测J'步时给定ZMP，
"=^(—^w， ？；为给定信号时间常数；/^为预测长度，r,为采样周期。
(6) 经预测函数控制优化运算后输出控制量，记该控制量为u，所述仿人机器人根据 u去控制仿人机器人的伺服驱动器；
(7) 重复步骤(3) (7)，得到每个采样周期的实际控制量，同时根据实际控制量 实时控制所述仿人机器人的运动。
仏
权利要求
1、一种仿人机器人的控制方法，其特征在于，由以下步骤实现(1)建立仿人机器人的桌子-小车数学模型，并将该数学模型简化为系统状态方程；(2)选定基函数当设定值在被控区间里变化量小于或者等于阈值a时，以阶跃函数为基函数；当设定值在被控区间里变化量大于阈值b时，以阶跃函数和斜坡函数复合而来的函数为基函数；(3)由仿人机器人的传感器按采样周期采样并计算仿人机器人的实际ZMP，记该实际ZMP的位置为p；(4)在每个采样周期都将p与步骤(1)中所述系统状态方程输出的pm进行比较，得到误差，记该误差为e，由表达式e＝p-pm确定，并进行模型反馈校正，最终使e趋向于零；(5)将反馈校正后的模型代入预测函数控制优化算法；(6)经预测函数控制优化运算后输出控制量，记该控制量为u，所述仿人机器人根据u去控制仿人机器人的伺服驱动器；(7)重复步骤(3)～(7)，得到每个采样周期的实际控制量，同时根据实际控制量实时控制所述仿人机器人的运动。
全文摘要
本发明公开了一种实时性高、工程实用性强的仿人机器人的控制方法，(1)建立桌子一小车数学模型，并简化为系统状态方程；(2)选定基函数；(3)由仿人机器人的传感器按采样周期采样并计算仿人机器人的实际ZMP，记该实际ZMP的位置为p；(4)在每个采样周期都将p与步骤(1)中所述系统状态方程输出的p<sub>m</sub>进行比较，得到误差，记该误差为e，由表达式e＝p-p<sub>m</sub>确定，并进行模型反馈校正，最终使e趋向于零；(5)将反馈校正后的模型代入预测函数控制优化算法；(6)经预测函数控制优化运算后输出控制量去控制仿人机器人的伺服驱动器；(7)重复步骤(3)～(7)，得到每个采样周期的实际控制量，实时控制所述仿人机器人的运动。
文档编号G05B13/04GK101639665SQ20091010231
公开日2010年2月3日 申请日期2009年9月1日 优先权日2009年9月1日
发明者张智焕 申请人:浙江大学宁波理工学院