[发明专利]仿人足球机器人的运动规划

说明书

本发明所述仿人足球机器人的运动规划，包括目标识别模块、目标定位模块和全向行走方法，目标识别模块具体步骤包括读取模板图片像素信息、模板特征点读取、实时图像匹配和识别物体；目标定位模块具体步骤包括粒子集初始化、预测更新、感知更新、可定位性估计、预测协方差估计、动态修正和扩展重采样；全向行走方法具体为一种基于CMAC闭环控制的步态规划方法。本发明中，目标识别模块通过对机器人所采集的图像进行分析与处理，提取出有效目标，采用可定位性矩阵以及预测模型协方差矩阵，提高动态环境下的定位精度及鲁棒性。本发明介绍了一种以机器人精准定位为前提，基于CMAC闭环控制的步态规划方法，该方法可以实现带预测控制的全向行走方式。

技术领域

本发明属于机器人控制领域，具体涉及仿人足球机器人的运动规划。

背景技术

机器人足球比赛的研究重点是机器人的机器视觉，全局定位和导航，多机器人协作，双足步态和稳定性研究以及行为和策略等等，在机器人足球比赛中所有参赛队伍采用标准机器人参赛，国际和国内比赛中采用的技术挑战赛，包括自由项目、传球、避障射门等项目，比赛时操作员根据主裁判的决定通过无线网络向机器人发出对应的指令，使机器人进行状态切换，完成相应的比赛。

开展机器人足球世界杯结合当前流行的体育运动来推动机器人技术、人工智能和相关技术的共同发展，如果能够实现机器人带球、传球和踢球等动作，必然会实现相关领域技术的突破。

仿人机器人队伍要进行一场流畅地足球赛，需要一些基本的底层动作的支持，包括行走、踢球、起身等。其中，稳定地动态行走是最基础的，同时也是影响比赛的关键因素。比赛时外界环境随着赛程的推进而实时变化，这对机器人的行走提出更高要求，机器人需能随时改变自身的朝向、灵活地转身和快速地前进。

发明内容

本发明的目的在于解决上述研究中存在的问题，提供仿人足球机器人的运动规划，达到精准定位的效果，并且以此为基础实现带预测控制的全向行走。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：仿人足球机器人的运动规划，包括目标识别模块、目标定位模块和全向行走方法，其特征在于：

所述目标识别模块，具体步骤包括读取模板图片像素信息、模板特征点读取、实时图像匹配和识别物体；

所述目标定位模块，具体步骤包括粒子集初始化、预测更新、感知更新、可定位性估计、预测协方差估计、动态修正和扩展重采样；

其中，可定位性估计是基于参数估计理论中的Fisher信息矩阵和CRB定理；

所述全向行走方法，具体为一种基于CMAC闭环控制的步态规划方法，其具体为，

步骤1，足部规划器在分析外界不同干扰因素的环境下得出可行的足部落脚点并计算出其ZMP值；

步骤2，利用带预测控制的双线性倒立摆模型（D-LIP）由ZMP的值推出机器人躯干的运动轨迹；

步骤3，由足部落脚点使用三次样条插值法，规划出每两个落脚点之间在三维空间中的运行轨迹；

步骤4，利用机器人躯干和足部的位姿结合逆运动学计算出各个关节的角度；

步骤5，由NAO机器人的陀螺仪传感器值可获得其躯干位姿，并与倒立摆形成反馈控制，从而使整个系统变为闭环控制。

进一步地，所述仿人足球机器人的运动规划应用于NAO机器人，配合NAO机器人自身硬件实现目标功能。

进一步地，所述目标识别模块中检测特征点时主要使用的算法为高斯滤波、Canny边缘检测和harris角点检测。

进一步地，所述可定位性估计基于Fisher信息矩阵和CRB定理，是将移动机器人位姿作为待估参数，通过计算概率栅格地图下的观测模型，得到位姿的Fisher信息矩阵中的各个参数，从而得到机器人的可定位。