[发明专利]基于多目标粒子群算法的仿人机器人步态规划方法

说明书

本公开提供一种基于多目标粒子群算法的仿人机器人步态规划方法，包括如下步骤：S1应用三次样条插值函数，生成髋关节及踝关节的运动轨迹；S2根据生成的髋关节及踝关节的运动轨迹计算出双腿各关节的运动情况，并进一步求出零力矩点的轨迹及双腿髋关节的力矩；S3根据优化目标函数和任务约束条件，确定双腿各关节的适应度函数；S4根据所述适应度函数，利用多目标粒子群优化算法，得到优化目标函数对应的Pareto最优解集；S5从Pareto最优解集中选取一个解作为最优解，将最优解代入规划好的步态，指导仿人机器人步行。

技术领域

本公开涉及机器人控制领域，尤其涉及一种基于多目标粒子群算法的仿人机器人步态规划方法。

背景技术

仿人机器人是指具有人类外形特征以及类人功能的人形机器人，是集机械、材料、电子、控制技术、传感技术、仿生学等多种学科于一体的综合性平台。在机器人产业迅猛发展的今天，仿人机器人因其对人类环境的良好适应性而备受关注。稳定步行是仿人机器人适应环境的基础，也是仿人机器人研究的热点和难点。

在对仿人机器人进行步态规划的过程中，如何满足机器人稳定裕度最大，并且在结构参数不变的情况下，各关节输出力矩不超过最大载荷力矩非常关键。在机器人实际运动过程中，只考虑稳定裕度虽能满足机器人稳定行走，但同一稳定裕度下，同一关节不同的步态下关节力矩大小不尽相同，对于液压驱动的机器人，关节力矩直接影响到液压缸保持指定位置所需的压力及液压缸体积。针对现有技术中使用粒子群算法进行机器人步行轨迹优化时部分关节超出关节输出力矩的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

鉴于以上原因，本公开的目的在于，提供一种基于多目标粒子群算法的仿人机器人步态规划方法，解决传统粒子群算法中以稳定裕度为适应度函数值，致使所需液压缸体积大，所需压力大的缺陷，将稳定裕度与关节力矩相结合。为实现上述目的，采用以下技术方案：

基于多目标粒子群算法的仿人机器人步态规划方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1应用三次样条插值函数，生成髋关节及踝关节的运动轨迹；

S2根据生成的髋关节及踝关节的运动轨迹计算出双腿各关节的运动情况，并进一步求出零力矩点的轨迹及双腿髋关节的力矩；

S3根据优化目标函数和任务约束条件，确定双腿各关节的适应度函数；

S4根据所述适应度函数，利用多目标粒子群优化算法，得到优化目标函数对应的Pareto最优解集；

S5从Pareto最优解集中选取一个稳定裕度最大的解作为最优解，将最优解代入规划好的步态，指导仿人机器人步行。

其中，所述髋关节包括左腿髋关节偏摆轴、左腿髋关节滚动轴、左腿髋关节俯仰轴、右腿髋关节偏摆轴、右腿髋关节滚动轴和右腿髋关节俯仰轴；所述踝关节包括右腿踝关节俯仰轴、右腿踝关节滚动轴、左腿踝关节俯仰轴和左腿踝关节滚动轴。

进一步地，步骤S2所述双腿各关节的运动情况包括双腿各关节的运动轨迹和角度；

所述零力矩点的坐标计算公式为：