申请/专利权人：北京理工大学

申请日：2022-07-27

公开（公告）日：2024-06-18

公开（公告）号：CN115070775B

主分类号：B25J9/16

分类号：B25J9/16;B25J9/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.18#授权;2022.10.11#实质审查的生效;2022.09.20#公开

摘要：本发明公开了一种基于关键模态分解和CPG的仿人机器人低姿匍匐全身运动规划方法，将直线低姿匍匐运动分解为四个关键运动模态，依据关键运动模态，对基于Hopf振荡器的CPG耦合网络进行参数确定和初始化，求解CPG耦合网络的数学模型，得到机器人右肩部俯仰关节、左肩部俯仰关节、右腿髋部俯仰关节、左腿髋部俯仰关节的矢状面关键运动轨迹；依据关键运动模态转换的相位与幅值，将矢状面关键运动轨迹映射为全身运动轨迹，全身运动轨迹由工控机发送给机器人各关节执行，实现仿人机器人的直线低姿匍匐运动。本发明基于匍匐运动关键模态分解和CPG耦合网络，实现了仿人机器人低姿匍匐全身协同运动的轨迹规划。

主权项：1.一种基于关键运动模态和CPG耦合网络的仿人机器人低姿匍匐全身运动规划方法，其特征在于，将具有周期性的直线低姿匍匐运动分解为四个关键运动模态，依据关键运动模态，对基于Hopf振荡器的CPG耦合网络进行参数确定和初始化，求解CPG耦合网络的数学模型，得到机器人右肩部俯仰关节RArm1、左肩部俯仰关节LArm1、右腿髋部俯仰关节RLeg3、左腿髋部俯仰关节LLeg3的矢状面关键运动轨迹；依据关键运动模态转换的相位与幅值，将矢状面关键运动轨迹映射为全身运动轨迹，全身运动轨迹由工控机发送给机器人各关节执行，实现仿人机器人的直线低姿匍匐运动；所述四个关键运动模态具体为：运动模态1：机器人的左肘部、左膝部、右肘部与地面保持接触，右膝部处于悬空状态；运动模态2：机器人的左肘部、左膝部、右膝部与地面保持接触，右肘部处于悬空状态；运动模态3：机器人的左肘部、右肘部、右膝部与地面保持接触，左膝部处于悬空状态；运动模态4：机器人的右肘部、左膝部、右膝部与地面保持接触，左肘部处于悬空状态；所述CPG耦合网络由4个Hopf振荡器组成，求解CPG耦合网络的数学模型，得到Hopf振荡器1的输出信号x1、Hopf振荡器2的输出信号x2、Hopf振荡器3的输出信号x3和Hopf振荡器4的输出信号x4，所述x1作为左肩部俯仰关节LArm1的矢状面关键运动轨迹trala1，所述x2作为右肩部俯仰关节RArm1的矢状面关键运动轨迹trara1，所述x3作为左腿髋部俯仰关节LLeg3的矢状面关键运动轨迹trall3，所述x4作为右腿髋部俯仰关节RLeg3的矢状面关键运动轨迹trarl3；所述CPG耦合网络的数学模型为： 其中：X和Y是CPG耦合网络的输出信号，且X＝[x1x2x3x4]T、Y＝[y1y2y3y4]T；是输出信号的一阶微分，A、B、C均为系数矩阵，Hx和Hy为耦合矩阵，且所述参数确定包括振荡器幅值、振荡器的振荡频率和极限环收敛速度；振荡器幅值平方满足：μ1＝qla31-qla112μ2＝qra31-qra112μ3＝qll33-qll132μ4＝qrl33-qrl132其中：qla31表示左肩部俯仰关节在运动模态3的关节角，qla11表示左肩部俯仰关节在运动模态1的关节角，qra31表示右肩部俯仰关节在运动模态3的关节角，qra11表示右肩部俯仰关节在运动模态1的关节角，qll33表示左腿髋部俯仰关节在运动模态3的关节角，qll13表示左腿髋部俯仰关节在运动模态1的关节角，qrl33表示右腿髋部俯仰关节在运动模态3的关节角，qrl13表示右腿髋部俯仰关节在运动模态1的关节角；振荡器的振荡频率为： 其中：ωstance和ωswing分别是输出信号支撑相频率、摆动相频率，bi为支撑相和摆动相的切换速度，且是振荡器的振荡幅值，为各振荡器的摆动相频率设定值，yi为第i个振荡器的输出信号，i＝1,2,3,4；极限环收敛速度为：

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权利要求：

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