四足机器人运动状态聚类分析及其控制策略自主决策

The research on locomotion and balance of quadruped robot has been developed significantly. The research and technology on the improvement of intelligent level and the terrain adaptability become more important to support quadruped robot walking on the rough outdoor terrain autonomously. Based on the typical motion characteristics of quadruped robot walking on complex terrain, this project aims at carrying out the research on the motion state assessment and cluster analysis, situation prediction and movement strategy of autonomous decision-making, as well as the adaptive gait generation method, etc. Firstly, based on the information from the multi-sensors of the robot, an evaluation model to evaluate the real time state of robot is established, and a clustering algorithm is proposed to cluster the results of robot state evaluation. The complexity of motion decision can be reduced in this way. Then, based on the clustering results of the real-time motion state of the robot, the method of predicting the running situation of the robot is given, and the autonomous decision model of the motion strategy is established. Finally, the adaptive gait generation method based on the control strategy and the motion state is given to realize the robot through the complex natural terrain environment stably and autonomously according to the control strategy. The completion of this project has important theoretical significance and practical value to improve the intelligence level and terrain adaptability of quadruped robot.

当前对四足机器人在运动能力和平衡性方面的研究已取得了较大进展，为实现其在复杂地形环境中的自主行走，研究重点开始转移到提高四足机器人智能化水平与复杂地形适应性的探索上。本项目基于四足机器人在复杂地形上行走时的典型运动特点，针对运动状态感知及聚类分析、基于态势预判的控制策略自主决策、稳定运动步态自适应生成方法等内容展开研究。首先，结合多源传感器信息，建立四足机器人运动状态的感知模型，并提出使用聚类算法对运动状态进行深入分析的方法，以降低控制策略决策的复杂度；然后，根据运动状态聚类分析的结果，给出能够准确预判机器人运行态势的方法，并在此基础上建立控制策略自主决策模型；最后，提出可根据控制策略决策及实时运动状态进行自适应调整的步态生成方法，以实现四足机器人按控制策略决策，灵活、自主地通过复杂地形环境。本项目的完成对提高四足机器人的智能化水平及其复杂地形适应性，具有重要的理论研究意义和实用价值。

由于具有优于轮式和履带式机器人的地形适应性，仿生四足机器人在探险救援、物资运输、科学考察等方面均具有良好的应用前景，因此，引起了国内外诸多学者广泛地关注。本项目针对如何提高四足机器人在复杂地形环境中的运动能力与自主适应能力，开展了相关的研究工作，取得的主要研究成果如下：提出了一种基于改进的GMM对任意地形进行聚类分析的方法，并依据分析结果确定当前地形下的运动速度，同时结合地形的坡度起伏信息实现移动机器人速度自适应调整；给出了一种四足机器人在使用静步态行走时，能够通过自身运动状态，包括迈步时间、躯干姿态角的变化对自身运动状态做出准确评估的方法，以在不依靠视觉设备的情况下，获得当前行走地形的崎岖度及其对机器人稳定性的影响，并能够实现四足机器人在复杂地形环境中的自主决策，提高了其自主性与智能化水平；为了使四足机器人能够在没有机器视觉系统的情况下穿越未知的崎岖地形，提出了一种连续静态步态规划方法。利用所提出的静态步态生成方法，四足机器人可以实时自主规划静态步态，并在具有足够稳定裕度的未知崎岖地形上行走；提出了一种四足机器人连续自由步态生成方法，利用本项目提出的自由步态，四足机器人能够在包含不可落足区域的地形中自主地行走；为提高四足机器人对不同地形的适应能力，本项目给出了间歇静步态向对角小跑步态切换的不同情况以及最优切换方法；设计了一种被动柔顺式液压伺服执行器，将被动柔顺控制与主动柔顺控制相结合，提高了四足机器人运动的柔顺性。.项目团队共发表期刊论文8篇，其中SCI收录论文5篇，EI收录论文2篇，中文核心期刊论文1篇；授权发明专利3项，实质审查发明专利6项。项目组成员中2人取得博士学位。相关理论成果有助于提高四足机器人对复杂地形环境的适应能力，进而可有效地拓宽四足机器人的应用领域。