引入健康状态感知的双足机器人自主运动决策与规划

Biped robots have broad application prospects, such as exploration and disaster relief, and deep research values because of nonlinearity, variable structure, strong coupling and under actuated systems which have attracted a lot of attention. The biped robot has complex structure and various devices, and its power control motor overload heating, structural wear and device aging are inevitable. In order to construct a biped robot with self-health management and ability of fault adaptive, This project will study the autonomous motion decision-making and planning method of the biped robot with health state perception. This project proposes the method of sensing and evaluating the health status of biped robots with interpretable graph models, common sense representation of robot motion based on evolutionary computation and in unknown fault mode biped robot motion’s decision-making based on common sense reasoning, biped robot motion re-planning and degradation mitigation planning method for structural wear and device aging. Finally, based on Matlab or Gazebo simulation platform, single leg and legs motion test platform, biped robot physical platform, this project will carry out algorithmic experimental verification. The research results of the project will lay a theoretical foundation and technical support for the creation of a safe, stable and reliable walking biped robot system with ontology health management and state self-adaptation capabilities.

双足机器人具有广阔应用前景（探险、救灾等危险任务）和前沿科研价值（非线性、变结构、强耦合、欠驱动系统的运动控制难题），一直备受重视。双足机器人结构复杂、器件繁多，其力控电机过载发热、结构磨损和器件老化等问题不可避免。为实现具有本体健康状态管理和故障强适应能力的双足机器人，项目研究引入健康状态感知的双足机器人自主运动决策与规划方法，提出1）引入可解释图模型的双足机器人健康状态感知与评估方法；2）未知故障模式下基于演化计算的双足机器人运动常识表示方法和基于常识推理的双足机器人运动决策方法；3）面向结构磨损和器件老化的双足机器人运动重规划和退化缓解规划方法。最后，基于Matlab或Gazebo仿真平台、单腿和双腿运动测试平台、双足机器人实物平台，开展算法综合实验验证。项目研究成果将为打造具有本体健康状态管理及状态自适应能力的安全稳定、可靠行走双足机器人系统奠定理论基础与技术支撑。

双足人形机器人是机器人研究领域的制高点，具有极强的地形适应能力和越障能力，就有广阔的应用前景和科研价值。本项目通过研究双足人形机器人的状态估计、健康状态感知和自主运动决策与规划新方法，尝试解决“多耦合闭环系统的机器人健康状态感知与评估”、“未知故障模式下的双足机器人自主运动决策”等关键科学问题，为打造具有健康状态感知与管理功能、故障自适应能力，并能够实现安全、稳定、可靠、自主行走的双足人形机器人奠定理论基础与技术支撑，提升了我国双足或人形机器人的研发水平及国际影响力。具体研究成果如下：.首先，针对双足机器人的状态估计问题，提出一种引入运动学分析的状态估计方法，根据足端力信息判断机器人各腿支撑情况，结合单腿的运动学建模分析，对双足接触点运动学信息进行融合，建立误差状态方程，利用不变扩展卡尔曼滤波（InEKF）对双足机器人的位姿进行估计。其次，在多传感器信息融合的双足机器人的位姿状态估计研究成果的基础上，通过融合前向运动学、IMU、编码器、相机/雷达传感器的输出信息，结合联合滤波估计算法，为待监测部位设计出单独的模型，对每个模型进行滤波估计，并设计双残差结构进行多传感器协同健康状态估计与监测。最后，针对双足人形机器人运动与决策规划，过研究人类的运动机制，提出一套双足人形机器人高效能、低能耗行走与跳跃规划与控制框架。将整个运动过程构造为非线性MPC优化问题，基于自研平台人形模型，为满足低能耗、敏捷性性要求，设计虚拟腿做功最小化的代价函数。然后构造支撑腿、空中摆动以及落地三个阶段WBC控制器，包括QP约束和任务代价函数，实现对MPC优化轨迹的实时跟踪，从而完成人形机器人的运动决策与规划控制。本项目的研究成果都已在自研双足机器人平台Caisa太极1.0中验证了其有效性，实现了3km/h的室外行走。