气动肌肉四足机器人CPG步态与反射运动控制

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仿生四足机器人具有高崎岖地形适应能力、强动态运动控制能力等特点,使其在非结构化地形环境,如野外勘探、物资运输、高危环境作业、灾难救援等领域具有较好的应用前景。本文使用具有仿生特性的气动肌肉作为四足关节的致动器,研究四足动物中枢模式发生器(Central Pattern Generator,CPG)生成节律运动步态与生物反射运动,实现仿生四足机器人的运动控制。首先,从生物学角度分析四足机器人采用CPG节律步态进行运动控制的优势。对已有的Kimura CPG模型的输出映射做进一步改进,膝髋信号可由振荡器同时生成,且相位关系可自由组合,无需复杂的膝髋映射等操作。基于此,规划了气动肌肉四足机器人的节律步态。使用MATLAB仿真软件分析了CPG参数对模型周期、幅值及收敛特性的影响。然后,对比液压驱动与电机驱动,气动肌肉四足机器人的响应快速、柔顺性好,适合进行反射运动控制。借鉴生物反射运动机制,对四足机器人的反射运动建模,实现机器人对复杂环境的适应性。牵张反射受中枢神经系统调节,通过对牵张阈值和增益的设定,实现足式机器人的位置控制,使足式机器人的运动更加稳定;基于生物神经反射机理和虚拟模型控制(Virtual Model Control,VMC),以肢体摆动相位和足端触地信息为状态切换条件,采用摆线函数规划足端轨迹,建立沟壑地形自适应步态生成方法;利用机器人躯体姿态角与关节平衡位置之间的关系,建立了用于实现四足机器人坡面稳定运动的前庭反射模型,实现了前庭反射模型与CPG的融合,提高四足机器人坡面运动能力。最后,搭建气动肌肉四足机器人仿真平台。用改进的CPG构造对角(trot)节律步态,分别对四足机器人跨越沟壑和斜坡面运动进行了仿真实验。运动控制采用“PC机+运动控制器”方案,并利用Beckhoff嵌入式控制器实现运动的实时控制。基于TwinCAT编程环境,进行上位机控制界面的开发,实现本文的节律步态生成和反射运功规划,并实时显示节律步态跟踪情况。完善四足机器人实验平台,进行四足机器人跨沟壑实验。通过仿真和实验,验证基于CPG模型规划的反射运动对沟壑和斜坡等非结构化环境的适应性。
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