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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明公开了机器人跳跃落地检测方法，构建不含机器人关节加速度的二阶外力矩观测器，调节二阶外力矩观测器中的观测器调节参数ωn和ξ的值，使得观测器实时观测到外力矩并得到外力矩观测值序列；将观测器实时观测到的外力矩观测值序列输入长短期记忆神经网络，由长短期记忆神经网络对外力矩观测值序列进行分类，完成机器人跳跃落地检测。本方法通过引入外力矩观测器并结合长短期记忆神经网络，实现了无力传感器的实时落地检测。能够解决了在机器人足底加装力传感器带来的机械特性变差、结构复杂的问题以及基于动力学方程计算的计算量大、检测不准确等问题，提高了机器人机械系统的稳定性，在检测准确率高的同时降低了硬件成本。
主权项：1.机器人跳跃落地检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，构建不含机器人关节加速度的二阶外力矩观测器，表示如下： 其中，是离心力和哥氏力矢量，q,分别是腿部各关节角度、角速度；gq是重力矩阵，τm是机器人关节输出扭矩矩阵，r为观测值，ωn为观测器幅值调节参数，ξ为观测器滞后调节参数，τ为时间，τ∈[0，t]，p为机器人脚的动量；S2，调节二阶外力矩观测器中的ωn和ξ的值，使得观测器实时观测到外力矩并得到外力矩观测值序列；S3，将观测器实时观测到的外力矩观测值序列输入长短期记忆神经网络，由长短期记忆神经网络对外力矩观测值序列进行分类，完成机器人跳跃落地检测；构建所述二阶外力矩观测器的过程如下：S1.1，首先，构建如下的二阶外力矩观测器： S1.2，将机器人受到的外力矩矩阵代入S1.1构建的观测器中，得下式： 其中，是r的一阶微分，τe为外力矩值。
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