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申请/专利权人：大连海事大学

摘要：本发明提供一种准被动七连杆双足机器人步态控制方法，属于机器人步态控制领域，包括：建立准被动七连杆双足机器人的摆动阶段和碰撞阶段的动力学模型；结合Newton‑Raphson迭代法与变量摄动法，快速搜索得到准被动七连杆双足机器人不动点状态；结合准被动七连杆双足机器人特有的多阶段步态特性与深度强化学习算法，得到基于深度强化学习的准被动七连杆双足机器人步态控制策略，预估机器人在不同状态下各关节所需的力矩值。本发明解决了准被动双足机器人行走稳定性差及扰动抑制能力弱的问题，提升了准被动七连杆双足机器人行走稳定性和扰动抑制能力，在高精度动力学模型搭建、人形双足机器人研制及康复器械设计等方面具有重要意义。

主权项：1.一种准被动七连杆双足机器人步态控制方法，其特征在于，包括：S1、建立准被动七连杆双足机器人的摆动阶段动力学模型和碰撞阶段动力学模型，具体包括：S11、以额外引入踝关节特性的准被动七连杆双足机器人为研究对象，根据被试真实行走过程影像和摆动足足地间接触状态变化特性将准被动七连杆双足机器人的单周期步态划分为多个连续摆动阶段和离散碰撞阶段；S12、假设摆动足足地碰撞瞬时分离，且忽略足地间接触力对准被动七连杆双足机器人的运动状态的影响；S13、采用欧拉-拉格朗日方程和角动量守恒定理建立准被动七连杆双足机器人的摆动阶段动力学模型，如下： 上式中，表示系统的拉格朗日量，由系统的动能减去势能得到；表示系统的广义坐标，代表机器人当前阶段具有的自由度；把时间的导数记为；表示时间的导数；表示支撑腿角度，表示角速度；表示摆动腿大腿角度，表示摆动腿大腿角速度，表示摆动腿小腿角度，表示摆动腿小腿角速度；表示机器人第i个自由度受到的广义外力矩；表示系统受到的广义力；表示系统第i个自由度受到的广义力；表示系统的惯性矩阵，其中，-表示系统惯性矩阵的子项，具体分项如下： S14、采用欧拉-拉格朗日方程和角动量守恒定理建立准被动七连杆双足机器人的碰撞阶段动力学模型，如下： 上式中，表示当前碰撞阶段角动量守恒点处至关节质心的矢径；表示碰撞前瞬间关节质心速度；表示碰撞后瞬间关节质心速度；表示碰撞前瞬间关节转动速度；表示碰撞后瞬间关节转动速度；表示机器人支撑腿与垂直方向夹角；表示机器人摆动腿和垂直方向夹角；表示机器人摆动腿和地面间夹角；表示撞前机器人关于各关节角速度的系数矩阵；表示碰撞后机器人关于各关节角速度的系数矩阵；-表示系数矩阵的子项；-表示系数矩阵的子项，具体分项如下： 上式中，表示躯体质量，表示髋质量，表示腿质量，表示大腿质量，表示小腿质量，表示足质量，表示躯体转动惯量，表示腿转动惯量，表示大腿转动惯量，表示小腿转动惯量，表示足转动惯量，表示躯体质心距髋关节距离，表示腿长度，表示腿质心距髋关节距离，表示大腿长度，表示大腿质心距髋关节距离，表示小腿长度，表示小腿质心距髋关节距离，表示足长度，表示足跟到踝关节距离，表示踝关节到足质心距离，表示足质心到足尖距离；S2、结合Newton-Raphson迭代法与变量摄动法，快速搜索得到准被动七连杆双足机器人不动点状态；S3、将准被动七连杆双足机器人特有的多阶段步态特性与深度强化学习算法相结合，得到基于深度强化学习的准被动七连杆双足机器人步态控制策略，预估准被动七连杆双足机器人在不同状态下各关节所需的力矩值。

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