[发明专利]一种面向复杂环境的下肢机器人拟人步态规划方法有效
申请号: | 201910248406.4 | 申请日: | 2019-03-29 |
公开(公告)号: | CN109991979B | 公开(公告)日: | 2020-10-30 |
发明(设计)人: | 张琴;周庆阳;孟阳;黄波;熊蔡华 | 申请(专利权)人: | 华中科技大学 |
主分类号: | G05D1/02 | 分类号: | G05D1/02;B62D57/032 |
代理公司: | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人: | 曹葆青;李智 |
地址: | 430074 湖北*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 面向 复杂 环境 下肢 机器人 拟人 步态 规划 方法 | ||
1.一种面向复杂环境的下肢机器人拟人步态规划方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:
S1在人体下肢上设置标志点,采集人体处于静止状态和运动状态时所述标志点的位置数据,从而获得人体的静止姿态数据和运动姿态数据;
S2根据所述静止姿态数据建立人体模型,并根据所述运动姿态数据在所述人体模型上进行逆运动学计算,得到一个运动周期内各关节的角度数据;
S3根据所述各关节的角度数据与运动周期之间的关系分别建立拟合函数,并根据所述各关节的拟合函数在该运动状态下进行下肢机器人步态规划,具体包括如下子步骤:
S31选择n阶的拟合函数用于表示各关节的角度数据与运动周期之间的关系;
S32分别对各关节的角度数据进行快速傅里叶变换,得到各关节的角度数据的频率成分个数;
S33根据步骤S32中所述频率成分个数的最大值确定所述拟合函数中n的取值,然后分别求解各关节的拟合函数的参数;
S34根据获得的各关节的拟合函数进行下肢机器人步态规划。
2.如权利要求1所述的面向复杂环境的下肢机器人拟人步态规划方法,其特征在于,所述步骤S1中利用运动捕捉系统采集所述标志点的位置数据,所述运动捕捉系统采用Vicon运动捕捉系统、OptiTrack运动捕捉系统或ART光学运动捕捉系统。
3.如权利要求1所述的面向复杂环境的下肢机器人拟人步态规划方法,其特征在于,所述步骤S1中运动状态包括平地行走状态、上坡行走状态或上楼梯行走状态。
4.如权利要求1~3任一项所述的面向复杂环境的下肢机器人拟人步态规划方法,其特征在于,所述步骤S2中关节包括髋关节、膝关节和踝关节。
5.如权利要求4所述的面向复杂环境的下肢机器人拟人步态规划方法,其特征在于,所述步骤S2包括如下子步骤:
S21建立一个包含所有标志点的下肢连杆模型;
S22根据一个运动周期内某一帧中标志点的位置数据,确定当前帧所述下肢连杆模型的姿态,处于该姿态时所述下肢连杆模型中各关节的角度数据,即为当前帧所述人体模型中各关节的角度数据;
S23对一个运动周期内的每一帧重复步骤S22,从而获得一个运动周期内所述人体模型中各关节的角度数据。
6.如权利要求5所述的面向复杂环境的下肢机器人拟人步态规划方法,其特征在于,所述步骤S22中,当公式(1)取得最小值时,获得当前帧所述下肢连杆模型的姿态;
式中,k为标志点的个数,ωi为第i个标志点的权值,|XiX'i|为人体模型中第i个标志点Xi到对应的下肢连杆模型中第i个标志点X'i距离的绝对值。
7.如权利要求1所述的面向复杂环境的下肢机器人拟人步态规划方法,其特征在于,所述步骤S31中n阶的拟合函数为:
y=a1 sin(b1x+c1)+a2 sin(b2x+c2)+…ai sin(bix+ci)+…an sin(bnx+cn) (2)
式中,y为关节的角度数据,x为周期的百分比,ai、bi和ci分别为第i个三角函数的参数。
8.如权利要求1所述的面向复杂环境的下肢机器人拟人步态规划方法,其特征在于,所述步骤S31中n阶的拟合函数为:
式中,y为关节的角度数据,x为周期的百分比,a0、ap、bp为傅里叶系数,p为取值1~n的序号。
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