[发明专利]一种基于撞击预测和主动顺应的机器人跌倒保护方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于撞击预测和主动顺应的机器人跌倒保护方法及系统。该方法包括：在机器人受到推力后，应用预先训练完成的跌倒保护控制模型计算得到机器人的运动控制参数；根据机器人的运动控制参数进行撞击预测，得到预测的机器人撞击地面的时刻；根据机器人的运动控制参数和预测的机器人撞击地面的时刻，对机器人进行主动顺应，实现机器人跌倒保护。该系统包括跌倒检测模块、跌倒保护模块。本发明对机器人触地的时刻进行预测，并依据预测结果提前执行主动顺应，减小了传感器延迟带来的干扰，减小了冲击力，可用于仿人机器人的跌倒保护，为机器人在复杂环境中的研究和应用提供了帮助，减少了机器人可能受到的伤害。

技术领域

本发明涉及信息科学领域，尤其涉及一种基于撞击预测和主动顺应的机器人跌倒保护方法及系统。

背景技术

仿人机器人研究的目标是使机器人能走出实验室并且具备能在人类日常工作生活的环境中执行任务的能力。要实现这个目标，机器人需要具备处理难以避免的跌倒的能力。机器人跌倒控制已经有十几年的研究历史，过程中研究者们提出了一系列针对仿人机器人跌倒的保护控制方法，其中三角支撑和主动顺应都被证明是很有效的方法。

三角支撑是借鉴柔道中受身术(UKEMI)的人体保护动作提出的类人的机器人前向跌倒控制策略，包括迅速的下蹲动作以减少势能，弯曲膝盖从而提前触地以吸收部分冲击能量，手部触地以吸收剩余的冲击能量。此后，基于动力学分析的跌倒过程最优重心轨迹求解算法相关工作被提出。通过此方法，机器人能够一定程度上在跌倒过程中躲避障碍物。此外，若因环境因素限制无法改变跌倒方法，机器人可通过自转的方式，在跌倒过程中让身体不重要的部分(如背包)先触地，尽可能吸收撞击能量。该控制策略与人跌倒控制方式相似，先采取迈步策略吸收部分撞击能量，而后让双臂垂直触地吸收剩余的撞击能量，同时该策略可以保持身体重心处在较高位置，减少跌倒过程中势能向动能的转换。

基于主动顺应机制的跌倒控制的核心思想是延长撞击时间，并降低所受冲击力的最大峰值。通过计算将肘部关节舵机的PD增益(Proportional-Derivative)降低到合适的数值，使得关节在位置精度上具有一定的容错空间，在撞击地面时能够被动的弯曲，产生缓冲作用。

在前人工作中，往往在检测到撞击后才开始采用主动顺应策略，这样会导致在撞击地面瞬间，绝大部分撞击能量已被机器人吸收。撞击时刻后再采取主动顺应策略会减小主动顺应的效果。因此本发明提出了通过预测撞击发生的时刻，提前采取主动顺应策略。为了进一步探究机器人如何在跌倒时最小化受到的损伤，本发明在前人工作的基础上提出了一种新的机器人跌倒保护方法，通过该方法可以得到机器人在跌倒时的控制策略。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于撞击预测和主动顺应的机器人跌倒保护方法，该方法对机器人躯干传感器收集到的信息进行处理，从而得到机器人跌倒时所应该采取的动作。可用于仿人机器人的跌倒保护，为机器人在复杂环境中的研究和应用提供了帮助，减少了机器人可能受到的伤害。

本发明提供了如下技术方案：

一种基于撞击预测和主动顺应的机器人跌倒保护方法，包括以下步骤：

在机器人受到推力后，应用预先训练完成的跌倒保护控制模型计算得到机器人的运动控制参数；

根据机器人的运动控制参数进行撞击预测，得到预测的机器人撞击地面的时刻；

根据机器人的运动控制参数和预测的机器人撞击地面的时刻，对机器人进行主动顺应，实现机器人跌倒保护。

进一步地，在机器人受到推力后，首先进行跌倒检测，包括：读取传感器数值并判断其是否超过阈值，如果超过则进行跌倒保护，如果没超过则继续执行当前正在执行的任务。

进一步地，所述跌倒保护控制模型是传感器数值到运动控制参数的映射模型，所述运动控制参数包括四部分：