[发明专利]自适应机器人的跑步机控制方法和系统

说明书

本发明提供了自适应机器人的跑步机控制方法和系统，属于机器人调试技术领域。所述方法包括步骤：启动足式机器人和跑步机，采集足式机器人的多项运动数据，融合运动数据得到最优估计值，利用最优估计值计算运动速度构建三维姿态模型，控制跑步机速度和倾斜角度自适应机器人的速度和姿态；本发明通过步态采集模块采集足式机器人多种运动数据并进行数据融合，避免了数据偏移和误差累积，可以更精确的获取机器人跑步状态；根据足式机器人的速度、加速度和三维姿态模型数据，调节跑步机倾斜角度和速度自适应机器人状态，从而测得更精确的机器人实际运行指标，指导步态调试。

技术领域

本发明涉及机器人调试技术领域，更具体地，涉及自适应机器人的跑步机控制方法和系统。

背景技术

足式机器人利用仿生的腿足结构进行运动，适应环境广，动作灵活稳定，具有良好的应用前景；在研发过程中需要采集足式机器人的步态数据，进行步态控制和调试，传统步态数据采集方法是控制机器人在地面上进行运动，所需的测试场地大，同时为丰富场地的角度多样性和大小范围，需要建设多种测试地形，成本高，人员跟随机器人采集步态数据，耗费体力大。

公开号为CN108114405 B，公开日：2020-03-17，提出的基于3D深度摄像头和柔性力敏传感器的跑步机自适应系统，通过3D深度摄像机实时采集图像的信息，并分析视频中跑步者运动的姿态，提取运动特征，建立加速度与人体中心点，身体、手臂和下肢关节位置信息的关系模型，实时计算跑步者的运动加速度并通过电机驱动模块来调整跑步机跑带的速度，实现跑步机速度自适应控制；但只通过3D深度摄像机提取运动特征精度较低，数据容易偏移，误差累积导致机器运行越久就越大误差，并且该方案只能调节跑步机速度，无法为足式机器人提供丰富的测试环境。

发明内容

本发明为克服上述技术问题，提供一种高精度，可改变跑带倾斜度的机器人跑步机控制方法。

本发明技术方案如下：

自适应机器人的跑步机控制方法，包括步骤：

S1：使足式机器人在跑步机的跑带上运动；

S2：通过步态采集模块采集足式机器人的多项运动数据；

S3：融合运动数据得到最优估计值；

S4：利用最优估计值计算足式机器人的速度和加速度，并构建出足式机器人实时姿态的三维姿态模型；

S5：根据速度、加速度和三维姿态模型数据，控制跑步机跑带速度和跑带倾斜角度，让跑带的速度自适应四足机器人的速度。

本技术方案通过步态采集模块采集足式机器人多种运动数据，避免了数据偏移和误差累积，可以更精确的获取机器人跑步状态；根据足式机器人的速度、加速度和三维姿态模型数据，调节跑步机倾斜角度和速度自适应机器人状态，从而测得更精确的机器人实际运行指标，指导步态调试；研究人员还可以直接控制跑步机跑带的倾斜角度，为机器人测试提供更丰富的测试场景，不需要过大的测试场地，节约成本，降低测试过程劳动强度。

进一步地，步骤S2所述步态采集模块通过激光雷达和深度相机分别采集雷达深度数据和相机深度数据。

上述技术方案中，使用激光雷达对跑带上的足式机器人的深度信息进行采集，其精度可以达到千分之一度以上，扫描速度可以达到MHz；并且同时采用两种传感器，对深度相机和激光雷达两种传感器数据进行比较融合，避免了单独采纳单一传感器的观测值，产生的数据偏移和误差累积。

进一步地，步骤S3所述融合运动数据的方式为卡尔曼融合，所述卡尔曼融合的具体方法为：