一種仿人足球機器人全向行走方式

陳晴晴 胡嘉睿 吳惠明 南京郵電大學

引言

一種仿人足球機器人全向行走方法，其特點在于是一種基于CMAC閉環控制的步態規劃算法，如文獻[1-2]所述。基于該方法機器人能隨時改變自身的朝向、靈活地轉身和快速地前進。文章提供一種使仿人機器人平穩行走并可以實現帶預測控制的全向行走方式，具有使機器人行走穩定性高、行走速度可控性好、自我反饋調節迅速等特點。

1 步態動態規劃算法

步態動態規劃算法即利用逆運動學，通過修改腳的軌跡實現對其自身質心的調整，達到機器人步態的動態規劃。

1.1 逆運動學

逆運動學實現方式即將腳的移動的一個周期分為“移動”和“轉移”兩個階段，兩個階段各持續半周期，順序運行，并調換雙腳。兩個階段實現一個類似于行走的運動。具體地，左腳的位置相對于軀干的位置P_lRel、右腳的位置相對于軀干的位置P_rRel的計算如式（1）、（2）。

其中，ol和or是腳的原始位置，slLift和srLift是用于表示左腳和右腳移動的總偏移量，sl和sr是當前步長，tlLift和trLift表示雙腳移動的軌跡，tlMove和trMove用于改變步伐大小，tl和tr是用于減去步長的余弦量。

1.2 質心的調整

腳相對于質心的位置是通過使用腳相對于姿態質心的位置，并將軌跡的值添加到這些位置的y坐標中來確定的；由于計算出的腳的位置是相對于質心的，所以在計算腳的位置時，必須考慮添加另一個身體的旋轉軌跡，然后根據所需要腳相對于質心的位置，計算另一個偏移量，并將其添加到相對于軀干的腳位置，以計算出與軀干相對的坐標下，腳相對于質心的位置。plCom、prCom所需的腳位置可以計算如式（3）、（4）。

cs是相對于軀干質心的偏移量，ss是描述質心沿y軸運動振幅的向量，tcom是質心運動的參數化軌跡因此，根據xc (for s(p))、yc (for r(p))和zc (for l(p)的比值，將sin (s(p))、sin (r(p))的平方根和線性(l(p)的組成部分合并。

根據所需要腳相對于質心的位置，計算另一個偏移量，并將其添加到相對于軀干的腳位置(PlRel)和(PrRel)，以實現與軀干相對的坐標下相對于質心腳的位置；對于額外偏移量的計算，由于所需要的質心位置在兩個周期之間不會發生顯著變化，因此，考慮到當前的腿，胳膊和頭的立場和偏移前框架，腳的位置相對于質心是確定的；這些腳的位置和想要的腳的位置之間的差異被添加到舊的偏移量以得到新的；額外偏移量(enew)可以使用舊偏移量(eold)計算如下：

最后，plRel-enew和prRel-enew是用于創建關節角的位置，其原因如式（6）、（7）所示：

1.3 軌跡規劃

基于CMAC的軌跡規劃其作用是產生足部運動的軌跡，使之能夠向目標方向行動。為了計算兩點間的軌跡，這里采用了貝塞爾曲線，通過簡單的推導來計算，見式（8）。

式中b(t)表示結果，pi表示節點，t表示插值時間，利用之前得到重心平移軌跡和三次插值得到的足部軌跡可以算出機器人的各個關節角，并利用機器人的陀螺儀得到姿態情況，形成CMAC反饋控制。

2 目標定位方法

仿人機器人的目標定位方法可按以下步驟進行：

(1）確定目標物體，利用高斯濾波、Canny邊緣檢測和harris角點檢測等方法檢測出足球的圖像；

(2）利用粒子濾波濾除圖像中的噪點和奇異值，并將所確定的目標物體作為追蹤目標；

(3）基于參數估計理論中的Fisher信息矩陣和CRB定理進行可定位性估計，得到所確定目標物體的定位。

(4）利用攝像機所拍攝的圖像來還原空間中的物體，運用棋盤標定法精確定位出目標物體的位置數據，從而達到定位精確的效果。

這里采用高斯濾波是一種線性平滑濾波，廣泛用于圖像處理中的減噪過程。簡單來說，高斯濾波就是對整幅圖像進行加權平均的過程，對抑制服從正態分布的噪聲非常有效。具體操作是用一個卷積掃描圖像的每一個像素，用卷積確定的領域內像素的加權平均灰度值去替代卷積中心像素點的值。

仿人機器人在準確識別出目標物體后，采用網格標定的方法精準定位目標物體，大大提升了機器人準確度。通過過這樣的過程，獲得高精度的4個內參和6個外參，利用這些信息，最終實現三維信息恢復，達到精準定位的目的。

3 結語

本文使用的機器人行走機制，首先選擇軀干重心的位置，規劃出軌跡，然后計算出足部的落腳點以確定足部的相對位置，采用三次插值得到足部曲線結合機器人姿態構成CMAC閉環控制，在機器人捕捉到圖像后進行高斯濾波后捕捉到目標物體，在棋盤定標的基礎上得到位置數據實現目標定位。