关键词:
六足步行机器人
视觉感知
位姿辨识
3D地图
路径规划
运动规划
摘要:
足式机器人具有出色的地形适应能力,可以在复杂的环境和地形中行走,并代替人类完成探测、操作和救援任务。在这些应用场合中,足式机器人需要具备环境感知、环境识别以及自主规划运动的能力。本文提出了基于视觉的六足步行机器人自律行走的规划方法,该六足步行机器人采用并联-并联(P-P Parallel-Parallel)构型设计,具有高稳定性,高精度,高承载的特点。本文在机器人身体位姿模型建立、机器人视觉传感器相对位姿参数辨识、机器人在复杂环境中行走规划和机器人在复杂地形上行走规划这四个方面进行了研究,并在六足步行机器人样机上进行了大量实验。本文具体内容如下:(1)基于P-P型六足步行机器人的单腿位置模型,建立了其身体位姿模型,解决了机器人运动规划涉及到的两个重要问题:已知机器人身体位姿求解驱动输入和已知机器人的驱动位置求解其身体位姿。最后通过仿真模型验证了机器人身体的位姿模型。(2)研究了一种新型的3D视觉传感器与六足步行机器人之间相对位姿的辨识方法。该方法创新性地选择相对平整的地面作为目标物,不需要外部测量设备和人为干涉,只依靠机器人自身的运动能力即可完成辨识过程。首先通过处理3D点云数据得到地面相对于视觉传感器的位姿。然后使用机器人身体的位姿模型求解出其身体相对于地面的位姿。接着联系机器人、视觉传感器和地面这三者之间的关系,建立包含辨识参数的非线性优化模型,并使用LM算法进行求解。最后通过具体实验验证了辨识方法,并进行了鲁棒性测试。(3)研究了六足步行机器人在复杂环境中的安全轨迹规划。首先提出了障碍物识别和定位算法,并引进了可以有效表示障碍物和机器人的“四元桶”模型,用来建立机器人与环境之间的距离关系。接着提出了虚拟障碍物的概念以避免机器人走到未探测区域,并定义了机器人在复杂环境中的安全转换位姿。最后使用三阶贝塞尔曲线参数化行走轨迹,通过优化方法求得了距离最短的安全路径。(4)研究了六足步行机器人在复杂环境中的敏捷轨迹规划。首先基于六足步行机器人的全方向运动能力,建立了其在复杂环境中寻找最优行走方向的数学模型。考虑到该规划方法的实用性,预先定义了若干离散方向供优化模型选择,并且使用启发的方法在每个方向计算一定时间段内的目标函数值,从而可以快速地找到最优值所对应的行走方向。(5)研究了六足步行机器人在复杂环境中的逃逸轨迹规划。首先提出了基于“四元桶”模型的障碍物记忆方法,并通过记忆的障碍物信息找到了一系列逃逸过程中远离障碍物的安全位置。使用通过安全位置的分段样条曲线生成了光滑连续的逃逸轨迹,使机器人可以快速安全地回退到起始点。(6)研究了六足步行机器人在复杂地形上的行走规划。首先建立了可以描述真实地形几何特征的GFGM(Geometric Feature Grid Map)模型,并基于GFGM模型讨论了典型结构化地形的分类和对应几何参数的识别方法。然后基于地形几何特征选择了合适的落脚点并确定了安全的步态参数。最后结合实际应用场景,提出了若干可以保证机器人在复杂地形上安全稳定行走的规划策略,并通过具体实验验证了规划理论。