一种基于FPGA的类人机器人动作规划参数优化方法技术

本发明专利技术公开一种基于FPGA的类人机器人动作规划参数优化方法，其特征在于：包括步骤：建立类人机器人动作规划参数的定点模型；根据定点模型设计可重构计算体系结构，提供粗细粒度可重构单元加速比。本发明专利技术根据FPGA平台的特性，优化算法模型，可节约计算硬件资源、提高硬件工作速度，使得类人机器人动作规划参数具有最优的控制算法。

An optimization method for motion planning parameters of humanoid robot based on FPGA

The invention discloses a FPGA humanoid robot motion planning method based on parameter optimization, is characterized by comprising the steps of: point model of humanoid robot motion planning parameters; according to the fixed-point model design of reconfigurable computing architecture provides a coarse-grained reconfigurable speedup unit. According to the characteristics of the FPGA platform, the algorithm model is optimized, which can save the hardware resources and improve the working speed of the hardware.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机器人控制
，尤其涉及一种类人机器人动作规划参数优化方法。
技术介绍
现代科学技术的众多领域中，自动控制技术起着越来越重要的作用。所谓的自动控制，是指在没有人直接参与的情况下，利用外加的设备和装置，使机器、设备或生产过程的某个工作状态或参数自动按照预定的规律运行。近几十年来，随着计算机技术的发展和应用，在宇宙航行、机器人控制、导弹制导以及核动力等高新技术的领域中，出现了现代控制理论。它主要研究具有高性能、高精度的多变量变参数系统的最优控制问题，主要采用的方法是以状态为基础的状态空间法。从数学意义上说，该方法是一种求极值的方法，即在一组约束为等式或不等式的条件下，使系统的目标函数达到极值，即最大值或最小值。在类人机器人中，机器人具有进行越障、上下楼梯等各种复杂环境中运动的优点。但是在进行这样的复杂运动甚至是一些基本的步行运动中，摔倒在所难免。尽管现在对类人机器人的行走等各种运动有了深入的研究，并且已经实现了比较稳定的控制，但是还是不能确保机器人百分之百不摔倒。因此，一个主流的控制类人机器人倒地的措施就是采用最优化控制算法。也就是说，研究算法使机器人由于摔倒而造成的伤害达到最小，对类人机器人的倒地动作进行最优化控制。现有的类人机器人动作规划中存在着各种不同的问题和算法，当前类人机器人动作规划普遍采用CPU进行软件算法离线对机器人进行控制，重视了算法的实现精度，忽略了复杂度。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述不足，提出一种基于FPGA的类人机器人动作规划参数优化方法。本专利技术解决其技术问题采用的技术方案是，提出一种基于FPGA的类人机器人动作规划参数优化方法，其包括步骤：S1：建立类人机器人动作规划参数的定点模型；S2：根据定点模型设计可重构计算体系结构，提供粗细粒度可重构单元加速比。进一步地，通过如下方法建立定点模型：将Matlab模型通过工具箱转化成C/C++描述的定点模型；利用如下公式简化复杂算法：非线性系统表示为：其中， x ( t ) = [ x 1 ( t ) , x 2 ( t ) . . . x ns ( t ) ] T ∈ R n s ]]> u ( t ) = [ u 1 ( t ) , u 2 ( t ) . . . u nc ( t ) ] T ∈ R n c ]]>上式中，Rns表示n维的状态空间，Rnc表示n维的控制空间；t∈[0,tf]，是连续可微的函数；系统初始条件为：x(0)＝x0其中，表示给定的一组向量；令U为所允许的控制信号集合，对于任何的u∈U，令x(t|u)为相应状态的向量函数，且在区间[0,tf]上连续，并能处处满足上述全部公式；则称x(t|u)为非线性系统所对应于u的解。进一步地，还包括步骤：分析硬件结构中各输入/输出关系，建立硬件结构中所有中间运算结果的最大、最小值与原始输入之间的约束关系，通过原始输入的数值范围确定所有操作数整数部分的位宽。进一步地，所述可重构计算体系结构包括：粗粒度自动细胞机结构和细粒度运算加速结构；在粗粒度自动细胞机结构中，一个自动细胞机可用四元组表示为：CA＝(AD,Zq,fi(o,r),B)其中，空间结构AD是由D维细胞单元构成的空间结构，状态空间Zq是自动细胞机中细胞单元i的状态取值范围；邻域函数规则fi(o,r)是自动细胞机的邻域半径r确定的第j个细胞单元的0阶邻域状态配置与其转移状态之间的映射:边界条件B规定了某个细胞单元领域半径之内的邻域单元在超出自动细胞机空间结构时的处理方法；所述细粒度运算加速结构采用伪随机数算法；假设有n个随机点，其中m个落在f(x)在(a,b)之间的积分阴影处那么积分值为： ∫ a b f ( x ) d x = m ( b - a ) f ( b ) n . ]]>进一步地，所述伪随机数通过Box Muller算法生成高斯随机数。进一步地，在类人机器人脚底转动轴中增加带反馈的力传感器并将数据实时传输给上位机。进一步地，在步骤S1和步骤S2之间还包括分析定点模型计算瓶颈的步骤；采用Intel Vtune工具寻找反复出现并且使用频率高于平均使用频率或者运算效率低于平均运算效率的部分。本专利技术根据FPGA平台的特性，优化算法模型，可节约计算硬件资源、提高硬件工作速度，使得类人机器人动作规划参数具有最优的控制算法。具体实施方式以下是本专利技术的具体实施例，对本专利技术的技术方案作进一步的描述，但本专利技术并不限于这些实施例。现有的类人机器人动作规划采用CPU进行软件算法离线对机器人进行控制，虽然算法精度较高但是复杂度也较高。但是软件算法无法直接转变为可重构硬件模块。FPGA作为一种可重构硬件设备，常常应用于计算机及工业控制领域。在机器人控制领域中，德国宇航中心研制成功了基于FPGA的带有13个自由度的DLR II机器人手，哈尔滨工业大学机器人研究所，成功地研制出仿人型四指机器人灵巧手HIT/DLRI，对比传统的软件本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于FPGA的类人机器人动作规划参数优化方法，其特征在于：包括步骤：S1：建立类人机器人动作规划参数的定点模型；S2：根据定点模型设计可重构计算体系结构，提供粗细粒度可重构单元加速比。

【技术特征摘要】
1.一种基于FPGA的类人机器人动作规划参数优化方法，其特征在于：包括步骤：S1：建立类人机器人动作规划参数的定点模型；S2：根据定点模型设计可重构计算体系结构，提供粗细粒度可重构单元加速比。2.根据权利要求1所述的基于FPGA的类人机器人动作规划参数优化方法，其特征在于：通过如下方法建立定点模型：将Matlab模型通过工具箱转化成C/C++描述的定点模型；利用如下公式简化复杂算法：非线性系统表示为：其中， x ( t ) = [ x 1 ( t ) , x 2 ( t ) ... x n s ( t ) ] T ∈ R n s ]]> u ( t ) = [ u 1 ( t ) , u 2 ( t ) ... u n c ( t ) ] T ∈ R n c ]]>上式中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：安鹏，钟秋波，
申请(专利权)人：宁波工程学院，
类型：发明
国别省市：浙江;33