【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能机器人控制，尤其涉及一种基于本体智能的机器人控制方法及系统。
技术介绍
1、仿人机器人外形与人类相似，仿人机器人步态轨迹是是通过一系列有效的立足点来规划某种类型的地面参考点的轨迹。然后根据简化的动力学模型和一些假设，如完美的zmp(零力矩点)跟踪、平坦的地形等，计算出cog(重心)和双腿的同步可行轨迹。在实现这种基于时间的同步计划时，实际四肢和躯干的轨迹规划需要确保它们在执行cog和地面参考点(如zmp)的轨迹时进行协调合作。
2、相关技术基于全局时钟的时间运动参考或与运动学相关的感知运动参考进行仿人机器人的运动动态控制，但是，对于全局时钟的时间运动参考，其简化的动态模型无法在时间层面上准确描述真实的动态，因此只要存在模型误差，时间参数化轨迹就容易失效，而这种误差甚至会不断累积。其次，当发生局部干扰(如一条腿受阻)时，其他部分(如另一条腿和cog)不能简单地减慢或停止运动以实现同步，而对于运动学相关的感知运动参考，其所需的运动是由感知信息和机器人状态实时驱动的，而仿人许多部件的运动应该自适应地处理来自配置方面(包括简化动态模型的误差、电机或机器人之间的各种通信延迟)和环境方面(意外的湿滑或松软地面，或意外的外力)的动态不确定性。因此，基于全局时钟的时间运动参考或与运动学相关的感知运动参考并不是最理想的运动参考，相关技术并不能有效的控制外界的干扰对仿人机器人的控制带来的负面影响。
3、综上，相关技术中存在的技术问题有待得到改善。
技术实现思路
1
2、为实现上述目的，本申请实施例的一方面提出了一种基于本体智能的机器人控制方法，所述方法包括：
3、构建机器人零力矩点的几何参考路径，获取机器人子系统的感知运动参考值，所述机器人包括若干所述子系统；
4、根据所述机器人子系统的感知运动参考值，确定所述机器人的若干子系统平衡关系；
5、根据若干所述子系统平衡关系，控制所述机器人迈步运动。
6、在一些实施例中，所述构建机器人零力矩点的几何参考路径，获取机器人子系统的感知运动参考值，包括：
7、基于所述机器人运动的二维平面，构建所述机器人零力矩点的几何参考路径；
8、获取所述几何参考路径上的三维倒立摆系统的支撑点，所述支撑点表示所述机器人零力矩点沿所述几何参考路径的移动距离；
9、对所述支撑点进行投影映射，获取所述机器人子系统的感知运动参考值。
10、在一些实施例中，所述机器人零力矩点的几何参考路径的表达式具体如下所示：
11、
12、上式中，y表示机器人零力矩点的几何参考路径，i表示第i段路径，s表示机器人子系统的感知运动参考值，fi′(·)表示轨迹函数的导数，fi(·)表示xy平面上的轨迹函数，x(·)表示机器人子系统的感知运动参考值的反函数，r表示实数。
13、在一些实施例中，所述获取所述几何参考路径上的三维倒立摆系统的支撑点，包括：
14、确定机器人重心与所述机器人零力矩点；
15、基于所述机器人重心与所述机器人零力矩点，通过三维线性倒立摆模型确定所述机器人重心与所述机器人零力矩点的动力学关系式；
16、根据所述动力学关系式确定所述几何参考路径上的三维倒立摆系统的支撑点。
17、在一些实施例中，所述机器人重心与所述机器人零力矩点的动力学关系式的表达式具体如下所示：
18、
19、上式中，m表示机器人的质量，g表示重力加速度，xzmp表示机器人零力矩点的水平位置，yzmp表示机器人零力矩点的竖直位置，xcmp、ycmp表示机器人重心与机器人零力矩点的位置关系，表示重心向量，τx表示质心绕x轴方向力矩，τy表示质心绕y轴方向力矩，fz表示z轴方向力。
20、在一些实施例中，所述获取机器人子系统的感知运动参考值的表达式具体如下所示：
21、
22、上式中，s表示机器人子系统的感知运动参考值，m表示机器人零力矩点的路径段数，i表示第i段路径，xi表示第i段路径对应的横坐标，fi′(x)表示轨迹函数的导数，xp表示新插入的p段路径对应的横坐标，xm表示第m段路径对应的横坐标。
23、在一些实施例中，所述根据所述机器人子系统的感知运动参考值，确定所述机器人的若干子系统平衡关系，包括：
24、获取所述机器人的第一子系统的摆动开始感知运动参考值、所述机器人的第一子系统的摆动结束感知运动参考值、所述机器人的第二子系统的摆动开始感知运动参考值和所述机器人的第二子系统的摆动结束感知运动参考值，进行差值计算处理，确定所述机器人的若干子系统平衡关系。
25、在一些实施例中，所述机器人的若干子系统平衡关系的表达式具体如下所示：
26、
27、上式中，slf表示机器人的若干子系统平衡关系，表示第一子系统的开始感知运动参考值，表示第一子系统的结束感知运动参考值，表示第二子系统的开始感知运动参考值，表示第二子系统的结束感知运动参考值，s表示机器人子系统的感知运动参考值。
28、在一些实施例中，所述根据若干所述子系统平衡关系，控制所述机器人迈步运动，包括：
29、根据若干所述子系统平衡关系，获取所述机器人子系统的感知运动参考值；
30、设定所述机器人子系统的期望落地点；
31、根据所述感知运动参考值控制所述机器人迈步运动，获取所述机器人子系统的实际落地点；
32、通过编码器获取所述期望落地点与所述实际落地点的位置差值，并对所述感知运动参考值进行补偿，基于补偿后的感知运动参考值控制所述机器人迈步运动。
33、为实现上述目的，本申请实施例的另一方面提出了一种基于本体智能的机器人控制系统，所述系统包括：
34、获取模块，用于构建机器人零力矩点的几何参考路径，获取机器人子系统的感知运动参考值，所述机器人包括若干所述子系统；
35、平衡模块，用于根据所述机器人子系统的感知运动参考值，确定所述机器人的若干子系统平衡关系；
36、控制模块，用于根据若干所述子系统平衡关系，控制所述机器人迈步运动。
37、本申请实施例至少包括以下有益效果：本申请提供一种基于本体智能的机器人控制方法及系统，该方案通过获取机器人子系统的感知运动参考值进行机器人路径跟踪，用于规划机器人腿同步运动以及质心运动的参考，根据机器人子系统的感知运动参考值，确定机器人的若干子系统平衡关系，控制机器人迈步运动，基于力、扭矩和惯性传感器实时输出的动态平衡，随着信息推荐平衡控制，而非时间推进，在机器人双腿和机器人身体的路径跟踪中使用连续的感官信息作为共同的运动参考，能够避免外界等不确定性引起的动本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于本体智能的机器人控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建机器人零力矩点的几何参考路径，获取机器人子系统的感知运动参考值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述机器人零力矩点的几何参考路径的表达式具体如下所示：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述几何参考路径上的三维倒立摆系统的支撑点，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述机器人重心与所述机器人零力矩点的动力学关系式的表达式具体如下所示：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取机器人子系统的感知运动参考值的表达式具体如下所示：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述机器人子系统的感知运动参考值，确定所述机器人的若干子系统平衡关系，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述机器人的若干子系统平衡关系的表达式具体如下所示：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据若干所述子系
10.一种基于本体智能的机器人控制系统，其特征在于，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于本体智能的机器人控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建机器人零力矩点的几何参考路径，获取机器人子系统的感知运动参考值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述机器人零力矩点的几何参考路径的表达式具体如下所示：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述几何参考路径上的三维倒立摆系统的支撑点，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述机器人重心与所述机器人零力矩点的动力学关系式的表达式具体如下所示：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈丽燕，席宁，王宇，陈江城，张家维，毕盛，
申请(专利权)人：天津朗硕机器人科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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