机器人控制系统建模与仿真（基于MWORKS） 课件 第4章

第4章2024-04-02CATALOGUE目录仿人机器人的系统建模与仿真概述仿人机器人步行和跑步运动规划研究仿人机器人的机械模型仿真基于Cart-table模型的步行和跑步步态规划方法仿人机器人稳定性分析总结与展望仿人机器人的系统建模与仿真概述01仿人机器人成为研究热点，具有高应用价值。仿人机器人复杂性和不稳定性导致研发难度大。系统建模和仿真能降低研发难度并提高性能。研究背景提高仿人机器人的运动性能和稳定性。为仿人机器人的实际应用提供技术支持。加深对仿人机器人运动特性和动力学行为的理解。为仿人机器人的进一步优化和设计提供参考。研究意义研究背景与意义研究内容本研究将从仿人机器人的运动学和动力学模型入手，通过构建机械模型并进行仿真，研究步行和跑步步态规划方法以及稳定性分析等问题。研究方法需要对仿人机器人的运动学和动力学模型进行深入分析。其次，通过构建机械模型并进行仿真，研究步行和跑步步态规划方法以及稳定性分析等问题。最后，通过实验结果验证所提出方法的可行性和有效性。研究内容与方法研究目标本研究旨在通过系统建模和仿真研究，提高仿人机器人的运动性能和稳定性，同时为仿人机器人的实际应用提供重要的技术支持。预期成果通过本研究，我们希望能够更好地理解和解决仿人机器人在步行和跑步过程中的动力学问题，提高机器人的运动性能和稳定性。同时，也为仿人机器人的进一步优化和设计提供重要的参考。研究目标与预期成果仿人机器人步行和跑步运动规划研究02研究背景随着科技的不断发展，仿人机器人已经得到了广泛的应用。步行和跑步是仿人机器人的两种基本运动方式，对于仿人机器人的运动规划研究具有重要的实际意义。研究意义通过对仿人机器人的步行和跑步运动规划研究，可以提高仿人机器人的运动性能，使其能够更好地适应不同的环境和工作需求。同时，也可以为仿人机器人的进一步研究和开发提供理论基础和技术支持。研究现状目前，国内外许多学者已经对仿人机器人的步行和跑步运动规划进行了大量的研究。但是，大多数研究还集中在理论分析和仿真模拟阶段，实际应用中仍然存在许多问题亟待解决。引言步行和跑步运动学模型步行和跑步运动学模型主要描述的是仿人机器人的肢体运动轨迹和姿态。这些模型通常基于生物力学和运动学原理，通过分析和计算仿人机器人的肢体轨迹和姿态，为运动规划提供基础。步行和跑步动力学模型步行和跑步动力学模型主要描述的是仿人机器人在运动过程中的力学特性和稳定性。这些模型通常基于动力学原理，对仿人机器人在不同步态下的受力情况进行分析和计算，为运动规划提供动力学支持。运动学与动力学模型研究基于规则的规划方法基于规则的规划方法主要是通过设定一系列规则来指导仿人机器人的运动。这些规则通常根据生物力学和运动学原理制定，能够有效地指导仿人机器人的步行和跑步运动。基于优化的规划方法基于优化的规划方法主要是通过优化算法来寻找最优的运动轨迹和姿态。这些算法通常基于动力学模型，通过优化目标函数来寻找最优解，如遗传算法、粒子群优化算法等。基于学习的规划方法基于学习的规划方法主要是通过机器学习算法来让仿人机器人自我学习步行和跑步的运动模式。这些算法通常基于大量的训练数据，通过模式识别和分类等机器学习算法来让仿人机器人自我学习和适应不同的运动模式。运动规划方法与实现仿人机器人的机械模型仿真03仿真环境我们使用MATLAB/Simulink进行机械模型仿真。MATLAB/Simulink是一款强大的数学计算软件，它提供了丰富的库函数和工具，可以方便地建立、分析和优化各种动态系统模型。机械模型仿人机器人的机械模型包括其各个部位的几何形状、质量分布、关节位置等参数。这些参数将用于建立机器人的运动学和动力学模型。仿真工具在MATLAB/Simulink中，我们可以使用Simscape工具箱进行机械系统仿真。Simscape工具箱提供了各种机械元件的模型，如刚体、关节、弹簧等，可以方便地构建仿人机器人的机械模型。仿真环境与工具仿真过程与结果分析运动学仿真在完成机械模型建立后，我们进行了运动学仿真。通过设定关节角度和速度，我们成功地模拟了机器人的多种运动轨迹，包括步行和跑步等。建立机械模型基于仿人机器人的结构参数和质量分布，我们在MATLAB/Simulink中创建了机器人的机械模型。该模型详尽地描述了机器人的各个部位和关节，能够模拟机器人的多种运动状态。动力学仿真（此处文本内容不完整，无法提供精炼和提取的内容。）基于Cart-table模型的步行和跑步步态规划方法04Cart-table模型是用于规划和优化仿人机器人步行和跑步步态的模型。模型简介主要组成模型特点包括描述机器人质心运动的线性模型，以及描述机器人姿态的稳定边界。通过将机器人运动分解为质心运动和姿态运动，简化步态规划问题，并生成稳定和高效的步态。030201Cart-table模型的基本原理基于机器人的动力学和运动学参数，确定质心轨迹和稳定边界。通过调整姿态和步长等参数，确保机器人运动稳定并提高效率。步态规划步骤利用优化算法（如遗传算法、粒子群优化算法等）来搜索最优的步态参数。实现方法步态规划方法与实现步态优化与调整实时调整与离线调整步态优化过程涉及根据机器人的实际运动情况调整步态参数。这可以基于实时反馈信号（如位置、速度和加速度）进行实时调整，或基于预先设定的目标进行离线调整。利用优化算法在调整步态参数时，可以利用优化算法来搜索最优的步态参数，以实现更稳定和高效的机器人运动。仿人机器人稳定性分析05双足与地面的几何约束01这种约束是由双足机器人与地面之间的相对位置关系决定的。例如，对于仿人机器人，其双足需要适应不同的地形和步态，同时需要保持稳定性。双足与地面的力学约束02这种约束是由双足机器人与地面之间的相互作用力决定的。例如，仿人机器人在步行或跑步时，其双足需要与地面产生适当的力，以实现稳定的运动。双足与地面的运动学约束03这种约束是由双足机器人的运动学特性决定的。例如，仿人机器人在步行或跑步时，其双足需要适应不同的步态和速度，同时需要保持稳定性。双足与地面的约束分析ZMP的定义与性质ZMP是机器人在受到外力时提供稳定性的关键点，通常位于仿人机器人身体的中心附近。基于ZMP的稳定性分析通过分析仿人机器人的ZMP位置，可以评估机器人在不同步态和速度下的稳定性。ZMP偏离中心可能导致机器人倾倒或滑动。基于ZMP的稳定性优化通过调整机器人的步态或身体姿态，优化ZMP的位置，可以提高机器人的稳定性。例如，调整腿部运动轨迹使ZMP保持稳定在身体中心附近，以实现稳定的步行和跑步。010203基于ZMP的稳定性分析方法基于传感器反馈的控制这种方法通常需要使用到惯性传感器或者力传感器等，通过实时监测机器人的身体姿态和周围环境的信息，反馈到控制器中，调整机器人的运动状态和身体姿态。这种方法通常是根据一些预先设定的规则来调整机器人的身体姿态。例如，可以设定一些条件语句，根据机器人的当前状态和环境信息，调整机器人的运动状态和身体姿态。这种方法通常需要使用到机器学习或者深度学习等人工智能技术，通过让机器人不断学习和尝试，自动调整身体的姿态和控制策略，从而实现更好的稳定性。基于规则的控制策略基于学习的控制策略仿人机器人上身姿态的控制策略基于线性倒立摆的双足步态生成方法利用线性倒立摆模型分析机器人在不同步态和速度下的稳定性，通过计算极点分布和李雅普诺夫指数评估系统稳定性，指导参数和策略调整以提高机器人稳定性。基于线性倒立摆的稳定性分析描述双足机器人动力学特性的理想线性模型，由质量块和倒立摆杆组成，分别代表机器人身体和双腿。线性倒立摆模型简介通过调整模型参数和控制策略，如质量、长度及步态设定，生成稳定的步行和跑步步态，为仿人机器人提供参考。基于线性倒立摆的步态生成总结与展望06引入线性倒立摆模型，将步行和跑步运动分解为两个独立问题。提出基于Cart-table模型的步态规划方法，为运动规划提供有效解决方案。仿人机器人步行和跑步运动规划研究成果总结仿人机器人运动学与动力学模型建立运动学模型描述关节角度、姿态与时间关系。建立动力学模型描述力与运动关系，为运动控制和稳定性分析提供基础。研究成果总结仿人机器人机械模型仿真进行机械模型仿真，验证运动学和动力学模型的正确性。通过仿真优化和改进仿人机器人