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本发明公开了一种仿人机器人视觉传感系统设计方法，由计算单元NVIDIA Jetson orin，感知单元由深度相机Intel realsense D455，双目相机StereoLabs ZED2i，激光雷达Livox Avia，Lucid Helios 2ToF相机以及树脂材料的支撑板组成。该传感系统旨在模拟人类的视觉，从而完成地图构建，目标检测等所需任务。机器人在运动过程中，系统上端的D455与Avia联合标定完成机器人的建图与定位功能，系统中端的StereoLabs ZED2i完成室内外环境识别，支架下端的Lucid Helios 2ToF相机完成目标检测的功能。系统尾部的计算单元NVIDIA Jetson orin为其提供算力支持。本实验装置可以有效解决仿人机器人在实际环境运动过程中的松散和难融合测试问题。

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本发明公开了具有差分关节解耦与惯量上移特性的仿人机器人腿结构，在结构上将关节驱动单元换成直线关节装置，包括设置在髋部的两个第一直线关节组、设置在大腿处的两个第二直线关节组和第一连杆组的配合，通过第一直线关节组和第二直线关节组的关节电机同向旋转，实现直线关节同时伸出和收缩，实现前后摆动；当两个关节电机反向旋转时出现差动，实现左右两侧摆动；在大腿和小腿之间设置的第三直线关节组可以完成机器人起跳或者着地动作；本申请还提出了膝关节与踝关节的解耦机械结构，能够消除膝关节运动对踝关节的耦合影响。

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一种仿人机器人连续动态稳定跳跃控制方法，根据仿人机器人全身动力学方程，获取仿人机器人下肢各关节驱动力矩，对仿人机器人下肢施加驱动力矩，仿人机器人进入起跳阶段；当仿人机器人上身位置到达起跳高度，进入空中阶段；控制仿人机器人各关节达到落地时的期望姿态，当仿人机器人从空中下落并与地面接触时，进入落地阶段；完成一个跳跃循环，并且返回机器人跳跃的初始状态。这种方法保证仿人机器人的连续动态稳定跳跃控制，显著提升仿人机器人的运动能力，进一步增强仿人机器人的环境适应能力。

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一种仿人机器人摔倒预测方法，采集机器人朝向不同方位摔倒和稳定时的状态数据，形成SVM训练数据集并训练得到SVM分类器；将机器人的状态数据输入训练好的SVM分类器，SVM分类器输出分类结果；在SVM分类器输出分类结果后的判断缓冲时间内，统计被判断为即将摔倒的周期占总控制周期数的比例，根据比例输出最终确定机器人摔倒预测结果。获取训练数据集的方法简单且能够应用在机器人运动时的摔倒预测方法。

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为了解决Kinect视野限制仿人机器人不能对人体步行动作进行长时间模仿的问题,提出基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络预测模型生成仿人机器人的循环步态的方法.通过Kinect多次采集人体步行时各个关节角度的一维时间序列,经仿人机器人步态平衡模型得到仿人机器人的关节角度驱动序列.使用C-C方法确定时间序列的时间延迟和嵌入维数,对关节角度序列进行相空间重构,获取时间序列的更多特征值对基于LSTM神经网络搭建的关节角度预测模型训练,并通过其生成多个步态周期的关节角度序列.使用生成的序列在WEBOTS平台中驱动仿人机器人NAO完成多个步态周期的步行动作.该方法有效解决体感摄影机视野限制问题,使仿人机器人能完成多个步态周期的步行模仿动作.

Keyword ：

相空间重构 关节角度序列 人体步行动作 长短期记忆(LSTM)神经网络 循环步态 仿人机器人

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通过人体示教计算零力矩点(zero moment point,ZMP),并通过补偿关节角度对其矫正的方法可以解决机器人步行不稳定的问题,但仍存在算法复杂度过高等问题.本文提出一种人体示教与机器学习相结合的方法,基于支持向量回归算法建立机器人的步态平衡泛化模型,通过该模型可以实现对模型输入人体示教的关节角度和ZMP信息后直接得到经稳定性补偿的关节角度,并以此驱动机器人完成步行动作.引入鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)优化模型的参数以使模型得到最优的泛化效果,完善步态平衡模型的性能.WEBOTS仿真平台下,使用模型输出的补偿后的关节角度驱动NAO机器人,其动作自然、稳定且算法复杂度较低,验证了本文方法的可行性.

Keyword ：

鲸鱼优化算法 支持向量回归 NAO机器人 机器学习 仿人机器人 步态平衡泛化模型 算法复杂度 ZMP信息

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本发明涉及一种人体示教与机器学习相结合的仿人机器人步态规划方法，属于人工智能与机器人控制领域。本发明将人体示教和支持向量回归学习算法相结合应用在仿人机器人的步态规划中，基于支持向量回归算法构建仿人机器人步态平衡泛化模型，将人体完成步行动作时的关节角度和ZMP信息输入步态平衡泛化模型，可直接得到经稳定性补偿的关节角度。引用WOA优化模型的参数以使模型得到最优的泛化效果，完善步态平衡模型的性能。利用步态平衡泛化模型得到的关节角度驱动NAO仿人机器人可使其完成稳定步行动作。本发明降低了仿人机器人步态模仿算法的复杂度，提高了实时性，并且保留了仿人机器人步行动作的稳定性和拟人性。

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为研究仿人机器人行走过程中由间隙碰撞引起的行走不稳定问题,建立了一类含间隙碰撞的三自由度动力学模型,与现有模型相比能够更好地模拟行走过程中脚与地面之间的间隙碰撞过程.结合该动力学模型推导出数学模型,进而运用模态叠加法计算了该碰撞系统在周期激励下的动力学响应.把庞加莱截面作为间隙碰撞界面,对该碰撞系统进行混沌动力学分析,发现其具有混沌运动特征.研究结果为仿人机器人行走间隙碰撞系统的研究和控制提供了理论依据.

Keyword ：

三自由度 仿人机器人 混沌 间隙碰撞

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本发明涉及机器人，公开了一种七自由度仿人机器人手臂。 上臂组件的一端设有肩部俯仰关节，肩部偏航关节和用于与肩部连接的肩部滚动关节。 前臂组件的一端设有弯头俯仰关节和弯头滚动关节，用于与上臂组件连接， 前臂组件的另一端设有用于与机器人手连接的腕俯仰关节和腕偏航关节。 本发明的七自由度仿人机器人手臂实现了人体肩关节，肘关节和腕关节的球关节的高度仿生设计。

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本发明涉及一种人体示教与机器学习相结合的仿人机器人步态规划方法，属于人工智能与机器人控制领域。本发明将人体示教和支持向量回归学习算法相结合应用在仿人机器人的步态规划中，基于支持向量回归算法构建仿人机器人步态平衡泛化模型，将人体完成步行动作时的关节角度和ZMP信息输入步态平衡泛化模型，可直接得到经稳定性补偿的关节角度。引用WOA优化模型的参数以使模型得到最优的泛化效果，完善步态平衡模型的性能。利用步态平衡泛化模型得到的关节角度驱动NAO仿人机器人可使其完成稳定步行动作。本发明降低了仿人机器人步态模仿算法的复杂度，提高了实时性，并且保留了仿人机器人步行动作的稳定性和拟人性。

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