基于CPG的四足机器人运动控制.pdf

基于中央模式发生器（CPG）的四足机器人运动控制是仿生学研究的一个重要分支，这一领域主要从自然界中动物的运动模式中获取灵感，以实现在复杂环境下的稳定和高效移动。本文提到的研究由刘汉迪和贾文川两位学者在2017年发表，探讨了如何利用CPG网络来控制四足机器人的运动。 研究的目的在于提高四足机器人的运动稳定性和适应性。自然界中的动物通过脊髓中的中央模式发生器控制肌肉活动，产生稳定的节律运动。CPG网络模型模拟了这种生物机制，它能够生成连续且协调的控制信号来驱动机器人关节的运动。 在传统的四足机器人运动控制中，步态切换往往存在锁相和突变等问题，导致运动不够平滑。为了克服这一缺陷，研究者在CPG模型中引入了旋转矩阵。旋转矩阵的作用是调整振荡器之间的相位差，从而输出连续和平滑的控制信号。此外，引入旋转矩阵还能实现输出任意相位关系的控制信号，以适应不同步态的生成和切换。 在CPG网络结构中，本文使用了改进的Hopf振荡器作为核心单元构建控制网络模型，该模型可以数学表达为一系列状态方程。CPG网络中的每个振荡器与机器人的一条腿相对应，并且它们之间存在耦合。通过改变振荡器之间相位差的大小，可以调整连接权重的值，影响控制信号，以适应不同的步态要求。基于动物运动的规律，通过对CPG输出控制曲线的变换处理，可以将这些控制信号转换为关节位置控制信号，最终实现机器人腿部的运动。 研究者通过仿生四足机器人的虚拟样机模型在ADAMS环境下定义了模型的质量、材料、运动约束以及接触力等参数。该四足机器人由一个躯干和四条腿组成，每条腿具有三个自由度，可以满足三维空间内的运动需求。模型的主要物理参数也被详细定义。 仿真实验中，通过给出不同步态对应的运动参数，研究者展示了walk步态和trot步态的数值仿真结果。walk步态和trot步态对应于不同的相位关系，其中walk步态在稳定性和适应性方面表现更好，因为其不需要反复调整重心位置。研究者通过MATLAB/ADAMS联合仿真以及样机测试验证了所提出控制策略的有效性。 此外，通过使用旋转矩阵来调整振荡器之间的相位差，研究者能够获得连续和平滑的控制信号，克服了传统步态切换时的突变问题。这为四足机器人在各种复杂环境下提供了更好的运动控制能力。 关键词“四足机器人”、“节律运动”、“CPG”、“旋转矩阵”、“步态切换”反映了文章的核心内容。这些研究为未来四足机器人设计和控制提供了理论和技术参考。通过深入理解和运用生物机制和仿生学原理，研究者们正在不断推动机器人技术向更高水平发展。 文章中提到的仿生四足机器人虚拟样机模型以及CPG数学模型的构建，展示了机器人学和控制理论中一个重要的发展方向。在此基础上，通过调整参数、优化控制策略，可以进一步提升机器人在未知或变化环境中的自主运动能力，从而为机器人的应用开拓更广阔的前景。