基于最小二乘法的步态机器人运动轨迹辨识 - 重庆工商大学.pdf

第３１卷第１２期 重庆工商大学学报（自然科学版） ２０１４年１２月 Ｖｏｌ３１　ＮＯ．１２　　　　　　　　ＪＣｈｏｎｇｑｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌＢｕｓｉｎｅｓｓＵｎｉｖ（ＮａｔＳｃｉＥｄ）　 　　　　　　　 Ｄｅｃ．２０１４ － － － 　　文章编号：１６７２０５８Ｘ（２０１４ 基于最小二乘法的步态机器人运动轨迹辨识 陈智勇，张平改，钱艳艳 （安徽工程大学 电气工程学院，安徽 芜湖 ２４１０００） 　　摘　要：运动轨迹辨识是机器人研究领域中的一个热点问题，运用最小二乘法对步态机器人的运动轨 迹进行研究．测量并计算了人体步态特征参数；在此基础上，通过曲线拟合的方法，为下肢各个关节部位建立 相对应的数学模型，得到了步态机器人运动轨迹的整体数学模型；最后，利用得到的数学模型表达式验证了 文中所提研究方法的可行性与有效性． 关键词：步态机器人；运动轨迹；曲线拟合法；步态特征参数 　　中图分类号：ＴＰ２４２ 文献标志码：Ａ ［１］ 自从机器人控制技术问世以来，其路径规划问题一直是一个热点 ，许多研究人员在这个领域进行了 ［２］ 大量的实验研究，并提出许多可行的方法．朱庆保 等选用了最近邻居策略、目标导引函数和概率搜寻策略， ［３］ 提出利用栅格法对蚂蚁觅食路径进行建模，从而获得一条最好运动轨迹；庄晓东 等参考了物体的运动和 其位置的关系，提出了应用模糊概念建立动态的数学模型，从而构造出一种二维函数，最后通过模糊评价得 ［４］ 出最佳运动轨迹；周郭许 等提出应用栅格法建立一种数学模型，并用求迷宫最短路程的算法，来求得机器 ［５］ 人的最佳运动轨迹；唐国新 等在交叉算子的基础上，提出了一种改进的遗传算法，优化了在实际操作过程 ［６］ 中遗传算子的进化效率，最终得到一条最佳的运动轨迹；周磊 等针对路径长度相同，但直线路径消耗的能 量要小一点的问题，提出了引入模糊算法的方法，对蚁群算法进行改进，组成一种混合算法对运动轨迹进行 ［７］ 研究；何娟 等结合了遗传算法与蚁群算法，提出了一种新型的遗传蚁群算法，先通过遗传算法得出初始运 ［８］ 动轨迹分布，再采用蚁群算法求出其最优解，得到一条最佳运动轨迹；另外，冯治国 等先利用拉格朗日法 建立系统的运动模型，并设计了比例微分反馈控制法，同时引入径向神经网络来减小误差，实现无偏差轨迹 控制，得到机器人最佳运动轨迹． 以上文献中，研究人员应用了大量的不同方法对机器人路径运动轨迹进行研究，取得了一定得成果．此 处将在以上研究的基础上，先通过对人体步态特征参数进行测量并计算，再通过曲线拟合的方法，为其建立 相对应的数学模型，从而得到步态机器人的运动轨迹． １　步态机器人动力学特性 步行运动是一个周期性的运动过程，由于两条腿的运动是交替进行的，所以以其中一条腿来进行运动轨迹 的研究．一个完整的步态运动是由支撑相和摆动相两个部分组成的，支撑相期包括第一个双足支撑相、单足支撑 相和第二个双足支撑相，它约占整个步态周期的６０％，其中双足支撑相约占２０％，单足支撑相约占４０％；而在摆 － － － － 　　收稿日期修回日期 　 基金项目：国家大学生创新创业训练计划项目（２０１２１０３６３０６１）．  　　作者简介：陈智勇（１９９１），男，安徽芜湖人，从事机器人、智能控制系统等研究． 第１２期 陈智勇，等：基于最小二乘法的步态机器人运动轨迹辨识