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仿人机器人摔倒保护研究进展

论文编号: 所属栏目:智能科学 发布日期:2020年06月16日 论文作者:知乎者也论文网
摘  要:仿人机器人的摔倒作为一种应尽量避免但又不可避免的情况,它的发生可能会对机器人自身及周围环境造成严重的损伤,因此仿人机器人摔倒控制的研究具有重要意义。近年来,仿人机器人摔倒保护的研究取得了一些成果,并在一些实际的机器人上得到了应用。本文在总结国内外仿人机器人摔倒保护策略的基础上,探讨了该课题未来的研究方向。
关键词:仿人机器人;摔倒控制;研究进展
中图分类号:TP24                 文献标识码:A
 
Advances in Falling Control for Humanoid Robots
Abstract: The falling of a humanoid robot should be avoided, but the falling is also treated as kind of unavoidable circumstance in complex environment. It may cause serious damage to the robot itself and the environment, thus, it is crucial to study the falling control of humanoid robots. In recent years, studied on falling protection of humanoid robots have yielded some results, and some of the results have been applied in real humanoid robots. This paper summarizes the state of the art on falling protection for humanoid robots at home and abroad, and discusses the future research directions on this subject.
Keywords: humanoid robot; falling control; advance;
 

1 引言(Introduction)
仿人机器人具有人类的外形特征,能够在不改变人类日常生活环境及工作条件的前提下,辅助或代替人完成各种工作,降低改造环境的巨大成本。
相对于其它机器人而言,仿人机器人具有重心偏高且地面支撑区域比较小的特性,使仿人机器人具有不稳定性。摔倒作为一种极端的不稳定情况,可能会对仿人机器人自身以及周围环境造成严重的损伤。而且随着机器人的尺寸增大,损伤会更大。它一般由以下几种因素引起:机器人受到意外的外力;机器人动力部分或者其它组成部分意外故障;机器人通信失败;机器人行走时脚底滑动等。
在仿人机器人预测到自身将要摔倒时,传统的平衡控制器及抗干扰控制器不再起作用,因此,需要有一种专门的摔倒控制器来控制其摔倒行为。到目前为止,仿人机器人摔倒保护的研究已经取得了一定的成果,并且一些成果已经在实验平台上进行了验证。本文在总结国内外仿人机器人摔倒保护策略的基础上,探讨了该课题未来的研究方向。
2 仿人机器人摔倒保护研究现状(State of the art in falling protection of humanoid robots)
为了减小仿人机器人摔倒着地瞬间对自身造成的损伤,需要减小它着地时的冲击力。根据动量定理,可以通过减小接触点着地速度竖直分量或增大机器人摔倒时的着地时间来减小仿人机器人着地冲击力。为了减小接触点着地速度竖直分量,仿人机器人必须要按照一定的摔倒策略去摔倒。同时,为了增加摔倒时的着地时间,可以对机器人着地部位进行相关设计,增大机器人在着地瞬间的缓冲。
本文将现有减小仿人机器人摔倒时对自身损伤的摔倒策略文献分为二大类,一类是启发式摔倒策略。主要有HRP-2P仿人机器人的摔倒策略和SDR-4X小型仿人机器人摔倒策略以及其它的摔倒策略。第二类是基于优化的摔倒策略。在HRP-2P和SDR-4X公开后,许多学者在启发式摔倒的基础上,提出了一些基于优化的摔倒策略。
2.1启发式摔倒策略
2002年,Fujiwara等率先对仿人机器人摔倒课题进行调研,根据日本柔道运动中运动员摔倒策略得到启发,提出了一种启发式的摔倒策略,并通过仿真以及实验验证了所提方法的有效性。其摔倒策略主要基于一种屈膝-伸腿的方法 [1]。具体来说:
1) 当机器人向前摔倒时,为了减小着地速度,机器人先屈膝,使重心降低;然后膝盖着地;最后手和肘部着地[2]
2) 当机器人向后摔倒时,为了减小着地速度,机器人先屈膝,使重心降低;然后臀部着地;最后背部着地[3-4]
3) 当机器人向其它方向摔倒时,为了使特定部位着地,机器人要先屈膝同时旋转,接着再向前或者向后摔倒,这样保证机器人按照期望的姿态以特定的部位着地[1]
该算法通过仿人机器人平台HRP-2P[5]实现。该机器人是日本产业技术综合研究所和安川电机公司研制的,其机器人大小和普通人差不多,身高154.96厘米,体重54.1公斤,全身有30个自由度,图1为HRP-2P实物图。为了满足机器人摔倒的需要,对该机器人平台进行了改造。具体改造如下:
1) 在机器人特定的关键部位(膝盖,臀部,背部,手,肘)安装减震器。
2) 为了增强计算机板块的抗摔性,计算机板块增加反振动装置。同时,计算机每块板都增加张紧装置,使连接部分具有更强的抗震性。
3) 当机器人在摔倒时遇到计算机设备损伤的情况时,为了增强工控机数据的安全性,使用反射内存记录数据,以免计算机损坏造成数据丢失。
 
图1  HRP-2P实物图
Fig.1  HRP-2 Prototype Humanoid Robot
2004年,Ishida等提出了一种改进的仿人机器人摔倒策略[6]。其摔倒策略与HRP-2P摔倒策略类似,但有所不同。具体方法如下:
1) 当机器人向前摔倒时,首先将机器人伺服控制器增益调低,增强机器人摔倒时的抗震性;然后双手前移,肘部前后方向弯曲,手臂向两边稍微伸开,同时屈膝,使重心降低,做出准备摔倒的动作;由于手臂各关节伺服控制的低增益,增加机器人着地的缓冲时间,从而当机器人的双手着地时,使机器人着地冲击力降低。
2) 当机器人检测到ZMP[7]到达脚后跟边缘时,便启动向后摔倒控制器,首先将机器人伺服控制器增益调低,增强机器人摔倒时的抗震性;然后躯干和臀部弯曲向前,屈膝,使机器人重心降低;当臀部接触地面时,安装在机器人臀部的减震装置开始起作用,以增加减震时间,减小减震冲击力,直到摔倒完成。
该算法在小型娱乐仿人机器人平台SDR-4X[8]上得到了验证。该机器人为日本索尼公司的产品,身高58厘米,体重7公斤,全身有38个自由度(含手指),图2为SDR-4X实物图。
    
图2  SDR-4X实物图
Fig.2  SDR-4X Prototype Humanoid Robot
 
2009年,Ruiz-del-Solar等提出一种改进的仿人机器人摔倒策略,以减小仿人机器人在踢足球摔倒时对自身造成的损伤[9]。该研究借鉴人摔倒时的规律,并把人摔倒的规律总结如下:
1) 人摔倒最容易受伤的部位是组织、器官、臀部和手腕。人摔倒时倾向于用四肢来保护其它重要部位。
2) 人摔倒分三种情况:完全没意识的摔倒,此时主要靠关节柔性和软组织减小摔倒冲击。有意识的摔倒,此时还要靠摔倒策略,使四肢和手腕着地。故意摔倒,摔倒后能顺利进行下一个动作,比如能顺利起来或者爬行。
3) 人的肌肉系统具有吸收压力能量的能力,因此能降低摔倒的损伤。
4) 人检测到摔倒时,人用大量的摔倒策略避免摔倒或减小摔倒损伤,有时候还用四肢把着地点转移到不重要的器官和骨头
5) 就像在武术表演中一样,表演者控制自身摔倒,使摔倒时身体流畅运动,这样在减小摔倒对自身造成损伤的同时保证摔倒后能快速回复到原来的姿势。
Ruiz-del-Solar等在设计机器人摔倒策略时,为了对机器人摔倒时关键部位进行保护,对机器人摔倒预备姿态进行精心设计。在摔倒过程中,根据机器人当前状态预估摔倒后各关节受到冲击力大小,并根据该预估的冲击力值对机器人姿态进行调整,使机器人摔倒着地时关节损伤程度最小。在随后的研究中,Ruiz-del-Solar等提出了一种摔倒检测算法,并集成检测和摔倒策略到一个框架,最后用小型仿人机器人验证了该算法的有效性[10]
2.2优化摔倒策略
为了减小仿人机器人摔倒时对机器人自身造成的损伤,一些学者提出了基于优化的方法来控制仿人机器人的摔倒运动,以减小机器人着地时的冲击力,从而提升仿人机器人的安全性。
2006年,Fujiwara等提出了一种基于优化的仿人机器人摔倒运动规划方法。该优化算法采用倒立摆模型对仿人机器人的摔倒运动进行建模。当机器人向后摔倒时,用一个倒立摆模型建模。而当机器人向前摔倒时,用三个连续的倒立摆模型进行建模(三个倒立摆分别代表膝盖到脚尖部分、臀部到膝盖部分、头部到臀部部分)。完成机器人建模后,采用PMP(Pontryagin’s minimum principle)优化准则对模型进行优化,通过目标函数使仿人机器人摔倒着地速度最小。通过该优化准则,最终得到一组最优的仿人机器人摔倒参数[11]
2007年Fujiwara等将2006年的优化模型进行改进。当机器人向前摔倒时,将3个倒立摆模型扩展为4个倒立摆,实质上是增加了一个手臂倒立摆模型,使模型更加精确[12]
为了验证该算法的有效性,Fujiwara等搭建了HRP-2FX实验平台。该机器人身高149厘米,体重28公斤,全身只有7个自由度,只能在前后平面移动。并且该机器人每个关节都用软垫层来吸收着地时的冲击。图3为HRP-2FX实物图。使用该机器人平台,能更有效的验证摔倒算法的有效性。
 
图3  HRP-2FX实物图
Fig.3  HRP-2FX Prototype Humanoid Robot
2007年,Ogata等提出了一种优化的摔倒策略,对仿人机器人行走时的摔倒运动进行在线控制。该方法对Fujiwara的屈膝-伸腿策略进行改进,把仿人机器人摔倒时的重心轨迹约束到一个平面,并提出了一种确定仿人机器人向前摔倒时双手着地位置的方法。该方法由于将重心的运动约束到一个平面,采用倒立摆模型对机器人建模,算法简单,容易实现在线规划[13]。在之后的研究中,他们将2007年的研究在小型机器人平台HRP-2m Choromet进行实验,从而验证了方法的有效性[14]
2011年,Lee 与Goswami提出了一种控制仿人机器人摔倒姿态的方法。该方法的创新点和实用性在于:仿人机器人侧面受到推力时,它能调整机器人在摔倒过程中摆动腿的位置以及控制自身躯干向后,从而控制仿人机器人摔倒时总是后背着地。该算法在仿真平台得到验证[15]
2012年,Wang等提出了一种优化的仿人机器人摔倒策略。该优化方法是基于pseudo-spectral算法,把复杂的非线性控制问题转化为一个等价的非线性编程问题(NLP),再通过数值最优方法来解决该非线性编程问题,最终计算出一种优化的仿人机器人摔倒策略,使摔倒后着地压力最小[16]
3仿人机器人摔倒保护未来研究方向(Development trends in falling protection for humanoid robots)
3.1基于仿生的摔倒策略
人的运动有一定的规律。当人在行走或者作业时,遇到突如其来的外力冲击,人的第一反应不是自己要不要摔倒,而是先通过行走、跨步以及身体姿态的调整让自己先不摔倒。如果调整成功,则不摔倒;如果调整失败,再以一定的策略摔倒,并使不易受伤的部位先着地[17]。仿人机器人要走入应用,当遇到外界扰动时,首先应该以一定的策略避免摔倒,并用平衡控制器来控制自己的平衡;同时启用摔倒模型,当平衡控制器不能起作用,则直接切换到摔倒控制器;摔倒控制器控制机器人以一定的姿态和特定的位置着地。
人不管向前摔倒还是向后摔倒,习惯先用手着地,这样避免关键的部位(内脏、头部)等受到损伤[18]。当人摔倒手臂着地时,人充分利用手臂的柔性,延长着地时的缓冲时间,从而降低冲击力。而目前的文献没有对仿人机器人着地瞬间手臂的控制进行深入的研究。未来的研究可以结合仿人机械臂的柔性控制[19],根据摔倒这个特定场合,充分利用机械臂的柔性,来控制仿人机器人着地时对机器人自身造成的损伤程度。
3.2仿人机器人平台实现问题
随着仿人机器人尺寸的增大,其重心偏高,仿人机器人就越容易摔倒。而且随着尺寸的不断增大,质量也随之增大,摔倒时对机器人自身及周围环境造成的损伤越大。而现有文献大多数只是提出了仿人机器人摔倒策略,进行仿真验证或者在小型仿人机器人平台上验证,很少能在与人尺寸类似的仿人机器人平台上验证。因此,为了更好的实现仿人机器人摔倒控制的目的,除了要对仿人机器人摔倒策略和控制方法进行改进外,也要把仿人机器人硬件平台的设计和改进作为一个课题研究。
在机构方面,有必要对机器人整体的材料以及关键部位的材料进行分析计算和选取,在满足摔倒的需求的前提下尽量减轻机器人的重量。机器人摔倒的关键部位应该增加防震装置,以增加摔倒时的缓冲。机器人的关节作为摔倒时易损伤的部位,其构型直接影响到机器人的摔倒能力。同时,有必要将特定关节设计成柔性关节,以缓冲摔倒时的冲击力。在电气方面,必须对计算机板块及其它电路板进行防震设计及防震固定。
4 结论(Conclusion)
仿人机器人摔倒控制课题的研究,对提升仿人机器人整体能力和复杂环境适应能力有很积极的意义。
与此同时,目前该课题还面临以下几个主要问题:第一,仿人机器人的摔倒多是基于主动摔倒策略,且机器人处于确定的摔倒预备状态。现有文献不能解决仿人机器人在实际行走和作业时的意外摔倒问题。第二,现有的摔倒策略都假设地面摩擦力足够大,仿人机器人在不打滑的情况下摔倒。当机器人面对滑动摔倒的情况时,由于与地面接触不固定,仿人机器人摔倒控制更复杂。在这种情况下,减小摔倒对机器人重要部位的损伤,也是一个重要的待解决的问题。第三,现有文献只是针对结构化环境的摔倒控制问题。但是,当机器人面对非结构化环境时,需要根据环境信息在线控制仿人机器人摔倒使其摔倒时能适应环境。第四,现有的仿人机器人硬件平台还不能满足自身摔倒的需求。因此需要对仿人机器人材料、机构、控制系统、通信等硬件系统进行优化和改进。
参 考 文 献 (References)
[1] Fujiwara K, Kanehiro F, Kajita S, et al. UKEMI: Falling Motion Control to Minimize Damage to Biped Humanoid Robot[C]// International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). Lausanne, Switzerland: IEEE, 2002: 2521-2526.
[2] Fujiwara K, Kanehiro F, Kajita S, et al. Safe Knee Landing of a Human-size Humanoid Robot while Falling Forward[C]// International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). Sendai, Japan: IEEE, 2004: 503-508.
[3] Fujiwara K, Kanehiro F, Kajita S, et al. The First Human-size Humanoid that can Fall Over Safely and Stand-up Again[C]// International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). Las Vegas, Nevada: IEEE, 2003: 1920-1926.
[4] Fujiwara K, Kanehiro F, Saito H, et al. Falling Motion Control of a Humanoid Robot Trained by Virtual Supplementary Tests[C]// International Conference on Robotics and Automation (ICRA). New Orleans, LA: IEEE, 2004: 1077-1082.
[5] Kaneko K, Kanehiro F, Kajita S, et al. Design of Prototype Humanoid Robotics Platform for HRP[C]// International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). EPFL, Lausanne, Switzerland: IEEE, 2002: 2431-2436.
[6] Ishida T, Kuroki Y, Takahashi T. Analysis of Motions of a Small Biped Entertainment Robot[C]// International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). Sendai, Japan: IEEE, 2004: 142-147.
[7] Vukobratovic M. On the stability of anthropomorphic systems [J]// Mathematical Biosciences, 1972, 15(1-2): 1-37.
[8] Ishida T. A small biped entertainment robot SDR-4X II[C]// International Symposium on Computational Intelligence in Robotics and Automation. Kobe, Japan: IEEE, 2003: 1046-1051.
[9] Ruiz-del-Solar J, Palma-Amestoy R, Marchant R, et al. Learning to fall: Designing low damage fall sequences for humanoid soccer robots[J]// Robotics and Autonomous Systems, 2009, 57(8): 796-807.