张 效， 吴伟国

(哈尔滨工业大学 机电工程学院， 哈尔滨 150001)

为使仿人机器人这一多自由度、高耦合性的机构实现自如运动，世界各地的研究学者提出了诸如ZMP、角动量控制、落脚点控制等平衡控制策略，以及倒立摆模型、车桌模型等简化模型来进行运动控制和规划，使仿人机器人的运动指标不断地提高。 但作为仿人机器人的模仿对象，人类本身的运动参数与运动模式也是仿人机器人设计与控制的重要参考。所以，另一种更为直接的进行仿人机器人运动规划与控制的方法是应用采集到的真实人体运动数据作为参考，将人体运动参数映射到仿人机器人的关节空间中。Dasgupta等[1]于1999年将人体步行时足部数据与ZMP稳定性判据相结合,用于仿人机器人ZMP轨迹的生成，并提出了一种地面反力的解算方法。 Aceves-Lopez等[2]于2007年对比了实际人体行走下肢关节曲线和规定足部运动轨迹为半圆时的机器人下肢关节曲线，得出了实际人体行走关节曲线更为平滑的结论。Sohn等[3]于2012年使用捕捉到的运动数据结合强化学习，实现了以节省能量为目的的小型机器人轨迹规划。 Powell等[4]于2013年将运动人体捕捉数据结合混合零动力学用于NAO机器人的速度规划上。Sinnet等[5]于2014年提出一种利用人体运动捕捉数据规划双足机器人行走的理论框架。Wu等[6]于2017年将人体步行的运动捕捉数据处理后映射到机器人上，实现了双足机器人的跟随步行。Cornejo-Arismendi等[7]于2018年提出了一种将实际人体行走数据映射到机器人关节空间的方法。……