人体步行平衡模型下的机器人步态稳定性新判据

本文主要探讨了基于人类步行平衡机制的认知，对机器人的步态稳定性进行评估和控制算法设计的问题，这是一个关键的研究领域，尤其是在类人两足动物机器人（humanoid biped robots）的发展过程中。当前，零力矩点稳定性判据是普遍使用的评价标准，但这种单一的稳定性指标存在不足，如稳定性、灵活性和效率较低，这直接影响了机器人的行走性能。 作者首先利用人体运动捕捉技术（human motion capture）获取行走数据，这是理解和模仿人类步态的基础。结合人体解剖学模型，采用运动学正解算法（kinematics forward solution algorithm），精确地计算出人体关节的运动轨迹，从而构建出人体步行过程的详细运动学模型。这个模型考虑到了角动量平衡（angular momentum balance）和力矩平衡（moment balance），通过引入地面参考点和应用欧拉第二定理，深入剖析了步行过程中动力学特性。 为了改进现有的稳定性评价体系，文章提出了一种新的评估方法。具体来说，它引入了零力矩点与中心力矩轴之间的正向距离，这个参数反映了机器人重心的位置与平衡控制的重要性。同时，文章关注了矢量平面质心角动量（vector plane centroid angular momentum），这是衡量整体旋转状态的重要指标。还有质心沿正向的加速度，这个参数反映动态变化对稳定性的影响。 通过这些参数，作者建立了更为全面和精细的人体步态稳定性评价规则。这种方法不仅考虑了静态平衡，还考虑了动态变化，从而提高了评价的准确性和稳定性判据的适用性。最后的仿真结果显示，新提出的稳定性判据能够有效地判断人体的步态稳定性，其在确定步态稳定性方面的准确性得到了验证。 这篇文章对于提升类人两足机器人行走的稳定性和控制算法的优化具有重要意义，它提供了一个更接近人体运动规律的稳定性评估框架，为机器人的自主行走能力的提升开辟了新的思路。在未来的研究中，这种基于人类步行机制的稳定性评估方法可能会被广泛应用到机器人的设计和控制中，推动人机交互和仿生机器人技术的进步。