RoboCup仿人机器人NAO的转向寻球步态规划

杨文迪，晏阳天，彭博文



RoboCup仿人机器人NAO的转向寻球步态规划

杨文迪，晏阳天，彭博文

（武汉理工大学 自动化学院，湖北 武汉 430000）

随着机器人技术的飞速发展，作为高度融合了自动化、机械、人工智能领域的研究成果的NAO机器人，被广泛的应用于RoboCup比赛。现有比赛中，NAO机器人寻球转身方式具有速度较慢、稳定性差、易被周围机器人绊倒等缺点。由于NAO机器人本身关节的旋转角度限制以及NAO机器人本身NAOQi系统现有的技术在机器人转身程序上有缺陷，导致其转身速度较慢、稳定性较差，影响其寻球速度，对比赛中机器人的表现产生了一定影响。对此，主要研究NAO机器人转向寻球的步态规划，结合NAO机器人本身的关机灵活度，优化NAO机器人转向寻球的速度和稳定性，希望对优化NAO机器人转向步态起一定的指导意义。实际验证表明，本方法能有效地增强NAO机器人稳定性，并加快其转身速度。

NAO机器人；RoboCup；专项寻球；步态优化

随着智能技术的飞速发展，NAO机器人高度融合了自动化、机械、人工智能领域的研究成果，被广泛的应用于RoboCup比赛中。现有技术中，NAO机器人寻球转身方式是依靠腿部的上下较小幅度的抖动，使得每次只有一条腿着地，而另一条腿则在半空中通过腿部关节实现细微的转动，如此左右腿配合达到转身的效果。NAO机器人通过头部的摄像头部件捕捉足球的方位，得到角度差，之后通过双腿的上下抖动来达到转身一定角度、寻球的目的。通过实际比赛和演练证明，NAO机器人在原来方式通过腿部抖动来转身寻球，不仅速度较慢，而且稳定性差，易被周围机器人绊倒。可见，由于NAO机器人系统现有技术在机器人转身程序上有缺陷，使其转身速度较慢，稳定性较差，影响其寻球速度，对比赛中机器人的表现产生了一定影响。本项目组计划将机器人的转身过程变为直接利用腿部各个关节之间的灵活转动，使得腿部和脚底在地面直接产生滑动，帮助机器人完成整体的转向，同时保持良好的稳定性。以腿部各关节的良好配合完成在地面平滑移动代替腿部上下抖动，完成NAO机器人的原地转身寻球，使得NAO机器人转向寻球更加快捷稳定，不易被绊倒。

1 仿人机器人NAO及其基本参数获取

NAO机器人由Aldebaran Robotics公司研发，于2007年选入RoboCup赛事，该机器人质量约4.3 kg，有25个自由度，两大高清智能CMOS智能摄像头，能准确、高效地捕获足球。NAO躯干上的超声波发射器和接收器可以探测到对方球员的方位，以便及时作出调整。由于NAO机器人的绝大部分关键硬件都在胸部，四肢躯干仅为电机和传感器，因此NAO机器人的重心偏高，导致其在移动以及激烈碰撞中极易摔倒。

由于NAO机器人各关节转动较为复杂，而且重心偏高的NAO机器人如果不能保持很好的平衡时易摔倒，因此需调节机器人各关节使其保持基本的平衡，本项目组先获得了NAO机器人关键关节的活动范围数据。

2 对NAO机器人的转向寻球步态仿真

2.1 仿真数据的初步获取

NAO机器人是双足仿人机器人，其关节活动大致符合人体的活动规律。而且NAO机器人在对其身体朝向的180°范围的足球识别成功后可以斜向前进走过去，但当足球在NAO机器人的身后时，机器人就需要转向才能看到足球，此时机器人就需要向左或向右转动至少90°才能使其头部摄像头捕捉到足球。本项目组选取机器人转向90°为完成目标（由于RoboCup赛事所用不止一个机器人，某些NAO机器人看不到的方位可由其他参赛机器人捕捉足球后，通过内部通信传达给待转向机器人）。

项目组选取5名志愿者，让他们在2 s时间内，以直立的初始状态，两腿先在左右张开，然后在地面以腿部弯曲滑动的形式完成旋转转向90°。在实验者身上安装传感设备，并用红外传感器获取得实验者运动过程中腿部脚踝、膝盖关节处的角度变化情况。每个实验者各测5组数据，共25组。将传感器连接上位机，将每次采集到的数据拟合为一条曲线，多条曲线构成一个面，取数据面中处于中间的80%的数据重新构成一个数据面，将数据面上下范围扩大20°（在符合其活动范围内进行扩充），以5°为一个角度节点进行取样，0.2 s为一个时间节点进行采样，得到时间—角度（多组）的数据列表。

2.2 对数据进行Matlab仿真

将红外摄像头测得的左腿，右腿、盆骨的角度用欧拉角表示，并与机器人动作开始到成功完成选择这段时间形成函数关系，用Matlab仿真得出一条曲线，之后取每一个时间节点不同的的左腿、右腿、盆骨的欧拉角进行组合，按照时间节点0.2 s插入关节数据，分别将取得的数据输入至图形化软件Choregraphe内驱动NAO机器人，让NAO机器人的腿部关节按照所输入的欧拉角数据活动，完成转身动作。

2.3 维持NAO机器人运动过程的稳定性

在机器人左右2个脚掌搭建4个压力传感器，在驱动的同时记录下机器人的旋转时间和摇晃程度，摇晃程度分为3个等级记录，摇晃最大角度超过25°时记录为不稳定，摇晃角度为10°～25°时记为较稳定，摇晃角度在10°以下即为稳定，同时也记录下晃动的时间。如果某个动作摇晃程度太大，则将此动作的前后2个时间点间隔扩大，延长动作的时间，增强其稳定性，同时运动总时长也增大。

本团队选用BF350-3AA/1.5AA小型压力传感器输出信号，并选用arduino主控芯片实时采集压力传感器的数据，并通过串口发送至上位机，最后将这些数据使用Matlab处理为一条曲线，便于观察比较。

同时记录下4个压力传感器输出的数据，并分别赋予4个传感器不同的权重，权重的比例为4个传感器到中心的投影距离，公式为1∶2∶3∶4=1∶2∶3∶4.并根据贝塞尔方差公式求出传感器的差值，为：

用方差来初略衡量稳定性的大小，4个压力传感器的方差越大，即机器人身体重心偏移程度越大，越不稳定。并在Matlab软件用该值和时间绘制曲线，记录下摔倒时的方差值，用该值作为是否摔倒的节点值，取在摔倒节点值以内的各关节数据为有效值。

因为机器人在不稳定状态下继续进行其他动作极易摔倒，如果等待稳定又会大大缩短转弯时间，所以将转弯的动作幅度控制在一个机器人转弯不会超过不稳定状态的值，所以同时结合转弯时间和转弯的稳定性方差的数据，可得到最佳的旋转时关节活动数据。最后将拟合得到的各腿部关节的各时间点欧拉角通过NAOQi这一嵌入式软件编写，让机器人产生脚掌滑动来旋转的python程序，并植入NAO机器人的底层文件，在之后机器人比赛需要时直接调用该集成好的库文件，按照此库文件中的关节欧拉角按照时间轴走向进行运动，完成旋转转身。

3 仿真数据效果分析

将仿真数据所编成的文件导入Choregraphe软件中，连接NAO机器人运行文件，使得NAO机器人能够完成转向寻球的目标，实际运行状态如图1、图2、图3所示。图1为NAO机器人转向前捕捉足球，图2为NAO机器人双腿在地面滑动转向过程，图3为NAO机器人滑动寻球结束，朝向足球的状态。

图1 转向前

图2 转向中

图3 转向后

由最后的运行效果来看，NAO机器人的转向过程变的更加迅速、稳定，完成了项目目标。

4 总结

NAO机器人在滑动转向过程中，由于我们是在RoboCup比赛要求的足球场地上进行测试的，其他地面的摩擦阻力会有不同，而使得NAO机器人运行文件转向的过程中角度会有少许的偏差，并且NAO机器人的关节电机磨损也会导致转向角度有小幅度的偏差。总体上来说，本项目组的转向方案相比于往年比赛中队伍常用的双腿抖动转向方案，在保持速度小幅度领先的状况下，可以维持更高的稳定性，在RoboCup赛事中获得优势。

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2095－6835（2019）05－0088－02

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A

10.15913/j.cnki.kjycx.2019.05.088

〔编辑：王霞〕