CN110764413B - 轮腿机器人的自稳定控制方法、***、装置 - Google Patents

轮腿机器人的自稳定控制方法、***、装置 Download PDF

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Abstract

本发明属于机器人控制领域，具体涉及一种轮腿机器人的自稳定控制方法、***、装置，旨在为了解决轮腿机器人在受到对外界干扰后能保持稳定，并能回到初始状态。本发明方法包括基于外部干扰力的大小和位置，从预先构建的控制参数表中选取控制参数；所述控制参数为预设控制模型的控制参数；获取当前髋关节、膝关节、踝关节角度信息，以及行走轮旋转角度信息和重心倾斜角度，通过所选择的控制参数下的所述控制模型，计算髋关节、膝关节、踝关节的输出力矩；基于髋关节、膝关节、踝关节的输出力矩分别对髋关节、膝关节、踝关节进行控制。本发明可以使轮腿机器人在受到外界干扰后，保持稳定状态，并能快速回到初始状态。

Description

轮腿机器人的自稳定控制方法、***、装置
技术领域
本发明属于机器人控制领域，具体涉及一种轮腿机器人的自稳定控制方法、***、装置。
背景技术
轮腿机器人是腿式机器人的研究热点课题之一。相比于仿人机器人，轮-腿机器人采用双轮代替了脚底板，虽然运动效率得到了较大提升，但自稳定性却变差了，传统的ZMP稳定法已不再适合轮腿机器人，因此对轮-腿机器人的自稳定控制器设计与实现具有非常重要的意义。本发明的自稳定控制方法可以适合轮腿式机器人在受外力干扰时保持稳定。
杭州欢乐飞机器人科技股份有限公司申请号为201711437200.3的专利公开了一种轮腿式机器人结构。浙江大学申请号为201810431400.6的专利公开了一种可变形仿生轮腿机器人及其控制方法，可实现四轮与双足的变形。
目前国内外针对轮腿机器人的自稳定控制方法的研究较少，尤其是采用优化策略获取自稳定控制器参数的方法。
发明内容
为了解决现有技术中的上述问题，即为了解决轮腿机器人在受到对外界干扰后能保持稳定，并能回到初始状态，本发明的第一方面提出了一种轮腿机器人的自稳定控制方法，所述轮腿机器人的腿部结构包括髋关节、膝关节、踝关节，所述踝关节处装设有行走轮，包括以下步骤：
步骤S100，基于外部干扰力的大小和位置，从预先构建的控制参数表中选取控制参数；所述控制参数为预设控制模型的控制参数；
步骤S200，获取当前髋关节、膝关节、踝关节角度信息，以及行走轮旋转角度信息和重心倾斜角度，通过所选择的控制参数下的所述控制模型，计算髋关节、膝关节、踝关节的输出力矩；
步骤S300，基于髋关节、膝关节、踝关节的输出力矩分别对髋关节、膝关节、踝关节进行控制；
所述控制模型配置为基于髋关节、膝关节、踝关节角度信息，以及行走轮旋转角度信息和重心倾斜角度，计算髋关节、膝关节、踝关节的输出力矩；所述重心倾斜角度为轮腿机器人的重心与行走轮圆心连线同竖直线的夹角。
在一些优选实施方式中，所述控制模型为
Figure BDA0002251751890000021
Figure BDA0002251751890000022
Figure BDA0002251751890000023
其中，τa、τk和τh分别是踝关节、膝关节和髋关节的输出力矩，
Figure BDA0002251751890000024
是重心倾斜角度，θa是行走轮总的旋转角度，θk和θh分别是膝关节处的夹角和髋关节处的夹角，
Figure BDA0002251751890000025
是重心倾斜角度的当前角速度，
Figure BDA0002251751890000026
是行走轮的当前角速度，
Figure BDA0002251751890000027
是膝关节处的夹角的当前角速度，
Figure BDA0002251751890000028
是髋关节处的夹角的当前角速度，
Figure BDA0002251751890000029
Δθk＝θkd-θk，Δθh＝θhd-θh，
Figure BDA00022517518900000210
θkd和θhd分别是变量
Figure BDA00022517518900000211
θk和θh的预设的期望状态，ka1、ka2、ka3、ka4、ka5是踝关节的控制参数，kk1、kk2、kk3、kk4是膝关节的控制参数，kh1、kh2、kh3、kh4是髋关节的控制参数。
在一些优选实施方式中，所述控制参数表的获取方法为：
步骤A100，构建干扰信息集；所述干扰信息集中的干扰信息包括干扰力大小和作用位置；
步骤A200，对所述干扰信息集中任一条干扰信息，基于预设的轮腿机器人的动力学模型、以及预设的优化准则函数，获取对应的一组控制参数；所述优化准则函数为基于各关节的输出力矩、与期望值的角度状态差和***稳定时间的函数，通过函数值最小化的方法获取最优的控制参数；
步骤A300，构建干扰信息与控制参数的映射表作为控制参数表。
在一些优选实施方式中，所述优化准则函数为
Figure BDA0002251751890000031
Figure BDA0002251751890000032
其中，cost表示优化准则函数，c1、c2、c3、c4是预设的权重，T是预设的优化时间长度，τt＝[τat，τkt，τht]T，τat、τkt、τht分别为t时刻的踝关节、膝关节和髋关节的输出力矩，e(θat)为行走轮旋转角度差值，
Figure BDA0002251751890000033
表示在t时刻状态值，
Figure BDA0002251751890000034
θkt、θht分别为踝关节、膝关节和髋关节的角度状态值，
Figure BDA0002251751890000037
为预设的状态期望值，
Figure BDA0002251751890000035
θkd、θhd分别为踝关节、膝关节和髋关节的角度状态期望值，tc是***出现不稳定的时刻。
在一些优选实施方式中，所述行走轮旋转角度差值e(θat)的计算方法为
Figure BDA0002251751890000036
其中，θat是t时刻行走轮总的旋转角度，θc为预设阈值。
在一些优选实施方式中，步骤A200中，轮腿机器人的动力学模型在依照干扰信息施加干扰前，从预设的初始状态集中选取初始状态对轮腿机器人的动力学模型进行初始化。
在一些优选实施方式中，所述初始状态集包括预设多个重心倾斜角度下的轮腿机器人的动力学模型初始参数。
在一些优选实施方式中，所述的预设多个重心倾斜角度包括-5°、-2.5°、0°、2.5°、5°。
在一些优选实施方式中，步骤A200中“通过函数值最小化的方法获取最优的控制参数”，其优化工具可以为SNOPT或GSL。
本发明的第二方面，提出了一种轮腿机器人的自稳定控制***，所述轮腿机器人的腿部结构包括髋关节、膝关节、踝关节，所述踝关节处装设有行走轮，包括控制参数选取模块、输出力矩计算模块、控制模块；
所述控制参数选取模块，配置为基于外部干扰力的大小和位置，从预先构建的控制参数表中选取控制参数；所述控制参数为预设控制模型的控制参数；
所述输出力矩计算模块，配置为获取当前髋关节、膝关节、踝关节角度信息，以及行走轮旋转角度信息和重心倾斜角度，通过所选择的控制参数下的所述控制模型，计算髋关节、膝关节、踝关节的输出力矩；
所述控制模块，配置为基于髋关节、膝关节、踝关节的输出力矩分别对髋关节、膝关节、踝关节进行控制；
所述控制模型配置为基于髋关节、膝关节、踝关节角度信息，以及行走轮旋转角度信息和重心倾斜角度，计算髋关节、膝关节、踝关节的输出力矩；所述重心倾斜角度为轮腿机器人的重心与行走轮圆心连线同竖直线的夹角。
本发明的第三方面，提出了一种存储装置，其中存储有多条程序，所述程序适于由处理器加载并执行以实现上述的轮腿机器人的自稳定控制方法。
本发明的第四方面，提出了一种处理装置，包括处理器、存储装置；处理器，适于执行各条程序；存储装置，适于存储多条程序；所述程序适于由处理器加载并执行以实现上述的轮腿机器人的自稳定控制方法。
本发明的有益效果：
(1)通过本发明，轮腿机器人可以在受到外界干扰后，保持稳定状态，并能快速回到初始状态；
(2)本发明中的控制参数表通过优化方法获取，保证了自稳定调整时间及状态的稳定性；
(3)机器人的控制器具有鲁棒性，即使外力估计有误差，参数控制器也能在大多数情况下让机器人保持稳定。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1是轮腿机器人腿部模型示意图；
图2是本发明一种实施的轮腿机器人的自稳定控制方法流程示意图；
图3是重心倾斜角度示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
为了更清楚地对本发明技术方案进行说明，先结合图1对轮腿机器人腿部结构进行说明。如图1所示，轮腿机器人***包括：躯干1、髋关节2、大腿3、膝关节4、小腿5、踝关节6、行走轮7；在xyz的三维空间坐标系下，躯干1和大腿3通过髋关节2连接，并能绕y轴做旋转运动；大腿3和小腿5通过膝关节4连接，并能绕y轴做旋转运动；行走轮7和小腿5通过踝关节6连接，并能绕y轴做旋转运动；机器人的左右腿对称设置。
本发明的一种轮腿机器人的自稳定控制方法，所述轮腿机器人的腿部结构包括髋关节、膝关节、踝关节，所述踝关节处装设有行走轮，如图2所示，包括以下步骤：
步骤S100，基于外部干扰力的大小和位置，从预先构建的控制参数表中选取控制参数；所述控制参数为预设控制模型的控制参数；
步骤S200，获取当前髋关节、膝关节、踝关节角度信息，以及行走轮旋转角度信息和重心倾斜角度，通过所选择的控制参数下的所述控制模型，计算髋关节、膝关节、踝关节的输出力矩；
步骤S300，基于髋关节、膝关节、踝关节的输出力矩分别对髋关节、膝关节、踝关节进行控制；
所述控制模型配置为基于髋关节、膝关节、踝关节角度信息，以及行走轮旋转角度信息和重心倾斜角度，计算髋关节、膝关节、踝关节的输出力矩；所述重心倾斜角度为轮腿机器人的重心与行走轮圆心连线同竖直线的夹角。
为了更清晰地对本发明轮腿机器人的自稳定控制方法进行说明，下面结合附图对本方发明方法一种实施例中各步骤进行展开详述。先介绍本发明中的控制模型，然后介绍本发明中控制参数表的获取方法，最后再基于控制模型、控制参数表进行本发明轮腿机器人的自稳定控制方法的描述。
1、控制模型
本发明实施例中，轮腿机器人的控制模型为基于髋关节、膝关节、踝关节角度信息，以及行走轮旋转角度信息和重心倾斜角度，计算髋关节、膝关节、踝关节的输出力矩的函数，分别用于获取踝关节、膝关节和髋关节的输出力矩τa、τk和τh，如公式(1)、(2)、(3)所示。
Figure BDA0002251751890000071
Figure BDA0002251751890000072
Figure BDA0002251751890000073
其中，τa、τk和τh分别是踝关节、膝关节和髋关节的输出力矩，
Figure BDA0002251751890000074
是重心倾斜角度，θa是行走轮自起始时刻至当前总的旋转角度，θk是膝关节处的夹角(躯干1与大腿3的夹角)，θh是髋关节处的夹角(大腿3与小腿5的夹角)，
Figure BDA0002251751890000075
是重心倾斜角度的当前角速度，
Figure BDA0002251751890000076
是行走轮的当前角速度，
Figure BDA0002251751890000077
是膝关节处的夹角的当前角速度，
Figure BDA0002251751890000078
是髋关节处的夹角的当前角速度，
Figure BDA0002251751890000079
Δθk＝θkd-θk，Δθh＝θhd-θh，
Figure BDA00022517518900000710
θkd和θhd分别是变量
Figure BDA00022517518900000711
θk和θh的预设的期望状态，ka1、ka2、ka3、ka4、ka5是踝关节的控制参数，kk1、kk2、kk3、kk4是膝关节的控制参数，kh1、kh2、kh3、kh4是髋关节的控制参数。
重心倾斜角度如图2所示，为轮腿机器人的重心与行走轮圆心连线同竖直线的夹角。
2、控制参数表的获取方法
步骤A100，构建干扰信息集；所述干扰信息集中的干扰信息包括干扰力大小和作用位置；
步骤A200，对所述干扰信息集中任一条干扰信息，基于预设的轮腿机器人的动力学模型、以及预设的优化准则函数，获取对应的一组控制参数；所述优化准则函数为基于各关节的输出力矩、与期望值的角度状态差和***稳定时间的函数，通过函数值最小化的方法获取最优的控制参数；
步骤A300，构建干扰信息与控制参数的映射表作为控制参数表。
本实施例的步骤A200在进行控制参数计算之前，需要：
(1)获取所构建的轮腿机器人的动力学模型，用于计算轮腿机器人每一时刻的运动和作用力变化；
(2)给定各状态变量的期望值
Figure BDA0002251751890000081
θkd和θhd，给定各关节的运动约束；
(3)设定优化准则函数，该函数基于各关节的输出力矩、与期望值的角度状态差和***稳定时间构建；
本实施例中的优化准则函数如式(4)所示
Figure BDA0002251751890000082
Figure BDA0002251751890000083
其中，cost表示优化准则函数，c1、c2、c3、c4是预设的权重，T是预设的优化时间长度，τt＝[τat，τkt，τht]T，τat、τkt、τht分别为t时刻的踝关节、膝关节和髋关节的输出力矩，e(θat)为行走轮旋转角度差值，
Figure BDA0002251751890000084
表示在t时刻状态值，
Figure BDA0002251751890000085
θkt、θht分别为踝关节、膝关节和髋关节的角度状态值，
Figure BDA0002251751890000086
为预设的状态期望值，
Figure BDA0002251751890000087
θkd、θhd分别为踝关节、膝关节和髋关节的角度状态期望值，tc是***出现不稳定的时刻。
在外力作用时，不合适的控制器会使轮腿机器人发生摔倒等不稳定状态，将不稳定发生的时刻记作tc。优化时不希望出现不稳定的状态，即tc＞T，但是为了加快优化过程，在优化准则中添加了该tc，该时刻出现越晚cost就越小。
本实施例中行走轮旋转角度差值e(θat)的计算方法如公式(5)所示
Figure BDA0002251751890000091
其中，θat是t时刻行走轮总的旋转角度；θc为预设阈值，表示为希望在平衡时行走轮所旋转的最大角度，或者说，在公式(5)中，当θat超过θc以后，才施加惩罚。
(4)构建预设的初始状态集，该初始状态集包括预设多个重心倾斜角度下的轮腿机器人的动力学模型初始参数；预设多个重心倾斜角度包括-5°、-2.5°、0°、2.5°、5°，当然还可以包含其他预设角度。
然后进行优化控制参数的获取，通过以下步骤进行描述：
步骤A201，轮腿机器人的动力学模型在依照干扰信息施加干扰前，从预设的初始状态集中选取初始状态对轮腿机器人的动力学模型进行初始化，同时，对控制模型的控制参数依据设定参数进行初始化。初始状态的选择可以是随机选择，还可以按照设定规则进行选择，还可以根据输入信息进行选定。
步骤A202，通过轮腿机器人的动力学模型模拟施加干扰后轮腿机器人的状态，并基于预设控制模型进行自稳定控制，通过优化准则函数最小化的方法获取最优的控制参数。优化工具可以为SNOPT或GSL，还以为其他优化工具。
3、本发明轮腿机器人的自稳定控制方法
步骤S100，基于外部干扰力的大小和位置，从预先构建的控制参数表中选取控制参数；所述控制参数为预设控制模型的控制参数。
外部干扰力的大小和位置的获取，可以基于轮腿机器人在受到外部干扰力后的姿态变化进行计算，其计算方法可以采用现有的人形机器人的外部干扰力的估计方法获取，现有诸多文献中已有详尽描述，此处不再赘述。
基于获取的外部干扰力的大小和位置，通过近似度匹配的方法从控制参数表中找出匹配的干扰力信息，并将其对应控制参数作为该干扰状态下控制模型所需要的控制参数。近似度匹配包括受力点位置匹配和受力大小匹配，优选位置距离最小、受力大小差异最小的干扰力信息为匹配项，还可以以位置距离为主、受力差值为辅进行选择，或者受力差值为主、位置距离为辅行选择，此处不再对选择方法进行列举。
步骤S200，获取当前髋关节、膝关节、踝关节角度信息，以及行走轮旋转角度信息和重心倾斜角度，通过所选择的控制参数下的所述控制模型，计算髋关节、膝关节、踝关节的输出力矩。
基于选定的控制模型参数对公式(1)-(3)的踝关节的控制参数ka1、ka2、ka3、ka4、ka5，膝关节的控制参数kk1、kk2、kk3、kk4，髋关节的控制参数kh1、kh2、kh3、kh4进行赋值，并基于t时刻的参数(该时刻行走轮总的旋转角度θat、膝关节处该时刻的夹角θkt、髋关节处该时刻的夹角θht、该时刻的重心倾斜角度
Figure BDA0002251751890000101
该时刻的重心倾斜角度角速度
Figure BDA0002251751890000102
行走轮该时刻的角速度
Figure BDA0002251751890000103
膝关节处的夹角该时刻的角速度
Figure BDA0002251751890000104
髋关节处的夹角该时刻的角速度
Figure BDA0002251751890000105
Δθkt＝θkd-θkt，Δθht＝θhd-θht)，计算当前髋关节、膝关节、踝关节的输出力矩τat、τkt和τht。
步骤S300，基于髋关节、膝关节、踝关节的输出力矩分别对髋关节、膝关节、踝关节进行控制。
本发明第二实施例的一种轮腿机器人的自稳定控制***，所述轮腿机器人的腿部结构包括髋关节、膝关节、踝关节，所述踝关节处装设有行走轮，包括控制参数选取模块、输出力矩计算模块、控制模块；
所述控制参数选取模块，配置为基于外部干扰力的大小和位置，从预先构建的控制参数表中选取控制参数；所述控制参数为预设控制模型的控制参数；
所述输出力矩计算模块，配置为获取当前髋关节、膝关节、踝关节角度信息，以及行走轮旋转角度信息和重心倾斜角度，通过所选择的控制参数下的所述控制模型，计算髋关节、膝关节、踝关节的输出力矩；
所述控制模块，配置为基于髋关节、膝关节、踝关节的输出力矩分别对髋关节、膝关节、踝关节进行控制；
所述控制模型配置为基于髋关节、膝关节、踝关节角度信息，以及行走轮旋转角度信息和重心倾斜角度，计算髋关节、膝关节、踝关节的输出力矩；所述重心倾斜角度为轮腿机器人的重心与行走轮圆心连线同竖直线的夹角。
所属技术领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的***的具体工作过程及有关说明，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
需要说明的是，上述实施例提供的轮腿机器人的自稳定控制***，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块来完成，即将本发明实施例中的模块或者步骤再分解或者组合，例如，上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。对于本发明实施例中涉及的模块、步骤的名称，仅仅是为了区分各个模块或者步骤，不视为对本发明的不当限定。
本发明第三实施例的一种存储装置，其中存储有多条程序，所述程序适于由处理器加载并执行以实现上述的轮腿机器人的自稳定控制方法。
本发明第四实施例的一种处理装置，包括处理器、存储装置；处理器，适于执行各条程序；存储装置，适于存储多条程序；所述程序适于由处理器加载并执行以实现上述的轮腿机器人的自稳定控制方法。
所属技术领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的存储装置、处理装置的具体工作过程及有关说明，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本领域技术人员应该能够意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的模块、方法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，软件模块、方法步骤对应的程序可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。为了清楚地说明电子硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以电子硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不是用于描述或表示特定的顺序或先后次序。
术语“包括”或者任何其它类似用语旨在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备/装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者还包括这些过程、方法、物品或者设备/装置所固有的要素。
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种轮腿机器人的自稳定控制方法，所述轮腿机器人的腿部结构包括髋关节、膝关节、踝关节，所述踝关节处装设有行走轮，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S100，基于外部干扰力的大小和位置，从预先构建的控制参数表中选取控制参数；所述控制参数为预设控制模型的控制参数；
所述控制模型为：
Figure FDA0002634125300000011
Figure FDA0002634125300000012
Figure FDA0002634125300000013
其中，τa、τk和τh分别是踝关节、膝关节和髋关节的输出力矩，
Figure FDA0002634125300000014
是重心倾斜角度，θa是行走轮总的旋转角度，θk和θh分别是膝关节处的夹角和髋关节处的夹角，
Figure FDA0002634125300000015
是重心倾斜角度的当前角速度，
Figure FDA0002634125300000016
是行走轮的当前角速度，
Figure FDA0002634125300000017
是膝关节处的夹角的当前角速度，
Figure FDA0002634125300000018
是髋关节处的夹角的当前角速度，
Figure FDA0002634125300000019
Δθk＝θkd-θk，Δθh＝θhd-θh，
Figure FDA00026341253000000110
θkd和θhd分别是变量
Figure FDA00026341253000000111
θk和θh的预设的期望状态，ka1、ka2、ka3、ka4、ka5是踝关节的控制参数，kk1、kk2、kk3、kk4是膝关节的控制参数，kh1、kh2、kh3、kh4是髋关节的控制参数；
步骤S200，获取当前髋关节、膝关节、踝关节角度信息，以及行走轮旋转角度信息和重心倾斜角度，通过所选择的控制参数下的所述控制模型，计算髋关节、膝关节、踝关节的输出力矩；
步骤S300，基于髋关节、膝关节、踝关节的输出力矩分别对髋关节、膝关节、踝关节进行控制；
所述控制模型配置为基于髋关节、膝关节、踝关节角度信息，以及行走轮旋转角度信息和重心倾斜角度，计算髋关节、膝关节、踝关节的输出力矩；所述重心倾斜角度为轮腿机器人的重心与行走轮圆心连线同竖直线的夹角。
2.根据权利要求1所述的轮腿机器人的自稳定控制方法，其特征在于，所述控制参数表的获取方法为：
步骤A100，构建干扰信息集；所述干扰信息集中的干扰信息包括干扰力大小和作用位置；
步骤A200，对所述干扰信息集中任一条干扰信息，基于预设的轮腿机器人的动力学模型、以及预设的优化准则函数，获取对应的一组控制参数；所述优化准则函数为基于各关节的输出力矩、与期望值的角度状态差和***稳定时间的函数，通过函数值最小化的方法获取最优的控制参数；
步骤A300，构建干扰信息与控制参数的映射表作为控制参数表。
3.根据权利要求2所述的轮腿机器人的自稳定控制方法，其特征在于，所述优化准则函数为
Figure FDA0002634125300000021
其中，cost表示优化准则函数，c1、c2、c3、c4是预设的权重，T是预设的优化时间长度，τt＝[τat，τkt，τht]T，τat、τkt、τht分别为t时刻的踝关节、膝关节和髋关节的输出力矩，e(θat)为行走轮旋转角度差值，
Figure FDA0002634125300000022
表示在t时刻状态值，
Figure FDA0002634125300000023
θkt、θht分别为踝关节、膝关节和髋关节的角度状态值，
Figure FDA0002634125300000024
为预设的状态期望值，
Figure FDA0002634125300000031
θkd、θhd分别为踝关节、膝关节和髋关节的角度状态期望值，tc是***出现不稳定的时刻。
4.根据权利要求3所述的轮腿机器人的自稳定控制方法，其特征在于，所述行走轮旋转角度差值e(θat)的计算方法为
Figure FDA0002634125300000032
其中，θat是t时刻行走轮总的旋转角度，θc为预设阈值。
5.根据权利要求2所述的轮腿机器人的自稳定控制方法，其特征在于，步骤A200中，轮腿机器人的动力学模型在依照干扰信息施加干扰前，从预设的初始状态集中选取初始状态对轮腿机器人的动力学模型进行初始化。
6.根据权利要求5所述的轮腿机器人的自稳定控制方法，其特征在于，所述初始状态集包括预设多个重心倾斜角度下的轮腿机器人的动力学模型初始参数。
7.根据权利要求6所述的轮腿机器人的自稳定控制方法，其特征在于，所述的预设多个重心倾斜角度包括-5°、-2.5°、0°、2.5°、5°。
8.根据权利要求2所述的轮腿机器人的自稳定控制方法，其特征在于，步骤A200中“通过函数值最小化的方法获取最优的控制参数”，其优化工具可以为SNOPT或GSL。
9.一种轮腿机器人的自稳定控制***，所述轮腿机器人的腿部结构包括髋关节、膝关节、踝关节，所述踝关节处装设有行走轮，其特征在于，包括控制参数选取模块、输出力矩计算模块、控制模块；
所述控制参数选取模块，配置为基于外部干扰力的大小和位置，从预先构建的控制参数表中选取控制参数；所述控制参数为预设控制模型的控制参数；
所述控制模型为：
Figure FDA0002634125300000041
Figure FDA0002634125300000042
Figure FDA0002634125300000043
其中，τa、τk和τh分别是踝关节、膝关节和髋关节的输出力矩，
Figure FDA0002634125300000044
是重心倾斜角度，θa是行走轮总的旋转角度，θk和θh分别是膝关节处的夹角和髋关节处的夹角，
Figure FDA0002634125300000045
是重心倾斜角度的当前角速度，
Figure FDA0002634125300000046
是行走轮的当前角速度，
Figure FDA0002634125300000047
是膝关节处的夹角的当前角速度，
Figure FDA0002634125300000048
是髋关节处的夹角的当前角速度，
Figure FDA0002634125300000049
Δθk＝θkd-θk，Δθh＝θhd-θh，
Figure FDA00026341253000000410
θkd和θhd分别是变量
Figure FDA00026341253000000411
θk和θh的预设的期望状态，ka1、ka2、ka3、ka4、ka5是踝关节的控制参数，kk1、kk2、kk3、kk4是膝关节的控制参数，kh1、kh2、kh3、kh4是髋关节的控制参数；
所述输出力矩计算模块，配置为获取当前髋关节、膝关节、踝关节角度信息，以及行走轮旋转角度信息和重心倾斜角度，通过所选择的控制参数下的所述控制模型，计算髋关节、膝关节、踝关节的输出力矩；
所述控制模块，配置为基于髋关节、膝关节、踝关节的输出力矩分别对髋关节、膝关节、踝关节进行控制；
所述控制模型配置为基于髋关节、膝关节、踝关节角度信息，以及行走轮旋转角度信息和重心倾斜角度，计算髋关节、膝关节、踝关节的输出力矩；所述重心倾斜角度为轮腿机器人的重心与行走轮圆心连线同竖直线的夹角。
10.一种存储装置，其中存储有多条程序，其特征在于，所述程序适于由处理器加载并执行以实现权利要求1-8任一项所述的轮腿机器人的自稳定控制方法。
11.一种处理装置，包括处理器、存储装置；处理器，适于执行各条程序；存储装置，适于存储多条程序；其特征在于，所述程序适于由处理器加载并执行以实现权利要求1-8任一项所述的轮腿机器人的自稳定控制方法。
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