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申请/专利权人：中国北方车辆研究所

摘要：本发明属于机器人运动控制技术领域，具体涉及一种分层驱动的自主无人系统类人控制架构。本发明首先通过“大脑层”产生粗粒度的行为驱动控制命令其主要是控制无人平台本体质心位置、速度和姿态的粗粒度指令；“中枢层”通过接收上述粗粒度指令后结合无人平台模型产生细粒度的虚拟直觉控制，以虚拟力和虚拟扭矩完成对平台本体对粗粒度行为命令的跟随，并将该虚拟控制量向物理执行单元进行分配产生其细粒度的期望控制量；最终，“末梢层”通过驱动无人平台执行器单元对细粒度控制量的反馈闭环跟踪，面向典型的执行器单元采用多通道耦合控制方法达到伺服驱动的目的，最终将复杂的无人平台整体控制简化为分层驱动控制。

主权项：1.一种分层驱动的自主无人系统类人控制架构，其特征在于，所述控制架构应用于四足机器人无人装备控制系统，其基于类人控制基本原理以分层驱动的形式来进行设计；基于类人控制基本原理，所述控制架构对人体的行走控制模块，划分为“大脑层”、“中枢层”和“末梢层”三个模块；所述控制架构的设计过程包括如下环节：步骤1：依据控制指令粒度级别、模型演化能力与仿生功能归属，对无人装备控制系统的各部分行走控制模块的功能进行划分；包括：步骤11：对“大脑层”功能进行划分，包括：感知建图、全局定位导航、任务理解、任务规划；步骤12：对“中枢层”功能进行划分，包括：虚拟刚体稳定控制、肢体控制、本体状态估计；步骤13：对“末梢层”功能进行划分，包括：伺服驱动控制、力反馈状态估计；步骤2：在完成步骤1的无人装备控制系统的各部分行走控制模块的功能划分之后，对“大脑层”进行设计，其对环境进行感知，进行环境模型建模，通过全局定位导航算法，实现自身定位，输出机器人的全局定位信息；对外部任务指令进行任务理解，形成任务规划，最终输出局部高程地图、任务规划的粗粒度行为指令、粗粒度运动轨迹、粗粒度姿态指令给“中枢层”；步骤3：“中枢层”完成机器人自身的稳定平衡与运动控制，协调肢体控制行为和本体状态估计；“中枢层”输入为“大脑层”输出的全局定位信息、局部高程地图、粗粒度运动轨迹、粗粒度姿态指令以及粗粒度行为指令，另外还输入了“末梢层”的力觉感知信息；“中枢层”以全局定位信息和力觉感知信息作为反馈信息，基于虚拟模型控制方法，即VMC控制方法，实现对期望的运动轨迹进行跟踪，完成对粗粒度行为指令的执行，解算细粒度控制本体所需的虚拟力和扭矩指令，进一步通过静力学最优分配方法求解对应支撑点的支撑力，输出至“末梢层”；同时，“中枢层”依据粗粒度行为指令完成对肢体的位置、姿态与轨迹规划，输出细粒度控制肢体所需的关节角度xd、速度和加速度指令步骤4：“中枢层”输出的细粒度支撑点对应的支撑力，以及控制肢体所需的关节角度xd、速度和加速度指令一并输入至“末梢层”；“末梢层”通过阻抗控制、模型辨识与扰动估计方法产生对应的扭矩指令，并输出给执行器。

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