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摘要：本发明属于机器人技术领域，公开了一种足式机器人运动轨迹规划方法、系统、设备及终端，包括：上层全局无碰撞轨迹生成，中层非线性动力学轨迹优化，底层模型预测控制期望状态轨迹跟踪；上层模块在全局障碍地图上快速生成一条机器人质心运动的粗糙多项式轨迹，包含机器人运动的平面位置[x，y]、方向角θ以及轨迹时间T；中层模块根据初始轨迹和机器人动力学，构建非线性优化问题，优化指标包括：避障代价、状态轨迹平滑度、机器人动力学限制、足式机器人全向运动约束和轨迹时间代价，优化变量为分段表达的轨迹多项式系数以及时间；底层模块将优化的轨迹作为非线性模型预测控制器的期望质心时空状态轨迹，进行机器人的具体运动控制。

主权项：1.一种足式机器人运动轨迹规划方法，其特征在于，所述足式机器人的运动轨迹规划方法有三层，分别为：上层全局无碰撞轨迹生成，中层非线性动力学轨迹优化，底层模型预测控制期望状态轨迹跟踪；上层模块在全局障碍地图上快速生成一条机器人质心运动的初始轨迹，包含机器人运动的平面位置[x，y]、方向角θ以及轨迹时间T；中层模块根据初始轨迹和机器人动力学，构建非线性优化问题，优化指标包括：避障代价、状态轨迹平滑度、机器人动力学限制、足式机器人全向运动约束和轨迹时间代价，优化变量为分段表达的轨迹多项式系数以及时间；底层模块将优化的轨迹作为非线性模型预测控制器的期望质心时空状态轨迹，进行机器人的具体运动控制；足式机器人可以全向运动，所以状态量[x，y，θ]分开考虑，将两个状态点的连接构建为一个最优边界值问题，初始状态给定为si＝[spi，svi]，是父节点的状态，终止状态为sf＝[spf，svf]，终止位置是子节点的位置，终止速度由求解得到，优化整个状态轨迹的能量JT＝∫0Tsat2dt最小，使用庞德里亚金极大值原理，得到状态估计的显示解为： 其中该问题的数值解需要轨迹时间T，通过给定参考线速度vref和角速度ωref设定参考时间T＝Tref：＝max||[Δx，Δy]||2vref，Δθωref；非线性动力学轨迹优化中，优化指标包括：状态轨迹的平滑性代价，权重为λs、状态轨迹距离障碍物的代价权重为λc和轨迹段的时间代价权重为λt，将最大速度、最大加速度的机器人动力学限制机器人全向运动的限制状态点处前后状态的连续性作为优化问题的约束项，优化问题的求解变量为每段状态轨迹的多项式系数c和时间T： 其中st是状态变量x，y，θ的n阶多项式轨迹，N是多项式段数，j表示第j段，R是状态平滑性代价的正定权重矩阵，衡量三个状态变量之间的代价比重，T是轨迹段的时间向量，cji表示第j段多项式的第n阶系数向量。

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百度查询： 华中科技大学 一种足式机器人运动轨迹规划方法、系统、设备及终端