·466· 智能系统学报 第4卷 开始 d() 0.2 二足机器人运行 Input- -du-1) 爪力感测器取爪力值一 -2→ 压力值加总求基准俏 图10数字滤波器 Fig.10 Digital filter 取值是否达到10还 N 1.2.5计算重心及平衡控制 Y 二足机器人移动时会有一个实际重心位置，实 一压力感测器取压力值 际重心分为X、Y2个不同方向，二足机器人运动时 每一个动作都会对应一个理论重心位置，将实际重 平衡系统 心与期望重心相减后得到一组重心误差值，此误差 值是平衡控制的主要依据.将重心的误差值通过控 主端是否停止一 制器运算，运算出伺服机补偿角度，藉由此角度补偿 Y 所对应的伺服机，来补偿误差的影响，使二足机器人 结束) 行走时能更加顺畅稳定，并让机器人能够拥有抗干 图8压力传感器初始化流程图 扰的功能，如图11所示. Fig.8 Pressure sensor initialization flowchart X方向误差值 X方向补偿伯 开始 控制器 二足机器人运行 方向误差值 Y方向补偿值 压力感测器取初始化 图11补偿值运算流程图 Fig.11 The flow chart of compensation value operation 压力感测器感受压力+ 2平衡控制理论 AD电路产生Pulse 2.1零力矩点 PGA计算ls数量 零力矩点(zero moment point,ZMP)是由Vuko bratvic于1968年提出[3].如图12所示为脚底反作 取得压力值 用力情形，二足机器人接触地面时，若将地面的反作 用力集中一点P,会有集中力(counterforce)N及力 半衡控制系统 矩M产生，此时P点周围的惯性力及重力产生的净 力矩和为零，即称P点为零力矩点. 主控端是停止 Y 结束 ZMP 图9取得压力值流程图 Fig.9 The flow chart of pressure value obtaining 1.2.4压力值滤波 二足机器人运行时机身晃动将产生突波，因此 藉由滤波器降低突波干扰.本文采用的滤波方法是 图12脚底反作用力情形 将各个压力传感器当次取得的压力值与前1次及前 Fig.12 Foot reaction force 2次所取得的压力值分别乘一定得倍率后加总而 二足机器人运动时本身各连杆会产生加速度而 成.如图10所示为数字滤波器，d(t)为当前所取到 具有惯性力.假设机器人本身全部连杆、力矩与地面 的压力值、d(t-1)为前1次所取到的压力值、d(t- 反作用力相互抵消，即二足机器人所有杆件合力作 2)为前2次所取到的压力值 用于二足机器人支撑多边形（脚掌）内，此时二足机