四足机器人运动规划与控制方法

技术领域

本申请涉及机器人技术领域，特别是涉及一种四足机器人运动规划与控制方法。

背景技术

在电网系统中，四足机器人是以移动机器人作为载体，以可见光摄像机、红外热成像仪等其它检测仪器作为载荷系统，以机器视觉-电磁场-GPS-GIS的多场信息融合作为机器人自主移动与自主巡检的导航系统，以嵌入式计算机作为控制系统的软硬件开发平台，具有障碍物检测识别与定位、自主作业规划、自主越障、对输电线路及其线路走廊自主巡检、巡检图像和数据的机器人本体自动存储与远程无线传输、地面远程无线监控与遥控、电能在线实时补给、后台巡检作业管理与分析诊断等功能。

传统的四足机器人主要采用轮式驱动，其外观更类似于儿童玩具车，这种四足机器人的运动规划较为简单，对巡检地区地形的要求较高，通常只能行驶在路况较好的铺装路面，无法在复杂的地形环境下工作。为了解决现有技术中四足机器人中存在的问题，提出了以四足犬科动物为原型的四足机器人，采用四足交替运动方式进行运动。

然而，在复杂的地形环境中，四足机器人仍存在可能翻倒的问题，因此，需要对四足机器人的运动方式与运动控制进行提升。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够在复杂地形环境中提高行走稳定性的四足机器人运动规划与控制方法。

第一方面，本申请提供了一种四足机器人运动规划与控制方法，包括：

监测四足机器人的实时运动状态和待巡检区域的地形信息；

对比实时运动状态和四足机器人的期望运动状态，获取合虚拟力，根据合虚拟力对四足机器人进行步态规划；合虚拟力为令四足机器人从实时运动状态转变为期望运动状态所需外力；

根据地形信息和实时运动状态对四足机器人的通过性进行判断；在判断四足机器人通过性为否时，对四足机器人进行适应于地形信息的第一步态调整；

根据运动状态对四足机器人是否存在外力扰动进行判断；在判断四足机器人存在外力扰动时，对四足机器人进行抗外力扰动的第二步态调整。

在一个实施例中，对比实时运动状态和四足机器人的期望运动状态，对四足机器人进行步态规划包括：

对比实时运动状态和期望运动状态，获取偏差值，根据偏差值获取合虚拟力；

将合虚拟力分配至四足机器人的各支撑腿上，获取各支撑腿对应虚拟力；

基于各支撑腿对应虚拟力，通过雅克比换算矩阵获取四足机器人各关节所需力矩；其中，支撑腿与摆动腿对应，用于在摆动腿抬起时提供四足机器人所需支撑力；

根据四足机器人各关节所需力矩，对四足机器人各关节进行对应控制，实现令四足机器人以期望运动状态运动的步态规划。

在一个实施例中，对四足机器人进行适应于地形信息的第一步态调整包括：

根据地形信息预测四足机器人通过待巡检区域所需运动姿态，获取预期运动姿态；调整四足机器人直至四足机器人达到预期运动姿态，完成第一步态调整。

在一个实施例中，外力扰动包括姿态扰动；

对四足机器人进行抗外力扰动的第二步态调整包括：

在姿态扰动低于第一阈值时，通过姿态闭环控制重新获取合虚拟力，根据更新后的合虚拟力对四足机器人进行第二步态调整；

在姿态扰动不低于第一阈值时，重新规划四足机器人的落脚点，在落脚点更新后，通过姿态闭环控制重新获取合虚拟力，根据更新后的合虚拟力对四足机器人进行第二步态调整。

在一个实施例中，外力扰动包括速度扰动；

对四足机器人进行抗外力扰动的第二步态调整包括：

在速度扰动低于第二阈值时，通过速度抑制控制重新获取合虚拟力，根据更新后的合虚拟力对四足机器人进行第二步态调整。

在速度扰动不低于第二阈值时，重新规划四足机器人的落脚点，在落脚点更新后，通过速度抑制控制重新获取合虚拟力，根据更新后的合虚拟力对四足机器人进行第二步态调整。

在一个实施例中，方法还包括：

当外力扰动超出可恢复阈值时，对四足机器人进行第三步态调整，令四足机器人调整至预设安全姿态。

第二方面，本申请提供了一种四足机器人运动规划与控制装置，装置包括：

监测模块，用于监测四足机器人的实时运动状态和待巡检区域的地形信息；

步态规划模块，用于对比实时运动状态和四足机器人的期望运动状态，获取合虚拟力，根据合虚拟力对四足机器人进行步态规划；合虚拟力为令四足机器人从实时运动状态转变为期望运动状态所需外力；

第一步态调整模块，用于根据地形信息和实时运动状态对四足机器人的通过性进行判断；在判断四足机器人通过性为否时，对四足机器人进行适应于地形信息的第一步态调整；

第二步态调整模块，用于根据运动状态对四足机器人是否存在外力扰动进行判断；在判断四足机器人存在外力扰动时，对四足机器人进行抗外力扰动的第二步态调整。

第三方面，本申请提供了一种四足机器人，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

监测四足机器人的实时运动状态和待巡检区域的地形信息；

对比实时运动状态和四足机器人的期望运动状态，获取合虚拟力，根据合虚拟力对四足机器人进行步态规划；合虚拟力为令四足机器人从实时运动状态转变为期望运动状态所需外力；

根据地形信息和实时运动状态对四足机器人的通过性进行判断；在判断四足机器人通过性为否时，对四足机器人进行适应于地形信息的第一步态调整；

根据运动状态对四足机器人是否存在外力扰动进行判断；在判断四足机器人存在外力扰动时，对四足机器人进行抗外力扰动的第二步态调整。

第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

监测四足机器人的实时运动状态和待巡检区域的地形信息；

对比实时运动状态和四足机器人的期望运动状态，获取合虚拟力，根据合虚拟力对四足机器人进行步态规划；合虚拟力为令四足机器人从实时运动状态转变为期望运动状态所需外力；

根据地形信息和实时运动状态对四足机器人的通过性进行判断；在判断四足机器人通过性为否时，对四足机器人进行适应于地形信息的第一步态调整；

根据运动状态对四足机器人是否存在外力扰动进行判断；在判断四足机器人存在外力扰动时，对四足机器人进行抗外力扰动的第二步态调整。

第五方面，本申请提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

监测四足机器人的实时运动状态和待巡检区域的地形信息；

对比实时运动状态和四足机器人的期望运动状态，获取合虚拟力，根据合虚拟力对四足机器人进行步态规划；合虚拟力为令四足机器人从实时运动状态转变为期望运动状态所需外力；

根据地形信息和实时运动状态对四足机器人的通过性进行判断；在判断四足机器人通过性为否时，对四足机器人进行适应于地形信息的第一步态调整；

根据运动状态对四足机器人是否存在外力扰动进行判断；在判断四足机器人存在外力扰动时，对四足机器人进行抗外力扰动的第二步态调整。

上述四足机器人运动规划与控制方法，通过监测四足机器人的实时运动状态和待巡检区域的地形信息；对比实时运动状态和四足机器人的期望运动状态，获取合虚拟力，根据合虚拟力对四足机器人进行步态规划；合虚拟力为令四足机器人从实时运动状态转变为期望运动状态所需外力；根据地形信息和实时运动状态对四足机器人的通过性进行判断；在判断四足机器人通过性为否时，对四足机器人进行适应于地形信息的第一步态调整；根据运动状态对四足机器人是否存在外力扰动进行判断；在判断四足机器人存在外力扰动时，对四足机器人进行抗外力扰动的第二步态调整。通过步态规划，令四足机器人在常规状态下以期望运动状态移动。通过第一步态调整，令四足机器人调整步态，以适应于复杂的地形条件。通过第二步态调整，令四足机器人在受到外力扰动时调整自身步态，保持平稳的运动。本申请相较于传统的四足机器人，通过对其运动规划的全方位分析设计，进而使得四足机器人具备更好的行动力与地形适应力，在复杂路况中不易倾倒，进而使得四足机器人能够适应更加复杂的工作环境，功能提高巡检工作的效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为一个实施例中四足机器人运动规划与控制方法的应用环境图；

图2为一个实施例中四足机器人运动规划与控制方法的流程示意图；

图3为一个实施例中四足机器人的整体结构示意图；

图4为一个实施例中四足机器人的俯视图；

图5为一个实施例中落脚点序列规划的流程示意图；

图6为一个实施例中身体高度与姿态调整规划的流程示意图；

图7为一个实施例中摆动腿轨迹规划的流程示意图；

图8为一个实施例中第一步态调整的流程示意图；

图9为一个实施例中第二步态调整的流程示意图；

图10为一个实施例中四足机器人运动规划与控制方法的流程示意图；

图11为一个实施例中四足机器人运动规划与控制装置的结构框图；

图12为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请实施例提供的四足机器人运动规划与控制方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。其中，终端102可以但不限于是各种行走机器人。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个示例性的实施例中，如图2所示，提供了一种四足机器人运动规划与控制方法，以该方法应用于图1中的终端102为例进行说明，包括以下步骤202至步骤208。其中：

步骤202，监测四足机器人的实时运动状态和待巡检区域的地形信息。

如图3和4所示，为一种叫做机器狗的四足机器人。在对四足机器人进行运动状态监测时，需明确其运动机理。首先，通过对犬类等哺乳动物的物理结构进行深入研究和分析，从而确定四足机器人的运动机理，对运动机理进行分析时，主要通过动态运动捕捉技术和解剖技术等手段，重点分析这些典型动物的骨骼结构、主被动柔顺运动机理、以及柔性足底结构等生理特征，通过多种手段研究分析从而确定四足机器人的运动机理。

对四足机器人运动机理研究分析时，通过运动捕捉技术，采用红外运动捕捉仪、陀螺仪、三维测力平台、道格拉斯气袋、气体分析仪等设备，可采集典型腿足式动物在不同速度、路面和扰动情况下的关节和全身运动数据、地面作用力、压力中心和能量消耗等大量数据和信息，通过解剖学，可直观地获取动物骨骼、关节、足和肌肉组织等生理特征。

当四足机器人运动机理确定后，按照犬类外形设计四足机器人的外观，设计好的四足机器人外观应该与犬类动物外形相似。外观设计完成后，确定四足机器人的运动方式，由于四足机器人参照犬科动物设计，因此，采用四足爬行的步态方式进行运动，根据四足机器人在工作过程中遇到的实际问题以及四足机器人的运动方式进行四足机器人的运动规划和控制系统设计。

根据四足机器人在巡检工作过程中遇到的复杂路况环境进行模拟，对四足机器人的运动状态，包括姿态、四肢的运动进行协调控制，在复杂地形环境下，四足机器人采用四足爬行的步态方式运动，以提高对地形的适应能力。

在明确四足机器人的运动机理、运动步态等原理后，即可对其实时运动状态进行监测，可通过配置在四足机器人本身的传感器监测，也可以通过外部传感器等设备进行监测。

在监测地形信息时，可采用环境感知技术。环境感知技术是指利用传感器、计算机视觉和信号处理，获取周边环境信息并进行识别、分析和处理，先通过感知装置获取环境信息，将其转化为数字信号，再通过信息处理对数字信号进行分析，最终获得环境信息的可视化结果，环境感知技术主要包括物理感知、视觉感知、声音感知和位置感知等，可以实现对待巡检区域环境的全方位监测和分析。

步骤204，对比实时运动状态和四足机器人的期望运动状态，获取合虚拟力，根据合虚拟力对四足机器人进行步态规划；合虚拟力为令四足机器人从实时运动状态转变为期望运动状态所需外力。

其中，实时运动状态包括实时运动速度和实时运动姿态，对应期望运动状态也包括期望运动速度和期望运动姿态。

通过对比实时运动状态和期望运动状态，可以明确机器人的步态调整方向。例如，当实时运动状态速度大于期望运动状态时，即可明确步态调整方向为减速。再例如，当实时运动状态的步长小于期望运动状态时，即可明确步态调整方向为增大步长。根据步态调整方向，即可基于四足机器人的运动机理确定一个合虚拟力，该合虚拟力是指作用在四足机器人整体的合力，是四足机器人身体各个部件或关节的作用力组合的结果。因此，通过明确合虚拟力，即可对四足机器人进行步态规划。

步骤206，根据地形信息和实时运动状态对四足机器人的通过性进行判断；在判断四足机器人通过性为否时，对四足机器人进行适应于地形信息的第一步态调整。

通过性判断是指判断四足机器人的当前实时运动状态能否通过当前的地形信息对应的地形环境。例如，当前地形信息反映出前方有陡坡，若仍以平地运动姿态是无法通过该陡坡的，此时即可判断通过性为否。若通过性判断为是，则四足机器人仍以步骤204规划的步态继续行走。若通过性判断为否，则需要基于地形信息对四足机器人进行第一步态调整，使其能够顺利通过当前地形信息对应地形环境。

步骤208，根据运动状态对四足机器人是否存在外力扰动进行判断；在判断四足机器人存在外力扰动时，对四足机器人进行抗外力扰动的第二步态调整。

四足机器人所受外力如重力、摩擦力、空气阻力、惯性力、碰撞力等，需要对外力是否造成外力扰动进行判断。如果外力导致机器人速度和姿态发生明显变化，即可判断为存在外力扰动。外力扰动会导致四足机器人无法按照原有计划运动，因此必须对其进行干预，即通过第二步态调整让其恢复至计划的运动状态。

在进行电网巡检时，受限于巡检人员的技术水平和书写习惯，容易在在抄表的过程中出现错记、漏记等现象。通过人工进行抄表的方式，不仅费时费力，安全性低，而且容易导致出现信息失误。于是，通过本实施例提供的四足机器人带动摄像机前往巡检区域，实现对变电站的巡检，通过四足机器人对变电站的表计进行拍照抄表，避免人工抄表带来的信息失误，使得抄表信息更加精确，减少了人工投入成本。

然而，常规的巡检机器人在复杂地形中容易翻倒，严重影响巡检效率。本实施例根据四足机器人运动状态，结合复杂地形与路况，确定四足机器人的运动方式，进而使得四足机器人能够适应不同路况与地形的巡检工作，相比于传统的四足机器人，通过对其运动规划的全方位分析设计，从而使得四足机器人具备更好的行动力与地形适应力，在复杂路况中不易倾倒，进而使得四足机器人能够适应更加复杂的工作环境，功能提高巡检工作的效率。

鉴于爬行步态生成的复杂度高、规划繁杂等特点，四足机器人的步态规划分为上层规划和底层规划，其中上层规划应包括路径规划与落脚点序列规划，底层规划包括轨迹规划、身体高度与姿态自适应调整规划与摆动腿轨迹规划。

其中，路径规划主要包括通过环境感知技术，获取复杂地形的高度图，结合最优落脚点评估算法，生成地形评估图，以路径平滑和运动连续为目标，生成一条粗略的身体路径。

如图5所示，落脚点序列规划主要包括根据生成的路径，考虑机器人的运动可达性以及地形信息，可得到地形中处于摆动足可达区域中的可落脚点，最后通过对落脚点进行评价，确定机器人一系列连续的落脚点。

轨迹规划主要包括根据落脚点产生的支撑域，依据稳定性判据，生成一系列光滑的轨迹。机器人的重心沿规划的轨迹在稳定区域内平滑的移动，保证了机器人在行走过程中的稳定性。

如图6所示，身体高度与姿态自适应调整规划主要包括通过环境感知系统，结合机器人运动学，估算出地形的高度与坡度，控制机器人身体高度以及姿态自适应地形高度与坡度的变化。

如图7所示，摆动腿轨迹规划主要包括通过环境感知系统，得到摆动腿在落脚点与抬脚点之间的地形信息，规划摆动腿轨迹，以避免腿在摆动过程中与地形发生碰撞。在规划足底轨迹时，应使足在抬脚和落脚时，加速度和速度均为零，以保证运动的连续性，避免对机器人造成较大冲击。

在一个实施例中，步骤204包括：对比实时运动状态和期望运动状态，获取偏差值，根据偏差值获取合虚拟力；将合虚拟力分配至四足机器人的各支撑腿上，获取各支撑腿对应虚拟力；基于各支撑腿对应虚拟力，通过雅克比换算矩阵获取四足机器人各关节所需力矩；其中，支撑腿与摆动腿对应，用于在摆动腿抬起时提供四足机器人所需支撑力；根据四足机器人各关节所需力矩，对四足机器人各关节进行对应控制，实现令四足机器人以期望运动状态运动的步态规划。

为了兼顾四足机器人的通行性与稳定性，四足机器人根据四足机器人期望运动状态，采用虚拟力控制生成四足机器人Trot步态。Trot步态是四足动物中最常见的步态之一，通常用于低速运动，如走路或慢跑。Trot步态通过使前后左右腿成对移动以保持平衡，从而为动物提供了一种比较稳定的步行方式。在Trot步态中，动物的左前腿和右后腿同时向前迈出，随后右前腿和左后腿再同时向前迈出。在这个过程中，相邻的腿交替移动，始终保持一定的时间间隔。Trot步态规划时，主要依据足底与地面的接触情况区分支撑腿和摆动腿，将在运动过程中抬起迈出的腿称为摆动腿，另两条触地腿称为支撑腿。本实施例中，虚拟力控制主要针对支撑腿的运动控制。

根据四足机器人身体期望的运动状态，与支撑腿正运动学计算的实际运动状态比较，根据偏差值得到控制身体达到期望运动状态所需要的合虚拟力。在避免内功抵消损耗的前提下，将合虚拟力分配到两条对角支撑腿上，获取各支撑腿上对应的分虚拟力。最后通过支撑腿雅克比换算矩阵，求解出四足机器人各关节运动所需的力矩。

雅克比换算矩阵公式表示为

四足机器人还包括四足机器人集成机械系统、控制系统、电气模块、环境感知模块等模块，四足机器人移动部分由四条腿和身体组成，每条腿具备三个主动自由度，关节拓扑结构仿照四足哺乳动物设计，主动关节由力矩电机驱动。在确定各关节运动所需力矩后，再通过控制关节对应的力矩电机，即可使得四足机器人按照期望运动状态运动。

对于四足机器人的腿部结构，足端包含被动缓冲环节，机器人的关节驱动器、腿部连杆均采用模块化设计，可方便地进行元件替换，以此测试不同的关节驱动方式以及腿部结构对四足机器人的影响，进而实现更精确的运动控制。

在一个实施例中，步骤206中，对四足机器人进行适应于地形信息的第一步态调整包括：根据地形信息预测四足机器人通过待巡检区域所需运动姿态，获取预期运动姿态；调整四足机器人直至四足机器人达到预期运动姿态，完成第一步态调整。

如图8所示，为第一步态调整的流程示意图。在Trot步态规划确定生成后，为了使四足机器人对全地形情况更加适应，需要对四足机器人进行地形适应控制。具体操作为四足机器人在复杂地形下以Trot步态行进过程中，要实时监测运动状态，运动状态中包括腿部状态。如果摆动腿碰到障碍物时，要对摆动腿轨迹重新规划。针对支撑腿，需根据支撑腿的位置与受力情况(根据实时运动状态获取)，结合四足机器人身体的姿态角信息，重新进行地形估计，调整适合地形的身体姿态，同时对支撑腿的运动进行修正。对摆动腿、支撑腿和身子姿态的修正即为规划的预期运动姿态。根据预期运动姿态调整四足机器人的身体，将四足机器人身体调整融合于虚拟力控制中，对四足机器人进行控制。虚拟力控制如前述，将虚拟力分解到各个关节并分别控制，此处不再赘述。

在一个实施例中，外力扰动包括姿态扰动。步骤208中，对四足机器人进行抗外力扰动的第二步态调整包括：在姿态扰动低于第一阈值时，通过姿态闭环控制重新获取合虚拟力，根据更新后的合虚拟力对四足机器人进行第二步态调整；在姿态扰动不低于第一阈值时，重新规划四足机器人的落脚点，在落脚点更新后，通过姿态闭环控制重新获取合虚拟力，根据更新后的合虚拟力对四足机器人进行第二步态调整。

为了保证四足机器人在巡检过程中的稳定性，需要对四足机器人进行抗外力扰动控制。外力扰动可以分解为姿态扰动和速度扰动。对于姿态扰动，通过姿态闭环控制重新计算身体的合虚拟力，并重新分配到两条支撑腿的分虚拟力上。虚拟力控制如前述，将虚拟力分解到各个关节并分别控制，此处不再赘述。

其中，姿态闭环控制是一种控制方法，用于稳定和控制机器人或其他物体的姿态。在机器人中，姿态通常指物体相对于参考坐标系的旋转姿势，包括绕三个轴(横滚、俯仰和偏航)的旋转角度。姿态的稳定和控制对于良好的导航和执行任务至关重要。姿态闭环控制系统通过使用传感器来测量机器人的姿态，比如陀螺仪、加速度计和磁力计等，然后使用控制算法来使姿态保持在期望的目标姿态上。这种控制系统通常包括以下主要步骤：

1.传感器测量姿态，并将其转换为对应的姿态角或姿态矩阵。

2.初始化或设定期望的目标姿态。

3.计算当前姿态与目标姿态之间的误差。

4.使用控制算法，比如PID(Proportional-Integral-Derivative，比例积分微分)

控制器，根据姿态误差来生成控制指令。

5.将生成的控制指令发送到执行器，如电机或舵机，来调整飞行器或机器人的姿态。

6.重复上述步骤，以使姿态保持在目标姿态附近，实现稳定的控制。

当姿态扰动较小时，通过虚拟力控制即可调整完成，但当姿态扰动较大，仅靠虚拟力无法完成调整时，可通过重新规划落脚点补偿外力扰动，令四足机器人尽可能保持平衡，再结合虚拟力控制进行更精细地调整，从而恢复四足机器人期望的运动状态。

在一个实施例中，外力扰动包括速度扰动；步骤208中，对四足机器人进行抗外力扰动的第二步态调整包括：在速度扰动低于第二阈值时，通过速度抑制控制重新获取合虚拟力，根据更新后的合虚拟力对四足机器人进行第二步态调整。在速度扰动不低于第二阈值时，重新规划四足机器人的落脚点，在落脚点更新后，通过速度抑制控制重新获取合虚拟力，根据更新后的合虚拟力对四足机器人进行第二步态调整。

如图9所示，在存在速度扰动时，根据期望的速度对四足机器人进行速度控制，即对支撑腿进行虚拟力修正，再根据虚拟力进行对应步态调整，完成第二步态调整。虚拟力修正控制如前述，将虚拟力分解到各个关节并分别控制，此处不再赘述。

当速度扰动较小时，通过虚拟力控制即可调整完成，但当速度扰动较大，仅靠虚拟力无法完成调整时，可通过重新规划落脚点补偿外力扰动，令四足机器人尽可能保持平衡，再结合虚拟力控制进行更精细地调整，从而恢复四足机器人期望的运动状态。

如图10所示，在一个实施例中，结合四足机器人的实时运动状态合地形信息，进行抗外力扰动控制和地形适应控制，在期望运动速度和期望身体姿态的指导下，通过虚拟力控制实现四足机器人的运动状态调整，以令四足机器人具备更好的行动力与地形适应力，在复杂路况中不易倾倒，进而使得四足机器人能够适应更加复杂的工作环境，功能提高巡检工作的效率。

在一个实施例中，方法还包括：当外力扰动超出可恢复阈值时，对四足机器人进行第三步态调整，令四足机器人调整至预设安全姿态。

当检测到外力扰动超出四足机器人可恢复范围时，即外力扰动超出可恢复阈值时，四足机器人将选择安全的构型倒地，防止四足机器人关键器件受到损害。该第三步态调整为预设的程序片段，用于在外力扰动超出可恢复阈值时，强制四足机器人调整为预设安全姿态，以安全构型倒下，达到降低经济损失的目的。

四足机器人在进行设计时，其设计数据需要满足一定的指标，从而保证四足机器人的正常运行。四足机器人的相关设计指标有爬坡能力、爬楼梯能力、负载能力、涉水深度。其中，爬坡能力、爬楼梯能力、负载能力、涉水深度具体的设计指标为四足机器人的爬坡能力需要大于30°，四足机器人爬楼梯时楼梯层高需要大于20cm，四足机器人的最大负载大于等于50KG，有效负载大于等于20KG，四足机器人的涉水深度大于等于50cm。

在一个实施例中，四足机器人还包括表计识别模块、四足机器人控制模块和四足机器人管理模块。其中，表计识别模块，用于对变电站内表计进行拍照巡检，实现对表计外观、环境、行为类的缺陷图像进行识别并告警的功能。四足机器人控制模块，用于对四足机器人进行远方复位、一键返航、控制模式的切换等。四足机器人管理模块用于在操作前需要输入登录密码进行身份鉴别。本发明通过四足机器人带动摄像机进行运动，实现对变电站的巡检，通过四足机器人对变电站的表计进行拍照抄表，避免人工抄表带来的信息失误，使得抄表信息更加精确，减少了人工投入成本。

在一个实施例中，在进行四足机器人设计组装前，将步态规划和全地形通过性控制、抗外力扰动控制功能全部试验完毕后，将步态规划、全地形通过性控制与抗外力扰动控制生产相应的控制系统，再将生产的控制系统安装在四足机器人上即可完成对四足机器人的运动规划与控制。

应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的四足机器人运动规划与控制方法的四足机器人运动规划与控制装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个四足机器人运动规划与控制装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于四足机器人运动规划与控制方法的限定，在此不再赘述。

在一个示例性的实施例中，如图11所示，提供了一种四足机器人运动规划与控制装置，包括：监测模块1102、步态规划模块1104、第一步态调整模块1106和第二步态调整模块1108，其中：

监测模块1102，用于监测四足机器人的实时运动状态和待巡检区域的地形信息。

步态规划模块1104，用于对比实时运动状态和四足机器人的期望运动状态，获取合虚拟力，根据合虚拟力对四足机器人进行步态规划；合虚拟力为令四足机器人从实时运动状态转变为期望运动状态所需外力。

第一步态调整模块1106，用于根据地形信息和实时运动状态对四足机器人的通过性进行判断；在判断四足机器人通过性为否时，对四足机器人进行适应于地形信息的第一步态调整。

第二步态调整模块1108，用于根据运动状态对四足机器人是否存在外力扰动进行判断；在判断四足机器人存在外力扰动时，对四足机器人进行抗外力扰动的第二步态调整。

在一个实施例中，步态规划模块1104还用于对比实时运动状态和期望运动状态，获取偏差值，根据偏差值获取合虚拟力；将合虚拟力分配至四足机器人的各支撑腿上，获取各支撑腿对应虚拟力；基于各支撑腿对应虚拟力，通过雅克比换算矩阵获取四足机器人各关节所需力矩；其中，支撑腿与摆动腿对应，用于在摆动腿抬起时提供四足机器人所需支撑力；根据四足机器人各关节所需力矩，对四足机器人各关节进行对应控制，实现令四足机器人以期望运动状态运动的步态规划。

在一个实施例中，第一步态调整模块1106还用于对四足机器人进行适应于地形信息的第一步态调整包括：根据地形信息预测四足机器人通过待巡检区域所需运动姿态，获取预期运动姿态；调整四足机器人直至四足机器人达到预期运动姿态，完成第一步态调整。

在一个实施例中，外力扰动包括姿态扰动。第二步态调整模块1108还用于对四足机器人进行抗外力扰动的第二步态调整包括：在姿态扰动低于第一阈值时，通过姿态闭环控制重新获取合虚拟力，根据更新后的合虚拟力对四足机器人进行第二步态调整；在姿态扰动不低于第一阈值时，重新规划四足机器人的落脚点，在落脚点更新后，通过姿态闭环控制重新获取合虚拟力，根据更新后的合虚拟力对四足机器人进行第二步态调整。

在一个实施例中，外力扰动包括速度扰动；第二步态调整模块1108还用于对四足机器人进行抗外力扰动的第二步态调整包括：在速度扰动低于第二阈值时，通过速度抑制控制重新获取合虚拟力，根据更新后的合虚拟力对四足机器人进行第二步态调整。在速度扰动不低于第二阈值时，重新规划四足机器人的落脚点，在落脚点更新后，通过速度抑制控制重新获取合虚拟力，根据更新后的合虚拟力对四足机器人进行第二步态调整。

在一个实施例中，四足机器人运动规划与控制装置还包括第三步态调整模块，用于当外力扰动超出可恢复阈值时，对四足机器人进行第三步态调整，令四足机器人调整至预设安全姿态。

上述四足机器人运动规划与控制装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个示例性的实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图12所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口(Input/Output，简称I/O)和通信接口。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储数据。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种四足机器人运动规划与控制方法。

本领域技术人员可以理解，图12中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个示例性的实施例中，提供了一种四足机器人，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。

需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要符合相关规定。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。