平地→ °上坡之 ZMP 驗證

對於NAO 從平地走上 4°上坡的實驗，我們做了單純利用步態規劃的行走和 有加入補償控制器進行即時平衡控制兩組實驗來進行比較。首先，取得八個腳底 壓力感測計(FSRs)行走時的即時更新之值，來計算出 ZMP 的軌跡，如圖 5.25 所 示，其中(a)為 Y 方向(左右)的 ZMP 軌跡(b)為 X 方向(前後)的 ZMP 軌跡，不同 相位ZMP 的穩定區間變化在(a)圖中有標明，從(a)圖中看出沒利用控制器的行走 較早跌出穩定區間失去平衡，(b)圖的 ZMP 軌跡都在穩定區間中，從此圖可看出 當行走在上坡時，ZMP 軌跡大體上有多往前移動，表示有因上半身的控制前傾 導致重心往前。

行走時上半身所偵測到在Y 方向的旋轉角度 AngY，如圖 5.26 所示，由此 圖可以看出上半身在控制器有作用時，在上坡路段時上半身的擺盪有控制為基於 絕對於平地直立姿態的狀態在0°附近擺盪，讓上半身不會往後傾斜過多。

行走時上半身所偵測到在X 方向的旋轉角度 AngX，如圖 5.27 所示，由此 圖可以看出左右擺盪的幅度在有無控制中幾乎不變，但在最後無控制的明顯的往 右邊跌倒，與YZMP 軌跡離開穩定區間有相呼應。

在有用到補償控制器中，其中預測補償控制器，首先，對於直接補償到關節 Hip-Pitch 的角度補償值在每一步上的改變，如圖 5.28 所示，從圖中可以明顯

圖 5.25 ZMP 軌跡

圖 5.26 行走過程中之 Y 方向旋轉角度曲線

的看出當機器人整個走上4°上坡時，感測出要補償的值與理想值 4°只差了 1 度 多，之後補償值即在4°保持穩定，使得上半身相對於水平地面會多前傾一些。

接著，機器人上半身前後擺盪的CPG 輸出曲線受到輸入曲線改變影響的圖，如 圖5.29 所示，其中 CPG 輸出曲線由於加了取得 8 個 FSRs 的感測值，增加了即 時的運算時間，導致在控制上半身前後擺蕩的CPG 曲線計算上，由於運算時間 加長無法產生出完整的CPG 曲線，導致前後擺盪控制上的效能會大大的降低。

而在控制行走的另外三個CPG 曲線則因為週期為上半身前後擺蕩 CPG 的兩倍，

對於此運算時間的加長，仍然可以產生出完整的CPG 曲線，較不受影響。

圖 5.27 行走過程中之 X 方向旋轉角度曲線

圖 5.28 直接補償於關節 Hip-Pitch 之預測補償角度值

接著，即時補償控制器的補償效果，對於即時補償到關節Hip-Pitch 的角度 補償值，如圖5.30 所示，對於即時補償到關節 Hip-Roll 的角度補償值，如圖 5.31 所示，從兩圖中可以明顯地看出補償的值大部分均小於1 度，甚至沒有補償產生，

即時補償的效果不顯著。

從此實驗結果的數據來看，有加入控制器的能讓機器人行走的更加平穩，但 因為加了8 個 FSRs 的感測值取得，增加了即時的運算時間，導致補償控制會因 為延遲的感測資訊導致補償的效果不佳或是誤差產生，因此接下來在以ZMP 驗 證平衡為主的不同地形行走實驗，將不會進行補償控制器詳細的效果說明。

圖 5.29 控制上半身前後擺盪的 CPG 的輸入與輸出之間的變化關係

圖 5.30 單腳支撐相時補償於關節 Hip-Pitch 之即時補償角度值