本論文提出一個基於機器人作業系統(Robot Operating System, ROS)之人形機器人的實現方法，ROS為分散式的架構，並以點對點網路將所有的處理序連接在一起交換資訊。本論文在Linux環境下以ROS建構人形機器人的軟體開發系統，並與嵌入式系統SoC FPGA整合，實現軟硬體協同設計。本論文實現人形機器人的行走速度規劃，以人形機器人的腰部作為質量中心點(Center of Mass, CoM)，透過規劃CoM的速度規劃產生雙足步態軌跡，再透過雙足運動模型計算關節旋轉角度，使人形機器人具有行走能力。在行走過程中，因為馬達背隙、地面不平或是機構重量因素，造成人形機器人在運動過程中不平穩甚至跌倒，因此本論文加入卡爾曼濾波器(Kalman Filter)，融合陀螺儀與加速度計估測出身體傾斜角度姿態，再透過姿態控制器計算出角度補償，使行走過程中不會跌倒。最後，結合控制實際的人形機器人與Gazebo模擬器，實現虛實整合系統。

This thesis proposes an implementation of humanoid robot based on Robot Operating System (ROS). The system architecture of ROS is a distributed system. The ROS uses peer-to-peer network to link all processes to exchange data. In the Linux environment, the humanoid robot system is built to develop the software system through ROS which combines with embedded system SoC FPGA and achieve hardware and software co-design. This thesis proposes speed planning of humanoid robot. The waist of humanoid robot to be the Center of Mass (CoM). According to speed planning of CoM to produce the walking trajectory of biped. And then motor angle is obtained by kinematics module to make humanoid robot to walk. Because of gears backlash, uneven floor, and mechanism weight, it made humanoid robot unstable or even fall while walking. Therefore, the system uses Kalman filter that combine gyro sensor with acceleration sensor to estimate the slope angle of upper body. Then posture controller is used to determine an angle compensation to make humanoid robot walk stable. Finally, this thesis combines reality humanoid robot and simulator Gazebo to achieve Cyber-Physical System (CPS).

目錄
目錄	V
圖目錄	VIII
表目錄	XI
第一章	緒 論	1
1.1	研究背景	1
1.2	研究目的	2
1.3	論文架構	3
第二章	人形機器人之平台	4
2.1	人形機器人之平台簡介	4
2.2	人形機器人之機構	5
2.2.1	頭部機構	6
2.2.2	手部機構	6
2.2.3	腳部機構	8
2.3	人形機器人之感測器	9
2.3.1	GY87姿態感測器	9
2.3.2	FlexiForce壓力感測器	10
2.4	人形機器人之核心控制板	11
2.4.1	FPGA (Field Programmable Gate Array)	14
2.4.2	HPS (Hard Processor System)	14
第三章	人形機器人之系統架構	15
3.1	人形機器人之系統架構簡介	15
3.2	機器人作業系統之簡介	16
3.3	人形機器人之FPGA的系統架構	21
3.4	人形機器人之HPS的系統架構	23
3.4.1	步態規劃	24
3.4.2	姿態控制	24
3.5	人形機器人之ROS架構	25
第四章	行走步態規劃	27
4.1	人形機器人之行走步態簡介	27
4.2	腰部軌跡規劃	28
4.3	雙腳軌跡規劃	31
4.4	步態平衡	34
4.4.1	姿態估測	35
4.4.2	模糊控制器平衡	37
第五章	人形機器人之運動控制	40
5.1	人形機器人之運動學簡介	40
5.2	人形機器人之運動學的模型推導	41
5.3	正向運動學	45
5.4	逆向運動學	51
5.5	Gazebo之虛實整合模擬人形機器人運動	58
5.5.1	模擬器介紹	58
5.5.2	物件模型設計	58
5.5.3	虛實整合	59
第六章	實驗結果	63
6.1	實驗結果簡介	63
6.2	步態軌跡波形	63
6.3	速度測試之實驗	68
6.4	零力矩點測試之實驗	71
第七章	結論與未來展望	73
參考文獻	74
 
圖目錄
圖2.1、頭部馬達配置圖	6
圖2.2、手部馬達配置圖	7
圖2.3、腳部馬達配置圖	8
圖2.4、感測器分布圖	9
圖2.5、控制板分布圖	13
圖2.6、系統單晶片5CSEMA4U23C6N架構圖	13
圖3.1、系統方塊圖	15
圖3.2、PR2機器人	16
圖3.3、使用ROS實現之機器人	17
圖3.4、ROS的系統架構	18
圖3.5、ROS的主要項目	19
圖3.6、ROS的主要項目	20
圖3.7、FPGA系統架構圖	21
圖3.8、HPS與FPGA溝通示意圖	22
圖3.9、HPS架構圖	23
圖3.10、步態規劃之人機介面	24
圖4.1、步態軌跡示意圖	27
圖4.2、人形機器人之CoM速度規劃	29
圖4.3、腰部規劃軌跡波形：(a) y軸和(b) z軸	30
圖4.4、腰部規劃動作：(a) 正視圖和(b) 側視圖	30
圖4.5、雙腳規劃波形：(a) y軸和(b) z軸	32
圖4.6、雙腳規劃動作：(a) 正視圖和(b) 側視圖	32
圖4.7、腰部與雙腳的前進軌跡	33
圖4.8、實際腰部與雙腳的前進軌跡示意圖	33
圖4.9、Roll軸姿態控制平衡示意圖	34
圖4.10、姿態控制之系統方塊圖	37
圖4.11、Roll軸輸入(a)輸入誤差(b)誤差變化速度	38
圖4.12、Roll軸輸出示意圖	38
圖4.13、未加入模糊控制之人形機器人上半身傾斜角度	39
圖4.14、加入模糊控制之人形機器人上半身傾斜角度	39
圖5.1、人形機器人雙足模型	40
圖5.2、zi-1與zi無共平面示意圖：(a)唯一線段(b)結果	42
圖5.3、zi-1與zi互相平行示意圖：(a)無限多線段(b)結果	42
圖5.4、zi-1與zi相交示意圖	43
圖5.5、人形機器人之下半身的結構參數與關節座標系配置圖	44
圖5.6、姿態示意圖	48
圖5.7、示意機構圖	59
圖5.8、示意機構關係	59
圖5.9、人形機器人在Gazebo模擬器中所呈現的3D圖	60
圖5.10、Gazebo與ROS溝通	60
圖5.11、實際人形機器人與Gazebo模擬器控制方式	61
圖5.12、實際人形機器人與Gazebo之虛實整合：(a) 腰向左晃、(b) 右腳抬起、(c) 腰回中間、(d) 腰向右晃、(e) 左腳抬起、(f) 腰回中間	62
圖6.1、腰部與雙腳在大地前進軌跡	64
圖6.2、雙腳相對腰部的前進軌跡	65
圖6.3、雙腳抬腳高度軌跡	65
圖6.4、腰部y軸左右晃動軌跡	66
圖6.5、腰部z軸上下晃動軌跡	66
圖6.6、人形機器人行走過程：(a)靜止、(b) 腰向右晃、(c) 左腳抬腳、(d) 左腳向前落地、(e) 腰向左晃、(f) 右腳抬腳、(g) 右腳向前落地	68
圖6.7、人形機器人高速度測試之實驗: (a) 時間5.5秒，位置0.276公尺，(b) 時間6.0秒，位置0.308公尺，(c) 時間6.5秒，位置0.324公尺，(d) 時間12.5秒，位置0.618公尺，(e) 時間13.0秒，位置0.651公尺，(f) 時間13.5秒，位置0.669公尺，(g) 時間18.5秒，位置0.920公尺，(h) 時間19.0秒，位置0.944公尺，(h) 時間19.5秒，位置0.968公尺	69
圖6.8、人形機器人低速度測試之實驗: (a) 時間12.5秒，位置0.291公尺，(b) 時間13.0秒，位置0.302公尺，(c) 時間13.5秒，位置0.318公尺，(d) 時間25.0秒，位置0.585公尺，(e) 時間25.5秒，位置0.605公尺，(f) 時間26.0秒，位置0.612公尺，(g) 時間37.0秒，位置0.879公尺，(h) 時間37.5秒，位置0.900公尺，(h) 時間38.0秒，位置0.904公尺	70
圖6.9、人形機器人腰部與零力矩點之X軸數值	71
圖6.10、人形機器人腰部與零力矩點之Y軸數值	72

 
表目錄
表2.1、Robotis馬達規格表	5
表2.2、GY-87規格表	10
表2.3、FlexiForce規格表	10
表4.1、腰部軌跡規劃參數表	29
表4.2、雙腳軌跡規劃參數表	32
表4.3、Roll軸模糊規則庫	38
表5.1、人形機器人之右腳的D-H參數表	44
表5.2、人形機器人之左腳的D-H參數表	45
表5.3、D-H參數及說明	45
表6.1、速度規劃參數表	63
表6.2、高速度規劃參數表	69
表6.3、低速度規劃參數表	70

[1]L. Righetti and A. L. Ijspeert, “Programmable central pattern generators: an application to biped locomotion control,” IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 1585-1590, 2006.
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[3]J. Morimoto, G. Endo, J. Nakanishi, G. Cheng, D. Bentivegna and C. G. Atkeson, “A Biologically Inspired Biped Locomotion Strategy for Humanoid Robots: Modulation of Sinusoidal Patterns by a Coupled Oscillator Model,” IEEE Transactions on Robotics, vol. 24, pp. 185-191, 2008.
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[13]“PR2 機器人” URL: https://www.willowgarage.com/pages/pr2/overview.
[14]“Nextage 雙臂移動平台機器人” URL: http://wiki.ros.org/rtmros_nextage.
[15]“youBot 單(雙)臂全向移動平台機器人”
 URL: http://www.youbot-store.com/youbot-store/products/youbots/.
[16]“UBR-1 單臂移動平台機器人” URL: http://unboundedrobotics.com/.
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[18]J. Denavit and R.S. Hartenberg, “A kinematic notation for lower-pair mechanisms based on matrices,” ASME Journal of Applied Mechanics, vol. 22, pp. 215-221, 1955,.
[19]“GAZEBO | Robot simulation made easy.” URL: http://gazebosim.org/.
[20]胡越陽，基於實務型參數最佳化之人形機器人線上步態訓練系統，淡江大學電機工程學系博士論文(指導教授：翁慶昌)，2015。
[21]“DARWIN-OP walk_tuner.” URL:
http://support.robotis.com/ko/product/darwin-op/development/tools/walking_tuner.htm.