神经元模型的四足机器人适应性行走控制

为了改善足式机器人的适应性行走能力,提出仿生控制和智能优化算法相结合的控制策略.利用Rulkov神经元模型对生物中枢模式发生器(central pattern generator, CPG)进行机理建模;设计了基于CPG模型的单关节和多关节耦合的网络拓扑结构,并利用多目标遗传算法优化CPG单元间的耦合系数矩阵,使得CPG网络的输出信号可以控制机器人关节按照一定的时序发生动作;设计机器人信息融合反馈系统并提出坡面适应性行走控制策略,并以四足机器人GhostDog作为实验对象,在Webots仿真平台上做实验验证.结果表明,所提出的行走控制策略可以控制机器人自主完成模式切换,具有一定的环境适应性.     

基于Rulkov神经元模型的四足机器人适应性行走控制

为了改善足式机器人的适应性行走能力,提出仿生控制和智能优化算法相结合的控制策略.利用Rulkov神经元模型对生物中枢模式发生器(central pattern generator, CPG)进行机理建模;设计了基于CPG模型的单关节和多关节耦合的网络拓扑结构,并利用多目标遗传算法优化CPG单元间的耦合系数矩阵,使得CPG网络的输出信号可以控制机器人关节按照一定的时序发生动作;设计机器人信息融合反馈系统并提出坡面适应性行走控制策略,并以四足机器人GhostDog作为实验对象,在Webots仿真平台上做实验验证.结果表明,所提出的行走控制策略可以控制机器人自主完成模式切换,具有一定的环境适应性.     

四足机器人对角小跑步态控制策略分析

基于动力学模型的四足机器人运动控制,难以实现适应非结构化环境的稳定步行.开展了基于中枢模式发生器控制策略的四足机器人对角小跑步态仿真分析与实验研究.采用正弦函数规划了四足机器人的足端期望轨迹,采用D-H坐标法进行四足机器人腿摆动相和支撑相的运动学分析,由运动学逆解获得四足机器人足端期望轨迹和关节角位移间的关系.设计了中枢模式发生器的神经振荡器控制器,建立由兴奋神经元和抑制神经元组成的振荡单元模型,输出振荡波控制四足机器人髋关节和膝关节.通过开展四足机器人对角小跑步态步行仿真和实验研究,验证了理论分析和控制方法的正确性,为提高四足机器人机动性奠定基础.     

基于生物中枢模式发生器原理的四足机器人

传统由人工规划产生的步态是比较僵硬的、缓慢的,缺乏灵活的自组织能力,与真正的动物步态存在很大差别.该文提出了机器人生物步态的概念.以生物的中枢模式发生器(central pattern generator, CPG)模型为核心建立四足机器人运动控制系统,建立CPG网络的权重矩阵与步态的对应关系.采用不同的权重矩阵得到四足机器人的典型步态.根据哺乳动物的肢体运动关系,建立机器人膝髋关节运动关系方程.通过仿真验证了基于生物CPG控制机理的机器人节律运动控制方法是有效的,机器人生物步态的实现是可能的.     

基于中枢模式发生器的机器人行走控制

基于中枢模式发生器(central pattern generator,CPG)的动物运动控制机理实现四足机器人AIBO的行走控制.利用Kimura振荡神经元构建CPG分布式控制网络,通过多目标遗传算法优化调整CPG网络中的参数,在AIBO上实现类似动物行走(walk)的行走模式.通过Webots仿真和实体实验,验证所设计的CPG控制网络和控制方法的可行性与有效性.     

基于CPG的仿海蟹机器人浮游步态生成方法

结合仿生游动机理,针对游泳桨推进仿海蟹机器人提出一种基于中枢模式发生器浮游步态生成方法.采用可独立控制频率、幅值、相位延迟和时间非对称系数的一类非线性振荡器作为节律信号发生器,通过最近相邻耦合的方式构建了仿生游动的链式中枢模式发生器(CPG)运动控制模型,并分析了振荡单元平衡点的性态,证明了振荡器极限环存在的唯一性和稳定性;在此基础上,引入三个顶层控制信号作为CPG网络的激励,分别用来控制机器人的游动速度、转艏速率和浮潜速率,实现了仿海蟹机器人的三维游动控制.实验结果显示样机具有一定稳定性和机动性,机器人的直线游动速度和转艏速度随着游速控制系数和转艏速率控制系数的增加而增大,最大直线游动速度可达0.41 BL/s,最大原地转艏速率可达1.7 rad/s.仿真及实验结果验证了此中枢模式发生器模型的可行性与所提控制方法的有效性.     

一种蛇形机器人蜿蜒运动的实现及环境适应性研究

生物蛇数量众多的脊椎骨以及无足的身体结构,使其形成了特殊的蜿蜒式前进步态,能够广泛适应于草地、沙漠和湖泊等起伏地形,这种节律性的运动方式被证明是由中枢模式发生器(CPG)控制的.利用Hopf振荡器的稳态特性建立了能够实现蛇形机器人蜿蜒步态的CPG步态控制网络,依据蛇形机器人的模型仿真器得到了控制蜿蜒运动的CPG网络参数,并利用该网络的输出蛇形机器人成功实现了前进.根据Hopf振荡器对控制参数突然变化的良好适应性,通过在线调整得到了新的输出.讨论了面对复杂环境时蛇形机器人转弯运动的实现以及改变蛇形机器人身体S波构形来提高其环境适应性的方法.在蛇形机器人样机上的实验证明了基于CPG的运动控制方法在蛇形机器人蜿蜒运动上的有效性.     

中枢模式发生器网络步态运动

采用相对简单的Rayleigh振荡器作为中枢模式发生器(CPG)控制器,建立网络模型,针对该方法对多神经元耦合描述的不足,在单神经元和双神经元模型的基础上添加一个神经元,建立了三神经元模型。利用该模型分别模拟髋关节、膝关节和踝关节运动,实现了对步态运动过程中腿部各关节的模拟。仿真结果表明,用Rayleigh振荡器构建的CPG能够很好地模拟多神经元的生理特性,Rayleigh振荡器作为CPG控制器建立多神经元网络模型是可行的。     

中枢模式发生器网络步态运动

采用相对简单的Rayleigh振荡器作为中枢模式发生器(CPG)控制器,建立网络模型,针对该方法对多神经元耦合描述的不足,在单神经元和双神经元模型的基础上添加一个神经元,建立了三神经元模型。利用该模型分别模拟髋关节、膝关节和踝关节运动,实现了对步态运动过程中腿部各关节的模拟。仿真结果表明,用Rayleigh振荡器构建的CPG能够很好地模拟多神经元的生理特性,Rayleigh振荡器作为CPG控制器建立多神经元网络模型是可行的。     

基于力反馈-中枢模式发生器模型的六足机器人控制器

六足机器人的多关节、高耦合、非线性的机械结构使其运动控制成为机器人研究领域一大难题。针对上述问题,在Matsuoka振荡器的基础上,创新性提出带力反馈神经元的三神经元相互反馈的中枢模式发生器(CPG)模型作为六足机器人的运动控制器。在对六足机器人进行运动学建模、运动学分析等数学分析的基础上,对三神经元CPG模型建模分析;并得到振荡周期波形满足六足机器人节律运动的要求。对力反馈模型进行实物设计;并建立对应反馈模型。根据反馈信息对六足机器人运动节律、关节信息等实时调节。最后通过仿真及实物实验证明,该CPG模型能够满足维持六足机器人稳定运动的要求,在复杂、未知环境中,也能够保持机器人的稳定性与适应性,实现复杂环境下的自适应运动。     

具有柔性脊椎的四足机器人奔跑运动分析

为了提高四足机器人的奔跑性能,设计了一种具有柔性脊椎的四足机器人.该柔性脊椎由两个平行橡胶棒和一个驱动液压缸组成,通过控制驱动液压缸的伸缩可使两个平行橡胶棒实现上下弯曲.分析了该四足机器人的柔性脊椎对奔跑步长的影响.基于Hopf模型的CPG控制方法,推导了髋关节和膝关节的关节驱动曲线幅值的表达式,并通过网络拓扑结构的重建将脊椎驱动信号与各腿部关节驱动信号进行耦合.最后利用Adams和MATLAB/Simulink对四足机器人进行了bound步态仿真,仿真表明具有柔性脊椎的四足机器人奔跑性能显著提高.     

基于力反馈-CPG模型的六足机器人控制器

六足机器人的多关节、高耦合、非线性的机械结构使其运动控制成为机器人研究领域一大难题。针对上述问题,本文在Matsuoka振荡器的基础上创新性提出带力反馈神经元的三神经元相互反馈的CPG模型作为六足机器人的运动控制器。在对六足机器人进行运动学建模、运动学分析等数学分析的基础上对三神经元CPG模型建模分析并得到振荡周期波形满足六足机器人节律运动的要求。对力反馈模型进行实物设计并建立对应反馈模型,根据反馈信息对六足机器人运动节律、关节信息等实时调节。最后通过仿真及实物实验证明该CPG模型能够满足维持六足机器人稳定运动的要求,在复杂未知环境中也能够保持机器人的稳定性与适应性,实现复杂环境下的自适应运动。     

四足机器人坡面质心调整方法

为了实现稳定的坡面运动,设计了小腿采用液压缸的四足机器人.基于对角小跑步态,提出一种通过改变机器人前腿小腿腿长和保持后腿小腿腿长不变来实现坡面质心调整的方法.以机器人质心在斜面的投影点落在支撑对角线交点处为判据,对该质心调整方法进行了稳定性分析,得到姿态调整的确定值.对零冲击复合摆线足端轨迹规划方法进行了改进,以减少四足机器人坡面上的足地接触冲击.利用Adams和Matlab对四足机器人坡面trot步态运动进行了联合仿真.仿真结果表明所提出的质心调整方法和足端轨迹规划方法能够实现机器人在20°坡面上的稳定行走.      

基于虚拟模型的四足机器人控制策略

为提高四足机器人在对角小跑(Trot)步态下的行走稳定性,并减小控制策略的复杂程度,提出了一种基于虚拟模型的四足机器人控制策略;将四足机器人控制策略分为支撑相及机身运动控制、摆动腿相运动控制及足端轨迹规划三部分;在Trot步态下行走时支撑相中存在的前后对角支撑足,在分析四足机器人支撑足受力情况后,并添加相关的约束条件,实现了四足机器人足端力及力矩可控;并通过在四足机器人机身的质心位置添加相应的虚拟弹簧阻尼组件,实现了四足机器人姿态和高度控制;通过在摆动腿足端实际位置与环境之间添加虚拟的弹簧阻尼组件并结合足端轨迹规划实现了四足机器人柔顺行走以及足端轨迹跟踪精确性;通过Matlab和CoppeliaSim建立联合对比仿真验证了控制策略的有效性和优越性。     

Stability margin of the quadruped bionic robot with spinning gait

Spinning gait is valuable for quadruped robot, which can be used to avoid obstacles quickly for robot walking in unstructured environment.A kind of bionic flexible body is presented for quadruped robot to perform the spinning gait.The spinning gait can be achieved by coordinated movement of body laterally bending and legs swing, which can improve the mobility of robot walking in the un-structured environments.The coordinated movement relationship between the body and the leg mechanism is presented.The stability of quadruped robot with spinning gait is analyzed based on the center of gravity ( COG) projection method.The effect of different body bending angle on the stabili-ty of quadruped robot with spinning gait is mainly studied.For the quadruped robot walking with spinning gait, during one spinning gait cycle, the supporting polygon and the trajectory of COG pro-jection point under different body bending angle are calculated.Finally, the stability margin of quadruped robot with spinning gait under different body bending angle is determined, which can be used to evaluate reasonableness of spinning gait parameters.     

四足机器人步态参数优化及探索性行走策略

为实现四足机器人在复杂的地形环境、有限的能量供应和不可预知的干扰下运动稳定，提高四足机器人穿越复杂地形的能力，采用了粒子群优化算法对经典步行步态参数进行优化，提出了一种易于实现、能适应不同地形的探索性步态. 所提出的探索步态不需要立体视觉或激光雷达所感测到的任何地形信息，机器人通过IMU传感器和足端力传感器接触地面来感知地形. 针对提出的优化方法和步态策略进行了仿真和实验，验证了所提出的探索性步态在穿越不平坦地形时的运动能力.      

基于DSP的助行外骨骼机器人步态控制

助行外骨骼机器人是一种帮助老年人和下肢不便的残疾人扩展行走能力的助力装置.提出一种基于数字信号处理（digital signal processing,DSP）系统的步态控制方法,首先,将连续步态数据离散处理后的结果作为DSP系统的输入,通过执行机构实现机器人的步态行走;然后,在每个步态周期结束之后,通过编码器对步态角度实时采样;最后,控制系统对反馈数据处理后实现步态误差的周期补偿.通过样机试验验证上述方法,得到较好的结果.     

基于CPG的四足机器人抗侧向冲击的动态稳定性研究

为解决四足机器人受到侧向冲击时的稳定性控制,提出了基于CPG和侧向踏步反射的控制方案:以Hopf振荡器构成的CPG网络为基础,通过为侧偏关节构造具有触发使能性质的振荡器,为四足机器人引入侧向踏步反射机制. 利用ZMP理论,引入倒立摆模型,从动力学角度预测四足机器人侧向踏步所需的步长与次数. 通过该反射,四足机器人在承受侧向冲击时产生的侧向加速度能够在较短时间内恢复正常,此后终止反射,配合正常直线行走控制方案,四足机器人就能够圆满实现在行走状态下受到侧向冲击后的稳定性控制,其抵御侧向冲击的能力显著提高. 利用Matlab与Adams联合仿真,该方案的可行性和有效性得到了可靠验证.