小车三级摆摆起倒立的仿人智能控制

运用仿人智能控制 (HSIC)理论的方法 ,研究了直线小车三级摆系统 (CTPS)的摆起倒立控制问题 .通过对CTPS运动的物理过程分析 ,模仿人控制器的特点 ,设计了CTPS的HSIC控制器的动觉智能图式 .在摆起倒立过程中 ,HSIC控制器通过对三级摆杆间运动姿态特征的感知和基于特征识别的多模态控制 ,使CTPS各级摆杆之间始终具有较小的相对运动趋势和较小的相对角度差 ,成为一个动态的“拟小车单摆”系统 .小车三级摆摆起倒立控制的仿真实验成功验证了该方法的有效性 .     

两足步行机器人动态步行规划及仿真

根据双足步行机器人动态步行过程中必须满足的动态关系式,提出了动步态规划的两步规划法,从而既满足了机器人步行过程中的基本要求,又保证了系统能够实现动态协调运动。在此基础上,对无冲击步行机器人动态步行过程进行了规划和仿真。结果表明,两步规划法满足了动态步行的要求。     

三连杆单杠体操机器人的仿人智能运动控制

用基于动觉智能图式的仿人智能控制方法设计了多控制器、多控制模态结构的单杠体操机器人运动控制器.模仿体操运动员的运动控制特征,将单杠体操机器人摆起倒立过程分解为顺序执行的6个过程,用定性定量结合的分析方法设计了感知特征基元和控制模态基元及相应的动觉智能图式群.仿真实验很好地完成了过程姿态和能量兼顾的多控制目标,并进一步实现了大回环动作的运动控制.     

两足步行机器人动态步行规划及仿真

根据双足步行机器人动态步行过程中必须满足的动态关系式,提出了动步态规划的两步规划法,从而既满足了机器人步行过程中的基本要求,又保证了系统能够实现动态协调运动.在此基础上,对无冲击步行机器人动态步行过程进行了规划和仿真.结果表明,两步规划法满足了动态步行的要求.     

双足步行机器人模型解耦及控制

本文在双足机器人作平稳步行的假设下，建立了解耦的上身躯和两腿的模型，并基于奇异摄动理论在直角坐标系下给出了平稳步行的控制方法，同时在证明摄动方程稳定的前提下，建立了非线性控制器，解决了快速性和无超调之间的矛盾。     

仿人智能控制原型算法的改进

仿人智能控制原型算法易引起控制系统的超调,没有完全模拟人的控制策略、改进的控制算法,将控制过程分为3个阶段：初始控制阶段,调整学习阶段,抗干扰阶段．不同阶段采用不同的控制策略,使其更加符合人的控制思想．实验结果表明,原型算法的控制结果相对稳定且有一定的超调和震荡,而改进的算法实现了“稳、快、准”的有机统一,取得了更好的控制效果．     

一类对象的仿人智能控制算法

在简要给出的仿人智能控制器模型基础之上,采用仿人智能控制器的设计方法,详细阐述了针对伺服对象的仿人智能控制算法,并对算法进行了仿真验证。     

单片机仿人智能控制电液伺服系统

ＰＩＤ（比例积分和微分）控制很难使具有本质非线性和时变特性的电液伺服系统达到较高的控制性能,仿人智能控制则是在ＰＩＤ控制原理基础上,结合人对运动物体的控制经验而进行控制一种智能控制方法,这种控制方法可以避免一般ＰＩＤ控制中存在的快速性,稳定性和高精度控制作用的相互抵制,能够有铲地按人的意志对系统实施连续的三段控制;加速起动,超调制动和稳定消差,实验证实了仿人智能电液伺服的优越性。     

基于AHRS反馈的仿人机器人步行稳定控制

以实现仿人机器人步行稳定控制为目的,为克服零力矩点（ZMP）反馈控制算法不能补偿较大冲击干扰以及反射响应方法打断当前步行任务的缺点,以低成本微机电系统（MEMS）传感器及方向余弦矩阵描述的补偿算法构成航姿参考系统。提出了由姿态转角和角速度的线性组合表达的步行稳定性判据,并实现了躯干姿态校正的比例-微分控制器。基于仿人机器人全方位步态规划方法,调整下一步步幅和步频为行为方式,实现了步行稳定控制。样机实验结果表明：在原地踏步和稳定前进等情况下,机器人受到冲击干扰以致倾斜角度达20°时,仍能够不打断全方位步行且有效避免倾覆。     

基于三质点模型的仿人机器人节能步行

为了实现高能效的双足步行,提出基于三质点线性倒立摆模型(3MLIPM)的步态生成与优化策略.首先,定义表征单位能耗的步态周期(UEWC),利用三质点模型,对机器人进行运动学建模与步行能耗评估,建立机器人步行过程的能耗评价模型,分析各质量块的运动性质,提出基于质心(CoM)加速度优化的二次型步行能耗评价指标;其次,对3M...     

类圆规双足被动行走模型及其稳定性

研究一种两杆三质点类圆规双足被动行走模型,在行走模型上增加支撑脚横向和纵向两个自由度,以该模型为研究对象,求解被动动态行走步态,并分析其局部和全局稳定性.结果表明当模型的雅克比矩阵最大特征值在单位圆内且初始状态在吸引域内时,行走步态稳定.为理解双足行走的运动机理提供指导,同时也为设计稳定、高效的双足机器人提供分析思路.     

基于动觉图式的平面倒立摆摆起控制

为实现平面倒立摆非线性系统的摆起控制,提出了一种基于动觉图式的仿人智能控制策略·该策略通过系统在线特征辨识与特征记忆,开闭环相结合的多模态控制以及直觉逻辑推理机制,使倒立摆摆杆从稳定平衡点摆起到不稳定平衡点并稳定不倒·仿真实验的结果证明:这种定性推理与定量控制相结合的智能控制器可以对具有复杂非线性、强耦合、自然不稳定特性的平面倒立摆系统实现摆起控制,同时也为其他非线性多变量系统的控制提供了有效方法·     

仿人思维控制论

仿人思维控制是从人的控制认知与控制思维出发,揭示人对复杂系统进行控制的思维密码,研究设计与人的控制思维一致的仿人思维控制器,并用计算机技术加以模拟和实现.文中介绍了仿人思维控制研究的背景、研究内容及其仿人思维控制器的结构与实现原理,定义了仿人思维控制概念空间,为仿人思维控制的进一步研究提供了重要的基础理论知识.     

基于自适应网络的动态双足机器人模糊控制

提出一种基于步态规划分级结构的自适应网络模糊推理系统控制策略,该方法不需要确定双足机器人运动学和动力学模型.以一种动态双足机器人为例,建立机器人的Sugeno模糊模型,对机器人系统的不确定上界进行自适应参数估计,采用自适应控制器逼近未知不确定界,解决了一类非线性系统的稳定控制问题.控制器的设计只要求不确定性满足匹配条件,而无需知道不确定界,能够处理不确定参数变化范围更广的情况,减少控制系统设计中的保守性.设计的分级控制系统可以学习试验的输入输出数据,从而在动态平衡下进行行走.同时,模糊控制器的进一步在线学习能力可以显著地改善步行机器人的动态性能.     

有躯干双足机器人被动行走及其稳定器

采用Matlab仿真的方式构建了一个简单的有躯干双足机器人模型,研究了该模型在斜坡上的被动行走,分析了模型步行的稳定性,并设计了一个全状态线性反馈步行稳定器.研究结果表明:无任何驱动器的有躯干双足机器人能够实现沿斜坡而下的被动行走,其步行方式有两种,但均不稳定;设计的全状态反馈稳定器能够较好地稳定模型的被动行走.     

欠驱动机器人强化学习算法仿真及结果分析

针对纯被动机器人对环境变化敏感,抗干扰能力差等问题,提出了一种基于Sarsa(λ)强化学习的底层PD控制器参数优化算法.在MatODE环境下建立双足有膝关节机器人模型并进行控制器设计.通过与传统控制器仿真结果的对比分析,得出该算法可使模型获得更加稳定的行走步态,同时提高了系统抵抗斜坡扰动的能力,增强机器人的行走鲁棒性.     

二级倒立摆UD2UU的仿人智能控制分析

二级倒立摆的两根摆杆可构成4个平衡点（down-down,down-up,up-down,up-up）,4个平衡点之间可构成12个转换动作与8个自旋动作。针对平衡点间转换动作中up-down到up-up（UD2UU）的非线性欠驱动控制问题,应用基于动觉智能图式的仿人智能控制方法,设计出具有多控制器和多控制模态结构的控制系统。以开闭环结合及正负反馈结合的方法设计出各控制模态的控制律,以基于特征模型的关联图式实现各控制模态之间的有序切换。详细介绍了仿人智能控制器设计的过程,实时控制的实例证明了控制理论与方法的有效性。