基于再励学习的被动动态步行机器人

为了研究仿人、能量高效的双足机器人步行,研制了由MACCEPA(mechanically adjustable compliance and controllable equilibrium position actuator)柔性驱动器驱动的半被动双足机器人,并实现了其动力学仿真系统.提出一种基于再励学习的步行控制方法.该方法首先采用Q-学习方法学习机器人在理想环境中的稳定步行步态及其控制策略,然后将此步态和控制策略作为模糊优胜学习方法的参考步态和参考控制策略并在线学习模糊网络的优胜值参数.仿真结果表明: 利用学习训练的结果控制柔性驱动器在步行相转换时的动作,机器人可以实现稳定动态步行.     

基于中心压力判据的双足步行机器人稳定性研究

本文首先对中心压力判据进行了研究,然后根据双足步行机器人实验平台的实际情况,经过简化,得到了一种双足步行机器人离线动作稳定性的判别方法,并进行了基于位姿矩阵的数学建模。同时通过在机器人脚底加入力传感器的方法,设计了一种简化的在线稳定性判别方法,并将以上两种判稳性检测方法应用到了实际机器人的控制当中。     

一种由人类步行启发的半被动双足步行机器人

针对半被动双足步行机器人所采用的控制方法大多较为复杂,并且缺乏控制参数对机器人性能影响的定量分析,从人类步行的生物力学研究得到启发,提出一种半被动双足步行机器人的控制方法,并定量分析该控制方法各参数对机器人性能的影响。在机器人摆动腿与地发生碰撞后开始于髋关节处施加方波力矩,作为动力输入。采用步态敏感范数衡量机器人的稳定性,采用无量纲步行能耗衡量机器人的步行效率。以稳定性、效率和步行速度作为机器人性能评价指标,通过仿真得到力矩、力矩作用时间和斜坡角度3个参数对机器人性能的影响。由于力矩在1个步行周期中没有做负功,该机器人具有与人类步行相似的高能量效率。该机器人能够实现沿上坡、下坡和平地步行。     

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.     

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。     

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.     

基于脉冲推力作用的双足机器人半被动行走

研究了半被动双足机器人行走过程固定点的全局稳定性问题.使用罗盘机器人模型,在脚与地面冲击前,采用支撑腿的脉冲推力作为行走的动力源.通过引入一个限位器使两腿间的夹角在脚与地面冲击时保持为常数.采用庞加莱映射方法证明了半被动双足机器人行走固定点的存在性及其稳定性.分析了脉冲推力作用方向对双足机器人稳定行走的影响,并讨论了固定点存在的动力学附加条件.针对模型已知和未知2种情况,分别设计了行走控制律.理论分析和仿真结果表明,采用所提出的控制方法,半被动机器人可以在水平面上稳定行走,当脉冲推力作用方向与前腿垂直时控制效率最高.     

用AVR单片机实现步行机器人的设计

双足步行机器人融合仿生学、复杂动力学建模、多传感器融合以及控制工程学科等多种学科,可以为控制理论应用、动力学问题的研究提供理想的实验平台。本论文主要涉及到双足步行机器人的自由度配置、本体结构、单片机的功能、程序设计的基本思路等方面问题的研究。     

双足机器人变步长步行模式的在线生成方法

双足机器人在进行变步长步行模式行走的过程中,步长的突然改变会导致其行走不稳定.为此提出一种双足机器人步长实时变化的步行模式补偿方法.此方法中运用了时间补偿和零力矩点补偿.通过两者的补偿能够使步行模式的步长在发生变化时,在线修正双足机器人实际状态与目标状态的偏差,以保证其行走的稳定性.双足机器人AFU10的步行实验证明了该方法的有效性.     

双足机器人快速直线步行的一种步态规划

本文把双足步行机器人简化成五连杆平面模型,提出了用平稳步行和ZMP点的约束条件来解决冗余自由度问题的方法,在此基础上分析了上身躯参数对其初始摆动角和角速度的影响,最后用多项逼近的方法给出了动力学模型的近似解,实现了实时步态规划。     

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.     

两足机器人质量分布与步行稳定性及效率关系研究

研究两足机器人质量分布对步行ZMP(zero moment point)稳定阈度及步行效率的影响.采用稳定的参数化步态,在步态不变的情况下,改变机器人各连杆的质量分布,观察其对ZMP稳定阈度及步行效率的影响.仿真实验结果表明,合理选择大腿、小腿和上身的质量分布可以显著增加ZMP稳定阈度和步行效率.     

两足步行椅机器人的设计与研究

介绍了一种两足步行椅机器人机械系统和控制系统的硬件设计,分析了载人两足机器人与一般两足机器人在安全性、载重量和干扰方面的不同.并通过计算机仿真技术提高了设计的效率和可靠性,从而降低了系统级开发风险.     

不平整地面上双足机器人的步态控制

提出了一种不平地面环境下双足机器人的步行控制算法.该算法由步态规划和传感器反馈控制系统组成.在步态规划中,采用被动倒立摆模型设计双足机器人的质心位置,所生成的步态使机器人能够在平地上更自然有效地稳定行走.在线反馈控制系统用于处理地面环境的凹凸不平以及来自外界的未知扰动,可分为上身姿态控制、期望ZMP控制以及非线性落地控制3个部分.这3种控制分别针对不同的控制目标,并根据步行过程的具体阶段在线修正预先规划好的步态,维持双足机器人的步行稳定性.它们在结构上相互耦合,从而实现加速在线反馈控制系统的收敛速度、克服机器人柔性对控制作用的负面影响等效果.双足机器人在凹凸地面的步行实验验证了所提出步行控制算法的有效性.     

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.     

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.     

机器人步态算法仿真研究

以仿人机器人双足步行为研究重点,实现了线性倒立摆步行规划和正逆运动学算法。推导出机器人机械结构对线性倒立摆步行参数的约束条件,并采用遗传算法探索参数空间以得到可行、稳定、快速的步行模式。最后,在该仿真平台上验证了步态生成算法的有效性。     

双足行走机器人步态轨迹规划

 通过对双足机器人行走过程中一些特殊点进行采样分析,对比人类自身行走步态的观察测量值,采用三次多项式插值来计算出双足行走机器人在行走过程中的行走轨迹,按人体比例设定参数,计算得出了1条比较光滑平稳的行走轨迹,使得机器人的行走姿态更像人类的行走.通过模拟测试,结果表明了用三次多项式插值方法是1种规划双足机器人行走步态的较好方法,而且得出的轨迹插值函数比较平滑.