Study on dynamics of central pattern generator model for a quadrupedal robot

Based on Matsuoka's central pattern generator(CPG)model and taking quadmped as an example,the dynamics of CPG model was investigated throush the single-parameter-analysis method and the numerical simulation technique.Simulation results indicate that the CPG model exhibits complex dynamics,while each parameter has specifically definitive influenco trends on the CPG output.These conclusions re applied to control a quadrupedal robot to walk in different gaits,clear obstacle,and walk up-and down-slope successfully.     

Study on dynamics of central pattern generator for a quadrupedal robot

Based on Matsuoka's central pattern generator(CPG)model and taking quadmped as an example,the dynamics of CPG model was investigated throush the single-parameter-analysis method and the numerical simulation technique.Simulation results indicate that the CPG model exhibits complex dynamics,while each parameter has specifically definitive influenco trends on the CPG output.These conclusions re applied to control a quadrupedal robot to walk in different gaits,clear obstacle,and walk up-and down-slope successfully.     

变拓扑六重四面体机器人步态规划与仿真

变拓扑多面体机器人是一个多闭链多耦合的连杆机构,现有的变拓扑多面体机器人的步态规划仅仅是根据几何关系来计算,没有考虑运动方向改变和实时计算连杆变化量的复杂性。针对上述问题,提出将变拓扑六重四面体机器人的步态规划与中枢模式发生器(central patten generator,CPG)相结合,其运动方向由有限状态机确定,即确定连杆运动的次序;而CPG网络产生的信号直接驱动变拓扑六重四面体机器人的连杆运动。利用ADAMS进行仿真,实验结果表明利用算法变拓扑六重四面体机器人能根据CPG输出的信号实现翻滚运动。     

Computer optimization of a minimal biped model discovers walking and running

Although people's legs are capable of a broad range of muscle-use and gait patterns, they generally prefer just two. They walk, swinging their body over a relatively straight leg with each step, or run, bouncing up off a bent leg between aerial phases. Walking feels easiest when going slowly, and running feels easiest when going faster. More unusual gaits seem more tiring. Perhaps this is because walking and running use the least energy. Addressing this classic conjecture with experiments requires comparing walking and running with many other strange and unpractised gaits. As an alternative, a basic understanding of gait choice might be obtained by calculating energy cost by using mechanics-based models. Here we use a minimal model that can describe walking and running as well as an infinite variety of other gaits. We use computer optimization to find which gaits are indeed energetically optimal for this model. At low speeds the optimization discovers the classic inverted-pendulum walk, at high speeds it discovers a bouncing run, even without springs, and at intermediate speeds it finds a new pendular-running gait that includes walking and running as extreme cases.     

基于边缘特征学习的自然图像对称轴检测

主要研究计算机视觉中一个非常具有挑战性的问题--自然图像中对称轴的检测. 由于图像中杂乱的场景和物体形态的变化, 使得在自然图像中判断像素是否处于对称轴上是非常困难的. 为了解决这个难题, 考虑到边缘与对称轴的互补关系, 提出了2种边缘特征用于帮助对称轴的检测. 2种特征都定义在成对的边缘上, 分别是为了找到边缘强度高和到对称轴距离相等的成对的边缘. 在多尺度和多角度上提取这2种边缘特征, 把它们与底层描述子(颜色、亮度、纹理等)差分特征结合在一起, 在多示例学习的框架下检测自然图像中的对称轴.在SYMMAX300数据集上的实验结果证明了2种边缘特征能够提升对称轴检测的性能.     

基于随机游走策略的专家关系网络构建

专家关系组织是专家关系网络构建的核心。提出了一种基于随机游走策略的专家关系网络构建方法,该方法首先提取专家实体及关系,获得专家之间朋友关系、指导关系及同事关系的简单无向图,利用图中专家节点连接关系,构建专家关系矩阵,然后借助随机游走策略思想,将若干表征专家关系的简单无向图进行有机组合,从而构建出复杂专家关系网络。实验结果验证了该方法的有效性。     

新海森伯格方程族的对称和李代数

在本文中新海森伯格方程族的强对称算子和两族对称被构造出来并且这两族对称构成一个无穷维李代数．     

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.     

相空间中非完整力学系统的对称性与非Noether守恒量

在增广相空间中研究非完整约束力学系统的对称性与守恒量。建立了系统的运动微分方程；给出了系统的Noether对称性、Lie对称性和Mei对称性的判据；研究了三种对称性之间的关系；得到了相空间中非完整约束力学系统的两类非Noether守恒量——Hojman守恒量和Mei守恒量，研究了对称性和守恒量之间的内在关系。文末，举例说明结果的应用。     

奇异Hamilton系统的Lie对称性

研究奇异Hamilton系统的Lie对称性。建立Lie对称性的确定方程、限制方程和结构方程,给出由Lie对称性导致守恒量的条件及守恒量的形式,并举例说明结果的应用。     

计算机网络的负载平衡问题

网络负载的平衡问题是计算机并行计算的基本理论问题之一,也是人工神经网络理论的一个重要问题.本文提出两个基本假设,并在理论上证明这两个基本假设是网络负载最终得以平衡的充分条件.     

宇称不守恒开创了对称性破缺研究的新纪元

20世纪开始于对称性研究,宇称不守恒开创了研究对称破缺的新纪元.主要探讨了粒子和相互作用中的对称性及其破缺;阐述了精确符合强子的质量公式和强弱相互作用分别与质量、寿命之间的对称性;最后讨论了普遍的对称性及其破缺.这些新发现是科学和社会发展的重要标志.     

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.     

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.     

Birkhoff\,系统\,Lie\,对称性逆问题的两种提法和解法

首先, 列写出\,Birkhoff\,系统\,Lie\,对称性的确定方程、结构方程和守恒量; 其次, 给出\,Birkhoff\,系统\,Lie\,对称性逆问题的两种提法和解法. 结果表明：同一\,Birkhoff\,函数(Birkhoff函数组)和第一积分可以对应不 同的\,Birkhoff\,函数组(Birkhoff函数)和不同的\,Lie\,对称性, 也可以对应相同的\,Lie\,对称性和不同的\,Birkhoff\,函数组\,(Birkhoff函数).}     

时间尺度上约束Hamilton系统的Noether对称性和守恒量

研究时间尺度上相空间中非保守奇异系统的Noether对称性和守恒量. 首先, 将奇异性导致的内在约束按外在非完整约束等效处理, 利用时间尺度上Δ导数下的Hamilton原理得到约束Hamilton系统的正则方程; 其次, 引进时间不变的特殊无限小变换, 得到系统Hamilton作用量在该变换下的Noether对称性的判据和定理; 最后, 举例说明该方法和结果的有效性. 结果表明, 时间尺度上约束Hamilton系统的正则方程结构属性依旧保持, 系统的奇异性使Noether对称性不再直接导致Noether类型的守恒量, 还需构造一定的规范函数使Noether对称性满足结构方程.     

典型微扰力学系统的近似Lie对称性、近似Noether对称性和近似Mei对称性

利用3种近似对称性方法(近似Lie对称性法、近似Noether对称性法和近似Mei对称性法)研究典型微扰力学系统的一阶近似对称性和近似守恒量。结果表明, 利用近似Lie对称性法找到的6个一阶近似对称性和近似守恒量与利用近似Noether对称性法找到的相同, 而利用近似Mei对称性法只能找到其中5个一阶近似对称性和近似守恒量。     

Lie symmetries of mechanical systems with unilateral holonomic constraints

In the recent twenty years, the study on the Lie symmetries and conserved quantities of constrained mechanical systems has been making great progress[1–5]. Up to now, however, all the studies are limited to the mechanical systems with ideal bilateral constraints. This note further studies the Lie symmetries of mechanical systems with unilateral holonomic constraints, and two problems of Lie symmetries for the systems are put forward and solved, i.e. finding the conserved quantity from a Lie symmetric transformation of the system and finding the corresponding Lie symmetry from an integral of the system.     

Multimodal swimming control of a robotic fish with pectoral fins using a CPG network

The neural-based approaches inspired by biological neural mechanisms of locomotion are becoming increasingly popular in robot control.This paper investigates a systematic method to formulate a Central Pattern Generator(CPG) based control model for mul-timodal swimming of a multi-articulated robotic fish with flexible pectoral fins.A CPG network is created to yield diverse swim-ming in three dimensions by coupling a set of nonlinear neural oscillators using nearest-neighbor interactions.In particular,a sensitivity analysis of characteristic parameters and a stability proof of the CPG network are given.Through the coordinated con-trol of the joint CPG,caudal fin CPG,and pectoral fin CPG,a diversity of swimming modes are defined and successfully imple-mented.The latest results obtained demonstrate the effectiveness of the proposed method.It is also confirmed that the CPG-based swimming control exhibits better dynamic invariability in preserving rhythm than the conventional body wave method.