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.     

基于可达性与空间句法分析的商业区人流集聚影响研究

商业是城市最活跃的经济成分,商业活动的成功与否关键在于是否能够有效地吸引人流,商业设施应设于人流量多且易于到达的区域.笔者基于南京河西新城北部地区,通过可达性与空间句法集成度分析,模拟预测地区级、地区次级的商业区人流聚集的情况,研究发现空间实体距离与心理感知距离对消费者行为的影响差异,并尝试解释造成这些差异的空间影响因...     

基于分离设计/集成优化的机器人步态规划

针对双足机器人步行问题，提出了一种基于分离设计／集成优化的步态规划方法。基于双足机器人的步行特征，实施多时空和多关节的任务分离，进而实现多时空关节的步态分离规划。进一步基于零力矩点理论，提出了一种综合机构修正和步态修正方法的步态规划集成优化策略。这种基于分离设计／集成优化的步态规划策略极大简化了复杂多关节双足机器人的规划过程，仿真研究表明了该方法的有效性。     

基于深度强化学习分层控制的双足机器人多模式步态系统研究

提出一种基于深度强化学习（DRL）分层控制的双足机器人多模式步态生成系统. 首先采用优势型演员-评论家框架作为高级控制策略,引入近端策略优化（PPO）算法、课程学习（CL）思想对策略进行优化,设计比例-微分（PD）控制器为低级控制器;然后定义机器人观测和动作空间进行策略参数化,并根据对称双足行走步态周期性的特点,设计步态周期奖励函数和步进函数;最后通过生成足迹序列,设计多模式任务场景,并在Mujoco仿真平台下验证方法的可行性. 结果表明,本方法能够有效提高双足机器人在复杂环境下行走的稳定性以及泛化性.     

四足步行机器人动步态特征辨识算法

针对四足机器人行走动步态的研究，提出了一种基于神经网络中Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织映射的聚类算法。该算法依据其特征对步态数据进行聚类，并利用求重心的方法，获取特征模型，大大简化了调试工作。     

步行机器人缩放式腿机构参数的选择法

本文从机构传动性能的角度出发,对步行机(亦称步行机器人)缩放式腿机构与足的运动空间进行了分析,给出了当足的实用运动空间为最大时,机构参数的确定方法。     

城市步行街区规划设计问题及对策研究

本文针对当前城市步行街区规划设计存在的问题，提出了步行街区规划设计的原则及对策。     

谈香港“以人为本”的步行环境

阐述了香港实现“以人为本”的步行环境的措施及主要特点,指出借鉴香港步行环境“以人为本”的特点对我国现阶段的城市建设有着重要的现实意义。     

步行器原理设计

步行速度的快慢主要取决于步行者的步距和步频，人为地加长腿的长度并加大与地面的作用力，步行速度可以加快，步行器主要由双摇杆机构、四连杆机构和导杆间机构组合而成，间接加长了人腿，加大了作用力。