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针对双足机器人在未知环境行走过程中步态不稳的问题,提出了一种基于近端策略优化(proximal policy optimization, PPO)的双足机器人控制方法.首先,构建动作网络和价值网络,引入长短时记忆(long short-term memory, LSTM),以缩小双足机器人与未知环境交互时的状态估计值与期望值之间的偏差;其次,在动作网络中引入注意力机制,自适应改变神经网络自主学习的权重系数,以提高学习效率,得到适应不同环境的稳定步态;最后,通过仿真实验验证所提算法的有效性.结果表明:改进后近端策略优化算法的收敛速度更快,学习效率更高,能够有效提高双足机器人自适应行走的稳定性. 相似文献
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基于虚拟样机的双足机器人步行联合仿真 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高双足机器人设计的效率与可靠性,利用机械系统动力学仿真软件ADAMS建立双足机器人的机械动力学模型,利用Matlab建立控制系统,通过ADAMS与Matlab的接口模块,实现了基于ADAMS与Matlab联合步行双足机器人仿真平台的建立.结果表明,仿真得出机器人在平地行走过程中各关节的力矩变化情况,获得了最高转速、有效转速、最大转矩、有效转矩等机器人运动的关键参数,为双足机器人物理样机的电机和减速器选型提供了理论依据. 相似文献
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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. 相似文献
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(1)本课题研究提供了一种高能量效率的双足行走机构及其设计方法,主要目的在于从机构设计与双足动态行走原理的角度来解决现有双足机器人在行走控制中的控制系统复杂、低能量效率问题。本研究简化了双足机器人的行走机构,合理设置系统自由度,设计了高能量效率的机械传动机构与驱动系统,使欠驱动双足步行机器人仅在简单的控制下就能产生自然的仿人动态行走步态,并能提高能量效率2~5倍。 相似文献
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针对双足机器人动态步行中存在的控制器复杂问题,提出了一种基于仿人智能控制的动态步行运动控制器.建立了平面五杆双足机器人动力学模型,通过模仿人类步行运动并根据动态步行过程中双腿的姿态变化,将动态步行复杂任务分解为顺序执行的4个过程,结合相平面法定性定量的分析,设计了步行运动控制模态及相应阶段的动觉智能图式群.仿真实验表明,该方法实现了双足机器人连续动态步行运动,控制方式简单易实现. 相似文献
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基于CPG的双足机器人NAO的行走控制 总被引:1,自引:0,他引:1
基于中枢模式发生器(CPG)机理实现双足机器人NAO的行走控制.利用Kimura振荡神经元设计双足机器人的重心轨迹,得益于CPG丰富的动态特性,机器人的重心轨迹可以通过调节CPG参数来灵活调节.进一步利用生成的重心轨迹信息来在线规划机器人的脚掌轨迹,得到具有环境适应性的脚掌轨迹从而达到适应性行走的目的.通过开放动力学引... 相似文献
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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. 相似文献