Welcome-球速体育一种有腿机器人步态轨迹生成算法

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　　小型微型计算机系统                              年 月第 期      徐凯陈小平 中国科学技术大学计算机科学技术系安徽合肥                             摘要目前存在一类有腿机器人由于其底层动力学控制参数难于获取行走设计无法使用已有的控制方法现有的基于建模的步态存在缺乏完善规划固定规划步态与实际步态相差较大的问题针对这个问题提出一种...

　　小型微型计算机系统                              年 月第 期      徐凯陈小平 中国科学技术大学计算机科学技术系安徽合肥                             摘要目前存在一类有腿机器人由于其底层动力学控制参数难于获取行走设计无法使用已有的控制方法现有的基于建模的步态存在缺乏完善规划固定规划步态与实际步态相差较大的问题针对这个问题提出一种使用曲线拟合生成步态轨迹的想法通过引入遗传算法让机器人能自主的搜索良好的行走步态轨迹在四足步行机器人平台上取得了良好的实验结果关键词有腿机器人机器人步态轨迹规划曲线拟合 遗传算法中图分类号     文献标识码文章编号    一            一    一                                  脚口  打蜘 ∥ 彬艇 ∥ 啦聊 刀 俐 以。地秒【玎而邮蚵   如”卯 卵   以  删 傩   日班 引言 基于曲线拟合的运动设计臂建立坐标系 轳原点在肩关节 轴为水平方向 轴为    一种有腿机器入步态轨迹生成算法                      抽口                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                   代         腿           有腿机器人具有广泛的应用范围与轮式机器人相比有腿机器人更加适应于复杂的地形并且具有更加灵活的运动方向和速度变化范围   因而得到了研究人员的广泛关注理论上使用动力学模型来描述并规划有腿机器人的运动可以获得优异的性能     于    年   总结了 条有腿机器人的运动控制具有的难点非线性化的操作空间受重力场影响工作在复杂环境下状态通常是不稳定的多入多出的控制时变的动态特性以及连续控制和离散控制相结合的控制要求因此有腿机器人的动力学方程具有非线性、时变、高阶和强耦合的特点现有的数学模型和解析算法不足以得到完整且精确的步态解目前对有腿机器人步态的基本研究思路可以分为基于仿生学原理和基于动态控制原理两种  】基于仿生学原理算法的可行性完全依赖于机器人的具体步态数据不具适用性基于动态控制原理的模型控制和非模型控制造则需要通过动力学控制参数直接控制机器人平台底层 如关节扭矩等 以满足相应的机器人步行控制模型或机器人步行运动的约束条件如果机器人平台的底层信息不完备那么动态控制原理也无法直接使用。作为国际水平最高的有腿机器人足球赛事的          四腿机器人足球赛的标准平台索尼公司的四腿机器人      一    的步行控制就存在上述难点目前主流的研究方法是对机器人腿部建模然后以给定轨迹曲线规划机器人的步态来实现机器人的步行控制    但他们的工作中缺乏对如何得到机器人行走的最优步态估计的考虑只是使用了固定形态的步态难以保证在各种不同的条件和环境下都达到较好的效果针对上述问题我们在机器人腿部建模解算逆运动学的基础上提出了曲线拟合机器人步态轨迹的思想在机器人的肢体运动空间内自主拟合机器人的步态轨迹同时通过引入精英保留算子的遗传算法进行搜索优化得到稳定的机器人步态通过实验证明应用本算法的    机器人得到了表现良好的步态     机器人的腿部模型及逆运动学由于    机器人的腿部模型都存在规划轨迹与实际轨迹不一致同时模型参数难以精确测量的问题采用了图 所示 见下页 段线段建模机器人腿部啪并解算逆运动学的方法步态轨迹的规划采用  节提出的曲线拟合方法来求解图 中  与  分别表示    机器人的上臂和下收稿日期    一    基金项目 国家自然科学基金项目          资助国家基金委与澳大利亚科技部联合项目。中澳自主机器人合作研究”          资助作者简介徐凯男    年生博士研究生研究方向为机器学习、自主机器人、机器人行为规划陈小平男   年生博士。教授博士生导师研究方向为人工智能、多主体系统、自主机器入                                   万方数据

　　2017年南京师范大学教师教育学院878数学学科基础[专业硕士]之高等代数考研题库

　　2017年北京印刷学院设计艺术学院612设计理论之外国现代设计史考研强化模拟题

　　2017年天津师范大学美术与设计学院676中外美术史之中国美术史教程考研强化模拟题

　　2017年中央财经大学统计与数学学院801经济学之政治经济学考研冲刺密押题

　　2017年浙江大学人文学院408计算机学科专业基础综合之计算机组成原理考研仿线年内蒙古师范大学音乐学院717中外音乐史之中国古代音乐史稿考研仿线年北京外国语大学国际商学院724经济学之西方经济学（微观部分）考研强化模拟题

　　2017年东华理工大学艺术学院842中外美术史[专业硕士]之外国美术简史考研题库

　　2017年长沙理工大学化学与生物工程学院834生物化学考研仿线年浙江工业大学教育科学与技术学院611教育学专业基础之外国教育史考研冲刺密押题