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文檔簡介
1、驅(qū)動技術(shù),人工智能,高性能計算機等最新技術(shù)已經(jīng)使雙足機器人有了粗略模擬人體運動的靈巧性,能夠進行舞蹈展示,樂器演奏,與人交談等。然而這與投入實際應用所需求的能力還有不小差距。主要體現(xiàn)在缺乏與人類相近的平衡能力和步伐協(xié)調(diào)能力,對工作環(huán)境要求高,在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中適應能力差。因此,本文以自主研制的雙足機器人為研究對象,重點研究了雙足機器人的平衡控制,阻抗控制以及步態(tài)規(guī)劃等內(nèi)容。
本文首先簡要介紹了自主研制的雙足機器人的軟硬件構(gòu)架,建
2、立了ADAMS和Gazebo仿真來協(xié)助對控制算法性能預測和優(yōu)化并減少對物理機器人的危險操作。接著分析了雙足機器人的正逆運動學并引入運動學庫KDL來簡化運動學運算。
穩(wěn)定的平衡控制對于雙足機器人而言在目前還是個不小的挑戰(zhàn)。本文就此研究了兩種處理平衡的阻抗調(diào)節(jié)方案。一種是基于LQR的固定阻抗模型,這種方案簡單有效,但存在易產(chǎn)生振動的問題,本文結(jié)合濾波改善了平衡控制效果。另一種是基于增強學習的自適應阻抗模型。該方法可以在不知道系統(tǒng)內(nèi)
3、部動態(tài)信息的情況下利用迭代策略在線得到最優(yōu)解,是對前述LQR方法的進一步優(yōu)化。隨后本文通過仿真和實驗進行了驗證并分析了優(yōu)缺點。
步態(tài)規(guī)劃是機器人運動控制中最基礎(chǔ)的一環(huán)。本文從五連桿平面機器人入手對其運動控制進行了研究。首先采用基于ZMP的多項式擬合法實現(xiàn)了機器人平地行走的步態(tài)規(guī)劃。然后分析其動力學模型并利用PD控制器進行運動仿真,就仿真中出現(xiàn)雙腿支撐階段跟蹤誤差較大的問題提出了PD與徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡混合控制的新策略。再次通過仿真
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