基于Hopfield 网络的柔性两轮自平衡机器人控制

用弹簧模仿人的腰椎,采用LQR 成功实现了机器人实物控制．针对柔性两轮自平衡机器人的姿态控 制,提出了一种基于联想学习的离散Hopfield 网络实现方法,以生物学习控制方式实现柔性两轮自平衡机器人在姿 态控制上的自适应、自组织能力．针对非线性、强耦合的柔性机器人系统,首先定义了合理的能量变化函数,并运用 柔性机器人动力学方程设计了满足该动态过程的Hopfield 网络控制器,然后分析了该控制器的收敛性．仿真实验表 明了该方法的有效性和系统的稳定性．对实验结果进行详细分析,表明了系统姿态控制器设计的合理性和有效性．     

柔性双轮平衡机器人的动力学建模与分析

提出了一种柔性双轮平衡机器人,其机身具有以一段弹簧作为弹性阻尼的被动俯仰旋转关节．运用拉 格朗日方法建立了此机器人在平面运动的动力学模型．基于此模型,首先证明了柔性双轮平衡机器人在直立平衡点 不稳定和局部可控．其次,分析了关节刚度对线性二次型最优姿态平衡控制系统的影响．结果显示,关节刚度减小 在理论上能够加强系统的鲁棒性,却使得控制系统动态性能下降．本文提出的模型及相关分析为柔性双轮平衡机器 人的设计和控制提供了一定理论依据．     

一种欠驱动柔性机器人模型的建立及控制

采用Lagrange建模方法建立了欠驱动柔性自平衡机器人的数学模型,对柔性关节部分考虑了其弹性势能,仿真验证了模型的正确性,刚度越大,机器人上半身角度跟踪越快.采用线性二次型最优控制有效地控制了柔性机器人的平衡问题,通过实验,验证了在状态不完全可观测情况下系统的可控性,实验表明,只需机器人上半身部分安装传感器即可控制机器人达到平衡状态.对机器人结构的设计提供了参考.     

两轮自平衡机器人速度跟踪研究

两轮自平衡机器人系统是一个高阶次,不稳定,非线性,多变量,强耦合的系统.系统采用Lagrange方程进行动力学建模,将神经网络自组织算法应用于此模型,并对两轮机器人的平衡和速度进行控制,其难点是对车体速度和车轮速度的控制.本文采用神经网络自组织算法,使输出准确地跟踪输入,使机器人按照指定的移动速度和转动速度运动.将该算法与OBS算法相比较,仿真实验结果表明,自组织算法使系统的跟踪速度更快,具有较高的实用价值.     

基于三连杆动力学模型的仿人机器人站立平衡控制

为了解决仿人机器人抗扰动站立平衡控制问题,提出了一种三连杆动力学模型作为仿人机器人的简化模型,该模型充分考虑了机器人腿部、身体和手臂的连杆分布质量,相比于传统的线性倒立摆模型或者飞轮倒立摆模型具有更高的精确性.基于这种模型,设计了仿人机器人的站立抗扰动平衡控制器.首先将仿人机器人模型简化为三连杆动力学模型,通过参数辨识方法获取结构化的参数,并经过线性化处理,将复杂的非线性动力学模型线性化.然后采用线性二次调节器(LQR)设计机器人的平衡控制器.实验在仿人机器人KONG-II上进行,通过将机器人踝关节设置成具有一定阻尼特性的欠驱动状态,来实现三连杆动力学模型的形式.实验结果对比了机器人采用两连杆动力学模型和三连杆动力学模型时的抗外力扰动性能,验证了本文方法的有效性和鲁棒性.     

仿人机器人步行稳定性的有限元分析

本文运用基于ANSYS平台所建立的THBIP-Ⅰ型仿人机器人精确的有限元弹性动力学模型,进行了步行稳定性分析,其结论在实验中获得了很好的验证.实验结果说明了该有限元建模分析方法能够正确分析出仿人机器人的步行稳定性,能够为实现高品质的快速步行及控制规律做出有效的指导.     

基于PWM伺服控制及LQR的两轮自平衡移动机器人

研究两轮直立式自平衡机器人的系统结构及PWM直流伺服控制系统,加入伺服系统使得电机控制变得容易,机器人的控制也变得更加有效,并对其进行了仿真和机器实验.系统由运动装置、姿态监测传感器和控制器构成,左右车轮由2个带有光电编码器反馈的高精度直流伺服电机分别驱动,采用晶体管脉冲宽度调制(PWM)直流伺服控制系统,姿态监测使用陀螺仪和倾角传感器.建立系统的数学模型,在Matlab环境下设计了状态反馈控制器(LQR),系统具有良好的鲁棒性和稳定性.通过实验验证了系统的稳定性.一种真正的仿人型机器人实现各种灵活的行走控制,表明了系统建模、引入伺服系统和控制器设计的合理性和有效性.     

自平衡两轮机器人的参数自整定模糊控制

为解决具有强耦合、非线性和不确定性等特点的自平衡两轮机器人的平衡控制问题,提出一种参数自整定模糊控制器.该控制器通过比较系统响应与给定的差别来对控制参数进行自整定,降低了控制器设计过程中对设计者经验的要求.该控制器采用零阶Takagi Sugeno模型,易于在嵌入式系统中实现.搭建了自平衡两轮机器人硬件本体,建立了相应的数学模型,并给出仿真与实验结果,验证了该控制器的有效性.     

基于均质柔性杆模型的仿袋鼠机器人柔性脚着地阶段运动特性研究

为了揭示仿袋鼠跳跃机器人柔性脚着地阶段的运动机理以及其对跳跃性能的影响,建立了基于铰支— 自由梁的柔性脚着地阶段分析模型．利用拉格朗日方程和假设模态方法,建立了柔性脚掌在着地阶段的动力学方 程．结合实例,应用Matlab 分别对柔性脚部的运动步态、弹性势能变化、踝关节的位移变化进行了计算与仿真分析, 并给出相应的变化规律;建立了跳跃机器人刚性脚与柔性脚的对比实验台,测得落地过程刚性脚、柔性脚的冲击加 速度曲线．将刚性脚曲线与柔性脚曲线进行了比较,验证了用均质柔性杆作为机器人的柔性脚来模拟袋鼠柔性脚是 可行的,为仿袋鼠跳跃机器人的设计提供了有力的依据．     

云模型控制器在两轮自平衡机器人中的应用

两轮自平衡机器人控制系统具有高阶次、多变量、非线性且强耦合的特性,因此难以建立精准的数学模型。针对两轮自平衡机器人系统的复杂性,对其平衡控制系统进行了研究,提出了一维云模型控制器的设计方法。运用该方法,成功地实现了两轮自平衡机器人的平衡控制,并比较了一维云模型控制器在三规则和五规则下对系统性能的影响。试验结果表明:一维云模型控制器在两轮自平衡机器人平衡控制系统中具有良好的控制性能和强抗干扰性,五规则控制器具有更加优越的控制效果。云模型控制器成功应用在两轮自平衡机器人平衡系统中,并在试验样机平台体现了良好的平衡性能,为今后云模型控制器的设计提供参考,也推进了云模型控制器在硬件平台实现的进程。     

基于互补滤波的两轮自平衡车姿态控制

利用飞思卡尔XS128控制器、MMA7260三轴加速度计、ENC-03系列陀螺仪设计制作了两轮自平衡车.通过软件编程对两种传感器的检测值进行互补滤波融合,得到了可稳定、准确地反映自平衡车真实情况的角度值.并结合增量式PID算法,很好地实现了两轮自平衡车的动态平衡,验证了互补滤波算法应用于两轮自平衡车姿态控制的有效性.     

Learning to Walk by Imitation in Low-Dimensional Subspaces

In this paper, we provide the first demonstration that a humanoid robot can learn to walk directly by imitating a human gait obtained from motion capture (mocap) data without any prior information of its dynamics model. Programming a humanoid robot to perform an action (such as walking) that takes into account the robot's complex dynamics is a challenging problem. Traditional approaches typically require highly accurate prior knowledge of the robot's dynamics and environment in order to devise complex (and often brittle) control algorithms for generating a stable dynamic motion. Training using human mocap is an intuitive and flexible approach to programming a robot, but direct usage of mocap data usually results in dynamically unstable motion. Furthermore, optimization using high-dimensional mocap data in the humanoid full-body joint space is typically intractable. We propose a new approach to tractable imitation-based learning in humanoids without a robot's dynamic model. We represent kinematic information from human mocap in a low-dimensional subspace and map motor commands in this low-dimensional space to sensory feedback to learn a predictive dynamic model. This model is used within an optimization framework to estimate optimal motor commands that satisfy the initial kinematic constraints as best as possible while generating dynamically stable motion. We demonstrate the viability of our approach by providing examples of dynamically stable walking learned from mocap data using both a simulator and a real humanoid robot.     

一种仿人机器人跑步状态分析模型

依据仿人机器人跑步的动力学特性,通过对仿人机器人虚拟加速度传感器输出的信号进行分析,建立了仿人机器人跑步相关特征值的概率模型.针对仿人机器人的结构,分析了在整个跑步过程中惯性力和弯矩的作用,对跑步状态的影响,获取虚拟加速度传感器输出的信号,采用小波变换分析动态信号,同时进行快速傅里叶变换,在频域上提取能量特征值.使用马氏距离作为稳定跑步的判定标准,并给出了定量描述,在ADAMS软件中搭建仿人机器人,虚拟加速度传感器设置在质心处,进行跑步仿真实验,仿真实验结果表明,该模型能够反映仿人机器人的跑步特性,仿人机器人能够在跑步状态发生改变时,根据跑步特征及时调整步态,保证其稳定性.     

仿人机器人柔性腰部机构研究

仿人机器人腰部的构成对仿人机器人的运动学、动力学性能起着重要的作用．本 文着重分析了目前仿人机器人腰部机构存在的问题，提出了一种具有柔性特征的仿人机器人 腰部设计方案，并分析了此腰部机构对机器人的运动稳定性、操作柔顺性的影响．本设计使 仿人机器人具有良好的柔顺性，提高了机器人与人协作时的安全性、稳定性和抗干扰能力．     

基于DSP的两轮式倒立摆自平衡控制系统

应用动力学理论的拉格朗日方程对两轮式倒立摆自平衡控制系统进行系统分析和数学建模,并基于状态反馈等控制理论对控制系统进行仿真,实现了基于DSP的软件控制,使系统在各种运动状态下保持平衡.两轮式自平衡控制系统已经初步实现自平衡,以及行走等功能.     

基于ODE 引擎的开放式仿人机器人仿真

为了获得灵活、开放、简洁的仿真功能,提出了一种基于ODE（open dynamics engine）的仿人机器人 仿真平台集成方案．将基于ODE 的仿人机器人仿真系统开发过程定义为两类运算：变换叠加和关节叠加,并设计 了这两类叠加的ODE 算法．将仿人机器人结构描述为一个设计者和计算机都可以理解的结构表,将该结构表翻译 为ODE 基本元素实现仿真．设计并实现了一个基于所提出方案的仿人机器人仿真平台,根据基于倒立摆的步态规 划思想,设计并在仿真平台上实现了双足步行的仿真实验．实验证明了文中方法的有效性．     

CAN总线在仿人机器人运动控制系统中的应用

文章先对CAN总线进行了介绍，然后把CAN总线应用到仿人机器人中，设计出一种适合仿人机器人的分布式运动控制系统，并给出了详细的设计过程。整个控制系统层次清晰，结构灵活，对仿人机器人的进一步发展具有积极的作用，同时为现场总线在仿人机器人中的应用提供了重要的参考。     

仿人机器人跑步稳定性准则

A humanoid robot has high mobility but possibly risks of tipping over. Until now, one main topic on humanoid robots is to study the walking stability; the issue of the running stability has rarely been investigated. The running is different from the walking, and is more difficult to maintain its dynamic stability. The objective of this paper is to study the stability criterion for humanoid running based on the whole dynamics. First, the cycle and the dynamics of running are analyzed. Then, the stability criterion of humanoid running is presented. Finally, the effectiveness of the proposed stability criterion is illustrated by a dynamic simulation example using a dynamic analysis and design system (DADS).     

Dynamically-Stable Motion Planning for Humanoid Robots

We present an approach to path planning for humanoid robots that computes dynamically-stable, collision-free trajectories from full-body posture goals. Given a geometric model of the environment and a statically-stable desired posture, we search the configuration space of the robot for a collision-free path that simultaneously satisfies dynamic balance constraints. We adapt existing randomized path planning techniques by imposing balance constraints on incremental search motions in order to maintain the overall dynamic stability of the final path. A dynamics filtering function that constrains the ZMP (zero moment point) trajectory is used as a post-processing step to transform statically-stable, collision-free paths into dynamically-stable, collision-free trajectories for the entire body. Although we have focused our experiments on biped robots with a humanoid shape, the method generally applies to any robot subject to balance constraints (legged or not). The algorithm is presented along with computed examples using both simulated and real humanoid robots.     

Development of flexible joints for a humanoid robot that walks on an oscillating plane

In this study, we develop flexible joints for a humanoid robot that walks on an oscillating plane and discuss their effectiveness in compensating disturbances. Conventional robots have a rigid frame and are composed of rigid joints driven by geared motors. Therefore, disturbances, which may be caused by external forces from other robots, obstacles, vibration and oscillation of the surface upon which the robot is walking, and so on, are transmitted directly to the robot body, causing the robot to fall. To address this problem, we focus on a flexible mechanism. We develop flexible joints and incorporate them in the waist of a humanoid robot; the experimental task of the robot is to walk on a horizontally oscillating plane until it reaches the desired position. The robot with the proposed flexible joints, reached the goal position despite the fact that the controller was the same as that used for a conventional robot walking on a static plane. From these results, we conclude that our proposed mechanism is effective for humanoid robots that walk on an oscillating plane.