基于增强学习的六足机器人自由步态规划

为解决六足机器人步态规划问题,实现特定地形上机器人自由步态的优化学习,基于机器人单足步距的离散化处理,融合CPG模型的时间节拍原理与反射模型的空间规则约束机制,构建六足机器人离散化步态模型。通过机器人稳定性分析与步态规划策略研究,将复杂的步态规划问题转化为以振荡周期为时间间隔的位置状态间的排序问题,从新的视角提出了一种六足机器人自由步态规划的基本框架与方法。在此基础上,模仿生物步态的学习行为,基于步态序列的离散化处理,构建了基于增强学习的步态模型,并以机器人平均稳定裕量为优化目标,通过制定步态离散单元间动态转换概率的调整策略,提出了基于增强学习的自由步态规划方法。样机试验显示,自由步态规划方法与基于增强学习的自由步态规划方法均可规划出相对符合生物步态行为特征的稳定自由步态,且后者可利用步态历史信息实现特定地形上自由步态的优化学习。     

仿生柔性关节关键技术综述

仿生柔性关节融合生物关节生理结构与柔性运动特性,能够根据外部环境与自身负载变化动态调整关节刚度以减缓外部环境刚性冲击,实现关节能量的积蓄与回收,满足机器人跑、跳等动态行走方式需求,具有广泛的应用前景。作为一个新兴的研究领域,国内外对仿生柔性关节的研究尚处在起步阶段,并没有成熟的技术可借鉴,因此有必要对现有研究成果进行系统分析和深入总结,以促进仿生柔性关节的进一步发展。文中简要介绍了国内外仿生柔性关节研究现状,详细探讨了制约仿生柔性关节研究的柔性结构设计和柔性控制方法等关键技术问题,并对仿生柔性关节研究未来发展趋势进行了构想与展望。     

基于凸轮机构的变刚度仿生柔性关节设计与分析

为满足足式机器人跑跳等动态运动对关节柔性及其变刚度特性的迫切要求,借鉴生物关节柔性特征与主被动刚度调节机理,创新地提出了一种基于凸轮机构的新型变刚度仿生柔性关节。基于关节刚度特性分析,构建了关节整体刚度模型,并针对影响关节刚度特性的各结构参数开展了系统优化设计,研制出了一款紧凑型高集成度关节样机。关节样机性能实验结果表明,基于凸轮机构的变刚度仿生柔性关节具备理想的关节输出力矩与刚度调节范围,可通过关节固有刚度特性与动态刚度特性的主被动融合控制,实现关节瞬时刚度的动态非线性精确调节,能够满足机器人动态运动对关节柔性与刚度的需求。