四腿机器人步态的稳定性研究

对四腿动物走路姿态进行分析，通过对比一种国际上机器人比赛中普遍采用的典型步态，提出了一种新的走路步态，从动力学特性角度分析说明了这种新的步态的稳定性，并定义了一个衡量稳定性能指标的量，谈性能指标是利用机器人受到的三维的合力大小来定义的，这个性能指标具有衡量稳定性的特点，并通过实验说明该步态的稳定性能。     

三肢体机器人行走步态规划研究

针对一种新型采用三腿机构形式的永磁吸附肢体机器人,其所具有的蠕动、翻转以及交叉三种行走步态可分别用于不同的工作场景。对机器人的三种运动步态进行了运动规划研究,为了降低机器人行走步态规划的复杂性,采用"合二为一"的策略,将机器人动作一致的两侧肢体作为一个肢体来规划,得到了具体的机器人运动规划算法。在此基础上,采用MATLAB软件进行了机器人行走步态运动仿真,仿真结果表明,机器人在采用三种步态行走时,各运动关节具有很好的运动连续性和平稳性,为后续运动控制系统的设计奠定了基础。     

仿壁虎机器人的步态设计与路径规划

对仿壁虎机器人的步态规划问题进行探讨,在观察分析大壁虎爬行方式的基础上,总结出1324、伪1324以及对角线三种步态,并简要介绍不同步态规划之间的区别,最终选择对角线步态作为仿壁虎机器人的爬行步态。在此基础上设计仿壁虎机器人的直线位移步态规划和原地转弯步态规划。针对仿壁虎机器人的单足路径规划,根据步态规划结果将每一条步行足的运动过程分为支撑相和摆动相两种状态,通过对路径约束条件的分析,用多项式逼近的方法分别得出仿壁虎机器人单足路径支撑相和摆动相的一般性表达式,为计算关节控制量提供相应的依据。最后结合实际研制的仿壁虎机器人对步态路径规划进行实例仿真分析,得出支撑相和摆动相的位移时间关系,证明用多项式逼近的方法生成的路径曲线具有良好的起落特性,为仿壁虎机器人的稳定姿态爬行移动控制提供了理论依据。     

双足溜冰机器人步态规划的研究

将ZMP稳定性理论应用到两足溜冰机器人的姿态稳定性分析中,得到了机器人溜冰运动的姿态稳定性判据.从仿生学的角度出发,提出了溜冰机器人的单腿蹬地溜冰步态,以稳定性分析为基础,对溜冰机器人的溜冰步态规划进行了研究,实验结果验证了步态规划方法的正确性.     

基于遗传算法的三肢体功能仿生机器人步态能量优化

针对实验室研究设计的三肢体功能仿生机器人所要实现的基本行走功能而提出五种基本行走步态:平行交叉行走步态、翻转行走步态、高姿爬行行走步态、低姿爬行行走步态和两肢体行走步态。在分析了机器人运动学和动力学模型的基础上,给出了生成机器人基本行走步态各关节轨迹的计算方法。随后针对这五种基本行走步态提出一种以步行速度和能量消耗为目标函数的步态优化方法。该方法采用遗传算法进行优化,并通过最佳保留、对操作结果的取舍和动态调整变异概率三项措施有效地避免了其早熟的问题,得到了较为可靠的结果。最后提出嵌套优化的策略,在消耗时间相同的前提下,提高了遗传算法的计算精度。两组随机试验结果的对比表明了该嵌套优化策略有效地提高了优化结果的质量。     

四足机器人侧摆型trot步态的运动学分析及仿真研究

针对四足机器人在复杂环境中难以保持稳定行走姿态的问题,在四足机器人trot步态的基础上,改进设计了一种侧摆型trot步态,通过四足机器人侧摆肩关节处电机对四足机器人的步态进行规律调整,使四足机器人在行走过程中更易保持稳定姿态。首先对侧摆型trot步态进行步态规划,分析侧摆型trot步态的稳定性;然后根据D-H参数法建立四足机器人单腿运动学模型并进行运动学分析求解;最后在MATLAB/Simulink软件中建立四足机器人动态仿真模型,以复合摆线运动轨迹为例,对侧摆型trot步态进行运动特性仿真分析。结果表明,基于复合摆线的侧摆型trot步态运动轨迹曲线连续平滑,四足机器人运动平稳。通过侧摆型trot步态仿真分析,验证了所研究侧摆型trot步态的稳定性和合理性,可以为搭建实验样机控制系统提供理论依据。     

四足机器人启动步态设计及稳定性分析

为保证四足机器人在以离线规划的对角步态行走过程中的稳定性,通过分析机器人行走的数学及力学模型而设计一种由静止状态启动至稳定运行过程的多步变步长启动步态,首先建立了从启动到稳定运行过渡过程中四足机器人的运动学模型,使用MATLAB软件计算求得机器人启动过程中各个关节的运动节律角度数据,并在adams动力学仿真分析软件中进行了物理样机模型的对角步态行走测试。仿真分析及样机试验结果验证了,该启动步态能够有效的防止机器人因单步启动时姿态偏角过大所造成的冲击并保证行走时的平稳性。     

四足机器人在直行和转弯下的步态规划研究

针对四足机器人的直行和转弯运动,以爬行步态为基础,分别对其进行了步态规划.提出了协调旋转步态的概念并用于原地转弯中;找出直行步态与原地转弯步态的足端轨迹公共点,通过该点实现了步态的快速迁移并用于四足机器人的弯道转弯运动中;根据对四足机器人的结构设计,建立了四足机器人的虚拟样机;提出了一种新的评价准则——角度余量准则(SA准则),对规划的步态进行稳定性评价,从而找出最优步态.搭建实验平台进行了实验,结果显示,针对直行和转弯的步态规划合理、可行.     

基于ADAMS的仿人机器人步态仿真与分析

仿人机器人是机器人研究领域的热点问题。文中在利用Pro/E三维建模软件对仿人机器人进行了结构设计之后,又用ADAMS仿真分析软件对仿人机器人进行了步态仿真分析。在ADAMS环境下对针对仿人机器人进行了合理的步态规划,并且在仿人机器人平稳快速行走过程中对上肢的质心位置移动做了定量分析。最后针对仿真分析结果对仿人机器人步态进行了优化设计。     

密集遮挡条件下的步态识别

步态识别算法主要依赖行人目标的时序轮廓进行特征提取和判别。在实际应用中行人具有结伴行走的特点，轮廓提取易受到其他行人的遮挡和干扰，大幅降低了步态识别算法的精度。为提高人员密集遮挡严重的场景下步态识别算法的鲁棒性，提出一种基于无序序列的深度步态识别算法。首先在Casia-B数据集的基础上进行仿真，建立遮挡情况下的目标轮廓仿真数据集，用于对算法进行遮挡鲁棒性验证；其次，提出基于随机二值膨胀的数据增广方法，同时通过理论和实验论证了HPP(Horizontal Pyramid Pooling)结构在步态识别问题中的局限性，提出退化水平金字塔结构DHPP，利用DHPP结构、CoordConv方法和联合训练裁剪方法的配合，在深度特征中增强绝对位置信息的感知能力，提升算法遮挡鲁棒性的同时减少目标特征表达维度。实验结果表明，所提方法对于步态识别的鲁棒性提升效果明显。     

小型双足机器人拟人步态建模与行走仿真研究

步态仿真是双足机器人设计技术的重要环节之一.针对现有步态仿真存在二维仿真不够直观、三维联合仿真会带来链接失败和数据转换丢失等问题,从简化仿真流程和增强仿真视觉效果出发,提出了仅运用三维软件UGNX完成一种小型双足机器人步态的三维仿真.参照该物理样机构型,首先建立了双足行走机构的运动学模型.通过对拟人步态的合理规划,将直行动作分解为10个子动作,以实现序列动作的连续仿真.由于机器人行走时无固定支撑点,通过对脚底板与虚拟环境间添加接触约束和摩擦力,建立了UGNX环境下虚拟样机,最终完成拟人步态的运动学仿真.仿真结果与现场实验对比表明,采用三维软件UGNX进行双足机器人步态建模与行走仿真研究具有较强的可行性.     

类人机器人耦合步态规划与实验研究

随着科技发展,类人机器人的研究不断激起人们的研究兴趣并取得了巨大进展,但仍存在大量技术难题有待进一步研究。其中,类人机器人的步态规划是类人机器人研究中需解决的重要问题之一。为解决目前步态规划普遍存在的前进和侧移步态耦合的问题,提出了一种耦合步态规划方法。该方法基于传统的ZMP步态规划方法,首先建立运动学模型,然后规划踝关节和髋关节轨迹,逆运动学求得步态数据,最后通过ZMP位置判断步态稳定性,并将得到的稳定步态用于类人机器人样机GRM2010。     

一种简易足式移动机器人

描述了一种结构简单的双三角足式移动机器人，分析了该机构的行走步态及控制原理。该机构模仿六足昆虫的行走步态，具有三个自由度，分别由三个直流电机控制。电位器可实现单片机对直流电机的闭环控制，反射式光电传感器和行程开关使得六足机构自身具有一定的反应能力。对样机进行了实验，实验结果表明该机构机动性好，运动平稳。     

基于Procrustes均值形状和Fan-Beam变换的步态识别

针对单一特征进行步态识别的局限性,为了得到更准确的识别结果,利用动静态信息的互补性,将两者结合起来进行身份识别。首先用Procrustes均值形状提取步态轮廓形状静态特征,然后计算步态能量图(GEI),再对GEI进行Fan-Beam变换,使用二维主成分分析进行特征空间降维,得到运动目标的频率动态特征,最后将两个特征欧氏距离融合起来获得最后的识别结果。在中科院的Dataset B数据库上进行实验,达到了预期的识别效果。     

一种双足机器人步态规划和运动仿真的研究

通过对人类行走步态的研究,结合双足机器人实际结构,规划机器人行走时的基本姿态及重心轨迹,建立运动学模型,根据规划的行走姿态及轨迹建立运动学方程。应用三维建模软件UG建立双足机器人的简化模型,导入仿真软件ADAMS中生成虚拟样机模型,并通过在Matlab中得到机器人行走的关节运动轨迹对虚拟样机模型进行控制,经仿真后,利用该虚拟样机模型对机器人行走步态进行运动学及动力学分析。应用虚拟样机方法,验证了步态规划的有效性。     

四足爬壁机器人的航向偏差感知及步态调整

针对GIS管道内部故障缺陷检测，研究设计了一种四足爬壁机器人，可完成在水平和垂直管道内壁的整周爬行和轴线方向爬行。为解决管道四足爬壁机器人长时间运动产生的严重偏航问题，提出了一种不依赖外部传感器的姿态自感知与调整算法，实现了机器人姿态的自调整，保证运动的准确性。通过使用所研究的爬壁机器人在管道内进行爬行实验，包括姿态调整与爬壁运动两项运动验证，机器人实现了在水平和垂直管道内的整周爬行和轴线方向的爬壁运动，爬行运动过程中稳定性高，且在出现偏航超过设置状态时，可自发进行调整，验证了所规划的基本运动步态和姿态感知与调整算法的有效性。     

昆虫类步行器以三角步态行进时驱体位置和姿态的确定

在分析天牛类昆虫结构特点的基础上，建立了这类昆虫以三角步态行进时的整体多环机构模型。由于该机构的结构呈非对称的３—ＲＲＲＳ形式，躯体位置和姿态的求解比较困难，本文采用了特殊的数学处理，将一个需要求解的九维问题降至三维，简化了数值求解的过程，并通过算例，验证了这种处理的可行性。     

四足、八足步行仿生机器人基本步态及时序研究

从步态和步态时序两方面对四足和八足仿生机器人能够采用的基本步态进行了研究，根据步行足的有荷系数分别对四足和八足步态进行了分类，并比较不同步态下的速度及稳定性，为步行机器人的合理驱动和控制提供了理论依据。     

双足步行机器人步态规划方法研究

利用三步规划法对HIT-ROBOCEAN机器人行走步态进行离线规划,使其实现稳定步行.首先通过对人类行走步态的研究,结合双足机器人的实际结构,规划机器人行走时的基本姿态及重心轨迹;再建立机器人运动学模型,根据规划的行走姿态及轨迹建立运动学方程,求解方程得到机器人各关节的运动轨迹;最后,针对前向运动与侧向运动之间的耦合,对得到的运动轨迹进行修正,使机器人行走更加流畅,并通过实验验证了这种步态规划方法的可行性.     

负重环境下基于足底压力和CNN-LSTM网络的性别识别方法研究

目前卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)已被很广泛地用于步态识别领域,但CNN在分类时仅考虑单张静态步态图像,缺少对连续特征的关注,影响识别系统的准确率。因此,本文提出附加长短期记忆网络(Long Short-Term Memory networks,LSTM)来获取足底压力的连续特征。针对传统人工鉴定依赖主观经验的不足,及现有自动识别模式偏差较大、不能完全克服负重干扰的问题,本文采集不同负重环境下的足底压力数据,依据足底压力特征与男女性别差异,通过CNN-LSTM网络实现对足底压力进行个体性别的自动分类,算法识别率达到98.31%。