两足机器人JFHR的参数化步态设计

在建立两足机器人前向平面七杆动力学模型和侧向平面五杆动力学模型的基础上 ,对机器人的步态用步速、步长和跨高三变量进行了参数化设计 ;根据两足机器人动态步行稳定性的条件 ,利用上身的前后摆动和左右晃动分别对前向平面和侧向平面进行动态补偿 ;通过对迈步腿质心进行抛物线运动规划 ,使两足机器人在动态步行时达到侧向自平衡 ,从而消除了前向和侧向模型的偶合误差 ;最后 ,对两足机器人的步态用一组参数进行设计 ,并进行了动态仿真。     

基于ZMP点的两足机器人步态优化

采用身高、速度和步长等六个参数描述两足机器人动态步行 ,并进行了定量分析 ;然后利用面向对象思想完成牛顿 -欧拉算法的计算机实现 ,进而求出机器人动态行走时的 ZMP点 ;最后 ,以 ZMP点为目标函数用遗传算法对步态进行了优化 ,其结果证明算法的有效性。     

载人两足步行机器人步态规划

载人两足步行机器人是一种为残疾人设计,用来替代轮椅和假肢的新型步行机器人。由于其关节自由度较多,可以通过自身的调节来保持纵向及横向的平衡,从而保证动态步行的平稳,但也因此使得零力矩点(ZMP)的计算上出现耦合现象,为ZMP轨迹的精确规划带来困难。从重心的轨迹入手,通过约束重心z向坐标实现载人两足步行机器人纵向与横向的分离,进而以重心的轨迹为基础,确定了机器人行走姿态,并通过简化模型计算支撑脚关节扭矩来评估步态规划的正确性与合理性。     

两足步行机器人步态及运动稳定性分析

讨论分析了两足步行机器人的步态及运动稳定性,运动动力学方法对步行机的ZMP点进行计算,得出两足步行机器人保持静态稳定行走的必要条件.     

两足步行椅机器人步行参数对稳定性的影响分析

两足步行椅机器人是一种替代轮椅或假肢、为残疾人服务的助残机器人。这类机器人在复杂的使用条件下,各种参数对步态规划及其稳定性的影响分析研究具有重要意义。本文首先根据与步态规划密切相关的机械结构特点、自由度以及关节配置等建立了步行椅机器人的简化模型以及步态规划的算法,然后基于ZMP理论和稳定裕度的概念,确立了主要步行参数与稳定性之间的关系,提出了动态步行的稳定性判据,分析了步态规划中步行参数对于稳定性的影响,并给出了在不考虑参数间耦合影响的前提下步态规划中参数选择的合理范围。     

基于遗传算法的四足机器人直行步态优化

针对JQRI00型四足机器人直行步态存在的行走步距小、稳定性差的问题,对机器人的数学模型、直行步态的行走规律进行了分析和研究,提出了一种基于遗传算法的优化方法.利用遗传算法能在较短的时间内搜索到全局最优解的特点,找到了四足机器人的最佳初始位置、最大步距以及更大的稳定裕量.应用ADAMS仿真软件对所优化步态进行了仿真,分析了步态的运动学、动力学特征,验证了算法的有效性,并与由经验值法得到的直行步态进行了分析比较.研究结果表明,所优化的步态可行,显著提高了四足机器人的步行效率,实现了机器人的稳定快速行走.     

一种求两足机器人运动学逆解的解析方法

在两足机器人的上身建立基坐标系,给出了一种解析方法,并用这种方法进行步态规划,通过仿真实验验证了该方法的正确性。同时没有把运动分解到横向面和纵向面以简化计算,而是一种完全3维的运动学分析方法,可以处理机器人任意复杂的下肢运动。该方法适用于目前常见的两足机器人自由度布置方式,因此具有一定的通用性。     

两足步行椅机器人的稳定性研究

文章针对两足步行椅机器人介绍了其步态规划中步行稳定性的计算方法。以前向运动为例,详细讨论了先进行姿态规划并计算出机器人各部分位姿,然后利用ZMP理论求出其步行的稳定裕度的方法,通过计算机仿真验证了这一计算方法的有效性。     

利用样条曲线优化拟人机器人步态

针对拟人机器人步态规划的一般性，提出了利用样条曲线优化拟人机器人步态的一般方法，该法对机器人的步态优化具有通用性。     

两足步行机器人并联腿机构的步态规划及仿真

应用虚拟样机技术,建立了两足步行机器人并联腿机构的仿真模型,并在仿真环境下对步行机器人的行走姿态进行了规划和仿真试验,为确定步行机器人腿机构的结构参数和参数优化提供了实验平台,为研究和开发新型两足步行机器人及其控制奠定了理论基础。     

五足步行机器人步态研究

将五足步行机规则步态分为奇异和非奇异两大类型,对步态各类数、负荷因子取值范围、稳定行走条件以及稳定裕度求算进行了分析,所得结论对于指导五足机的机构和实用步态设计有重要理论意义。     

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。     

多关节双足步行机器椅行走步态规划

根据多关节双足步行机器椅的结构特点,采用D-H法建立系统运动学模型。从构造多关节双足步行机器椅行走姿态和过程零力矩点(Zero moment point,ZMP)评价考虑,提出基于优化方法的多关节双足步行机器椅行走步态的离散化模型和方法,实现过程优化向有限变量优化的转变。基于过程稳定性评价的优化计算,结合动态步行仿真,完成双足步行机器椅的开环多连杆执行机构行走步态的合理规划。解决多关节双足步行机器椅行走步态过程稳定性评价与其开环多连杆执行机构的多变量泛函问题。提出的离散化模型对求解开环连杆机构的时空多变量泛函规划问题具有重要参考价值。     

拟人机器人手的设计与实现

与传统自由度过多但控制复杂、体积较大的灵巧手不同,设计了一种新型的机械手TH-1。介绍了该手的设计思路、抓取功率分析过程及微型驱动控制系统等。该手上的电动机、减速器、驱动与控制电路等完全嵌入手掌,在外观与尺寸上均与人手相似,具有质量小、自由度少、控制简单、结构紧凑、适应性强等特点。试验结果表明,TH-1手适合用于拟人机器人上,以完成伸展、握拳和稳定抓取常见物体等动作。     

基于任务的可重构模块机器人构形确定方法

可重构机器人为柔性加工系统提供了更多的选择,但复杂多变的任务、环境以及机器人模块无穷组合,为机器人构形的确定带来了很大的难题。采用遗传算法和迭代算法分两级搜索对机器人构形组合进行优化设计:运用遗传算法对机器人构形进行进化设计,满足工作空间的可达性、环境避障、线性和角度误差、末端操作灵巧度、运动关节的动力学要求、期望模块数目等性能指标要求。运用迭代算法对构形进行运动学逆解求解,计算空间工作点的可达性适应度。根据可装配的模块机器人及模块化思想,建立各个模块的速度、加速度等动力学表达式及相关修正公式,采用补偿迭代法来自动生成动力学方程,计算运动模块驱动性能的适应度。用专家经验对搜索得到适应度较高的构形进行修正,得到满足工作要求的机器人构形。最后给出实例验证。     

一种改进遗传算法及在结构优化设计中的应用

针对简单遗传算法中的线性适应度、恒定交叉与变异概率等不能动态地适应整个寻优过程，提出采用非线性适应度与自适应交叉、变异概率的改进遗传算法。以典型的遗传算法测试函数验证改进遗传算法的有效性与可行性，最后将改进遗传算法用于离散变量桁架结构优化设计，计算结果表明改进遗传算法是可行、有效的。     

WALK-ASSISTING BALANCE SYSTEM OF THE EXOSKELETON ROBOT FOR DISABLED PEOPLE

A novel methodology for a walk-assisting balance system of the exoskeleton robot for dis-abled people is presented. The experiment on the walk-assisting balance system is implemented using amini-type ropewalker robot. The mechanism of the ropewalker robot is designed, its dynamic model isbuilt, and its control system based on PWM is developed. The emulations in Matlab and the results ofexperiments prove that this methodology is effective.     

基于遗传算法的微机械陀螺的多学科设计优化

基于micro-electro-mechanical system(MEMS)技术的微机械陀螺是集传感器、致动器、检测与控制等于一体的复杂多学科交叉系统,其整体特性是各个子系统综合作用的结果。在充分考虑工艺、结构、电路、工作环境等多学科或因素的约束条件下,提出微机械陀螺的多学科概念设计模型。以陀螺的灵敏度最大为优化目标,利用遗传算法对设计模型进行全局优化,获得初步的最优设计方案,并采用有限元软件ANSYS验证优化结果的正确性。     

基于遗传算法的非线性控制系统参数优化方法

本文针对非线性控制系统参数优化问题,结合非线性控制系统理论、最优化理论及遗传算法,提出了一种新的仿真优化方法,该方法利用遗传算法来求解非线性控制系统参数优化问题,由于遗传算法是在解空间的多个区域内进行搜索,能以较大的概率跳出局部最优,因此可技巧以整体最优解。仿真结果表明,该方法是一种有效的非线性控制系统参数优化方法。