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针对仿人机器人的特点,设计了一个具有单目视觉的仿人机器人分层控制系统.通过研究机器人跑步运动的基本原理,在机器人跑步运动中引入手臂摆动姿态,通过最优化跑步过程的总体能效进行步态规划.最后根据FIRA比赛规则,决策系统通过视觉反馈和姿态反馈信息,调用底层动作库,进行短跑运动规划.实验结果表明,该仿人机器人的控制方式效果良好,适合参加竞技类比赛. 相似文献
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针对仿人机器人的结构特点,设计一种仿人机器人上楼梯的在线步态规划系统.使用7连杆模型对仿人机器人的上楼梯运动过程进行建模,根据神经网络在拟合非线性系统上的优越性,使用2个BP神经网络对仿人机器人上楼梯过程中的双腿支撑周期和单腿支撑周期分别进行离线训练.为了加速训练时间和避免陷入局部最小值,采用基于混合粒子群的神经网络控制方式对网络的权值进行优化.在加速训练过程的同时,生成稳定性最优的步态,通过嵌入式单目视觉采集现场环境信息作为神经网络的输入,实时控制输出步态所需的关节轨迹进行运动.实验结果表明通过Matlab仿真和实物机器人上所提方法有效. 相似文献
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在人体骨架结构动作识别方法中,很多研究工作在提取骨架结构上的空间信息和运动信息后进行融合,没有对具有复杂时空关系的人体动作进行高效表达。本文提出了基于姿态运动时空域融合的图卷积网络模型(PM-STFGCN)。对于在时域上存在大量的干扰信息,定义了一种基于局部姿态运动的时域关注度模块(LPM-TAM),用于抑制时域上的干扰并学习运动姿态的表征。设计了基于姿态运动的时空域融合模块(PM-STF),融合时域运动和空域姿态特征并进行自适应特征增强。通过实验验证,本文提出的方法是有效性的,与其他方法相比,在识别效果上具有很好的竞争力。设计的人体动作交互系统,验证了在实时性和准确率上优于语音交互系统。 相似文献
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针对当前仿人机器人运动优化算法多采用对能耗、稳定性及速度等单目标优化而存在一定的局限性的问题,提出了一种基于多目标优化的仿人机器人上楼梯运动优化方法.针对NSGA-Ⅱ——经典的带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA)的快速非支配排序效率较低的问题,提出了一种基于自调整二叉搜索树的改进NSGA-Ⅱ方法,并采用改进的NSGA-Ⅱ算法实现了仿人机器人上楼梯运动参数优化.通过仿真和实际实验对比了优化前后仿人机器人的能耗和稳定性.实验表明,采用这种方法能克服单目标优化的缺点,在同时满足多个目标需求的同时有效地实现仿人机器人上楼梯. 相似文献
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根据仿人机器人协作运动的控制特点,构建2个仿人机器人进行球体搬运协作运动模型,并提出了一种基于二阶锥控制原理的多仿人机器人运动稳定性的控制方法.通过对协作运动过程中各种稳定性进行联合约束,构建二阶锥规划方程,将运动稳定性最优控制问题转换成二阶锥规划方程的优化问题.仿真与实验结果表明,该控制方法可以有效控制仿人机器人的协作运动并确保其稳定性. 相似文献
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针对LED灯光情景仿真系统缺少的问题,对基于OpenGL技术的LED灯光情景仿真系统进行了研究.先在计算机上模拟各种灯光变化所组成的情景,然后下载并实现.采用VC 嵌入OpenGL库对整个过程进行仿真,使改变LED灯光情景非常容易.仿真系统对情景效果进行了很好的仿真,方便了用户改变LED灯群情景变化的操作. 相似文献