多足步行机器人仿生控制的研究

多足步行机器人仿生控制的研究

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时间:2019-03-08

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1、华中科技大学硕士学位论文摘要相对于轮式机器人而言,多足步行机器人在非结构化环境中具有明显的优势。但由于尚缺乏灵活性和自主性,多足步行机器人的实际应用受到了很大限制。为解决该问题,除设计良好的机器人机械系统外,还应设计适合多足步行机器人的控制结构,以能够克服环境的不确定性,并可靠地完成复杂任务。由于传统的控制结构存在着诸多不足,而多足步行机器人的研究与设计来源于多足动物,因此,借鉴多足动物的控制行为方式,研究多足步行机器人的仿生控制结构与方法,对于提高多足步行机器人对自然的适应能力有着重要意义。通过对多足

2、动物生命特征与控制行为的研究,将多足动物的行为归纳为趋性式行为、反射式行为、本能式行为、慎思式行为、社会式行为等五种方式。研究了将多足动物的行为控制引入多足步行机器人控制结构的方法,提出了具有适应行为与进化能力的多足步行机器人仿生控制机理。以仿生控制机理为基础,通过对多足动物信息逻辑的研究,提出多足步行机器人的仿生控制体系结构概念模型,该模型包括行为生成模块、信息交流模块、信息感知模块、关节驱动模块等四个部分,并含有与多足动物控制行为相对应的五个行为控制层。研究了体系结构各行为控制层的设计实现方法,以及

3、各行为层间的学习与进化方法,提出多足步行机器人的仿生控制算法。应用系统的软硬件协同设计方法,规划设计了多足步行机器人仿生控制体系结构的物理模型。依据仿生控制物理模型,对仿生控制模型的四个模块分别进行了具体规划与设计,并对控制器系统的整体封装进行了规划设计,开发了多足步行机器人的仿生式控制系统。自主开发多足步行机器人仿生控制仿真平台,以模块化多足步行机器人miniQuad为原型进行了若干仿真试验,验证了仿生控制模型与仿生控制方法的先进性和有效性。关键词:多足步行机器人;仿生控制;体系模型;控制系统;行为方

4、式I华中科技大学硕士学位论文AbstractBecauseofthemultipedwalkingcharacter,multi-leggedwalkingrobotsownobviousprioritiesinmotionandworkingunderunstructuredandunconfirmedenvironmentcomparingtowheeledrobots.Basedonsuchreason,peoplewishthecontrolofmultipedrobotsaremoreagil

5、eandownhigherself-controlabilities.Toreachsuchaim,itisneededtoresearchonthecontrolarchitectureofmulti-leggedwalkingrobots.Theresearchanddesignofmulti-leggedwalkingrobotssourcefrommultipedanimals,whichhavebillionsofevolutionhistoryandcansurvivewellunderco

6、mplexandvariedenvironment.Soweusethebehaviorcontrolwaysofmultipedanimalsforreference,studyonthebiomimeticcontrolprincipleandmethodofmulti-leggedwalkingrobots.Thisarticleresearchthebiomimeticcontrolofmulti-leggedwalkingrobots,proposesabiomimeticcontrolarc

7、hitecturesuitabletomulti-leggedwalkingrobots,andclassifythelifecontrolbehaviorwayofmultipedanimalsintofivekinds,thatistaxisaction,reflexaction,instinctiveaction,deliberateactionandsocialaction.Biomimeticcontroltheoryisstudied,whichhastheabilityofstudyand

8、evolution.Basedonbiomimeticcontroltheory,aconceptmodelofbiomimeticcontrolarchitectureofmulti-leggedwalkingrobotsisproposed,whichismadeupoffourblocks,thatisinformationsensing,informationcommunication,behaviorgeneration,andj

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