仿人机器人全方位步行参数的代理模型优化

发布时间：2019-01-22 16:34

【摘要】：仿人机器人的全方位步行参数对其行走稳定性、灵活性、快速性具有较大影响,然而物理机器人与描述其前后步幅连接约束的简化动力学模型间的数学关系却难于建立,因而难于获得优化目标表达式和相应的优化方法.本文从步幅跟随规划算法中提取出7个关键影响参数,并将标准实验工况下的步幅跟随性能指定为优化目标,从而将问题转化为一个黑盒优化过程.基于动力学仿真建立Kriging代理模型,通过Latin超立方初始实验和EGO(effective global optimization)迭代建模优化求解该问题.动力学仿真结果表明,在较少的实验代价下,该方法实现了全方位步行参数的优化,该方法能够实现步行速度和步幅跟随能力的综合提升.
[Abstract]:It is difficult to establish the mathematical relationship between the physical robot and the simplified dynamic model, which describes the constraint of the front and rear steps of the robot, it is difficult to obtain an optimized target expression and a corresponding optimization method. In this paper, seven key influence parameters are extracted from the step-following planning algorithm, and the stride-following performance under the standard experimental conditions is designated as the optimization target, so that the problem is converted into a black box optimization process. Based on the dynamic simulation, the Kriging agent model is established, and the problem is solved by the Latin hypercube initial experiment and the effective global optimization. The simulation results show that the method realizes the optimization of all-round walking parameters at the lower experimental cost, and the method can realize the comprehensive improvement of the walking speed and the stride-following ability.
【作者单位】： 清华大学机械工程系;精密超精密制造装备及控制北京市重点实验室;摩擦学国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61403225) 中国博士后科学基金资助项目(2015M570086) 摩擦学国家重点实验室资助项目(SKLT09A03)
【分类号】：TP242

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本文编号：2413384