仿人机器人运动姿态的动态多目标优化研究

发布时间：2020-10-11 16:12

　　 仿人机器人由于具备与人类似的形态和结构,可以协助或取代人类从事各种工作。近年来仿人机器人多应用于玩具、表演、教育等服务业领域,在实际生产作业中却难以得到大规模应用,其中一个原因是相比其它机器人,仿人机器人的结构更加复杂,性能难以得到高效合理的应用,导致工作效率低下和成本高昂。仿人机器人行走作业的运动姿态可分为步态规划和路径规划两部分,步态规划决定行走作业的速度、稳定性和电机成本等性能,路径规划则决定行走路径长度和路径安全性等性能。这些性能间互相制约,无法将全部性能最优化,是一个多目标优化问题。为了在平衡各项性能的基础上实现总体性能最优,本文提出一种改进动态多目标优化算法,对仿人机器人行走过程中的各项性能进行优化。研究内容分为以下三个部分:(1)提出了一种改进动态多目标优化算法,并通过测试实验验证算法的适应性、实时性和可靠性。(2)将仿人机器人步态前进的速度、行走的稳定性与电机成本性能归纳为目标函数;将目标函数代入改进动态多目标优化算法中,实现仿人机器人的步态规划优化,并进行实验验证。(3)基于人工势场法进行机器人多目标路径规划,解决了传统人工势场法在复杂障碍物情况下易陷入零势场点、且无法保证路径最优的问题;通过实验实现最短路径与最安全路径间的优化平衡,完成仿人机器人的路径规划。
【学位单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP242
【部分图文】：

哈尔滨工业大学工程硕士学位论文体实际运动相似精度，修正仿人机器人近似动力学模型平实现机器人非约束行为与平衡控制[4]，如图 1-1 所示。利学者 Federico L 等人从人体双足步行提取 kMP（skinemaes，运动学运动单元）并进行运动共振机制分析，将特征提器人 COMAN 上复现，其实验显示当机器人追踪人体 kM构主谐振频率的步态频率步行时，弹簧装置将在运动过程当的时间放出，从而实现约 15%的能量节省[5]，如图 1-2 所

提高与人体实际运动相似精度，修正仿人机器人近似动力学模型平衡控制，同步实时实现机器人非约束行为与平衡控制[4]，如图 1-1 所示。意大利学者 Federico L 等人从人体双足步行提取 kMP（skinematic MotioPrimitives，运动学运动单元）并进行运动共振机制分析，将特征提取后转换到仿人机器人 COMAN 上复现，其实验显示当机器人追踪人体 kMPs 轨迹，以接近机构主谐振频率的步态频率步行时，弹簧装置将在运动过程中存储能量并在适当的时间放出，从而实现约 15%的能量节省[5]，如图 1-2 所示。图 1-1 步行运动实时传输[4]

图 1-3 多神经元运动系统控制 12 自由度双足机器人[8]加拿大学者 Philippe 等人为解决水下金属研磨机器人磨削过程中面临的最大化动态刚度与最小化系统噪音敏感度这两个目标间的矛盾，提出了一种基于 NSGA-II 的多目标遗传算法，对机器人离散时间观测器的控制参数进行优化，并通过控制水电坝的水下研磨机器人进行实验验证[9]，如图 1-4 所示。图 1-4 水下研磨机器人控制实验[9]此外，Andrej Gams 等人基于优先任务控制机制，以支持矢量机估计并构建仿人机器人质心稳定性模型，在机器人 COMAN 上实现了同步稳定与动
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本文编号：2836822