多运动模式的四足仿生机器人运动控制的研究与实现

发布时间：2020-11-12 04:35

　　 随着人工智能技术的不断发展,国家已经把发展和推广人工智能技术作为了国家发展的重要战略。而机器人作为人工智能产业链上十分重要的一个分支,越来越多的受到了国家、高校和企业的重视。机器人在医疗、交通、航天、军事、民用、教育等方面都有十分大的需求和场景。基于国家和市场对智能机器人产业的需求和实验室的研究方向,本文重点研究了如何实现一个四足智能仿生机器人,在实践中分别进行了机器人的身体结构研究、机器人的运动仿真研究和机器人的软硬件系统搭建,通过这三部曲进行了四足仿生智能机器人的探索,并且最后成功的研制出了外形可爱、结构稳定、系统健壮的智能仿生四足机器人。机器人的研究过程中需要首先按照生物学中四足类动物的身体结构设计四足机器人的身体结构,建立仿真模型,然后搭建完善的机器人控制系统。智能机器人要对外界的指令做出响应,实时处理身边的环境信号,接收身上多种传感器以及外界传输的控制信号,机器人的大脑要准确的做出判断并能够实现对机器人运动系统的控制。最后本文还实现人工智能算法的落地,让机器人能够进行视觉识别功能,通过感知到不同的物体实现不同的运动模式。在项目的研发过程中本人重点研究了四足机器人的运动规律,通过CPG(Central Pattern Generate)控制网络中的基于非线性振荡器的Hopf谐波震荡模型研究机器人舵机系统中11个主动自由度舵机的协同控制规律,实现对髋关节和膝关节的模拟信号运动控制,通过对比walk态和trot态的运动规律进行验证,并在 AMADS(Automatic Dynamic Analysis of Mechanical Systems)中建立虚拟样机模型对机器人的运动模式进行仿真。在本产品的研发过程中本人动手搭建了真实的四足仿生机器人,开发机器人软硬件系统,训练不同运动模式下的运动数据,实现机器人的walk、trot、back、turn left、turn right、推倒后的自平衡等多种运动模式;通过加载六轴传感器然后利用姿态感知融合算法感知机器人的自身位姿,让机器人能够根据空间位姿调整自身的运动模式;在实现机器人的智能化系统上利用Tensorflow框架和CNN神经网络模型中的AlexNet网络结构训练四足机器人的视觉模型算法,实现了机器人的视觉识别功能。本项目的产品目前已经进入了青岛市和江苏省几所实验高中的机器人竞赛和人工智能编程教育课程中,作为一款科研教育和硬件平台供学生使用。
【学位单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP242
【部分图文】：

一四足机器人腿部结构图

一稳定裕度表示图

一前后相差1/4个相位的正视图
【参考文献】

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本文编号：2880254