×
张志军;孔令东;牛、雅鲁;Ziang梁

考虑仿人机器人运动规划的裕度，修改姿态确定的动态函数。 （英语） Zbl 1513.93036号

菲洛马 34，第15号，5033-5048（2020）.

MSC公司：

93C85号 控制理论中的自动化系统（机器人等）
90C20个 二次规划

关键词：

仿人机器人;运动规划;二次规划;动力学;机器人操纵
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Z.Zhang}等人，Filomat 34，No.15，5033--5048（2020；Zbl 1513.93036）
全文： 内政部 arXiv公司

参考文献：

[1] T.B.Sheridan，《人机交互：现状与挑战》，《人为因素》，58（2016）4 525-532。
[2] S.Kuindersma，R.Deits，M.Fallon等人，《atlas类人机器人基于优化的运动规划、估计和控制设计》，《自治机器人》，40（2016）3 429-455。
[3] C.Fu，K.Chen，人形机器人爬楼梯的步态合成和感觉控制，IEEE工业电子学报，55（2008）5 2111-2120。
[4] T.Kanda、M.Kamasima和M.Imai等人，《一个假装听人类路线指引的类人机器人，自主机器人》，22（2007）1 87-100。
[5] M.Zecca，N.Endo，S.Momoki等，《仿人机器人kobian的设计——面部和全身情绪表达能力的初步分析》，IEEE/RAS国际仿人机器人会议，（2008）487-492。
[6] L.Zhang，M.Jiang，D.Farid，et al.，《拟人机器人的智能面部表情识别和基于语义的主题检测》，《应用专家系统》，40（2013）13 5160-5168。
[7] G.Trovato，T.Kishi，N.Endo等人，《情感表达类人机器人面部表情生成器的开发》，IEEE/RAS类人机器人国际会议，（2012）303-308。
[8] F.Ren，Z.Huang，基于仿人机器人xin-Ren的面部表情自动学习方法，IEEE人类机器系统汇刊，46（2016）6 810-821。
[9] Z.Zhang，Z.Li，Y.Zhanng，et al.，适用于仿人机器人的时变约束基于神经动力学方法的双臂CMG方案，IEEE神经网络与学习系统汇刊，26（2015）12 3251-3262。
[10] W.He，W.Ge，Y.Li等，人形机器人的模型识别和控制设计，IEEE系统、人与控制论汇刊：系统，47（2017）1 45-57。
[11] Y.Yoshida，K.Takeuchi，Y.Miyamoto，et al.，《应对正面干扰的姿态平衡策略及其在仿人机器人上的实现》，IEEE系统、人与控制论事务：系统，44（2017）6 692-704。
[12] J.Zhao，W.Li，X.Mao，et al.，基于行为的ssvep层次结构，用于实现拟人机器人的临场感控制，以实现全身运动，IEEE认知与发展系统汇刊，PP（2017）99 1-1。出版中，DOI:10.1109/TSMC.2016.2541162
[13] C.L.Hwang，G.H.Liao，带伺服磁头rgb-d视觉系统的中型仿人机器人实时姿势模拟，IEEE系统、人与控制论汇刊：系统，PP（2018）99 1-1。出版中，DOI:10.1109/TSMC.2017.2783947
[14] Z.Zhang，Y.Niu，Z.Yan，S.Lin，使用分析映射方法和定量评估的仿人机器人实时全身模拟和面向任务的遥操作，应用科学，8（2018）10 1-33。内政部：https://doi.org/10.3390/app8102005
[15] Z.Zhang，Y.Niu，S.Wu，S.Lin，L.Kong，通过肢体语言分析人形机器人情绪表达的影响因素，第15届国际神经网络研讨会（ISNN），神经网络进展-ISNN 2018，计算机科学讲义，施普林格，Cham，10878（2018）775-785。
[16] Z.Zhang，Y.Zhang.冗余机器人重复运动规划的不同层次方案的等效性，自动化学报，39（2013）1 88-91。
[17] A.Aly，A.Towards，《在人机交互中生成自适应言语和非言语组合行为的智能系统》，《自主机器人》，40（2015）2 1-17。
[18] A.Aly A.Tapus，《基于人机交互个性特征的综合言语和非言语行为模型》，ACM/IEEE人机交互国际会议，（2013）325-332。
[19] B.Tondu，S.Ippolito，J.Guiochet等人，《由气动人工肌肉驱动的人形机器人七自由度机械臂》，《国际机器人研究杂志》，24（2005）4 257-274。
[20] Z.Zhang，Y.Zhang.，约束冗余机器人跟踪不同路径的加速级循环运动生成，IEEE系统、人与控制论汇刊：控制论，42（2012）4 1257-1269。
[21] Z.Zhang，Y.Zhang.冗余机器人操作器的重复运动规划和控制，施普林格-柏林-海德堡，2013·Zbl 1331.93002号
[22] T.Miyashita，H.Ishiguro，基于类人机器人非自愿运动的类人自然行为生成，机器人与自治系统，48（2004）4 203-212。
[23] Z.Zhang，L.Zheng，Z.Chen，L.Kong，H.R.Karimi，用于执行协作任务的双冗余机器人操作器的神经网络合成的避免相互碰撞方案，IEEE神经网络与学习系统汇刊，PP（2017）99 1-13。出版中，DOI:10.1109/TNNLS.2020.2980038
[24] C.Smith，Y.Karayiannidis，L.Nalpantis，双臂操作——一项调查，机器人与自治系统，60（2012）10 1340-1353。
[25] J.Wang，Y.Li，基于闭环算法的移动类人机器人手臂逆运动学分析，IEEE信息与自动化国际会议，（2009）516-521。
[26] Z.Zhang，X.Deng，X.Qu，B.Liao，L.Kong，L.Li，变增益递归神经网络及其在在线时变矩阵方程求解中的应用，IEEE Access，6（2018）77940-77952。内政部：10.1109/ACCESS.2018.2884497
[27] O.Kanoun，F.Lamiraux，P.B.Wieber，冗余机械手的运动控制：将任务优先级框架推广到不平等任务，IEEE机器人学报，27（2011）4 785-792。
[28] M.Wang，A.Yang，具有规定性能的机器人操纵器自适应神经控制的动态学习，IEEE系统、人与控制论学报：系统，47（2017）8 2244-2255。
[29] Y.Zhu，W.Zhe，H.Zha等，不平衡问题的边界消除伪逆线性判别式，IEEE神经网络与学习系统汇刊，29（2017）6 2581-2594。
[30] D.Guo，F.Xu，L.Yan，噪声存在下冗余机器人操作器基于pid特性的新伪逆路径规划方案，IEEE控制系统技术汇刊，PP（2017）99 1-12。内政部：10.1109/TCST.2017.2756029
[31] B.Liao，Y.Zhang，L.Jin，Taylor o（h3）动态等式约束二次规划znn模型的离散化及其在机械手中的应用，IEEE神经网络与学习系统汇刊，27（2016）225-237。
[32] Z.Zhang、L.Kong、L.Zheng、P.Zhang，X.Qu、B.Liao、Z.Yu，解决时变QM和QP问题的幂型变参数递归神经网络的鲁棒性分析及应用，IEEE系统、人与控制论汇刊：系统，PP（2018）99 1-14。出版中，DOI:10.1109/TSMC2018.2866843
[33] Z.Zhang，L.-D.Kong，L.Zheng，解决TVQP问题的功率型变参数RNN：设计、分析和应用，IEEE神经网络与学习系统汇刊，30（2019）8 2419-2433。内政部：10.1109/TNNLS.2018.2885042
[34] Z.Zhang，L.Kong，Z.Yan，K.Chen，S.Li，X.Qu，N.Tan，求解冗余机器人机械手重复运动规划的六种数值方法的比较，2018 IEEE机器人与仿生国际会议（ROBIO），马来西亚吉隆坡，（2018）1645-1652。内政部：10.1109/ROBIO.2018.8665072
[35] Z.Zhang，X.Deng，L.Kong，S.Li，用于抵抗时变认知周期噪声的昼夜节律学习网络Z.Zang et al./Filomat 34:15（2020），5033-50485048
[36] Z.Zhang，L.Kong，Y.Niu，拟人机器人手臂的时变约束运动生成方案，第十五届神经网络国际研讨会（ISNN），神经网络进展-ISNN 2018，计算机科学讲义，查姆斯普林格，10878（2018）757-767。
[37] K.Huang，N.D.Sidiropoulos，Consensus-admm for general quadratical constrained quadratic programming，IEEE Transactions on Signal Processing，64（2016）20 5297-5310·Zbl 1414.90256号
[38] T.Kanda、T.Myashita、T.Osada等人，《人机交互中类人外观的分析》，IEEE机器人学报，24（2008）3725-735。
[39] R.Stiefelhagen，H.K.Ekenel，C.Fugen等人，为karlsruhe类人机器人启用多模式人机交互，IEEE机器人学报，22（2007）5 840-851。
[40] H.D.Yang，A.Park，S.W.Lee，人机交互手势识别，IEEE机器人学报，23（2007）2 256-270。
[41] M.Burke，J.Lasenby，《人机交互的哑剧手势》，IEEE机器人学报，31（2015）5 1225-1237。
[42] W.Gouda，W.Gomaa，Nao基于自身运动学的人性化机器人运动规划，IEEE自动化和机器人学方法和模型国际会议，（2014）288-293。
[43] S.Kagami、K.Nishiwaki、M.Inaba等人，《拟人机器人的动态稳定运动规划》，《自主机器人》，12（2002）1 105-118·Zbl 1012.68636号
[44] S.Dalibard、E.Bastien、A.Khoury等人，《人形机器人的动态行走和全身运动规划：一种综合方法》，国际机器人研究杂志，32（2013）9 1089-1103。
[45] E.Ohashi、T.Aiko和T.Tsuji等人，带手臂力的仿人机器人的防撞方法，IEEE工业电子学报，54（2007）3 1632-1641。
[46] Z.Liu，C.Chen，Y.Zhang，et al.，输出机制中未知非线性的仿人机器人双臂协调自适应神经控制，IEEE控制论汇刊，45（2015）3 521-532。
[47] K.Ayusawa，E.Yoshida，基于同步变形参数识别和运动优化的仿人机器人运动重定目标，IEEE机器人学报，33（2017）6 1343-1357。
[48] J.Schulman，Y.Duan，J.Ho等人，具有顺序凸优化和凸碰撞检查的运动规划，国际机器人研究杂志，33（2014）9 1251-1270。
[49] S.Hong，Y.Oh，D.Kim等，通过结合反馈和前馈控制器的仿人机器人实时行走模式生成方法，IEEE工业电子学报，61（2013）1 335-364。
[50] M.Liu，R.Lober，V.Padois，《仿人机器人的全身分层运动和力控制》，《自主机器人》，40（2016）3 493-504。
[51] O.Kanoun，J.P.Laumond，E.Yoshida，《为类人机器人规划脚部位置：反向运动学问题》，《国际机器人研究杂志》，30（2010）4 476-485。
[52] Y.Choi，D.Kim，Y.Oh等人，基于嵌入运动的comjacobian运动学分辨率的仿人机器人姿态/工作控制，IEEE机器人学报，23（2007）6 1285-1293。
[53] N.Perrin，O.Stasse，L.Baudouin等人，《使用swoot体积近似值的快速仿人机器人无碰撞足迹规划》，IEEE机器人学报，28（2012）2 427-439。
[54] P.M.Yanik、J.Manganelli、J.Merino等人，《与人类老师一起模拟机器人路径成形的手势学习界面》，IEEE人机系统汇刊，44（2014）1 41-54。
[55] J.Cheng，W.Bian，D.Tao，舞蹈机器人基于局部正则化切片逆回归的三维手势识别，信息科学，221（2013）1 274-283。
[56] J.Zhang，A.Knoll，《用于人机协同装配的双臂定位人工通讯器》，IEEE工业电子学报，50（2003）4 651-658。
[57] M.A.Arteaga，B.Siciliano，《柔性机器人手臂的跟踪控制》，自动化，36（2000）9 1329-1337·Zbl 0966.93078号
[58] K.S.Bazaraa，H.D.Sherali，C.M.Shetty，《非线性规划：理论和算法》，纽约，纽约，美国：Wiley，（2013）·Zbl 0774.90075号
[59] Y.Zhang，X.Lv，Z.Li，et al.，受关节物理限制并使用基于lvi的原始-对偶神经网络的pa10机械臂的重复运动规划，机电一体化，18（2008）9 475-485
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。