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用于动态biped行走控制的反射神经网络。 (英语) Zbl 1121.70300号

小结:两足步行仍然是一个难题,机器人模型可以极大地帮助我们理解潜在的生物力学原理及其神经元控制。本研究的目标是明确证明,通过将步行机器人的物理特性与主要由局部传感器信号控制的基于反射的小型神经元网络相结合,可以实现稳定的两足步行。在早期工作的基础上[Taga(1995);Cruse、Kindermann、Schumm、Dean和Schmitz(1998)],这项研究表明,在没有特定位置或轨迹控制的情况下,会出现类似人的步态,步行者能够通过其自身的动力学特性来补偿微小的干扰。此处使用的自反控制器具有以下特征,这些特征与早期方法不同:
(1) 控制主要是本地的。因此,它只使用两个信号(前极角和接地),这两个信号在关节间水平运行。所有其他信号仅在单个关节处工作。
(2) 既不使用位置控制也不使用轨迹跟踪控制。相反,每个关节上局部反射的近似性质允许机器人力学本身(例如,其被动动力学)对整体步态轨迹计算做出重大贡献。
(3) 与其他机器人相比,我们机器人局部反射中使用的电机控制方案更直观,更具生物合理性,因为我们的反射控制器中运动神经元的输出直接驱动关节的电机,而不是用作位置或速度控制的参考。
因此,神经控制器和机器人力学紧密耦合为一个神经-机械系统,本研究强调动态稳定的两足步行步态是由神经计算和物理计算之间的耦合产生的。这可以通过使用真实机器人进行的不同行走实验以及对机器人模型进行的庞加莱映射分析来证明,以评估其稳定性。

MSC公司:

70B15号机组 机构和机器人运动学
2005年第70季度 机械系统的控制
93C85号 控制理论中的自动化系统(机器人等)
92立方厘米 生物力学
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全文: 内政部