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文檔簡介
1、 中文 中文 3915 字 出處: 出處:Control Theory and Applications, IEE Proceedings-. IET, 2005, 152(4): 411-426關于裝載適應性神經模糊系統(tǒng)的有兩足行走的機器人的零刻點彈道造型 關于裝載適應性神經模糊系統(tǒng)的有兩足行走的機器人的零刻點彈道造型D. Kim, S.-J. Seo and G.-T. Park摘要:對于制造機器人來說兩足動物的體系結構高度適用于
2、它們工作在人的環(huán)境里,因為這樣將使機器人避免障礙變成一項相對的容易的任務。 然而,在走動的機制中介入復雜動力學,這使得制作這樣的機器人的控制系統(tǒng)變成了一項富有挑戰(zhàn)性的任務。 機器人腳部的零刻點(ZMP)彈道是機器人行走時的穩(wěn)定性的重要保障。 如果 ZMP 可以在線測量那么就將使為機器人穩(wěn)定行走創(chuàng)造條件成為可能,而且通過運用標準的 ZMP 還可以實現(xiàn)機器人的穩(wěn)定控制。ZMP 數(shù)據(jù)是通過兩足行走機器人實時測量出來的,在這之后在通過一套適應
3、性神經模糊系統(tǒng)(ANFS)將其造型。測量了在水平基準面的自然行走和在帶有 10 度傾斜面的上下行走。通過改變模糊系統(tǒng)的成員作用和結果輸出部分的規(guī)則,使得 ANFS 造型的表現(xiàn)最優(yōu)化。由 ANFS 展示的優(yōu)秀表現(xiàn)意味著它不僅可以運用于模型機器人的運動,還可以運用于控制真正的機器人。1 介紹兩足動物結構是對走動的機器人的最多才多藝的設定之一。兩足動物結構,使機器人即使在有臺階或障礙等的環(huán)境里也具備和人幾乎同樣的可支配的機械裝置。然而,介入的
4、動力學是高度非線性,復雜和不穩(wěn)定的。因此,它是引入模仿人體行走的最大的困難。模仿人體行走是一個可觀的研究領域(1) 。與產業(yè)機器人的操作器相比,一個走動的機器人和地面之間的相互作用是復雜的。在這種相互作用的控制上零刻點(ZMP) [2]概念被證明是有用的。在 ZMP 的彈道的幫助下機器人的腳在步行期間的行動是受其穩(wěn)定性信息的誘導的。使用 ZMP 我們可以整合兩足的機器人的走的模式并用實際機器人示范行走行為。 因此,ZMP 標準決定了一個
5、兩足的機器人的動態(tài)穩(wěn)定性。ZMP 代表地面反作用力被采取發(fā)生的點。使用機器人的模型,ZMP 的地點可以被計算。然而,ZMP 價值指標與計算值價值指標之間有很大偏差也是有可能的,這是因為物理參量的偏差在數(shù)學模型和實際機器之間。 因此,實際 ZMP 是應該測量的,尤其是在它作為穩(wěn)定行走的控制參數(shù)時。在這項工作中,實際 ZMP 整周期走動數(shù)據(jù)是通過一個實用兩足走動機器人獲得的。機器人將在水平基準面和 10 度傾斜面上被測試。一個適應性神經模糊
6、系統(tǒng)(ANFS)將被用于控制一個復雜的真正的有兩足的走動機器人,以便于 ZMP 的建模,使其能應用與控制中。2 有兩足的走動機器人2.1 有兩足的走動機器人的設計我們設計了并且制造了如圖 1 所示的有兩足的走動機器人。 機器人有 19 聯(lián)接。 機器人的關鍵尺寸如圖 1 所示.高度 308mm,總重量約為 1700 g,包括個別電池。 通過使用鋁制結構使機器人的重量減到了最小。每一個聯(lián)接都由一個遙控裝置控制,這個遙控裝置包括一個直流馬達、
7、齒輪和一個簡單的控制器。每一臺遙控裝置都安裝在聯(lián)接結構上。 這個結構保證機器人是穩(wěn)定的(即不會容易跌倒)并且給了機器人一個人類的外型。 我們的機器人系統(tǒng)結構如圖 2 所示。機器人能在平面或小斜度面以 1.4s 一步,每步 48mm 的速度行走。機器人的配置如表一所示。機器人的行走動作如圖 3–6 所示。圖 3、4 分別為機器人在平面行走時正視圖和側視建模的表現(xiàn)形式取決于用于建模的表示結果的多項式的種類。 而且,我們可以為模糊規(guī)則的前期部
8、分的模糊嵌入拓展各種各樣單元作用(MFs),例如三角和高斯。 這些是為算式貢獻可行方法另一個因素。多項式的種類如下是建模系統(tǒng)的結構圖如圖 17 所示。 提出的方法首先用于建模,而后用于控制一個實際的兩足結構行走機器人。為了得到模糊建模系統(tǒng)的模糊規(guī)則,我們必須記錄一個非線性系統(tǒng),這個系統(tǒng)是通過兩足行走機器人的十個輸入變量產生的模糊坐標建立的,每個輸入變量會產生兩個模糊坐標。模糊建模的 if-then 法規(guī)如下:在式中 Ai,Bi,…J
9、1,在規(guī)則的假設部分中起到語言上判斷的作用,分別結合輸入變量x1, x2, …, x10。 fj (x1、x2、…, x10); 是常數(shù),或者 jth 規(guī)則的已知結果多項式函數(shù)。如圖 18 所示, 檢定了 MFs 的二種類型。 一個是三角式,另一個是高斯式。圖 19 是適應性神經模糊系統(tǒng)體系結構,考慮到讓它等同于十輸入模糊模型。在這個系統(tǒng)中假設每個輸入有兩個模糊值與它對應,如圖 18 所示。標記 P 的值給出的是所有輸入信號的乘積, ,
10、而這些標記的 N 的值計算的是某一確定的反作用力與總反作用力之和的比。關于如何使 ANFIS 參量變化,我們使用梯度下降算法或一種遞歸最小平方的估計算法重復調整前提和結果參量。 然而,我們不使用復雜雜種學習算法,反而使用一般最小平方的估計算法并且只確定結果多項式函數(shù)的趨勢。3.2 模仿結果使用 ANFS,模型大致建成了。 然后準確性在中間領域誤差(MSE)中被量化了。ANFS 系統(tǒng)被申請為兩足走動機器人的 ZMP 彈道建模,通過運用機
11、器人測量傳出的數(shù)據(jù)。ANFS 的表現(xiàn)取決于 MF 的機警性和模糊規(guī)則的結果輸出。從我們的機器人輸出的 ZMP 彈道數(shù)據(jù)(如附錄的圖 32-41 所示)將用于過程參量。當三角和高斯 MFs 用于前提部分或用于結果部分的不變參數(shù),那么相應的 MSE 值列在表 3 中。我們在圖 20-25 中繪出了我們的結果。由 ANFS 產生的 ZMP 彈道圖如圖 20,22,24 所示分別為水平基準面的行走圖,10 度傾斜面下行圖和 10 度傾斜面上行圖
12、。在圖21,23,25,我們可以看見由 ANFS 產生的相應的 ZMP 彈道。簡而言之,兩個膝蓋的過程參數(shù)可以被忽略。 作為結果,我們可以減少模糊規(guī)則的維度和從而降低計算負擔。 在這種情況下 ANFS 的仿真條件和它對應的 MSE(均方的誤差)價值在表 4 列出。從給出的模仿結果的圖和表中,我們能看到從模糊系統(tǒng)得到的 ZMP 彈道非常類似于我們的行走機器人所測量出的實際 ZMP 彈道(如圖 11-16 所示) 。ANFS 被展示的高準
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