版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、<p><b> 中文4015字</b></p><p> 出處:Mechatronics and Automation (ICMA), 2013 IEEE International Conference on. IEEE, 2013: 1069-1073</p><p> 雙足機(jī)器人上樓梯的步態(tài)規(guī)劃</p><p> Zh
2、ang Qin, Fan Chang-xiang and Yao Tao</p><p> School of Mechanical and Automotive Engineering</p><p> South China University of Technology</p><p> Guang zhou, Guangdong Province,
3、China</p><p> zhangqin@scut.edu.cn</p><p> Yoshitsugu Kamiya</p><p> Department of Mechanical Systems Engineering</p><p> Kanazawa University</p><p>
4、Kanazawa, Japan</p><p> kamiya@t.kanazawa-u.ac.jp</p><p> 【摘要】上樓梯是雙足機(jī)器人的一種基本動作。一個有效的算法對雙足步行的穩(wěn)定性是至關(guān)重要的。在本文中,我們以雙足機(jī)器人爬樓梯為例,提出一個基于重復(fù)變換法(RDK)的算法來規(guī)劃上樓梯動作和前向運(yùn)動。在本文提出的算法中,為了滿足上樓梯的穩(wěn)定性,機(jī)器人通過上身來調(diào)整質(zhì)心的位置,
5、并且由重復(fù)變換法(RDK)進(jìn)行計算和修正。重復(fù)變換法的作用是有保證性的,其可行性和有效性已經(jīng)通過雙足機(jī)器人上樓梯仿真實驗的驗證;而本文提出的算法也適用于雙足機(jī)器人下樓梯。</p><p> 【索引詞】雙足機(jī)器人;上樓梯;重復(fù)變換法;重心運(yùn)動;</p><p><b> 1.介紹</b></p><p> 雙足機(jī)器人和人類一樣擁有多自由度的
6、特點,每一個關(guān)節(jié)可以通過巧妙的組合從而可以完成各種動作。而且雙足機(jī)器人對環(huán)境具有良好的適應(yīng)性,并能進(jìn)入相對狹窄空間替代人類執(zhí)行各種操作,所以它們具有廣闊的應(yīng)用前景。上下樓梯只是雙足機(jī)器人具有的基本功能。而建立機(jī)器人的運(yùn)動學(xué)模型,分析其上下樓梯的過程,并研究其步態(tài)規(guī)劃方法,是實現(xiàn)雙足機(jī)器人穩(wěn)定的步態(tài)非常重要的保證。</p><p> 一些目前的研究成果已經(jīng)計算出雙足機(jī)器人的上下樓梯的步態(tài)規(guī)劃。如Yusuke Su
7、gahara以及其他人提出通過調(diào)整腰部關(guān)節(jié)的角度和預(yù)先設(shè)置的零點力矩(ZMP)軌跡來設(shè)計機(jī)器人的步態(tài)規(guī)劃方法爬樓梯。而Jeon以及其他人通過四項多項式計算關(guān)節(jié)的運(yùn)動軌跡,并優(yōu)化的機(jī)器人上下樓所需的最小能耗,實現(xiàn)機(jī)器人上樓梯的步態(tài)規(guī)劃。Eun-Su等人則通過優(yōu)化多項式參數(shù)與動態(tài)加密算法和自適應(yīng)遺傳算法,并且結(jié)合低階多項式來計算各關(guān)節(jié)的運(yùn)動軌跡,最后研究軸承扭矩和能源消耗和ZMP,直至機(jī)器人能穩(wěn)定上下樓梯從而規(guī)劃機(jī)器人的上樓梯軌跡。Song
8、 Xian-xi等學(xué)者利用踝關(guān)節(jié)的運(yùn)動軌跡,并調(diào)整踝關(guān)節(jié)的旋轉(zhuǎn)角與利用模糊控制算法使ZMP的位置接近支撐區(qū)域的中心,實現(xiàn)機(jī)器人穩(wěn)定上樓梯的步態(tài)規(guī)劃。除此之外,其他一些國際和國內(nèi)學(xué)者也做了相關(guān)研究關(guān)于雙足機(jī)器人的上下樓梯或上下斜坡的步態(tài)規(guī)劃。上面的算法主要是基于關(guān)節(jié)軌跡的預(yù)先計算, 然后通過模糊控制算法或遺傳算法優(yōu)化步態(tài)等,這些算法相當(dāng)復(fù)雜,因為計算量是非常巨大的,而且處理時間非常長。</p><p> 本文在分
9、析雙足機(jī)器人動作的基礎(chǔ)上,提出一個基于重復(fù)變換法(RDK)的新算法來規(guī)劃攀爬動作和前向運(yùn)動。算法的核心主要是通過腰部關(guān)節(jié)的運(yùn)動來調(diào)整重心位置,以滿足重心位置變化的需求,規(guī)劃機(jī)器人能穩(wěn)定地上樓梯且不讓機(jī)器人摔倒的步態(tài)。</p><p><b> 2.仿真模型的建立</b></p><p> 雙足機(jī)器人的仿真模型如圖1所示。</p><p>
10、 圖1 雙足機(jī)器人的仿真模型</p><p> 圖1中的模型有 6個自由度。分別是每條腿有3個自由度,右腿包括踝關(guān)節(jié)JR1,膝關(guān)節(jié)JR2,髖關(guān)節(jié)JR3。而左腿包括踝關(guān)節(jié)JL1,膝關(guān)節(jié)JL2和髖關(guān)節(jié)JL3。腰關(guān)節(jié)是兩個自由度的球形關(guān)節(jié)。J7能夠使腰部關(guān)節(jié)向前和向后旋轉(zhuǎn),而J8能夠使腰部關(guān)節(jié)左右擺動。根據(jù)資料分析,一個普通人的的質(zhì)量75%都是集中于腰部的,所以我們可以忽略身體下部的質(zhì)量,而在建立模型時可以令機(jī)器人
11、的腰部位置設(shè)為重心點c建立坐標(biāo)系,并簡化機(jī)器人的上半身。假設(shè)每個關(guān)節(jié)的順時針旋轉(zhuǎn)為負(fù)方向,而逆時針旋轉(zhuǎn)方向為正方向。接著我們可以忽略動力學(xué)的影響,只考慮機(jī)器人上樓梯的靜態(tài)步行的過程。</p><p> 通過靜力學(xué)的公式,我們可以得到重心的投影坐標(biāo)是:</p><p> 在公式中,θ7是腰部關(guān)節(jié)向前和向后旋轉(zhuǎn)的角度,而θ8是腰部關(guān)節(jié)左右旋轉(zhuǎn)的角度。鑒于FL和FR在地面上的支撐力分別作用于
12、機(jī)器人的左、右腳,所以我們得出:</p><p> 在公式中g(shù)是重力加速度,M的質(zhì)量重心,Lw是左腳和右腳之間的橫向距離。在機(jī)器人上樓梯的過程中,首先應(yīng)該保證機(jī)器人不會摔倒,所以當(dāng)它雙腳支撐全身時,ZMP應(yīng)該時刻保持在兩腳之間的區(qū)域,也就是說F = min(FR,F(xiàn)L)> 0。機(jī)器人一只腳支撐時, ZMP應(yīng)該保持在支撐區(qū)域,也就是說,F(xiàn)L > 0或FR > 0。當(dāng)機(jī)器人一只腳支撐整體時,支撐腳
13、的中心是最穩(wěn)定的支點,坐標(biāo)設(shè)為B(x0,y0),為了表達(dá)機(jī)器人的穩(wěn)定度,機(jī)器人ZMP和B點之間的距離關(guān)系,公式是:</p><p> 3.上樓梯的步態(tài)分析</p><p> 機(jī)器人上樓梯的動作可以分解為以下步驟:首先機(jī)器人從兩腳的中間移動ZMP到支撐腳(右腳);然后當(dāng)重心完全轉(zhuǎn)移到右腳時,彎曲左腿并向前移動;第三重心逐漸從右腳移動向左腳,最后重心完全轉(zhuǎn)移到左腳時,機(jī)器人彎曲左腿和伸直腰
14、部上樓梯。然后機(jī)器人的右腳重復(fù)上述流程從而完成整個操作。在上述過程中,機(jī)器人的重心點C在地面上的投影如(1)所示,和運(yùn)動的重心是圖2所示:</p><p> 圖2 機(jī)器人的重心軌跡,在圖中重心的初始位置是,重心移動是</p><p> A基于重復(fù)變換法(RDK)算法的重心移動</p><p> 調(diào)整機(jī)器人的重心位置使其上部的身體滿足ZMP的約束要求,而身體上半
15、身的重心基于重復(fù)變換法算法實現(xiàn)。機(jī)器人上樓梯的過程中,可以通過旋轉(zhuǎn)腰部關(guān)節(jié)的自由度θ7θ8來計算機(jī)器人的9個姿態(tài)。由于腰部關(guān)節(jié)有限制的旋轉(zhuǎn)范圍,根據(jù)(1)機(jī)器人的重心位置C投影在地上計算相應(yīng)的每個姿勢和根據(jù)(2)分別計算左腳和右腳的支撐力FL和FR。重復(fù)這種方式,直到機(jī)器人完成其重心的運(yùn)動。詳細(xì)算法描述如下:</p><p> ?。?)設(shè)置機(jī)器人的腰部關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)范圍(θimin,θimax)和初始角度θi(i =
16、1、2、3、7、8)。</p><p> ?。?)給定腰部關(guān)節(jié)兩個旋轉(zhuǎn)方向的旋轉(zhuǎn)角度(-θi,0,+θi)(i = 7、8),并計算32個步態(tài)和相應(yīng)的正運(yùn)動學(xué)方程。</p><p> ?。?)在計算出的32個動作中,限定機(jī)器人不會摔倒的條件下,然后挑出符合要求的動作,并增加支撐力。如果上面的要求并不存在,也就是說支撐腳的反作用力或FR小于0,那么這意味著目標(biāo)任務(wù)不能完成。</p>
17、;<p> ?。?) 通過(3)得出在每個符合要求的姿勢中,設(shè)ZMP到最穩(wěn)定的支點距離l,并選擇最低值lmin是機(jī)器人的步態(tài)。然后再回到(2)。</p><p> 不斷重復(fù)上述過程并更改腰部關(guān)節(jié)的步態(tài)。根據(jù)優(yōu)化條件規(guī)劃ZMP運(yùn)動軌跡,使機(jī)器人本身不摔倒且滿足需求,使其最穩(wěn)定地上樓梯。</p><p> B上樓梯的步態(tài)規(guī)劃算法</p><p> 由
18、于機(jī)器人的重心在兩腳中間,根據(jù)該算法機(jī)器人的總重心轉(zhuǎn)移到支撐腳(右腳),并抬高另一只腳(左腳)時,機(jī)器人的重心保持在前向(右腳),我們可以得到旋轉(zhuǎn)角θL1和θL2,根據(jù)機(jī)器人每個關(guān)節(jié)之間的幾何關(guān)系確定腿的姿勢。然后根據(jù)該算法對重心的運(yùn)動,ZMP通過機(jī)器人調(diào)整腰部關(guān)節(jié)θ7和θ8轉(zhuǎn)移到左腳。接下來,逐漸伸直腰部和支撐腳(左腳)來抬起身體。抬起身體的同時,ZMP應(yīng)該保持固定(左腳下)。詳細(xì)的方法是通過正向運(yùn)動學(xué)確定重心的位置C在支撐腳(左腳)
19、,然后基于重復(fù)變換法優(yōu)化腰部關(guān)節(jié)的旋轉(zhuǎn)角和總重心的位置,實現(xiàn)保持ZMP保持不變。機(jī)器人重復(fù)上述過程,直到腰部和支撐腳再伸直,抬起身體能夠完整爬樓梯。具體方法描述如下:</p><p> ?。?)根據(jù)上述步驟和機(jī)器人之間的幾何關(guān)系,確定各關(guān)節(jié)的旋轉(zhuǎn)角θL1和θL2。</p><p> ?。?)根據(jù)算法對重心的運(yùn)動在一個部分中,移動機(jī)器人的ZMP到左腳。</p><p>
20、; ?。?)為了伸直腿和抬起身體,給左膝關(guān)節(jié)的θL1和踝關(guān)節(jié)θL2相應(yīng)的微小增量+θLi(i = 1、2),然后確定重心的位置C在左腳的正向運(yùn)動學(xué)方程。</p><p> ?。?) 基于重復(fù)變換法優(yōu)化腰部關(guān)節(jié)的轉(zhuǎn)動角度θ7和θ8,總重心的位置和保持ZMP不變。回到3),重復(fù)上述過程,直到機(jī)器人抬起身體,再次申直腰部和支撐腳,并順利地上樓梯。</p><p><b> 4.仿真例
21、子</b></p><p> 根據(jù)上面的仿真模型和算法,我們模擬機(jī)器人上樓梯的動作。讓高度Sh = 150mm和寬度Sw = 275mm,機(jī)器人的質(zhì)量M = 60 kg,腳的寬度W = 70mm。機(jī)器人各關(guān)節(jié)的參數(shù)和初始角的設(shè)置如表1和表2所示。</p><p> 表1 機(jī)器人的結(jié)構(gòu)參數(shù)</p><p> 圖3雙足機(jī)器人的步態(tài)圖</p>
22、<p> 機(jī)器人上樓梯的整個過程如圖所示。圖4表示ZMP的變化軌跡,虛線的部分是兩個腳之間的區(qū)域,灰色線是正確的位置。圖6表示支持腳的力隨著時間的變化。圖7表示各關(guān)節(jié)的角度隨著時間的變化。</p><p> 機(jī)器人的ZMP位置從兩腳之間移動到右腳,令FR變得越來越大。雖然FL= 0,但是ZMP的位置完全在右腳。保持ZMP不變,機(jī)器人可以彎曲左腳并前向運(yùn)動??梢酝ㄟ^幾何關(guān)系計算出左下肢關(guān)節(jié)角度即θ
23、L1和θL2。在這個階段,機(jī)器人的步態(tài)變化如(a)和(b)所示的圖,圖4所示為ZMP軌跡變化。圖6所示腳的支持力隨時間變化的圖。圖7表示腰部關(guān)節(jié)的角度隨時間的轉(zhuǎn)換和基于重復(fù)變換法的重心的運(yùn)動。機(jī)器人反復(fù)調(diào)整θ7和θ8移動身體,使ZMP逐漸轉(zhuǎn)移到左腳。在運(yùn)動的過程中,身體上部的運(yùn)動如圖(c),圖(d)和圖(e) 所示。相關(guān)參數(shù)變化作為EF的一部分如圖4,圖6和圖7。</p><p> 由支撐腳(左腳) 的正向運(yùn)動
24、學(xué),我們可以逐步確定重心位置和腰部關(guān)節(jié)參數(shù),基于重復(fù)變換法確定腰部關(guān)節(jié)的構(gòu)成(θ7和θ8),同時保持機(jī)器人的ZMP。重復(fù)上面的過程,直到腰部和支撐腳協(xié)調(diào)和抬起身體完成上樓梯的動作。機(jī)器人的姿態(tài)在這個過程中顯示為圖(e)-(h),腰部關(guān)節(jié)角和左腳的變化如圖7所示。在這個過程中腰和左腳變得筆直,機(jī)器人的ZMP本質(zhì)上是保持在點F如圖4所示,然后右腳彎曲向前移動一步。機(jī)器人以這種循環(huán)方式完成上樓梯的動作。</p><p>
25、; 圖4雙足機(jī)器人的ZMP軌跡</p><p> 圖7雙足機(jī)器人的關(guān)節(jié)軌跡</p><p> 討論:本文仍然適用于參數(shù)變化時,也就是說增加腳步的高度或跨度,機(jī)器人可以調(diào)整其ZMP在支撐腳上的位置。但當(dāng)姿態(tài)的參數(shù)超過機(jī)器人重心的移動范圍,機(jī)器人將無法滿足ZMP的要求上樓梯。如果我們不考慮機(jī)器人的各關(guān)節(jié)的扭矩范圍和所有機(jī)器人的參數(shù),設(shè)置與上一節(jié)相同的高度和寬度,分別改變Sh = 350m
26、m和Sw = 650mm。機(jī)器人上樓梯的動作顯示在圖8。從圖中,我們可以看到,無論怎樣的上半身動作,也就是說無論θ7和θ8如何調(diào)整,ZMP不能移動到機(jī)器人的支撐腳來完成其上樓梯。</p><p> 圖8 雙足機(jī)器人的姿態(tài)圖</p><p> 事實上在關(guān)節(jié)可承受扭力矩圍內(nèi),機(jī)器人的各關(guān)節(jié)都可以承受上樓梯所需的力。當(dāng)我們考慮各關(guān)節(jié)的扭矩范圍時,我們只需要改變算法(4)的一部分,根據(jù)反復(fù)調(diào)整
27、ZMP的重復(fù)變換法在第三節(jié)的其中一個部分,可以改變扭矩Ti(i = 1、2、3、7、8)各關(guān)節(jié)的姿勢(在第3部分)并確定關(guān)節(jié)之間的最小轉(zhuǎn)矩值所做出相應(yīng)的機(jī)器人姿勢,然后回到(2)。</p><p><b> 5.結(jié)論</b></p><p> 本文以6自由度機(jī)器人為例提出了一個重復(fù)變換法來規(guī)劃上樓梯的步態(tài),并得出以下結(jié)論:機(jī)器人可以通過其腰部關(guān)節(jié)調(diào)整重心的位置,以
28、滿足ZMP穩(wěn)定的要求, 基于重復(fù)變換算法(RDK)規(guī)劃上樓梯動作和利用機(jī)器人的正運(yùn)動學(xué)可以先后規(guī)劃機(jī)器人的穩(wěn)定步態(tài)。算法也適用于機(jī)器人的下樓梯的動作。</p><p> 本文只是初步研究雙足步行機(jī)器人上樓梯的靜態(tài)步態(tài)。在未來的工作中,我們將進(jìn)一步分析動態(tài)步態(tài)規(guī)劃來補(bǔ)充本文的算法。</p><p><b> 【參考文獻(xiàn)】</b></p><p&g
29、t; [1] Zhang Qin, Wu Zhi-bin, Kamiya Yoshitsugu. Lift-up gene-ration for robot using repeatedly direct kinematics [J].Robot, 2011, 33(3): 340-346.</p><p> [2] Liu Li, Wang Jin-song, Chen Ken, et al. The re
30、search on the biped humanoid robot THBIP-I[J].Robot, 2002, 24 (3): 262-267</p><p> [3] Yusuke Sugahara, Akihiro Ohta, Hun-ok Lim, et al. Walking up and down stairs carrying a human by a biped locomotor with
31、 parallel mechanism[C]//2005 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Canada: IEEE, 2005: 1489–1494.</p><p> [4] Kweon Soo Jeon, Ohung Kwon, Jong Hyeon Park. Optimal trajectory g
32、eneration for a biped robot walking a staircase based on genetic algorithms[C]//Proceedings of 2004 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Sendai, Japan: IEEE, 2004: 2837- 2842.</p>&
33、lt;p> [5] Jong-Wook Kim. On the global convergence of univariate dynamic encoding algorithm for searches (uDEAS)[C]//SICE-ICASE International Joint Conference, Busan, Korea: IEEE, 2006: 5776–5781 </p><p>
34、; [6] Taegyu Kim, Jong-Wook Kim. Planning walking patterns of a biped robot with uDEAS optimization[C]//International Conference on Control, Automation and Systems 2007, Seoul, Korea: IEEE, 2007, 2693–2698 (2007).</p
35、><p> [7] Eun-Su Kim, Jo-Hwan Kim, Jong-Wook Kim. Generation of optimal trajectories for ascending and descending a stair of a humanoid based on uDEAS[C]//IEEE International Conference Fuzzy System, Korea: IEE
36、E, 2009: 660-665.</p><p> [8] Eun-Su Kim, Jo-Hwan Kim, Jong-Wook Kim.Three dimensional modeling of a humanoid in three planes and a motion scheme of biped turning in standing[C]//IET Control Theory and Appl
37、ications, 2009: 1155-1166.</p><p> [9] Song Xian-xi, Zhou Feng, Liang Qing, et al. Gait Planning and control of a biped robot climbing upstairs [J]. Computer Simulation, 2011, 28(4): 176-180</p><
38、p> [10] Chen Hua-zhi, Xie Cun-xi, Zeng De-huai. Simulation of a neural network-based path planning algorithm for mobile robot [J]. Journal of South China University of Technology, 2003, 31(6): 56-60.</p><p
39、> [11] Ke Xian-xin, Gong Zhen-bang, Wu Jia-qi. Restrictions on a realizable gait of a biped robot climbing up stairs [J]. Journal of Applied Sciences, 2003, 21(1): 63-67</p><p> [12] Xu Kai, Chen Ken, L
40、u Li, et al. Fast walking gait planning algorithm for humanoid robots based on optimization of the main support leg [J].</p><p> Robot, 2005, 27(3): 203-210.</p><p> [13] Bi Sheng, Min Hua-qin
41、g, Cheng Qiang, et al. Gait planning of humanoid robots walking on slope [J]. Journal of South China University of Technology, 2010, 38(11): 148-154</p><p> [14] Bi Sheng, Min Hua-qing, Cheng Qiang, et al.
42、Multi-objective optimization for a humanoid robot climbing stairs based on genetic</p><p> algorithms[C]// 2009 IEEE International conference on Information and automation. Zhu Hai: IEEE, 2009: 66-71.</p
43、><p> [15] G. Figliolini, M. Ceccarelli. Climbing stairs with EP-WAR2 biped robot[C]// Proceedings of the 2001 IEEE International Conference on Robots and Automation, Seoul, Korea: IEEE, 2001: 4116-4121</p&
44、gt;<p> [16] Tomoyuki Suzuki, Kouhei Ohnishi. Trajectory planning of biped robot with two kinds of inverted pendulums[C]//12th International Power Electronics and Motion Control Conference. portoroz. IEEE, 2006:
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 外文翻譯譯文--雙足機(jī)器人上樓梯的步態(tài)規(guī)劃.doc
- 外文翻譯譯文--雙足機(jī)器人上樓梯的步態(tài)規(guī)劃.doc
- 外文翻譯---雙足機(jī)器人上樓梯的步態(tài)規(guī)劃
- 外文翻譯---雙足機(jī)器人上樓梯的步態(tài)規(guī)劃
- 雙足機(jī)器人爬樓梯步態(tài)規(guī)劃與參數(shù)優(yōu)化.pdf
- 雙足機(jī)器人步態(tài)規(guī)劃研究.pdf
- 雙足機(jī)器人步態(tài)規(guī)劃與步態(tài)控制研究.pdf
- 雙足步行機(jī)器人步態(tài)規(guī)劃研究.pdf
- 雙足機(jī)器人步態(tài)與路徑規(guī)劃研究.pdf
- 雙足機(jī)器人的步態(tài)規(guī)劃與仿真研究.pdf
- 異構(gòu)雙足機(jī)器人的步態(tài)規(guī)劃和步態(tài)識別研究.pdf
- 平面雙足半被動機(jī)器人步態(tài)規(guī)劃研究
- 雙足機(jī)器人的步態(tài)規(guī)劃和步行控制研究.pdf
- 雙足機(jī)器人的步態(tài)控制研究.pdf
- 雙足直立行走機(jī)器人步態(tài)規(guī)劃及其控制研究.pdf
- 平面雙足半被動機(jī)器人步態(tài)規(guī)劃研究.pdf
- 液壓驅(qū)動雙足機(jī)器人的運(yùn)動控制與步態(tài)規(guī)劃.pdf
- 基于雙目視覺的雙足機(jī)器人的步態(tài)規(guī)劃.pdf
- 基于adams雙足機(jī)器人步態(tài)規(guī)劃及仿真的研究
- 雙足仿人機(jī)器人步態(tài)規(guī)劃與平衡控制.pdf
評論
0/150
提交評論