仿人機(jī)器人由于具備與人類似的形態(tài)和結(jié)構(gòu),可以協(xié)助或取代人類從事各種工作。近年來仿人機(jī)器人多應(yīng)用于玩具、表演、教育等服務(wù)業(yè)領(lǐng)域,在實(shí)際生產(chǎn)作業(yè)中卻難以得到大規(guī)模應(yīng)用,其中一個原因是相比其它機(jī)器人,仿人機(jī)器人的結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜,性能難以得到高效合理的應(yīng)用,導(dǎo)致工作效率低下和成本高昂。仿人機(jī)器人行走作業(yè)的運(yùn)動姿態(tài)可分為步態(tài)規(guī)劃和路徑規(guī)劃兩部分,步態(tài)規(guī)劃決定行走作業(yè)的速度、穩(wěn)定性和電機(jī)成本等性能,路徑規(guī)劃則決定行走路徑長度和路徑安全性等性能。這些性能間互相制約,無法將全部性能最優(yōu)化,是一個多目標(biāo)優(yōu)化問題。為了在平衡各項(xiàng)性能的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)總體性能最優(yōu),本文提出一種改進(jìn)動態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化算法,對仿人機(jī)器人行走過程中的各項(xiàng)性能進(jìn)行優(yōu)化。研究內(nèi)容分為以下三個部分:(1)提出了一種改進(jìn)動態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化算法,并通過測試實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法的適應(yīng)性、實(shí)時性和可靠性。(2)將仿人機(jī)器人步態(tài)前進(jìn)的速度、行走的穩(wěn)定性與電機(jī)成本性能歸納為目標(biāo)函數(shù);將目標(biāo)函數(shù)代入改進(jìn)動態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化算法中,實(shí)現(xiàn)仿人機(jī)器人的步態(tài)規(guī)劃優(yōu)化,并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。(3)基于人工勢場法進(jìn)行機(jī)器人多目標(biāo)路徑規(guī)劃,解決了傳統(tǒng)人工勢場法在復(fù)雜障礙物情況下易陷入零勢場點(diǎn)、且無法保證路徑最優(yōu)的問題;通過實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)最短路徑與最安全路徑間的優(yōu)化平衡,完成仿人機(jī)器人的路徑規(guī)劃。
【學(xué)位單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP242
【部分圖文】：

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文體實(shí)際運(yùn)動相似精度，修正仿人機(jī)器人近似動力學(xué)模型平實(shí)現(xiàn)機(jī)器人非約束行為與平衡控制[4]，如圖 1-1 所示。利學(xué)者 Federico L 等人從人體雙足步行提取 kMP（skinemaes，運(yùn)動學(xué)運(yùn)動單元）并進(jìn)行運(yùn)動共振機(jī)制分析，將特征提器人 COMAN 上復(fù)現(xiàn)，其實(shí)驗(yàn)顯示當(dāng)機(jī)器人追蹤人體 kM構(gòu)主諧振頻率的步態(tài)頻率步行時，彈簧裝置將在運(yùn)動過程當(dāng)?shù)臅r間放出，從而實(shí)現(xiàn)約 15%的能量節(jié)省[5]，如圖 1-2 所

提高與人體實(shí)際運(yùn)動相似精度，修正仿人機(jī)器人近似動力學(xué)模型平衡控制，同步實(shí)時實(shí)現(xiàn)機(jī)器人非約束行為與平衡控制[4]，如圖 1-1 所示。意大利學(xué)者 Federico L 等人從人體雙足步行提取 kMP（skinematic MotioPrimitives，運(yùn)動學(xué)運(yùn)動單元）并進(jìn)行運(yùn)動共振機(jī)制分析，將特征提取后轉(zhuǎn)換到仿人機(jī)器人 COMAN 上復(fù)現(xiàn)，其實(shí)驗(yàn)顯示當(dāng)機(jī)器人追蹤人體 kMPs 軌跡，以接近機(jī)構(gòu)主諧振頻率的步態(tài)頻率步行時，彈簧裝置將在運(yùn)動過程中存儲能量并在適當(dāng)?shù)臅r間放出，從而實(shí)現(xiàn)約 15%的能量節(jié)省[5]，如圖 1-2 所示。圖 1-1 步行運(yùn)動實(shí)時傳輸[4]

圖 1-3 多神經(jīng)元運(yùn)動系統(tǒng)控制 12 自由度雙足機(jī)器人[8]加拿大學(xué)者 Philippe 等人為解決水下金屬研磨機(jī)器人磨削過程中面臨的最大化動態(tài)剛度與最小化系統(tǒng)噪音敏感度這兩個目標(biāo)間的矛盾，提出了一種基于 NSGA-II 的多目標(biāo)遺傳算法，對機(jī)器人離散時間觀測器的控制參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，并通過控制水電壩的水下研磨機(jī)器人進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證[9]，如圖 1-4 所示。圖 1-4 水下研磨機(jī)器人控制實(shí)驗(yàn)[9]此外，Andrej Gams 等人基于優(yōu)先任務(wù)控制機(jī)制，以支持矢量機(jī)估計(jì)并構(gòu)建仿人機(jī)器人質(zhì)心穩(wěn)定性模型，在機(jī)器人 COMAN 上實(shí)現(xiàn)了同步穩(wěn)定與動
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本文編號：2836822