仿人機(jī)器人的模仿行為在自閉癥的輔助治療中充當(dāng)專業(yè)醫(yī)師角色,完成康復(fù)訓(xùn)練,能夠?qū)⑨t(yī)療人員從機(jī)械重復(fù)的醫(yī)療活動(dòng)中解放出來(lái),使醫(yī)療資源的緊缺得到極大緩解,具有極其重要的價(jià)值。然而,仿人機(jī)器人在模仿過(guò)程中由于腿部運(yùn)動(dòng)會(huì)影響到機(jī)器人的穩(wěn)定狀態(tài),機(jī)器人的摔倒會(huì)直接導(dǎo)致模仿任務(wù)失敗,甚至造成機(jī)器人損傷。本文針對(duì)機(jī)器人模仿過(guò)程中容易出現(xiàn)摔倒的問(wèn)題,提出了基于啟發(fā)式模擬退火自適應(yīng)粒子群優(yōu)化PSO（Particle Swarm Optimization）算法的RBF（Radical Basis Function）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及改進(jìn)的多層感知器MLP（Multi-Layer Perceptron）網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)機(jī)器人的模仿姿態(tài)進(jìn)行判定。具體研究?jī)?nèi)容如下:首先,搭建模仿實(shí)驗(yàn)平臺(tái),采用組合濾波的方法對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化,存儲(chǔ)機(jī)器人各關(guān)節(jié)自由度的變化以實(shí)現(xiàn)機(jī)器人能夠反復(fù)重復(fù)學(xué)習(xí)到的動(dòng)作。同時(shí)對(duì)機(jī)器人各種姿態(tài)的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理工作,為下一步使用算法判定模仿姿態(tài)是否摔倒做好準(zhǔn)備。其次,提出了基于啟發(fā)式模擬退火自適應(yīng)PSO的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判定機(jī)器人模仿姿態(tài)的算法。針對(duì)傳統(tǒng)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度差、準(zhǔn)確率低的問(wèn)... 

【文章來(lái)源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁(yè)數(shù)】：69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

機(jī)器人模仿平臺(tái)

燕山大學(xué)工程碩士學(xué)位論文感器簡(jiǎn)介器是由微軟公司于 2010 年發(fā)布的一種 3D 體感設(shè)備，其發(fā)布的最初目的是取代傳統(tǒng)的游戲手柄手。其自帶的圖像識(shí)別、麥克風(fēng)序列輸入、三維僅僅通過(guò)肢體語(yǔ)言來(lái)進(jìn)行游戲。緊接著，微軟公廣到 Windows 平臺(tái)，以激勵(lì)大量的開(kāi)發(fā)者對(duì) Kin作生活的各個(gè)領(lǐng)域。微軟公司 2014 年發(fā)布的 Kinect v2.0，如圖 2-2 和一個(gè)多點(diǎn)麥克風(fēng)序列，分別為 RGB 彩色攝像像頭和四元線性麥克風(fēng)序列[51]。

第 2 章 機(jī)器人模仿動(dòng)作優(yōu)化與模仿姿態(tài)數(shù)據(jù)采集人簡(jiǎn)介編程的仿人智能機(jī)器人，由法國(guó)巴黎的機(jī)AO 機(jī)器人的研發(fā)始于 2004 年，耗時(shí)三年的 Aibo 機(jī)器狗，成為國(guó)際機(jī)器人足球比賽來(lái)，NAO 機(jī)器人陸續(xù)發(fā)布了許多版本。其中門(mén)為各高校和實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)的。NAO 機(jī)器人機(jī)構(gòu)的廣泛使用，是當(dāng)前在學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)中使用O 機(jī)器人已經(jīng)在孤獨(dú)癥兒童治療、人機(jī)交互一個(gè)身高約 57.4cm，重約 5.4kg 的小型仿人實(shí)驗(yàn)研究。NAO 機(jī)器人擁有 17 個(gè)關(guān)節(jié)共計(jì)現(xiàn)與人體相仿的動(dòng)作[54]。


本文編號(hào)：3413030