仿人機器人的模仿行為在自閉癥的輔助治療中充當專業(yè)醫(yī)師角色,完成康復(fù)訓(xùn)練,能夠?qū)⑨t(yī)療人員從機械重復(fù)的醫(yī)療活動中解放出來,使醫(yī)療資源的緊缺得到極大緩解,具有極其重要的價值。然而,仿人機器人在模仿過程中由于腿部運動會影響到機器人的穩(wěn)定狀態(tài),機器人的摔倒會直接導(dǎo)致模仿任務(wù)失敗,甚至造成機器人損傷。本文針對機器人模仿過程中容易出現(xiàn)摔倒的問題,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)以及改進的多層感知器MLP（Multi-Layer Perceptron）網(wǎng)絡(luò)算法對機器人的模仿姿態(tài)進行判定。具體研究內(nèi)容如下:首先,搭建模仿實驗平臺,采用組合濾波的方法對采集到的數(shù)據(jù)進行實時優(yōu)化,存儲機器人各關(guān)節(jié)自由度的變化以實現(xiàn)機器人能夠反復(fù)重復(fù)學(xué)習(xí)到的動作。同時對機器人各種姿態(tài)的樣本數(shù)據(jù)進行了預(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)算法判定機器人模仿姿態(tài)的算法。針對傳統(tǒng)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度差、準確率低的問... 

【文章來源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

機器人模仿平臺

燕山大學(xué)工程碩士學(xué)位論文感器簡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。其自帶的圖像識別、麥克風(fēng)序列輸入、三維僅僅通過肢體語言來進行游戲。緊接著，微軟公廣到 Windows 平臺，以激勵大量的開發(fā)者對 Kin作生活的各個領(lǐng)域。微軟公司 2014 年發(fā)布的 Kinect v2.0，如圖 2-2 和一個多點麥克風(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 機器人模仿動作優(yōu)化與模仿姿態(tài)數(shù)據(jù)采集人簡介編程的仿人智能機器人，由法國巴黎的機AO 機器人的研發(fā)始于 2004 年，耗時三年的 Aibo 機器狗，成為國際機器人足球比賽來，NAO 機器人陸續(xù)發(fā)布了許多版本。其中門為各高校和實驗室開發(fā)的。NAO 機器人機構(gòu)的廣泛使用，是當前在學(xué)術(shù)機構(gòu)中使用O 機器人已經(jīng)在孤獨癥兒童治療、人機交互一個身高約 57.4cm，重約 5.4kg 的小型仿人實驗研究。NAO 機器人擁有 17 個關(guān)節(jié)共計現(xiàn)與人體相仿的動作[54]。


本文編號：3413030