多足步行机器人力/位置/姿态协同规划及其混合控制研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51475177
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0501.机器人与机构学
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Multi-legged walking robot is a complex electromechanical system which has multi-branched chains and motion mechanism of time-varying topology. It prones to instability, slipping and even fall in irregular terrain and by external shocks.The factors of the torques of actively controlled joints, the foot end position of variable topology mechanism and the body attitude adjustment during exercise have combined effects on the motion compliance and stability of system. Therefore,the hybrid force/position/attitude control under tough environment becomes an urgent problem to be solved. The key scientific issue is to reveal the variation of compliance with variational topology and to propose compliance control strategies based on hybrid force/position/attitude control. Around this scientific issue,the project adopts combined method of theoretical modeling-simulation-experimental verification to do the research, and its main content includes: the collaboration constraints and mathematical description method of the force, position and attitude of the robot, kinematic and dynamic modeling in motion space in irregular terrain, the in time compliant gait generation and control methods of variational topology, force/position/posture hybrid control simulation and experimental verification, etc.The project attempts to reveal the basic variation of compliance with variational topology for multi-legged walking robot system, establishes the force/position/posture hybrid dynamical model, and proposes a compliant gait generation and control method for multi-legged walking robot system in irregular terrain, which provide theoretical and technical basis for stable and compliant motion of multi-legged walking robot.
多足步行机器人是具有多支链、时变拓扑运动机构的复杂机电系统,在不规则地形以及受外力冲击扰动下易失稳、打滑甚至跌倒。系统的运动平顺性和稳定性受主动控制关节的出力、机构变拓扑下的足端位置以及运动过程中的机身姿态等因素的综合影响,必须解决其在复杂环境下的力/位置/姿态协同规划与控制问题,关键是揭示时变拓扑运动结构柔顺变化规律,并提出基于力/位置/姿态混合控制的柔顺控制策略。本项目围绕这一科学问题,采用理论建模-仿真分析-实验验证相结合的方法开展研究,主要内容包括:多足步行机器人力/位置/姿态协同约束及数学描述、复杂环境下的系统空间运动/动力学建模、实时变拓扑柔顺步态生成与控制策略、力/位置/姿态混合控制仿真与实验验证等。力图揭示多足步行机器人系统变拓扑柔顺变化规律,建立力/位置/姿态混合动力学模型,提出复杂环境下的系统柔顺步态生成与控制方法,为多足步行机器人平稳、柔顺运动提供理论和技术基础。

结项摘要

针对多足步行机器人在复杂环境下的运动平顺性和稳定性需求,围绕步行机器人柔顺平稳移动机理与复杂环境下足式机器人力、位置与姿态协同调控机制问题,开展动物运动调控机理与仿生映射方法、混杂系统动力学建模与稳定性分析、动力学等效规约与控制扩展、力/位置与姿态协同规划与控制策略、基于机器学习的高动态运动控制方法、步行机器人原型样机开发与实验测试等研究,取得以下主要成果:.1.通过对动物运动模型、弹性结构组织和运动行为进行仿生研究,揭示了复杂环境下动物谐振运动调控机制,提出了谐振运动的动物-步行机器人仿生映射方法,为复杂环境下的步行机器人运动控制与规划提供了有力借鉴;.2.针对具有时变拓扑运动结构的多足步行机器人本征动力学建模问题,提出了基于庞加莱映射的混杂系统动力学建模分析方法和基于横向动力学的多足步行机器人稳定性分析方法,为步行机器人步态特性分析和步态稳定性分析提供了模型基础;.3.将负载弹簧倒立摆(SLIP)模型扩展到三维情形,建立了适用于复杂扰动情况下动态平衡控制的步行机器人等效归约3D-SLIP动力学模型,提出了基于3D-SLIP的运动-能量混合反馈控制方法,提高了步行机器人动态运动稳定性;.4.借鉴动物谐振运动调控机制,突破了地面特性辨识、机器人腿部主动柔顺控制、腿部刚度规划等技术难点,实现了步行机器人谐振运动状态下的力、位置与姿态协同规划与控制;.5.基于改进的局部加权投影回归算法,实现了步行机器人高动态运动控制,实现了1.2m/s、Froude数1.0的高速Bound步态,达到同重量级高速奔跑机器人跳跃步态Froude数的国际最好水平;.6. 开发了多足步行机器人仿真实验平台,研发了80kg重量级的电液驱动四足机器人物理原型样机和1.1kg重量级的小型电驱动四足机器人物理原型样机,搭建了测试实验系统。.提出了适于复杂环境的系统柔顺步态生成与控制方法,为多足步行机器人平稳、柔顺运动提供了理论和技术基础。完成了项目任务书规定的各项考核指标,项目相关成果在多项国家重点国防项目中得到应用。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(3)
Design of Active Controller for Low-Frequency Vibration Isolation Considering Noise Levels of Bandwidth-Extended Absolute Velocity Sensors
考虑带宽扩展绝对速度传感器噪声水平的低频隔振主动控制器设计
  • DOI:
    10.1109/tmech.2018.2843558
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE/ASME Transactions on Mechatronics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Ding Jiheng;Luo Xin;Chen Xuedong;Bai Ou;Han Bin
  • 通讯作者:
    Han Bin
Virtual Constraint Based Control of Bounding Gait of Quadruped Robots
基于虚拟约束的四足机器人弹跳步态控制
  • DOI:
    10.1016/s1672-6529(16)60393-1
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    JOURNAL OF BIONIC ENGINEERING
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Liu Qingyu;Chen Xuedong;Han Bin;Luo Zhiwei;Luo Xin
  • 通讯作者:
    Luo Xin
A New Trajectory Optimizing Method Using Input Shaping Principles
一种利用输入整形原理的新轨迹优化方法
  • DOI:
    10.1155/2018/4173253
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Shock and Vibration
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    Zhao Pu;Zhou Yunfei;Zhou Rougang
  • 通讯作者:
    Zhou Rougang
Virtual constraint based control of bounding gait of quadruped robots
基于虚拟约束的四足机器人跳跃步态控制
  • DOI:
    10.1016/s1672-6529(16)60393-1
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Journal of Bionic Engineering
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Liu Qingyu;Chen Xuedong;Han Bin;Luo Zhiwei;Luo Xin
  • 通讯作者:
    Luo Xin
Learning Control of Quadruped Robot Galloping
四足机器人驰骋的学习控制
  • DOI:
    10.1007/s42235-018-0025-9
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Journal of Bionics Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Liu Qingyu;Chen Xuedong;Han Bin;Luo Zhiwei;Luo Xin
  • 通讯作者:
    Luo Xin

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其他文献

高速无刷直流电机无传感器控制
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  • 发表时间:
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  • 作者:
    李小清;骆传旺;沈祖英;余淼
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基于频率约束的连续体拓扑优化方法的研究
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    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
    华中科技大学学报(自然科学版)
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  • 作者:
    陈鹿民;李志鑫;陈学东;李小清
  • 通讯作者:
    李小清
螺旋锥齿轮拟合齿面啮合特性分析方法
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
    中国机械工程
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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螺旋锥齿轮数控展成轨迹生成直接插补算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    华中科技大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李小清;周云飞;李左章;王延忠
  • 通讯作者:
    王延忠
有限元分析中边界条件对模态影响的研究
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    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国机械工程
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    --
  • 作者:
    陈鹿民;李志鑫;李小清;陈学东
  • 通讯作者:
    陈学东

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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