仿人机器人大范围动态快速步行关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    60905053
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    17.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0306.自动化检测技术与装置
  • 结题年份:
    2012
  • 批准年份:
    2009
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

像人类一样,利用肢体大范围、动态的运动来实现灵活的快速步行,是仿人机器人走向实用的必备技能,也是双足步行控制问题研究的难点之一。本项目围绕大范围动态快速步行问题,提出一种基于动觉智能图式的解决方案,其关键技术主要有:a.类似人的平衡觉功能,可以输出关节角、角偏差、ZMP点、能量、意图轨迹等多参考轨迹的仿人机器人虚拟平衡觉;b.包含欠驱动、跟随运动、跟踪轨迹和阻抗模式等多种复杂运动模式,可以实现肢体大范围动态运动的双足步行控制图式及图式集;c.可以实现灵活的多模式控制、机器人行为的自组织和自优化的,基于图式群的双足步行控制体系结构。通过这些研究,本项目将形成一套解决双足步行控制问题的实用技术体系,在实际系统实验中实现大范围动态的、抗干扰的双足快速步行;为其他双足步行控制器(特别是混合控制器)提供平衡感知、多行为模式综合和控制体系结构上的研究参考;促进仿人智能控制理论的发展。

结项摘要

像人类一样,利用肢体大范围、动态的运动来实现灵活的快速步行,一直是仿人机器人研究者的梦想,本项目以该梦想为最高目标,开展三个方面的研究。首先,研究仿人机器人的平衡问题,根据平衡的不同理解和定义,研究不同的稳定步行控制器,以获得更灵活的稳定控制策略;然后研究仿人机器人的行为模式及其表示方法,以得到丰富的机器人行为和强有力的机器人行为描述工具;最后研究步行控制器的结构问题,探索仿人机器人控制器的设计套路和机器人行为描述的综合方法。本项目基本上是按原定计划执行,上述三个方面的工作分别在本报告的2.1.1-2.1.3节中阐述。报告的2.2-2.3节还描述了我们在仿人机器人的模型仿真和实体设计制作方面的研究工作。. 平衡研究方面,在构建了常规的基于倒立摆模型和静态ZMP(Zero Moment Point)平衡的步行控制策略后,改进了传统的仿人机器人步行预测控制方法,使得控制过程更具适应性并保证了ZMP跟踪的平滑度。仿照人类在步行中“只要大概稳定就行”、“在平衡点附近晃动也是稳定的”这种思路,在平衡控制中基于粗粒度的特征状态空间,设计特征轨迹,开发了“动平衡”的步行控制器。. 步行模式研究方面,首先通过模糊控制的方法,解决了传统的逆运动学求解中的奇异性问题,改进了传统的逆运动学数值求解过程。然后构建了基于步态曲线-步频-步幅-步相和基于CPG的仿人机器人运动表示,作为后续基于CPG的步行控制的基础。最后研究了具有“神经网络蓄水池”的生物神经网络的非线性动力学逼近能力,以期得到计算能力强、计算量小的步行控制器或动力学模型。. 控制器综合方法研究方面,提出了两类方法:第一类是在无法找到指数型李亚普洛夫函数的情况下,首先通过设计非线性控制器保证控制器的全局稳定性,再通过数值方法优化全局稳定控制器的参数,使系统的动态性能更好;第二类是先通过数值方法,提高步行过程的动态性能,再去证明系统的整体稳定性。. 总之,该项目研究了仿人机器人大范围动态快速步行的关键技术,探索了其中的平衡控制、步行模式及其表达方法和步行控制器的设计等问题,在建模与仿真、步态控制策略方面取得了一些结果,基本完成了项目原计划的研究内容。

项目成果

期刊论文数量(15)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(6)
State switching optimization and global stability control strategy for underactuated two-link manipulator
欠驱动二连杆机械臂状态切换优化及全局稳定性控制策略
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Yi Qi Yi Biao Xue Bao/chinese Journal of Scientific Instrument
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    薛方正;厚之成;李秀敏;李楠;Xue Fangzheng;Hou Zhicheng;Li Xiumin;Li Nan
  • 通讯作者:
    Li Nan
一种基于联合轮廓特征矢量的目标识别方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    传感器与微系统
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王波;薛方正;李祖柩;WANG Bo;XUE Fang-zheng;LI Zu-shu
  • 通讯作者:
    LI Zu-shu
Implementation method of predictive control for biped robot stabilization walking pattern
双足机器人稳定行走模式预测控制的实现方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Yi Qi Yi Biao Xue Bao/chinese Journal of Scientific Instrument
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    敬成林;薛方正;张华;李祖枢;Jing Chenglin;Xue Fangzheng;Zhang Hua;Li Zushu
  • 通讯作者:
    Li Zushu
Open humanoid robot simulator based on ODE
基于ODE的开放式仿人机器人模拟器
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Jiqiren/robot
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    薛方正;刘成军;李楠;李祖枢;XUE Fangzheng;LIU Chengjun;LI Nan;LI Zushu
  • 通讯作者:
    LI Zushu
CPLD六倍频在无刷直流电机速度采集中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    传感器与微系统
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    钟灶生;薛方正;田小玲;敬成林;ZHONG Zao-sheng;XUE Fang-zheng;TIAN Xiao-ling;JING Cheng-lin
  • 通讯作者:
    JING Cheng-lin

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其他文献

基于改进脉冲控制方法的超混沌系统同步
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    Acta Physica Sinica
  • 影响因子:
    1
  • 作者:
    马铁东;江伟波;浮洁;薛方正
  • 通讯作者:
    薛方正
耐高温动态压力传感器与实验分析研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    实验流体力学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    热合曼•艾比布力;王鸿雁;薛方正;黄琳雅;皇咪咪;于明智;赵立波
  • 通讯作者:
    赵立波
一类分数阶混沌系统的自适应同步
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    Acta Physica Sinica
  • 影响因子:
    1
  • 作者:
    马铁东;江伟波;浮洁;柴毅;陈立平;薛方正
  • 通讯作者:
    薛方正

其他文献

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薛方正的其他基金

面向机器人的Spiking神经网络小储备池计算理论及其应用研究
  • 批准号:
    61473051
  • 批准年份:
    2014
  • 资助金额:
    80.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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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

        graph TD
          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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