基于动能追踪的虚拟完全被动行走理论研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51775382
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    56.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0501.机器人与机构学
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Passive walking has been regarded as the most human-like robot walking style. But so far most of the research works only realize the virtual "quasi-passive" walking whose dynamics is partly consistent with that of the mimicked passive walking. Based on our earlier work about the virtual gravity theory, this project is engaged in the study of the theory, control, and realization of virtual "fully-passive" walking which is completely consistent with the mimicked passive walking in dynamics. This project at first proposes a differential equation to describe the relationship between the virtual fully-passive walking and the mimicked passive walking in kinematics and dynamics based on a fact that the kinetic energy is invariant in rotating coordinates. Then this project develops a kinetic energy tracking based virtual fully-passive walking control law and an adjustable gravity based walking speed/walking mode adjusting method. This project also investigates the quantitative relationship between the passive walking gait parameters and the robot parameters/slope angle/gravity, respectively, and derives some equations to calculate the gait parameters directly or by iteration. Finally a biped robot prototype is developed to verify the differential equation, control law, and passive walking gait parameter calculation equations. The results of the project will help to better understand the intrinsic features inside passive walking and promote the application of virtual fully-passive walking on biped robots.
被动行走被认为是最像人类的机器人步行方式,但迄今的研究大多只关注“部分重现被动特性”的虚拟半被动行走。本项目在虚拟重力场理论缺陷研究的前期工作基础上,致力于能够“完全重现被动特性”的虚拟完全被动行走统一理论框架的研究。首先,根据旋转坐标系中动能不变的原理,提出一个动力学微分特征方程来表征虚拟完全被动行走和其模拟的对象被动行走在动力学上的双射关系。其次,利用特征方程开发基于动能追踪的虚拟完全被动行走控制算法,提出基于可变重力场概念的虚拟完全被动行走速度和模式调节方法,解决行走的鲁棒稳定性问题。再次,探索被动行走步态参数和机器人腿长、斜面倾角及重力场之间的定量关系,给出步态参数的直接或迭代计算公式;最后,搭建样机验证特征方程、控制算法和步态参数计算公式,实现稳定的虚拟完全被动行走。本项目能极大地加深对虚拟完全被动行走力学本质的理解和促进其在机器人上的实用化。

结项摘要

对于双足步行机器人而言,步行能耗始终是个关键问题。主流的双足步行机器人基于ZMP规则规划步态,步行时两腿摆动属于主动控制,需要消耗大量的能量。而生物学研究表明人类步行时两腿摆动的绝大部分时间属于被动状态,消耗能量很少。因此让机器人模仿人类被动步态行走能大幅减少能耗。.被动行走研究发源于上世纪90年代初,从研究斜面上的自然被动行走本身特性开始,目前主要研究能模拟被动行走特性的虚拟被动行走。本项目基于被动行走的特点,研究开发能完全再现被动行走特性的虚拟完全被动行走方法。主要研究内容包括:1. 虚拟完全被动行走统一理论框架、2. 虚拟完全被动行走控制算法、3. 被动行走参数和机器人参数之间的关系、4. 样机开发和实验。.本项目主要取得了如下成果:1.导出了基于动能不变特性的虚拟完全被动行走特征方程。该方程把动能视为能完全表征被动行走特性的特征量,把虚拟完全被动行走的动能的微分用机器人的广义速度和广义力的乘积来表示。2. 在此基础上,导出了基于动能跟踪的虚拟完全被动行走控制算法。该方法在复杂地面上实现了稳定的虚拟完全被动行走。此外,通过调节虚拟斜面倾角和虚拟重力加速度,实现了虚拟完全被动行走的速度调节功,并且进一步实现了虚拟完全被动行走的起步和停止能力。3.研究证明被动行走步态周期反比于重力加速度的平方根,行走速度正比于重力加速度的平方根,从而为虚拟完全被动行走的速度调节提供了理论支持。此外,还得到被动行走双腿间夹角为正弦曲线的特点。4. 本项目制作的样机验证了虚拟完全被动行走特征方程、控制算法和速度调节算法、步态周期和行走速度以及两腿间夹角结论的正确性。.本项目主要的科学意义如下:第一次区分了虚拟被动行走和虚拟完全被动行走,证明了动能可以作为表征被动行走特性的特征量,确认了动能追踪控制实现在平地以及复杂地面上实现虚拟完全被动行走,且具有良好的稳定性,实现了虚拟完全被动行走的稳定地速度调节。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(1)
基于语音控制的机械臂3D虚拟操作实验平台设计
  • DOI:
    10.16791/j.cnki.sjg.2018.05.033
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    实验技术与管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    马睿;张志明;许春权
  • 通讯作者:
    许春权

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其他文献

其他文献

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AI项目解读示例

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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