移动可伸缩三维倒立摆模型的双足机器人步态控制策略

双足机器人的步态控制策略是保证双足稳定行走的重要条件之一.结合人在行走时ZMP平稳移动的特性,建立了一种移动可伸缩三维倒立摆模型;在约束平面内分析ZMP与COG的运动关系,将ZMP和COG分别定为快变因子和慢变因子,提出了移动可伸缩三维倒立摆模型的双足机器人步态控制策略;最后通过Matlab/ADAMS进行了步态控制仿真研究.仿真结果表明双足机器人可以稳定地行走,验证了该步态控制策略的可行性.

基于仿生运动理论的四足机器人步态控制模型建立

四足机器人因其良好的平衡性、灵活性以及环境适应性,具有广泛的应用价值,受到众多研究所的重视。本文结合仿生学以及运动学理论,设计了四足机器人并建立了四足机器人步态控制模型。首先对马的骨骼结构进行研究,得出结构优点,然后将优点应用于四足机器人的设计中,设计了腿节比为1:1的两腿节四足机器人,最后结合运动学公式以及传统的CPG步态控制策略建立了四足机器人步态控制模型,并且输出了稳定的行走步态下关节控制信号曲线。

基于GA优化双足机器人步态控制的CPG模型研究

由于传统人工规划产生步态是比较僵硬,缓慢的,缺乏灵活的自组织能力,与真正生物步态存在很大差异;而生物能很好利用中枢模式发生器的自激行为产生有节律的协调运动从而适应多种复杂环境,但普通CPG控制策略又会使关节间出现抖动,影响步态的控制效果;文中提出了以生物中枢模式发生器模型为核心建立双足机器人控制系统,并对CPG的参数进行遗传算法的高效优化,提高了系统性能,消除了关节的抖动;通过MATLAB仿真验证基于GA参数优化的CPG控制机理的双足机器人节律运动控制方法是有效的,并得到了很好的控制效果。

基于神经反射的双足机器人步态控制的研究

双足步行机器人因为其高度的非线性系统且无固定支撑底面,使得传统的控制策略或算法产生的步态控制运动十分的僵硬,缓慢,缺乏灵活的自组织能力,与真正生物步态存在很大差异;而生物能很好利用环境的反射自激行为产生有节律的协调运动从而适应多种复杂环境,文中基于神经反射原理设计了反射网络控制器,从而克服常规控制策略的步态规划的不足,提高了系统性能,消除了关节的抖动,能够很好地适应其外界环境干扰因素的影响,通过MATLAB和ADAMS联合动态仿真,证明了该控制方案的优越性,并得到很好的控制效果。

New Approach to Cluster Synchronization in Complex Dynamical Networks

In this paper, a distributed control strategy is proposed to make a complex dynamical network achieve cluster synchronization, which means that nodes in the same group achieve the same synchronization state, while nodes in different groups achieve different synchronization states. The local and global stability of the cluster synchronization state are analyzed. Moreover, simulation results verify the effectiveness of the new approach.