基于Raspberry Pi的类人机器人路径识别和避障系统设计

本文详细介绍了一种基于树莓派的类人机器人路径识别与避障系统。该系统采用铝制件和总线舵机为主体结构框架,以树莓派4B为微控制器,辅以高清摄像头和超声波传感器,通过设计的图像处理算法,实现了对路径边线的精确检测与识别,同时根据对障碍物距离的判断,进行位置预测与修正,实现了自主路径识别与避障功能。该系统经过反复实践验证,表现出高精度的控制能力和优良的稳定性,为类人机器人的路径识别和自主避障提供了一种有效的解决方案。

基于改进OpenPose的类人机器人关键点快速检测方法

针对现有的关键点检测方法并不能完全适用于类人机器人系统,且检测速度慢等问题,提出一种基于改进OpenPose的类人机器人关键点快速检测方法。基于人体骨骼结构,设计适用于类人机器人的简化系统结构,降低模型复杂度;改进卷积神经网络结构,简化卷积核大小和卷积层数,提高检测速度;制作类人机器人数据集,并对数据集进行增强处理,使图片多样化,降低过拟合风险,提升检测精度。实验结果表明,采用改进的类人机器人关键点检测方法,检测速度是原有方法的3.77倍,精度提升了1.8个百分点。

日新月异的类人机器人会梦见上战场吗?

游戏作品中类人机器人克洛伊缓缓道出“人类有仿生人没有的东西,那就是灵魂”;影视作品中叙述有关类人机器人的科幻故事;现实生活中美国“索菲娅”类人机器人被授予公民身份…近年来,类人机器人技术突飞猛进,在多个领域走进人类视野,得益于人工智能技术的快速发展,取决于巧妙绝伦的仿生结构设计和日新月异的驱动控制技术。

航天员与类人机器人月面联合探测概念初步研究

介绍了人机联合探测中涉及的类人机器人、遥操作、人机共享控制、地面验证等技术发展现状;对月面类人机器人与航天员联合探测的概念进行了初步研究,规划出了月面人机联合探测系统结构、探测模式和探测任务等;并对类人机器人技术、人机协同操作技术、遥操作控制技术和地面仿真验证技术等关键技术进行了总结。

类人机器人复杂运动的状态转换规划方法研究

提出一种针对类人机器人复杂运动的状态转换规划方法。该方法采用状态空间描述机器人的动作序列,以ZMP稳定判据对运动中的状态节点进行稳定性分析,采用多项式插值的方法实现状态之间的转换,对不满足稳定性要求的插值轨迹采取增加状态节点重新修正的方法,从而完成类人机器人的运动规划。机器人的起立过程的仿真结果表明,该方法简单可行、有效。

基于遗传算法的类人机器人状态生成器

基于遗传算法提出了一种用于生成类人机器人原始运动数据的运动状态生成器.在没有任何参考运动数据时,可以通过自由指定各种约束条件来生成稳定且满足要求的机器人运动状态.结合机器人的运动学建模以及位形约束和稳定性约束的数学表达,给出了合适的适应度函数,将类人机器人复杂的多约束、逆运动学问题转化为相对简单的优化搜索问题.实验结果表明,状态生成器所生成的运动状态可靠性高、稳定性强,具有较高的适应性和灵活性.该方法可用于类人机器人复杂环境下的运动规划与控制研究,也可用于求解其他类似的多约束和逆运动学问题.

类人机器人仿真平台构建及其Matlab实现

应用仿真技术来设计和定义类人机器人,有助于对机器人运动的研究,也方便了整体系统的开发与实现。提出了用具有树特征的图结构定义类人机器人数据结构的方法,应用深度优先搜索算法对其进行遍历,并用螺旋理论和链乘法则来描述机器人的姿态,构建出基于Matlab软件的仿真平台。该平台引用零力矩点ZMP理论作为机器人动态行走的稳定约束,并依此进行步态规划,得到稳定合理的步行姿态,同时实现了运动控制上的可视化。

基于“专业认证+新工科”的类人机器人实验室建设

在"新工科"背景下,针对国内高校大部分自动化专业现有实验设备存在的缺陷,建立类人机器人创新实验室。学生可以在该实验室综合运用电路理论、模拟电子技术、自动控制原理、计算机控制技术、单片机原理、电力电子技术、传感器与检测技术等专业知识,进行方案论证、系统建模、硬件设计、程序编写、系统联调等研究工作,从而全方位培养学生解决复杂工程问题的能力。在此基础上,通过校内比赛对学生的作品进行检验,促进工程教育专业论证要求的达成。

基于高斯混合模型的类人机器人果实辨识研究

针对类人机器人的特点,设计了一个具有果实辨识功能的类人机器人系统。类人机器人自带的摄像头作为视觉系统,通过视觉系统收集彩色果实图片,将RGB颜色转换成HSV颜色,结合高斯混合模型算法,通过训练得到每类果实所对应的分类器模型参数,构造分类器,实现类人机器人对果实准确高效的识别。

基于三质心模型的类人机器人射门算法

为了实现快速稳定的射门动作,提出了一种基于三质心模型的类人机器人射门轨迹规划方法。首先,根据三质心模型,得到包含游动腿轨迹和躯干轨迹的零力矩点(ZMP)方程,采用三次贝塞尔曲线规划游动腿轨迹和ZMP轨迹,根据ZMP方程求解出类人机器人的躯干轨迹;其次,在双腿支撑相根据线性摆模型计算类人机器人的质心轨迹,实现射门姿态的快速调整;最后,在RoboCup 3D仿真平台中应用此算法实现了类人机器人的快速射门动作,并与其他球队的射门动作进行了对比。实验结果表明:应用该算法仅需手工调试即可快速实现稳定的射门动作,射门动作时间有很大减少,可增强机器人足球队的竞争力。

基于强化学习的类人机器人步行参数训练算法

基于轨迹规划的类人机器人在合理的参数组合下可实现快速稳定的行走。为优化步行参数,提出一种基于强化学习的步行参数训练算法。对步行参数进行降阶处理,利用强化学习算法优化参数,并设置奖惩机制。在Robocup3D仿真平台上进行实验,结果证明了该算法的有效性。

基于人体动作识别的类人机器人动作模仿

基于模仿学习以及人机交互技术,借助Kinect深度相机传感器对类人机器人上半身动作模仿问题进行了研究。首先,将改进的D-H模型应用于NAO机器人的手臂完成了手臂运动学模型的精确建立及求解,解决了传统建模方法两相邻关节平行时出现的奇异性问题。其次,提出了一种改进的基于深度图像的手势识别算法,完成了对于示教者手势的判定及模仿,与传统基于彩色图像的手势识别相比,不受光照影响的同时提升了识别准确率,改进算法的平均识别准确率达到96.2%。最后将NAO机器人作为试验平台的实验表明:NAO机器人对于示教者上半身动作的实时在线模仿运动轨迹平滑且稳定,并且在抓取实验中也显现出了较好的准确性。

类人机器人的研究现状及展望

机器人是近年来发展起来的一个多学科和技术相交叉结合的应用领域,类人机器人是研究热点之一。类人机器人技术汇集了当今世界在机电、材料、计算机、传感器、控制技术、人工智能、仿生科学、思维科学、心理学以及理论语言学等多个学科领域的尖端技术。本文主要介绍目前国内外类人机器人的研究现状,分析各典型类人机器人的自由度分布,同时对类人机器人的理论研究现状做简单介绍,对目前研究存在的问题做分析,提出类人机器人未来的发展方向。

类人机器人全能运动的稳定性研究

类人机器人全能运动包括不同粗糙平面上的快速行走、越障、踢球、格斗等,稳定性是上述运动的关键环节。本文从分析机器人关节角与零力矩点(ZMP)的关系入手,研究提高机器人运动稳定性的新方法。具体步骤是先粗调校正机器人姿态,然后确定各关节角度,得到保证稳定运动的关节角范围。最后依托韩国GP型机器人进行测试,结果表明了所提出方法的有效性。

基于Android系统的类人机器人设计与开发

提出一种基于Android系统的类人机器人设计与开发方法。借助Android手机具有硬件水平高等优点,将其作为机器人的"大脑",用于处理各种信息和控制舵机,用手机的摄像头作为机器人的"眼睛",用于采集外部图像数据,用舵机控制板作为机器人的"中枢神经",负责动作协调。所有视觉处理和机器人控制完全由Android手机独立完成,真正实现了机器人的独立自主控制,并有可视化界面,人机交互性好。本方法开发的机器人相对于基于单片机控制的机器人,具有处理能力强,可维护性好,开发效率高等优点。

类人机器人状态转换的识别方法

针对类人机器人的状态转换运动规划方法,研究了运动过程中的状态识别,提出了一种基于变接触点集合的状态转换识别方法.该方法首先根据机器人与周围环境的接触情况建立状态空间,获得类人机器人在接触情况下的一般动力学模型;然后,利用预先定义的接触点集合建立接触变化的逻辑表达方式,并针对接触点集合的变化情况,通过对接触力设定阀值来识别状态转换.动态起立过程的仿真结果表明,该方法是有效和可行的.

类人机器人脚面扭滑建模与检测分析

为克服采用零力矩点(ZMP)或脚面所受压力中心(COP)检测方法进行类人机器人稳定性控制时不能防止机器人脚面扭滑的问题,提出了一种基于 COP 检测的脚面扭滑检测方法,并对其进行了数学建模与分析。对类人机器人 MechG 进行的仿真实验验证了该方法的有效性。仿真结果显示,通过基于 COP 检测的脚面扭滑检测可以进一步得到不发生扭滑的 COP 子稳定区域,从而弥补了机器人 ZMP/COP 法控制的不完善性。

基于LBP-DEELM的类人机器人对树叶辨识的技术研究

针对类人机器人的特点,设计了一个具有树叶辨识功能的类人机器人系统。类人机器人自带的摄像头作为视觉,视觉系统采用Sobel算子对除噪、滤波后的图像进行边缘提取,将均匀旋转不变特性与原始的LBP算子相融合,提取边缘图像的特征值,结合差分演化算法对极限学习机进行优化,通过训练得到每类树叶所对应的分类器模型参数,构造分类器,实现类人机器人对树叶准确高效的识别。试验显示,仿人机器人此类控制方式适合参加竞技类比赛。

全自主类人机器人的智能控制系统设计

全自主类人机器人是机器人研究领域的最高境界,它是智能机器人理论和技术的集中体现,类人机器人是多门基础学科、多项高技术的集成。本文介绍了基于DSP与FPGA为核心的类人机器人的智能控制系统设计方案、最后还介绍了图像识别算法在全自主类人机器人中的应用。

类人机器人耦合步态规划与实验研究

随着科技发展,类人机器人的研究不断激起人们的研究兴趣并取得了巨大进展,但仍存在大量技术难题有待进一步研究。其中,类人机器人的步态规划是类人机器人研究中需解决的重要问题之一。为解决目前步态规划普遍存在的前进和侧移步态耦合的问题,提出了一种耦合步态规划方法。该方法基于传统的ZMP步态规划方法,首先建立运动学模型,然后规划踝关节和髋关节轨迹,逆运动学求得步态数据,最后通过ZMP位置判断步态稳定性,并将得到的稳定步态用于类人机器人样机GRM2010。