仿人机器人相似性阶梯行走约束与优化控制

• 作 者: 柯文德 彭志平 蔡则苏 陈珂
• 机 构: 广东石油化工学院计算机科学与技术系,哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,
• 出 处: 机器人
• 发表日期: 2014年02期
• 关键词: 约束 优化控制 仿人机器人 择优算法 相似性 运动捕获 运动轨迹 运动学 有效性 子群

针对基于运动相似性的仿人机器人动作规划中固定运动捕获轨迹难以适应可变目标环境的问题,以仿人机器人上阶梯为例,提出了一种基于运动相似性的行走约束与优化控制方法.首先,为相似性阶梯运动轨迹划分子相关键姿势,施加运动学约束;其次,对运动的稳定性、方向、落脚缓冲等施加动力学约束;再次,结合粒子群优化与分层强化学习方法,提出粒子群分层强化矢量位置择优算法,用于对机器人阶梯运动轨迹进行优化.实验证明了方法的有效性.

Aiming at the problem that fixed trajectory of fixed motion can not adapt to variable target environment in the humanoid robot motion planning based on the similarity of motion, this paper proposes a walking constraint and optimal control method based on the similarity of humanoid robot. First of all, for the similarity ladder trajectory trajectory of sub-phase division of sub-key posture, the application of kinematic constraints; Second, the stability of the movement, the direction of the buffer and impose a dynamic constraint; Third, combined with particle swarm optimization and hierarchical reinforcement learning method, A particle swarm optimization algorithm based on position enhancement is proposed to optimize the robot trajectory. The experiment proves the effectiveness of the method.