模糊CMAC网络的双足机器人跑步轨迹规划.pdf

【模糊CMAC网络的双足机器人跑步轨迹规划】 在机器人领域，双足机器人的运动控制是一个极具挑战性的课题。双足机器人需要在复杂的环境中稳定行走和奔跑，这要求精确的轨迹规划和动态平衡控制。本文重点探讨了一种利用模糊CMAC（模糊小脑模型关节控制器）神经网络进行双足机器人跑步轨迹规划的方法。 模糊CMAC神经网络是一种基于生物神经机制的智能控制算法，模仿了人脑小脑的功能，能够处理非线性和不确定性问题。在双足机器人的跑步过程中，每个阶段如单腿支撑阶段和飞行阶段，机器人的质心轨迹以及双脚的运动轨迹都需要精心规划以确保稳定性。 该方法首先针对双足机器人的跑步动作，利用模糊CMAC神经网络进行学习和训练，生成跑步时质心和双足的运动轨迹。模糊逻辑用于处理不确定性和复杂性，而CMAC网络则负责快速、准确地计算出关节角度和驱动扭矩的变化，以控制机器人的运动。 在实际应用中，通过模糊CMAC神经网络生成的跑步轨迹使得双足机器人在跑步时各关节的角度和驱动扭矩变化平稳，从而实现稳定跑步。仿真实验结果证实了这种方法的有效性，机器人在运行过程中表现出良好的稳定性。 双足机器人跑步的关键在于零力矩点（ZMP）的控制，它是评估机器人稳定性的重要指标。通过模糊CMAC网络，可以更精确地计算和控制ZMP，保证机器人在不同阶段的动态平衡。 此外，文中提到的其他研究，如Raibert的Planar Biped、Iida的顺从腿模型、Pratt的虚拟模型控制策略以及索尼的QRIO和本田的ASIMO机器人，都是双足机器人研究中的里程碑。这些研究成果提供了不同的控制策略和技术，如基于ZMP的稳定性理论和动力学模型，对双足机器人的跑步控制有重要启示。 模糊CMAC网络的引入为双足机器人的跑步轨迹规划提供了一种新的解决方案，通过模拟生物体的智能控制机制，提高了机器人的运动性能和稳定性。未来的研究可能会进一步优化这种网络结构，提升控制精度，以及结合深度学习等先进技术，实现更加复杂和自然的双足机器人运动。