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基于SVM的双足机器人步态自学习控制方法

作　者: 赵之光
导　师: 刘治
学　校: 广东工业大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 双足机器人 步态规划 倒地起立 支持向量机 遗传算法
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


机器人技术是机械、电子、能源、材料等各个领域新技术的结晶,其中的双足步行机器人相对于轮式机器人,有着较高的避障行走能力和很好的环境适应性,是一门与仿生学、控制学、多传感器融合技术和多刚体动力学等多学科相结合的交叉学科,所以具有很高的学术价值和现实意义。本文研究了双足机器人的运动动作规划和步态自学习有关算法,结合软件仿真,分别介绍了机器人一种典型的步态轨迹规划、两种摔倒后的起立动作设计和一种不确定环境下的步态自学习动作调整方法。本文分析了人类的步行过程,搭建了一种简化的双足机器人模型。在杆件坐标系下,利用齐次坐标变换对双足机器人进行了正、逆运动学的建模；对常规的稳定性判据进行了分析和改进；结合零点力矩和多项式拟合方法设计各关节动作,实现了步态动作规划；依据倒地后不同支撑点的各种情况,讨论并设计了四种摔倒后的起立运动方案；通过软件仿真验证其整体动作的合理性、有效性。本文分析了步态行走过程中常见的动作突变问题,提出了一种支持向量回归机与遗传算法相结合的控制方法。该方法用于学习有限的步态样本数据,针对一般支持向量参数选取问题,利用遗传算法优化支持向量回归机中的三个关键参数,以获取到较好的回归模型。该方法能够准确、快速的得到所需关节轨迹,建立了通过调整上体姿态来保持整体平衡的自学习闭环反馈控制策略。最后根据仿真结果,对整体稳定性、均方根误差、计算速度等重要的控制指标进行了分析,表明本文所提出控制方法的有效性相对于其他常见的智能控制方法有较大提高。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-12
第一章 绪论  12-20
  1.1 课题的研究背景及意义  12-13
  1.2 国内外机器人发展状况  13-17
    1.2.1 国外研究发展状况  13-15
    1.2.2 国内研究发展状况  15-17
  1.3 支持向量机的发展  17-18
  1.4 本文研究内容  18-20
第二章 双足机器人的建模及稳定性理论  20-36
  2.1 引言  20
  2.2 机器人模型  20-21
  2.3 数学基础  21-22
    2.3.1 位姿描述  21-22
    2.3.2 齐次坐标变换  22
  2.4 运动学模型  22-32
    2.4.1 正运动学建模  23-29
    2.4.2 逆运动学建模  29-32
  2.5 稳定性理论  32-35
    2.5.1 零力矩点  32-33
    2.5.2 ZMP公式  33-34
    2.5.3 ZMP/COP稳定性理论  34-35
  2.6 本章小结  35-36
第三章 摔倒后起立运动动作规划  36-46
  3.1 引言  36
  3.2 倒地动作分析  36-39
    3.2.1 支撑点为脚底时的建模  37-38
    3.2.2 支撑点为其他时的建模  38-39
  3.3 起立动作规划  39-44
    3.3.1 俯卧起立运动规划方案一  39-40
    3.3.2 俯卧起立运动规划方案二  40-41
    3.3.3 仰卧起立运动规划方案一  41-43
    3.3.4 仰卧起立运动规划方案二  43-44
  3.4 对比规划方案  44
  3.5 本章小结  44-46
第四章 双足机器人步态规划及仿真  46-58
  4.1 引言  46
  4.2 规划方法选取  46-47
  4.3 总体步态规划  47-48
  4.4 轨迹规划  48-53
    4.4.1 脚掌轨迹规划  48-49
    4.4.2 踝关节轨迹规划  49-52
    4.4.3 髋关节轨迹规划  52
    4.4.4 膝关节轨迹规划  52-53
  4.5 MATLAB仿真  53-56
  4.6 本章小结  56-58
第五章 基于GA-SVM的步态自学习控制  58-76
  5.1 引言  58
  5.2 SVM基本理论  58-61
    5.2.1 SVM分类和回归  58-59
    5.2.2 回归支持向量机  59-61
  5.3 GA-SVM算法介绍  61-64
    5.3.1 遗传算法基本原理  61-62
    5.3.2 GA和SVM结合原理  62-64
  5.4 基于GA-SVM的机器人控制系统及仿真  64-75
    5.4.1 基于GA-SVM的步态控制机制  64-65
    5.4.2 非线性步态回归  65-68
    5.4.3 SVM参数优化  68-70
    5.4.4 仿真  70-75
  5.5 本章小结  75-76
总结与展望  76-78
参考文献  78-83
攻读硕士学位期间发表论文  83
攻读学位期间参加的课题  83-85
致谢  85

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 机器人技术 > 机器人
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