45、用于可变跳跃轨迹控制的蝗虫启发式储能关节

用于可变跳跃轨迹控制的蝗虫启发式储能关节

1. 引言

小型足式机器人和轮式机器人在不平整路面上的通行性较差,无法跨越比自身大的障碍物或间隙。而跳跃机器人则能轻松跨越比自身大几倍的障碍物,这是即使具有强大越障能力的履带式机器人也难以做到的。具备跳跃功能的机器人可轻松从窗户跳入房屋,还能通过跳跃爬楼梯到达二楼。带有跳跃功能的野外机器人能轻易越过前方道路上的巨石或沼泽区域。

目前已经发明了许多跳跃机器人,其中大多数是通过模仿善于跳跃的昆虫或动物制造的。不过,由于储能元件和结构的设计,这些机器人大多无法调节能量存储,这限制了机器人的有效工作空间。

蝗虫是出色的跳跃者,在跳跃前能储存9 - 11 mJ的能量,最大输出功率达36 mW,起飞速度超过3.2 m/s,最大起飞加速度达到180 m/s²。蝗虫完成跳跃需要三个必要步骤:
1. 在屈肌的控制下,胫骨完全弯曲。
2. 屈肌和伸肌同时收缩,使半月形突起(SLP)变形,这一过程称为共同收缩。
3. 屈肌的收缩消失,触发踢腿或跳跃动作。

基于蝗虫的这些优秀特性和后腿结构,研究人员设计了几种跳跃机器人,但这些受蝗虫启发的跳跃机器人也只能储存特定值的能量。

在共同收缩过程中,通过控制SLP的压缩程度可以改变储存的能量,这一特性使蝗虫能够在不改变后腿姿势的情况下控制起飞速度的大小,后腿力的方向也会影响起飞速度的方向,这两个参数可以在更广泛的范围内改变跳跃轨迹。

2. 可变储能关节设计

可变储能关节是基于蝗虫SLP的储能方法设计的。蝗虫的胫骨首先由屈肌弯曲并紧贴股骨,屈肌和伸肌共同收缩使SLP变形并储存能量,SLP变形越大,后腿的能量输出

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数字图像隐写术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术,它通过利用人类视觉系统的局限性,在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽通信等领域。 典型隐写技术主要分为以下几类: 空间域隐写:直接在图像的像素值中进行修改,例如LSB(最低有效位)替换方法。这种技术简单易行,但对图像处理操作敏感,容易被检测到。 变换域隐写:先将图像转换到频域(如DCT或DWT域),然后在变换系数中嵌入信息。这类方法通常具有更好的鲁棒性,能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐写:根据图像的局部特性动态调整嵌入策略,使得隐写痕迹更加分散和自然,提高了安全性。 隐写分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息,主要包括以下方法: 统计分析方法:检测图像统计特性的异常,如直方图分析、卡方检测等。 机器学习方法:利用分类器(如SVM、CNN)学习隐写图像的区分特征。 深度学习方法:通过深度神经网络自动提取隐写相关特征,实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法,通常包括定位嵌入位置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐写系统需要在容量、不可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展,隐写与反隐写的技术对抗正在不断升级,推动了这一领域的持续创新。
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