2、基于神经网络的人形机器人轨迹生成与手眼协调控制

基于神经网络的人形机器人轨迹生成与手眼协调控制

引言

在机器人领域，人形机器人的研究一直是热点。实现人形机器人稳定的动态行走已有显著进展，而让其实现奔跑更是令人兴奋的研究方向。奔跑对人形机器人的系统能量供应要求极高，且在接触阶段需克服高冲击力。此前已有诸多学者提出不同的控制算法来解决这些问题，但由于能量消耗大，目前这些方法大多仅在模拟中进行测试。

同时，机器人手眼协调问题也备受关注。手眼关系模型具有强非线性，且与系统配置密切相关，难以获得足够精确的控制模型，因此未校准手眼协调的研究应运而生。

人形机器人实时最优轨迹生成

动态模型与RBFNN

人形机器人通过身体与环境交互，其动力学通常由以下方程描述：
[
\tau = H(q)\ddot{q} + C(q,\dot{q})\dot{q} + G(q) + J^Tf
]
其中，(\tau) 是广义扭矩向量，(q) 是关节坐标向量，(C(q,\dot{q})) 是离心扭矩向量，(G(q)) 是重力扭矩向量，(H(q)) 是惯性矩阵，(J^T) 是雅可比矩阵，用于将外力 (f) 传递到机器人系统。

径向基函数神经网络（RBFNN）是一个三层前馈神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成。其输出计算方程为：
[
y = f(x) = \sum_{k = 1}^{N}w_k\varphi(|x - c_k|)
]
其中，(x\in R^m) 是输入向量，(y\in R^n) 是输出向量，(w_k) 是隐藏层的权重，(\varphi(\cdot)) 是隐藏层的非线性函数，(|\cdot|) 表示欧几里