4、多足机器人研究综述

多足机器人研究综述

1 多足机器人运动学

多足机器人的运动学研究大多基于将其视为并联机构系统,但实际上,与Gough - Stewart平台等并联机构机器人相比,多足机器人的运动学要复杂得多。这是因为系统中自由度增加,而且行走机器人腿部的放置和抬起会改变机构的整体拓扑结构。同时,由于驱动关节数量较多,多足机器人的控制也比并联机器人复杂得多。

1.1 现有运动学模型的问题

一些研究者开发的多足机器人运动学模型进行了简化假设,如假设躯干在不同速度下处于稳态、躯干的俯仰和滚动角度为零、支撑阶段腿部位置不变(无滑动)等。部分研究者尝试用螺旋理论和向量代数研究,还有人用Denavit - Hartenberg参数建模推导运动学方程。多数研究将躯干、摆动腿和支撑腿分开处理来建立运动学模型,但这无法准确描述机器人系统的实际运动行为。实际上,摆动腿的运动不仅取决于自身关节的运动,还与支撑腿的运动以及躯干在三维笛卡尔空间中的角运动(滚动、俯仰、偏航运动)有关。因此,在建立系统运动学模型时,无法避免各腿之间的相互依赖关系。此外,还需要通过适当的步态序列来处理腿部运动的同步问题。

1.2 现有研究的局限性

目前的研究主要集中在平坦地形上六足机器人的设计和步态生成,所开发的控制算法也主要适用于平坦地形,尽管有一些针对不平坦地形的研究,但这些模型仍不足以适用于各种地形。而且,运动学模型是针对某些特定类型的运动(如直线前进、螃蟹运动或转弯运动等)在平坦地形上开发的。随着技术的进步,有必要扩展机器人的能力,使其能够完成适合的实际任务,许多任务需要在三维笛卡尔空间中进行轨迹跟踪,但这方面的研究还不够全面。一个理想的运动学模型应该能够模拟真实机器人在任何空间环境中与

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满不同规模商户的日常运营需求。其店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
机器人设计是一个复杂且涉及学科的过程,以下是机器人设计的关键要点: ### 机械结构设计 - **的数量与布局**:常见的机器人有三、四、六和八等。不同的数和布局会影响机器人的稳定性、灵活性和运动效率。例如,六机器人具有较好的稳定性,能够在复杂地形上行走。 - **关节设计**:关节是机器人实现运动的关键部件,需要根据机器人的运动需求选择合适的关节类型,如旋转关节、滑动关节等,并确定关节的自由度和运动范围。 - **材料选择**:选择合适的材料可以减轻机器人的重量,提高机器人的负载能力和运动性能。常用的材料有铝合金、碳纤维等。 ### 驱动系统设计 - **驱动方式**:机器人的驱动方式主要有电机驱动、液压驱动和气动驱动等。电机驱动具有控制精度高、响应速度快等优点,是最常用的驱动方式。 - **驱动器选型**:根据机器人的负载和运动要求,选择合适的驱动器,如步进电机驱动器、伺服电机驱动器等。 ### 控制系统设计 - **控制策略**:机器人的控制策略主要有基于模型的控制、基于传感器的控制和智能控制等。基于模型的控制需要建立机器人动力学模型,通过模型预测和控制算法实现机器人的运动控制;基于传感器的控制则通过传感器获取机器人的状态信息,实现机器人的自适应控制;智能控制则采用人工智能算法,如神经网络、模糊控制等,实现机器人的自主决策和运动控制。 - **控制器选型**:根据机器人的控制需求,选择合适的控制器,如单片机、工控机等。 ### 传感器系统设计 - **传感器类型**:机器人需要配备种传感器,如视觉传感器、惯性传感器、力传感器等,以获取机器人的状态信息和环境信息。 - **传感器布局**:合理布局传感器可以提高传感器的测量精度和可靠性,同时避免传感器之间的干扰。 ### 软件设计 - **操作系统**:选择合适的操作系统可以提高机器人的开发效率和运行稳定性。常用的操作系统有Linux、Windows等。 - **开发工具**:选择合适的开发工具可以提高机器人的开发效率和代码质量。常用的开发工具有MATLAB、Python等。 ### 示例代码(Python简单控制示例) ```python import time # 模拟控制机器人关节的函数 def control_joint(joint_id, angle): print(f"控制关节 {joint_id} 到角度 {angle} 度") # 简单的六机器人行走示例 def walk(): for step in range(10): for leg in range(6): # 模拟控制每个腿的关节运动 control_joint(leg, 30) time.sleep(0.5) if __name__ == "__main__": walk() ```
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