15、机器人设计与控制的创新方法

机器人设计与控制的创新方法

在机器人技术领域，设计出高效且可靠的机器人一直是研究的重点。本文将介绍两种不同的机器人设计与控制方法，分别是基于机器学习的Theo Jansen连杆设计和智能机器人群的非线性控制设计。

基于机器学习的Theo Jansen连杆设计

1. Theo Jansen连杆简介

Theo Jansen连杆由八个连杆组成，它能产生不同模式的轨道，如钟形曲线、椭圆形、尖椭圆形和双纽线等。其中，椭圆形轨道的横轴比纵轴长，与四杆连杆产生的圆形轨道相比，能实现更节能的行走。然而，并非所有的轨道模式都适合作为腿部机器人的足部轨迹，例如双纽线就是不合法的轨道。

2. 传统设计方法的局限性

传统的设计方法是将可行的设计数据制成表格，但这种方法会产生大量的数据，使用起来既繁琐又不方便。而且，简单地应用Levenberg - Marquardt方法来确定连杆尺寸，可能会得到一个产生非法轨道的设计。

3. 支持向量机（SVM）的应用

为了解决上述问题，研究人员提出使用支持向量机（SVM）作为分类器来识别合法设计。SVM是一种流行的机器学习方法，其核心思想是通过非线性映射将输入空间嵌入到特征空间，然后在特征空间中找到一个超平面来最佳分离不同的模式。

具体步骤如下：
- 数据准备 ：选择影响轨道模式较显著的变量α1和α2，每个变量在[3, 5]上均匀分布有八个点，形成一个由64个点组成的网格，每个点对应一个轨道。
- 数据分类 ：仔细检查每个轨道，将合法的轨道（如钟形曲线和椭圆形）标