3、机器人移动性:超越类人双足行走的探索

机器人移动性:超越类人双足行走的探索

在当今科技飞速发展的时代,机器人和外骨骼技术成为了研究的热点。然而,目前这些技术在实现人类理想的移动方式上仍面临诸多挑战。

外骨骼与独立双足行走的困境

从相关的图像资料中可以明显看出,外骨骼并不能保证使用者实现独立的直立双足行走。使用者往往需要依靠助行器、吊带、拐杖以及治疗师的支持来保持身体的稳定。尽管外骨骼的宣传口号总是强调为残疾人“带来行走的乐趣”,但独立直立行走仍然是一种尚未实现(甚至可能无法实现)的身体美学。

人类的生命周期中存在多种与移动相关的身体模式和感官状态,双足行走只是其中之一。未来的机器人外骨骼设计或许需要那些敢于突破直立双足行走和传统身体美学限制的“想象家”来引领。一些有创意的机器人专家已经意识到,在设计外骨骼和有效的双足机器人时,需要跳出“直立双足行走”的思维定式。

超越类人双足行走的尝试

自20世纪60年代末以来,机器人专家面临的一个极具挑战性的问题是如何在机器人身上精确复制人类直立行走的机制,即“脚跟落地、脚掌滚动和脚尖抬起”。人类的骨盆和髋关节使得双足运动高效且灵活,但在机器人身上复制这些结构却异常困难。

机器人专家丹尼斯·洪发现,机器人采用侧向行走的方式更加稳定,移动速度更快且更流畅。他和他的同事开发了一款名为NABiRoS(非拟人双足机器人系统)的原型机器人。这款机器人具有圆形膝盖和可以360度摆动的小腿,能够攀爬窗台边缘甚至楼梯。它不再模仿人类的行走方式,而是通过运用“机械智能”,提供了一种新颖的配置,实现了速度、稳定性和简单性的结合,为现实生活中的机器人移动提供了实用有效的解决方案。

另一个非拟人双足机器人是名为卡西(Cas

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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