【摘要】：仿人機器人的全方位步行參數(shù)對其行走穩(wěn)定性、靈活性、快速性具有較大影響,然而物理機器人與描述其前后步幅連接約束的簡化動力學模型間的數(shù)學關系卻難于建立,因而難于獲得優(yōu)化目標表達式和相應的優(yōu)化方法.本文從步幅跟隨規(guī)劃算法中提取出7個關鍵影響參數(shù),并將標準實驗工況下的步幅跟隨性能指定為優(yōu)化目標,從而將問題轉(zhuǎn)化為一個黑盒優(yōu)化過程.基于動力學仿真建立Kriging代理模型,通過Latin超立方初始實驗和EGO(effective global optimization)迭代建模優(yōu)化求解該問題.動力學仿真結(jié)果表明,在較少的實驗代價下,該方法實現(xiàn)了全方位步行參數(shù)的優(yōu)化,該方法能夠?qū)崿F(xiàn)步行速度和步幅跟隨能力的綜合提升.
[Abstract]:It is difficult to establish the mathematical relationship between the physical robot and the simplified dynamic model, which describes the constraint of the front and rear steps of the robot, it is difficult to obtain an optimized target expression and a corresponding optimization method. In this paper, seven key influence parameters are extracted from the step-following planning algorithm, and the stride-following performance under the standard experimental conditions is designated as the optimization target, so that the problem is converted into a black box optimization process. Based on the dynamic simulation, the Kriging agent model is established, and the problem is solved by the Latin hypercube initial experiment and the effective global optimization. The simulation results show that the method realizes the optimization of all-round walking parameters at the lower experimental cost, and the method can realize the comprehensive improvement of the walking speed and the stride-following ability.
【作者單位】： 清華大學機械工程系;精密超精密制造裝備及控制北京市重點實驗室;摩擦學國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61403225) 中國博士后科學基金資助項目(2015M570086) 摩擦學國家重點實驗室資助項目(SKLT09A03)
【分類號】：TP242

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