【摘 要】
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四足仿生机器人与其他地面移动机器人相比,具有更好的复杂地形适应能力,在军事和工业有着广泛的应用前景。当前四足仿生机器人的研究中,灵活的腿部运动控制是四足仿生机器人灵活性和适应性的基础。但是,对于大负载四足仿生机器人来说,为了提高机器人的负载能力通常选择使用液压驱动单元。液压驱动模型中存在很强的非线性动态,这给高性能关节力矩控制的实现提出了很大的挑战。同时,大负载四足仿生机器人的腿部质量与自身的重量
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四足仿生机器人与其他地面移动机器人相比,具有更好的复杂地形适应能力,在军事和工业有着广泛的应用前景。当前四足仿生机器人的研究中,灵活的腿部运动控制是四足仿生机器人灵活性和适应性的基础。但是,对于大负载四足仿生机器人来说,为了提高机器人的负载能力通常选择使用液压驱动单元。液压驱动模型中存在很强的非线性动态,这给高性能关节力矩控制的实现提出了很大的挑战。同时,大负载四足仿生机器人的腿部质量与自身的重量比也更大,因此在腿部动态控制中不能简单忽略,也需要良好的模型。面向大负载四足仿生机器人腿部动态控制对准确模型的需求,本文提出构建两种神经网络分别对液压伺服单元模型和肢体动态模型进行学习,并在此基础上提高关节力矩和肢体运动的控制性能。本文主要取得的以下研究成果:1.通过液压作动器的力-速度-伺服阀开口度公式的推导和液压作动器的实验数据,得出三者存在线性关系的结论,为了更精准的力控,使用最小二乘法结合径向基神经网络,对三者的函数关系进行拟合。在力闭环PD控制器中,加入了RBF补偿项,在负载和干扰的情况下,对液压作动器进行力跟踪控制。2.对比静态神经网络和动态神经网络,找到适用于机器人动力学系统的神经网络。结合梯度下降法,拟牛顿法与线性搜索,对动力学系统进行拟合仿真实验,以证明DNN对此类系统的拟合能力。3.改进DNN神经网络,使其成为一个全驱动系统,避免因DNN自身而引入的零动态,随后使用反馈线性化的方式,将其控制律加入机器人控制中,进行离线控制和在线控制实验。
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