.png){kind=icon}
返回
Optimizing snake robot locomotion with decomposed gait pattern representation
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1177/10692509251316676.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
本文提出了一种新颖的步态分解（GD）和步态参数梯度（GPG）方法，用于增强蛇形机器人的控制与优化。蛇形机器人由于复杂的动力学特性以及在控制过程中需要保持步态特征，面临着参数调优的挑战。GD在微调步态参数的同时保持其特征，以防止在应用蛇形曲线（蛇形机器人中典型的运动方式）时产生非预期的变化。GD的一个关键特征是使用运动矩阵来表示关节运动，确保步态特征的保持。该研究方法将机器人的步态分类为运动矩阵，有助于解决现实场景中常见的参数调优难题。此外，我们引入了GPG算法，旨在通过调整曲线函数参数和运动矩阵来高效优化步态参数。仿真验证了所提出方法的有效性，表明分解后的步态能紧密保持原始步态的特征，并在各种条件下实现稳定优化。GD和GPG共同为蛇形机器人的控制、适应性和实际部署提供了显著改进，可能扩展其在各个领域中的应用。
Keyword:
biologically inspired robots
biomimetics
model learning for control
learning and optimization for robot gait
期刊
I
IF:
5.3
论文数:
491
被引数:
735
机构
引用论文
An efficient multi-robot path planning solution using A* and coevolutionary algorithms使用A * 和协进化算法的高效多机器人路径规划解决方案
OAAI
OAAI分享收藏分享收藏Ground adaptive and optimized locomotion of snake robot moving with a novel gait.png)
AUTONOMOUS ROBOTS
AUTONOMOUS ROBOTSIF4.3
PREAI
分享收藏
Neural Oscillator Based CPG for Various Rhythmic Motions of Modular Snake Robot with Active Joints基于神经振荡器的CPG，用于具有活动关节的模块化蛇形机器人的各种节奏运动
PREAI
分享收藏
查看更多内容