RoboCup3D仿真系統(tǒng)中仿人機器人的全向步態(tài)及高層決策的實現(xiàn).pdf

1、仿人機器人的研究開始于70年代。自從1996年本田推出仿人機器人P2后，仿人機器人的研發(fā)成為了機器人研究的一個重要領(lǐng)域，至今方興未艾。
　　 雙足機器人的步行一直是機器人研究的熱點。其難點體現(xiàn)在實現(xiàn)的復(fù)雜性以及步行的靈活性和穩(wěn)定性。運動學(xué)模型通常是機器人動作尤其是步行實現(xiàn)的重要前提。本文先針對一種具體的機器人模型詳細闡述其正運動學(xué)的實現(xiàn)方法。在推導(dǎo)解析法求解逆運動學(xué)過程的同時，還介紹了使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行求解的方法。
　　

2、 全向步行是類人的高度靈活的步行方法。關(guān)鍵幀在機器人步行控制中有著重要的地位。本文通過對全向步態(tài)進行分解，將其看成是獨立的三個運動的融合。并且只需要規(guī)劃每個運動中的關(guān)鍵幀。通過一系列的比較，采用了三次樣條插值來生成步行中的中間幀。文中分階段地對每一個運動進行詳細的規(guī)劃，在得到關(guān)鍵幀后生成中間幀，并通過逆運動學(xué)實現(xiàn)對各關(guān)節(jié)角的控制，從而實現(xiàn)了全向步態(tài)。
　　 本文在RoboCup3D仿真平臺(SimSpark)中對全向步態(tài)方法進

3、行了實現(xiàn)。之后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及強化學(xué)習(xí)的方法進行全向步行參數(shù)的學(xué)習(xí)和優(yōu)化。最終達到了步行的靈活、穩(wěn)定和低耗時，能滿足機器人進行動態(tài)目標(biāo)跟蹤的要求。
　　 SimSpark還是研究多智能體系統(tǒng)的重要平臺。基于陔平臺我們開發(fā)了Engine3D仿真球隊，并在該平臺下進行仿人機器人和多智能體的研究。提出了基于通訊和可信度的定位方法，以及基于角色切換的多機器人協(xié)作進攻和協(xié)作防守的方法。在結(jié)合全向步態(tài)生成器后，雙足機器人不僅在行動上也表現(xiàn)