基于质心校正补偿的仿人机器人模仿学习

• 作者: 于建均 吴鹏申 左国玉 张远 阮晓钢
• 来源期刊: 北京工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 仿人机器人 模仿学习 质心预估 雅可比矩阵 姿态映射
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 电子信息与控制工程
• 页码范围: 193-199
• 页数: 7页
• 分类号: TP242.6
• 字数: 3437字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11936/bjutxb2017020014

摘要

由于仿人机器人自由度多、结构冗余,因此面对不同环境下的运动规划十分复杂.利用人体运动信息作为示教数据,实现仿人机器人对人体姿态的模仿学习,简化了仿人机器人的运动规划.为满足机器人在运动过程中的平衡性,提出了一种机器人质心补偿的方法:通过示教数据预估机器人的质心偏移,经质心-角度雅可比矩阵计算角度补偿量,并引入二次规划进行优化处理.基于Nao机器人的模仿学习系统实验研究结果表明:提出的质心补偿方法可以有效地保证机器人在模仿学习过程中的姿态平衡,引入的权值可调的二次规划有效地保证了姿态模仿的相似性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	左国玉	北京工业大学信息学部	26	195	7.0	13.0
3	阮晓钢	北京工业大学信息学部	240	2182	23.0	35.0
5	于建均	北京工业大学信息学部	46	241	8.0	13.0
13	张远	北京工业大学信息学部	3	11	2.0	3.0