基于Rulkov神经元模型的四足机器人适应性行走控制

• 作者: 刘成菊 林立民 陈启军
• 来源期刊: 同济大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 中枢模式发生器 Rulkov模型 四足机器人 多目标遗传算法 适应性行走
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 电子、计算机、控制与系统
• 页码范围: 1207-1215
• 页数: 9页
• 分类号: TP242.6
• 字数: 6904字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11908/j.issn.0253-374x.2019.08.019

摘要

为了改善足式机器人的适应性行走能力,提出仿生控制和智能优化算法相结合的控制策略.利用Rulkov神经元模型对生物中枢模式发生器(central pattern generator,CPG)进行机理建模;设计了基于CPG模型的单关节和多关节耦合的网络拓扑结构,并利用多目标遗传算法优化CPG单元间的耦合系数矩阵,使得CPG网络的输出信号可以控制机器人关节按照一定的时序发生动作;设计机器人信息融合反馈系统并提出坡面适应性行走控制策略,并以四足机器人GhostDog作为实验对象,在Webots仿真平台上做实验验证.结果表明,所提出的行走控制策略可以控制机器人自主完成模式切换,具有一定的环境适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈启军	同济大学电子与信息工程学院	116	1012	17.0	26.0
2	刘成菊	同济大学电子与信息工程学院	12	97	3.0	9.0
3	林立民	同济大学电子与信息工程学院	4	5	2.0	2.0