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摘要:
通过人体示教计算零力矩点(zero moment point,ZMP),并通过补偿关节角度对其矫正的方法可以解决机器人步行不稳定的问题,但仍存在算法复杂度过高等问题.本文提出一种人体示教与机器学习相结合的方法,基于支持向量回归算法建立机器人的步态平衡泛化模型,通过该模型可以实现对模型输入人体示教的关节角度和ZMP信息后直接得到经稳定性补偿的关节角度,并以此驱动机器人完成步行动作.引入鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)优化模型的参数以使模型得到最优的泛化效果,完善步态平衡模型的性能.WEBOTS仿真平台下,使用模型输出的补偿后的关节角度驱动NAO机器人,其动作自然、稳定且算法复杂度较低,验证了本文方法的可行性.
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文献信息
篇名 仿人机器人步态平衡泛化模型的建立与仿真
来源期刊 智能系统学报 学科 工学
关键词 仿人机器人 支持向量回归 步态平衡泛化模型 鲸鱼优化算法 ZMP信息 算法复杂度 NAO机器人 机器学习
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目 机器学习
研究方向 页码范围 537-545
页数 9页 分类号 TP242.6
字数 语种 中文
DOI 10.11992/tis.201810017
五维指标
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 26 195 7.0 13.0
2 阮晓刚 4 15 2.0 3.0
3 于建均 46 241 8.0 13.0
4 王洋 7 30 3.0 5.0
5 李晨 10 42 2.0 6.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
仿人机器人
支持向量回归
步态平衡泛化模型
鲸鱼优化算法
ZMP信息
算法复杂度
NAO机器人
机器学习
研究起点
研究来源
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期刊影响力
智能系统学报
双月刊
1673-4785
23-1538/TP
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
2006
chi
出版文献量(篇)
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11
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12401
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