公开(公告)号：CN112558605A

公开(公告)日：2021-03-26

申请号：CN202011419778.8

申请日：2020-12-06

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 阮晓钢 ,  柴洁 ,  黄静 ,  武悦 ,  杨贺源 ,  朱晓庆 ,  李鹏 ,  张家辉 ,  郭威 ,  肖尧

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明公开了一种基于纹状体结构的机器人行为学习系统及其学习方法，属于仿生学技术领域。机器人行为学习系统由感觉皮质、运动皮质、海马体、丘脑、黑质致密部、腹侧被盖区和纹状体组成，其中纹状体包括纹状小体和基质。纹状小体接收由海马体位置细胞产生的定位信息和由黑质致密部和腹侧被盖区产生的多巴胺信息，同时根据操作条件反射机制更新机器人的取向性信息。基质接收纹状小体的取向性信息，同时根据改进的ε‑greedy算法进行动作的选取。机器人与环境进行一段时间交互后可以形成行为习惯。本发明不仅给出动物习惯性行为生成的一种可能的解释，而且可以指导机器人自主行为学习。本发明的方法可应用到机器人导航、生理学、动物行为学等诸多领域。

公开(公告)号：CN110293543A

公开(公告)日：2019-10-01

申请号：CN201910633259.2

申请日：2019-07-15

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 阮晓钢 ,  刘鹏飞 ,  朱晓庆 ,  张家辉 ,  郭威 ,  余鹏程

IPC: B25J9/06

Abstract: 本发明公开了一种融合履带式行进机构和蛇脖关节的多步态蛇形机器人，包括蛇头组件、蛇脖组件、若干蛇身组件和蛇尾组件。蛇头组件和蛇尾组件均采用履带式驱动设计，增强了蛇形机器人的运动能力；蛇脖组件的设计使得蛇形机器人能够比较容易的做出抬头动作，增强了蛇形机器人的越障能力，中间若干蛇身组件采用串联正交连接，使得蛇形机器人具有在三维空间运动的能力，并且蛇身组件的骨架采用中空的设计，给控制系统和电源系统等提供了安装空间。本发明的蛇形机器人能够实现直线行进、蠕动爬行、侧向翻滚等运动步态，适用于不同的地面环境。

公开(公告)号：CN109367642A

公开(公告)日：2019-02-22

申请号：CN201811253963.7

申请日：2018-10-26

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 朱晓庆 ,  陈璐 ,  张超 ,  薛艾琳 ,  郭威 ,  余鹏程 ,  张家辉 ,  刘鹏飞 ,  李瑞莹

IPC: B62D57/032

Abstract: 本发明公开了一种头胸腹分离式仿生六足机器人，在行走和穿越复杂地形时可以更好地模仿昆虫的能力，具有更强的穿越非结构化地形的能力，属于仿生机器人领域。由机器人本体、视觉系统、LED灯模块、定位模块、控制模块、综合检测模块、电源模块、存储模块构成，具体包括头部、胸部、腹部、足部、视觉系统、综合检测模块以及定位模块。本发明具备在非结构化地形下行走，转弯等功能，从而达到在各种危险、人类无法到达的地形中穿行的目的。

公开(公告)号：CN112344934A

公开(公告)日：2021-02-09

申请号：CN202011056397.8

申请日：2020-09-30

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 阮晓钢 ,  张家辉 ,  黄静 ,  朱晓庆 ,  于乃功 ,  刘鹏飞 ,  郭威

IPC: G01C21/20

Abstract: 本发明公开了一种基于GNG网络的可删减环境拓扑地图构建方法，本发明提出PGNG拓扑地图构建方法，在原有的GNG算法基础上引入了节点修剪算法，使得原有地图中冗余的拓扑节点得到删除和替换。同时新节点的建立采用了“平均”思想，使得生成的拓扑地图中的节点分布更加均匀，地图表达更为简洁，可以有效应用在移动机器人拓扑地图的建立中。实验结果表明，应用本发明所提出的基于GNG网络的可删减环境拓扑地图构建方法，其拓扑节点个数约为传统GNG算法个数的3/4，有效地简化了拓扑地图的复杂程度，同时为路径规划任务奠定了较为良好的基础。

公开(公告)号：CN112344934B

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202011056397.8

申请日：2020-09-30

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 阮晓钢 ,  张家辉 ,  黄静 ,  朱晓庆 ,  于乃功 ,  刘鹏飞 ,  郭威

IPC: G01C21/20

Abstract: 本发明公开了一种基于GNG网络的可删减环境拓扑地图构建方法，本发明提出PGNG拓扑地图构建方法，在原有的GNG算法基础上引入了节点修剪算法，使得原有地图中冗余的拓扑节点得到删除和替换。同时新节点的建立采用了“平均”思想，使得生成的拓扑地图中的节点分布更加均匀，地图表达更为简洁，可以有效应用在移动机器人拓扑地图的建立中。实验结果表明，应用本发明所提出的基于GNG网络的可删减环境拓扑地图构建方法，其拓扑节点个数约为传统GNG算法个数的3/4，有效地简化了拓扑地图的复杂程度，同时为路径规划任务奠定了较为良好的基础。

公开(公告)号：CN112558605B

公开(公告)日：2022-12-16

申请号：CN202011419778.8

申请日：2020-12-06

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 阮晓钢 ,  柴洁 ,  黄静 ,  武悦 ,  杨贺源 ,  朱晓庆 ,  李鹏 ,  张家辉 ,  郭威 ,  肖尧

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明公开了一种基于纹状体结构的机器人行为学习系统及其学习方法，属于仿生学技术领域。机器人行为学习系统由感觉皮质、运动皮质、海马体、丘脑、黑质致密部、腹侧被盖区和纹状体组成，其中纹状体包括纹状小体和基质。纹状小体接收由海马体位置细胞产生的定位信息和由黑质致密部和腹侧被盖区产生的多巴胺信息，同时根据操作条件反射机制更新机器人的取向性信息。基质接收纹状小体的取向性信息，同时根据改进的ε‑greedy算法进行动作的选取。机器人与环境进行一段时间交互后可以形成行为习惯。本发明不仅给出动物习惯性行为生成的一种可能的解释，而且可以指导机器人自主行为学习。本发明的方法可应用到机器人导航、生理学、动物行为学等诸多领域。