一种基于深度强化学习的单腿机器人连续跳跃控制方法

    公开(公告)号:CN116062059B

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202310087358.1

    申请日:2023-02-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的单腿机器人连续跳跃控制方法,根据机器人正运动学计算实时腿长,并将实时腿长与有限状态机中预设的目标腿长进行对比,判断是否进行跳跃阶段切换;虚拟弹簧‑阻尼模根据当前跳跃阶段计算足部末端虚拟力,进而得到所需的关节力矩,控制机器人进行运动;虚拟弹簧‑阻尼模型中的刚度、阻尼由策略网络的输出——动作空间信息进行更新,有限状态机中预设的目标腿长根据算法中的相应设置进行更新,且策略网络根据奖励数值以固定周期进行优化。本发明方法避免人工设计的控制器存在的繁琐且低效的参数调优过程,实现机器人实时根据自身运动情况在线自主决策有实时变化需求的运动因素。

    一种机器人传动比可变的仿生膝关节

    公开(公告)号:CN110666834A

    公开(公告)日:2020-01-10

    申请号:CN201910906217.1

    申请日:2019-09-24

    Abstract: 本申请实施例公开了一种机器人传动比可变的仿生膝关节。该机器人传动比可变的仿生膝关节可以包括膝关节驱动装置、内腿板、外腿板、三角架以及三叉连杆。上述外腿板、内腿板、三角架、第一短连杆、第二短连杆和三叉连杆之间能够形成为交叉四连杆机构。该仿照动物膝关节交叉韧带设计的交叉四连杆机构,可以实现膝关节屈伸时的减速比变化,在屈曲运动的过程中随着需求的力矩变大,减速比也随之变大,减少了对电机的扭矩需求,避免了大电机的大尺寸和大质量,节省了空间以及提高了控制精度。本申请的机器人传动比可变的仿生膝关节不仅结构紧凑,可以提供可变的减速比,能在选用小尺寸电机减速器的同时满足高扭矩需求。

    一种机器人传动比可变的仿生膝关节

    公开(公告)号:CN110666834B

    公开(公告)日:2020-12-22

    申请号:CN201910906217.1

    申请日:2019-09-24

    Abstract: 本申请实施例公开了一种机器人传动比可变的仿生膝关节。该机器人传动比可变的仿生膝关节可以包括膝关节驱动装置、内腿板、外腿板、三角架以及三叉连杆。上述外腿板、内腿板、三角架、第一短连杆、第二短连杆和三叉连杆之间能够形成为交叉四连杆机构。该仿照动物膝关节交叉韧带设计的交叉四连杆机构,可以实现膝关节屈伸时的减速比变化,在屈曲运动的过程中随着需求的力矩变大,减速比也随之变大,减少了对电机的扭矩需求,避免了大电机的大尺寸和大质量,节省了空间以及提高了控制精度。本申请的机器人传动比可变的仿生膝关节不仅结构紧凑,可以提供可变的减速比,能在选用小尺寸电机减速器的同时满足高扭矩需求。

    一种具有灵活运动作业能力的含机械臂四足机器人

    公开(公告)号:CN116374038A

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202310176888.3

    申请日:2023-02-28

    Abstract: 本发明公开一种具有灵活运动作业能力的含机械臂四足机器人,属于机器人技术领域。该四足机器人包括机械臂和腿部机构,四个腿部机构均布在机身本体下方,且左右腿部机构对称设置、前后腿部机构非对称设置;腿部机构为串联腿结构,包括外摆电机、腿杆组件和内外侧腿杆电机,外摆电机与机身本体连接,U型架端面固定外摆电机、两侧壁固定内外侧腿杆电机,腿杆组件为四连杆结构,与内外侧腿杆电机固连,腿杆组件可围绕机身本体360°旋转;机械臂是由关节、支臂和连接架串联构成的五自由度机械臂,机械夹爪固定在机械臂末端,能够实现连续扭转运动。本发明的四足机器人可以在复杂地形行走的同时完成抓取物体和多种操作任务。

    一种基于深度强化学习的单腿机器人连续跳跃控制方法

    公开(公告)号:CN116062059A

    公开(公告)日:2023-05-05

    申请号:CN202310087358.1

    申请日:2023-02-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的单腿机器人连续跳跃控制方法,根据机器人正运动学计算实时腿长,并将实时腿长与有限状态机中预设的目标腿长进行对比,判断是否进行跳跃阶段切换;虚拟弹簧‑阻尼模根据当前跳跃阶段计算足部末端虚拟力,进而得到所需的关节力矩,控制机器人进行运动;虚拟弹簧‑阻尼模型中的刚度、阻尼由策略网络的输出——动作空间信息进行更新,有限状态机中预设的目标腿长根据算法中的相应设置进行更新,且策略网络根据奖励数值以固定周期进行优化。本发明方法避免人工设计的控制器存在的繁琐且低效的参数调优过程,实现机器人实时根据自身运动情况在线自主决策有实时变化需求的运动因素。

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