同济大学学报(自然科学版)

2019, v.47(08) 1207-1215

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基于Rulkov神经元模型的四足机器人适应性行走控制
Adaptive Walking Control of Quadruped Robot Based on Rulkov Neuron Model

刘成菊;林立民;陈启军;

摘要(Abstract):

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.

关键词(KeyWords): 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

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(61573260,61673300);; 上海市科委基础研究项目(16JC1401200,17511108602,18DZ1200804);; 江苏省自然科学基金(BK20171250)

作者(Author): 刘成菊;林立民;陈启军;

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