Intelligent walking modeling of humanoid robot using learning based neuro-fuzzy system is presented in this paper. Walking pattern, trajectory of the zero moment point (ZMP) in a humanoid robot is used as an important criterion for the balance of the walking robots but its complex dynamics makes robot control difficult. In addition, it is difficult to generate stable and natural walking motion for a robot. To handle these difficulties and explain empirical laws of the humanoid robot, we are modeling practical humanoid robot using neuro-fuzzy system based on the two types of natural motions which are walking trajectories on a t1at floor and on an ascent. Learning based neuro-fuzzy system employed has good learning capability and computational performance. The results from neuro-fuzzy system are compared with previous approach.
This paper researched the algorithm of robot's walking and action on the basis of robot studied and made at our laboratory and studied how to efficiently control the robot joints by developing wireless Digital Servo Motor using Zigbee Sensor Network Module which is using at wide part recently. I realized the stable walking by adopt Press Sensor at the bottom of robot foot to get stability of walking. Also I let the algorithm calculate the robot movement to make the joint motion and monitored the robot walk to its motion. At this Paper, I studied the method organizing the motion by the each robot walking and measuring the torque applying to the joint. And I also knew that it is possible to make its control and construct hardware more conveniently than them of the existing studied and controling 2Legs Walking Robot by applying it at walking robot and developing wireless servo motor by Zirbee Sensor Network.
This paper describes a biped walking algorithm for a hydraulic humanoid robot on inclined floors. To realize stable and robust biped walking, the walking algorithm was divided into five control strategies. The first is a joint position control strategy. This strategy is for tracking desired joint position trajectories with a gain switching. The second is a multi-model based ZMP (Zero Moment Point) control strategy for dynamic balance. The third is a walking pattern flow control strategy for smooth transition from step to step. The fourth is an ankle compliance control, which increases the dynamic stability at the moment of floor contact. The last is an upright pose control strategy for robust walking on an inclined floor. All strategies are based on simple pendulum models and include practical sensory feedback in order to implement the strategies on a physical robot. Finally, the performance of the control strategies are evaluated and verified through dynamic simulations of a hydraulic humanoid on level and inclined floors.
본 논문에서는 이족 로봇 보행 중 전력 소비가 적고 안정한 저전력 보행 궤적 생성 방법을 재안하고, 생성된 보행 궤적의 구현을 위해 25 자유도를 갖는 이족 로봇을 설계 제작하였다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 발목 사용 보행의 장점을 이용하고 보행 중 무릎을 크게 굽히는 동작을 줄이기 위해 기존 보행 방법과는 달리 우선 가장 안정한 VPCG 궤적을 생성 하고 생성된 궤적에 따른 발목과 골반의 보행 궤적을 생성한다. 이와 같이 함으로써 이족 로봇이 보행 중 항상 무릎을 굽히지 않으므로 전체 보행 중 전력 소비를 최소화 한다. 한편 제작된 이족 로봇은 발목 사용 시 지면과 잘 접지되는 발 구조와 골반을 유연하게 동작 할 수 있는 특징을 가진다. 마지막으로 이족 로봇의 실제 보행 실험 및 소비 전력 측정 결과, 본 논문에서 제안된 방법이 발목을 사용하지 않는 기존 방법에 비해 더 안정하고 전력 소비가 더 적음을 확인할 수 있었다.
Biped locomotion can be simply modeled as a linear inverted pendulum mode. This model considers only the CG (center of gravity) of the entire system. But in real biped robot systems, the free-leg motion dynamics is not negligible. So if its dynamics is not considered in designing the reference CG motion, it is badly influence to the ZMP(zero moment point) position of the biped robot walking in the sagittal plane. Therefore, we modeled the biped locomotion similar to the linear inverted pendulum mode but considered the predetermined free-leg dynamics. To verify that the proposed biped locomotion is more stable than the linear inverted pendulum mode, we constructed a biped robot simulator and designed a serco controller to track both the reference motion of the free leg and the reference motion of CG of the biped robot using the computed torque control low. And through simulations, we verified that the proposed walking is better in stability than the one based on the linear inverted pendulum mode.
In this paper, an optimal trunk trajectory for stable walking of biped robots is expressed as a simple differential equation, which is then solved by numerical methods. We used ZMP (Zero Moment Point), the virtual total ground reaction point within the region of the supporting food, as the criterion of stability of biped robot walking. If the ZMP is located outside of the stable region in dynamic walking, biped robots fall down. The biped robot considered in this paper consists of two legs and a trunk. The trajectories of the two legs and the ZMP of the biped robot are determined such that they are similar ti those of a human. Based upon those trajectories, the trunk trajectory is solved by numerically integrating differential dynamic equations. Leg motions are controlled by the computed torque control method. The effectiveness of control algorithm as well as the trajectories is confirmed by computer simulations.
Generally, biped walking is difficult to control because a biped robot is a nonlinear system with various uncertainties. In this paper, we propose a hybrid sliding-mode control method using a WNN uncertainty observer for stable walking of the 5-link biped robot with model uncertainties and the external disturbance. In our control system, the sliding mode control is used as main controller for the stable walking and a wavelet neural network(WNN) is used as an uncertainty observe. to estimate uncertainties of a biped robot model, and the error compensator is designed to compensate the reconstruction error of the WNN. The weights of WNN are trained by adaptation laws that are induced from the Lyapunov stability theorem. Finally, the effectiveness of the proposed control system is verified through computer simulations.
This paper deal with the biped walking stability by inverted pendulum type balancing joints. This model is hard to interpretation for the nonlinearity caused by upper direction movement then conventional model which have roll and prismatic joints. We can interpret this model by a linear approximation or interpolation method. This paper use a linear approximation method that can decide a movement of upper direction. Inverted pendulum type balancing joints have a advantage of less movement for keep stability and similar with human than conventional model and this model can be used for humanoid robot. We can see a stability of biped by ZMP(Zero Moment Point). Genetic algorithm is used for trajectory planning that is important for stable walking of biped.
A respiration measurement system for vital signs was developed. Respiration signals were measured, processed, and analyzed. Four electrodes, attached on the surface of the skin, were used to monitor respiration signals by impedance pneumography. The measured signals were amplified, detrended, filtered, and transferred toan embedded module. The Kalman filter was used to remove motion artifact from the respiration signals. Experiments were conducted at stable condition and walking condition to evaluate the performance of the system. Respiration rates of five males and five females were measured and analyzed at each condition. The referenced respiration signal was determined by temperature of nose surroundings. The results showed that the respiration rates at the walking condition had more motion artifacts than the stable condition. The accuracies of the respiration measurement system with Kalman filter were found as 96% at the stable condition and 95% at the walking condition. The results showed that the Kalman filter was an effective tool to remove the motion artifact from the respiration signal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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