基于优化支撑比的足式机器人足端力分配方法

    公开(公告)号:CN105608268A

    公开(公告)日:2016-05-25

    申请号:CN201510958848.X

    申请日:2015-12-17

    CPC classification number: G06F17/5086

    Abstract: 本发明涉及一种基于优化支撑比的足式机器人足端力分配方法,属于机器人足力分配优化技术领域。本发明(1)分析垂直载荷时,直接对支撑比进行优化分配。多足机器人足端力分配的重要目标之一是行走稳定性,本发明首先对支撑比进行优化,因此首先保证了行走稳定性。(2)在保证行走稳定性的情况下,继续分析水平方向分力,并直接对力的方向进行优化。传统方法的优化目标是总力矩最小或者功率消耗最低,这样的优化目标无法保证足端力最优,而本方法直接瞄准足端力及其方向进行优化,从更高层次上保证了优化结果。(3)在进行力分配时,每个环节都考虑了足端力位置,因此充分利用了力和力矩平衡的特点,进一步确保优化结果。

    液压马达驱动的武装机器人三自由度简易小惯量仿生腿

    公开(公告)号:CN105501324A

    公开(公告)日:2016-04-20

    申请号:CN201510938077.8

    申请日:2015-12-15

    CPC classification number: B62D57/032

    Abstract: 本发明属于武装机器人技术领域,具体涉及一种液压马达驱动的武装机器人三自由度简易小惯量仿生腿,其包括:髋关节X向液压马达、臀部、膝关节液压马达、髋关节Y向液压马达、大腿、小腿、膝关节传动杆;本发明具备如下有益效果:结构简单,三个关节中的两个由液压马达直接驱动,即实现了腿部的灵活运动;转动惯量小,三个液压马达集中在臀部周围;可利用液压马达上的编码盘来测定关节角;大腿和小腿上结构简单,可减少零件数目,增加强度;关节力矩不随关节角的改变而改变,输出力矩平稳;液压马达功率密度高;关节转角可以灵活设置。

    任务驱动的四足机器人粗粒度迭代模型

    公开(公告)号:CN115047875B

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202210637671.3

    申请日:2022-06-07

    Abstract: 本发明属于四足机器人技术领域,具体涉及一种任务驱动的四足机器人粗粒度迭代模型,所述四足机器人粗粒度迭代模型包括:地形语义模块、目标识别模块、强化学习迭代模块以及粗粒度指令生成模块;该模型主要输入为环境建模信息,如地形语义与属性、目标的位置与行为等,输出为四足机器人质心运动速度、速度朝向、质心高度以及落足点位置,本发明不涉及细粒度迭代中的摆动轨迹规划等问题。本发明在任务驱动下以环境模型为约束通过强化学习技术实现演化迭代,相比传统固定化的决策逻辑大大提高了机器人在复杂环境下的自适应能力。

    一种被动切换的防滑足
    15.
    发明授权

    公开(公告)号:CN113879420B

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202111008136.3

    申请日:2021-08-30

    Abstract: 本发明涉及四足机器人技术领域,公开一种被动切换的防滑足,包括足端座、主足座、卡扣组件、滑移检测组件和复位组件,所述主足座包括表面相连接的圆弧板和平板、及位两者之间的安装凸台,圆弧板和平板的表面粗糙;所述足端座设置在安装凸台上并能够旋转运动;所述足端座与平板之间抵触配合,并与圆弧板之间设置卡扣组件和复位组件;所述足端座上设置滑移检测组件,用于带动防滑足整体进行滑移,并在滑移达到设定阈值时,控制卡扣组件工作;所述卡扣组件控制主足座旋转运动,切换圆弧板和平板表面接触地面;所述复位组件用于控制主足座运动后复位。本发明在同一个足端实现了圆柱型和平底型的结合与主动切换,提高了机器人整机机动性与通过性能。

    一种分层驱动的自主无人系统类人控制架构

    公开(公告)号:CN115042174A

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN202210637668.1

    申请日:2022-06-07

    Abstract: 本发明属于机器人运动控制技术领域,具体涉及一种分层驱动的自主无人系统类人控制架构。本发明首先通过“大脑层”产生粗粒度的行为驱动控制命令其主要是控制无人平台本体质心位置、速度和姿态的粗粒度指令;“中枢层”通过接收上述粗粒度指令后结合无人平台模型产生细粒度的虚拟直觉控制,以虚拟力和虚拟扭矩完成对平台本体对粗粒度行为命令的跟随,并将该虚拟控制量向物理执行单元进行分配产生其细粒度的期望控制量;最终,“末梢层”通过驱动无人平台执行器单元对细粒度控制量的反馈闭环跟踪,面向典型的执行器单元采用多通道耦合控制方法达到伺服驱动的目的,最终将复杂的无人平台整体控制简化为分层驱动控制。

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