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一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知器的雙足行走機器人

作者: 時間:2010-08-11 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

1引言

人作為雙足行走生物,是在長期的生物進化過程中形成的。人能夠不自覺地保持身體的直立性和平衡性,不論是在靜止不動還是在行走過程中。一旦失去平衡,人就會產(chǎn)生相應(yīng)的動作,使身體保持平衡。例如,在靜止時,當人的重心偏向一側(cè)時,就會不自覺地向該側(cè)跨出一腳,以使重心位置落于支撐面內(nèi)。這里,支撐面定義為兩腳之間的面積以及兩腳的面積。當重心落于支撐面內(nèi)時,就不會傾倒。再如,在行走過程中,人的重心不斷向前移動,超出了兩腳尖的位置,迫使人向前邁出腳,這樣才使人的行走成為可能,使人的行走自然流暢。因此,控制機器人重心的位置及重心位置的速度,是機器人保持穩(wěn)定及產(chǎn)生有效步態(tài)的關(guān)鍵。本文就是控制機器人的重心位置,使其落于支撐面內(nèi),從而達到了機器人的目的。機器人的重心可以由安裝在機器人腳底的力傳感器測知。當重心偏向一側(cè),這一側(cè)的傳感器輸出偏大,相反的一側(cè)的力傳感器等于零,或趨近于零。本文用來感知機器人重心位置的變化,當重心超出支撐面時,系統(tǒng)將發(fā)出動作指令,使機器人保持穩(wěn)定。

本文采用的(Perception)是最簡單的人工,它是F??Rosenblatt于1958年提出的具有自學(xué)習能力的。在這種人工中,記憶的信息存儲在連接權(quán)上,外部刺激通過連接通道自動激活相應(yīng)的神經(jīng)元,以達到自動識別的目的。感知器模型如圖1所示,通常由感知層S(Sensory)、連接層A(Association)和反應(yīng)層構(gòu)成R(Response)。

2 人工神經(jīng)元感知器的學(xué)習算法

可以用下面的方法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò):

(1)初始化S層至連接層(A層)的連接權(quán)矩陣

中的各個元素及A層各單元的閥值賦予[-1,+1]之間的隨機值,一般情況下vij=1θj=0i=1,2,Λ,pj=1,2,Λ,n且在整個學(xué)習過程中保持固定不變。
A層至輸出層(R層)的連接權(quán)矩陣

中的各個元素及??S層各單元的閥值θ=[θ1θ2Λθq]賦予[-1,+1]之間的隨機值。
(2)訓(xùn)練隨機選取一輸入、輸出模式對(Sk,Yk),這里k=1,2,Λ,m時,網(wǎng)絡(luò)進行以下步驟的訓(xùn)練。

第一步,計算連接層各單元的輸出

第二步,以連接層的輸出作為輸入層的各單元的輸入計算輸出層的實際輸出

在學(xué)習過程中,當所有的m個樣本模式對都提供給網(wǎng)絡(luò)學(xué)習一遍后,還需從頭再繼續(xù)提供給網(wǎng)絡(luò)學(xué)習。直到達到最大學(xué)習次數(shù),以防止發(fā)散或無限震蕩,或者滿足誤差限。

3 計算機控制系統(tǒng)

機器人重心位置是由腳底的力傳感器測定的。當某一側(cè)的傳感器輸出值趨于零或小于預(yù)定的值時,說明重心已經(jīng)偏向相反的另一側(cè),機器人處于危險狀態(tài)。這時機器人就應(yīng)該產(chǎn)生一定的動作,向另一側(cè)跨出一腳,以使機器人的重心位于支撐面內(nèi)。整個控制系統(tǒng)如圖2所示

其中,y(t)是傳感器輸出向量,為模擬量,經(jīng)采樣、A/D轉(zhuǎn)換后為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知器的輸入向量y(kt)。

本文取感知器的輸入層單元與輸出層單元的個數(shù)相同。感知器經(jīng)過訓(xùn)練好以后,系統(tǒng)將時實監(jiān)控機器人的重心位置,當重心偏向某側(cè),相反側(cè)的力傳感器的輸入小于設(shè)定的安全值時,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相應(yīng)于該側(cè)的輸出為1,其余均為0,系統(tǒng)將根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出,做出相應(yīng)的動作指令;當傳感器的輸入均大于設(shè)定安全值時,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出均為0,系統(tǒng)不產(chǎn)生任何動作指令。

4 仿真

本文假設(shè)在機器人的腳底安裝有力傳感器,左腳的后部、左部和前部各一個,右腳的前部、右部和后部各一個。依次編號為pi,i=1,2,Λ 6,構(gòu)成輸入向量

P=[p1,p2,p3,p4,p5,p6]T

假設(shè)機器人的重是100??kgf,當機器人的腳底的傳感器輸出為2kgf,即認為機器人處于危險狀態(tài)。設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知器的輸入為

對應(yīng)的理想輸出為

即認為力傳感器的輸出為2kgf時機器人處于危險狀態(tài),傳感器的輸出為3kgf時,認為機器人處于安全狀態(tài)。連接權(quán)值和閥值的初始值分別是

經(jīng)過n=1335次迭貸,輸出達到期望值。連接權(quán)值和閥值分別為

5 結(jié)論

本文就提出了一種新的控制方法,它是建立在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知器上。試驗表明,該方法簡單易行。



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