四足机器人国内研究情况
国内外四足机器人的发展历程
国内外四足机器人的发展历程1. 介绍四足机器人是一种模拟动物行走的机器人，它们使用四肢来支撑身体并移动。
近年来，四足机器人在军事、救援、娱乐等领域展示出巨大的潜力。
本文将深入探讨国内外四足机器人的发展历程，包括其起源、关键技术突破和应用领域。
2. 起源四足机器人的概念最早可以追溯到20世纪60年代，当时的研究主要集中在仿生学领域。
然而，由于当时计算能力和传感技术的限制，四足机器人的发展非常困难。
直到近年来，随着计算机和传感器技术的快速发展，四足机器人取得了重大突破。
3. 关键技术突破3.1 机械设计四足机器人的机械设计是实现其运动能力的基础。
目前，国内外研究机构已经设计出了各种形状和尺寸的四足机器人，包括仿生动物模型和抽象形态模型。
通过不断改进机械设计，使得四足机器人在各种地形下都能实现稳定的行走。
3.2 动力系统四足机器人的动力系统是保证其运动能力的关键。
常见的动力系统包括电池、液压系统和气动系统。
目前，随着电池技术的不断进步，越来越多的四足机器人采用电池作为主要的动力来源，以提高机器人的移动性和灵活性。
3.3 传感技术传感技术是四足机器人感知环境的关键。
常见的传感器包括摄像头、激光雷达、压力传感器等。
通过这些传感器，四足机器人可以感知到周围的地形、障碍物和其他物体，从而调整自身姿态和行动。
3.4 控制算法控制算法是实现四足机器人智能运动的核心。
通过合理的控制算法，四足机器人可以实现行走、奔跑、跳跃等各种动作。
目前，主要的控制算法包括传统的PID控制、模糊控制和基于机器学习的控制方法。
4. 应用领域四足机器人在各个领域都有广泛的应用。
以下是几个具有代表性的应用领域：4.1 军事应用四足机器人在军事领域具有重要的应用价值。
它们可以被用作侦查和救援任务中的越野机器人，可在各种恶劣环境下执行任务，并减少士兵的伤亡。
此外，四足机器人还可以携带重型装备和武器，提供战场支援。
4.2 救援应用四足机器人在救援行动中能够起到重要作用。
四足步行机器人建模与控制方法
随着人工智能、机器学习等技术的不断发展，四足步行机器人的建模与控制方法也在不断进步。未来 ，将会有更多的先进算法和智能技术被应用于四足步行机器人的建模与控制中，实现更加智能化、自 主化的运动控制。
02
四足步行机器人概述
四足步行机器人的定义与特点
定义
四足步行机器人是一种模仿生物四足行走的机器人，具有四个可调节的足部和 一套控制系统，可以实现自主行走、奔跑、跳跃等多种运动模式。
特点
四足步行机器人的设计具有高度仿生性和灵活性，可以在复杂环境中表现出优 越的运动性能和适应能力，是机器人研究的重要方向之一。
四足步行机器人的结构与组成
结构
四足步行机器人的结构主要包括机械结构、控制系统和传感 器系统三部分。
组成
机械结构主要由四个足部、腰部、颈部等组成，控制系统主 要包括电机驱动器、控制器和传感器等，传感器系统主要包 括姿态传感器、速度传感器等。
THANKS
感谢观看
全身协同优化控制、基于状态反馈的控制等。
强化学习控制策略
02
利用强化学习算法，通过与环境的交互学习，自动调整控制策
略，实现四足步行机器人的稳定行走。
智能优化算法优化控制策略
03
采用智能优化算法，如遗传算法、粒子群优化算法等，寻找最
优的控制策略，实现四足步行机器人的高效行走。
控制算法实现
数字信号处理器（DSP）实现
记录实验过程中机器人的运动数 据，如速度、加速度、步态等， 为后续实验结果分析提供依据。
实验结果分析
数据整理
对记录的运动数据进行整理，提取有用 的信息。
控制策略优化
根据实验结果，对控制策略进行调整 和优化，以提高机器人的运动性能和
四足机器人定位方法研究与实现的开题报告
四足机器人定位方法研究与实现的开题报告一、选题背景近年来，四足机器人越来越受到人们的关注，成为机器人领域的热点之一。
四足机器人可以在各种复杂的环境下工作，如灾难救援、矿山勘探、军事侦察等。
在这些场景下，机器人需要准确的定位能力，才能实现精准的运动和感知目标，从而完成各种任务。
因此，四足机器人的定位方法研究变得尤为重要。
当前四足机器人的定位方法主要分为两类：基于传感器的定位和基于视觉的定位。
传感器定位通常采用GPS、IMU、激光雷达等传感器，但存在精度不高、易受外界干扰和昂贵等问题；而视觉定位则利用摄像头采集环境图像，通过图像处理和识别技术得到机器人的位置信息，但其本身也存在一些问题，如对光照条件和场景变化敏感，识别准确性不高等。
因此，本文将探讨一种新的四足机器人定位方法——基于深度学习的视觉定位方法。
此方法利用深度学习中的卷积神经网络，通过学习传感器和视觉的信息，使机器人能够在未知环境下进行高精度定位。
这种方法具有可靠性高、适应性强、成本低等优点，是未来四足机器人定位技术的重要研究方向。
二、研究目的本文旨在探究基于深度学习的四足机器人视觉定位方法，研究基于卷积神经网络的视觉定位算法，并通过实验验证其可行性和准确性。
具体研究目的包括：1. 分析四足机器人定位方法的现状和存在的问题，探讨基于深度学习的视觉定位方法的优劣。
2. 研究卷积神经网络，提出适用于视觉定位的基于卷积神经网络的算法，并比较不同算法的性能。
3. 建立实验系统，测试所提出的算法在不同场景下的定位精度和稳定性，验证其实用性和可行性。
三、研究内容本文的主要研究内容包括：1. 文献综述：对四足机器人定位方法进行综合分析，总结各种定位方法的特点和局限性，重点分析视觉定位的发展现状和存在的问题，为后续研究提供参考。
2. 算法设计：根据视觉定位的要求和场景特点，设计适用于四足机器人视觉定位的基于卷积神经网络的算法。
包括输入数据的处理、网络结构的设计、损失函数的定义等。
国内外四足机器人发展及普及
摘要：对四足机器人研究应用的历史与现状做了介绍，列举出国内外主要研究机构及其主要研究成果，对四足机器人研究的热点和难点问题进行了归纳总结，并展望了四足机器人的发展趋势。
关键词：四足机器人；研究与应用；历史与现状；难点与热点；发展趋势1. 引言移动机器人按移动方式大体分为两大类；一是由现代车辆技术延伸发展成轮式移动机器人（包括履带式）；二是基于仿生技术的运动仿生机器人。
运动仿生机器人按移动方式分为足式移动、蠕动、蛇行、游动及扑翼飞行等形式,其中足式机器人是研究最多的一类运动仿生机器人。
自然环境中有约50％的地形，轮式或履带式车辆到达不了，而这些地方如森林，草地湿地，山林地等地域中拥有巨大的资源，要探测和利用且要尽可能少的破坏环境，足式机器人以其固有的移动优势成为野外探测工作的首选，另外，如海底和极地的科学考察和探索，足式机器人也具有明显的优势，因而足式机器人的研究得到世界各国的广泛重视。
现研制成功的足式机器人有1足，2足，4足，6足，8足等系列，大于8足的研究很少。
曾长期作为人类主要交通工具的马，牛，驴，骆驼等四足动物因其优越的野外行走能力和负载能力自然是人们研究足式机器人的重点仿生对象。
因而四足机器人在足式机器人中占有很大的比例。
长期从事足式机器人研究的日本东京工业大学的広濑茂男等学者认为：从稳定性和控制难易程度及制造成本等方面综合考虑，四足机是最佳的足式机器人形式[1]，四足机器人的研究深具社会意义和实用价值。
2. 国内外四足机器人研究历史与现状四足机器人的研究可分为早期探索和现代自主机器人研究两个阶段。
2.1 四足机器的早期探索中国古代的“木牛流马”以及国外十九世纪由Rygg设计的“机械马”，是人类对足式行走行机器的早期探索。
而Muybridge在1899年用连续摄影的方法研究动物的行走步态，则是人们研究足式机器人的开端。
20世纪60年代，机器人进入了以机械和液压控制实现运动的发展阶段。
美国学者Shigley（1960）和Baldwin（1966）都使用凸轮连杆机构设计了机动的步行车[2]。
四足机器人研究现状及其展望
四足步行机器人研究现状及展望(郑州轻工业学院机电工程学院河南郑州)摘要：文章对国内外四足步行机器人研究现状进行了综述，归纳分析了四足机器人质心距离测量系统研究的关键技术，并展望了四足机器人的发展趋势。
关键词：四足步行机器人；研究现状；关键技术；发展趋势引言：目前，常见的步行机器人以两足式、四足式、六足式应用较多。
其中，四足步行机器人机构简单且灵活，承载能力强、稳定性好，在抢险救灾、探险、娱乐及军事等许多方面有很好的应用前景，其研制工作一直受到国内外的重视。
1国内外研究四足步行机器人的历史和现状20世纪60年代，四足步行机器人的研究工作开始起步。
随着计算机技术和机器人控制技术的研究和应用，到了 20 世纪 80 年代，现代四足步行机器人的研制工作进入了广泛开展的阶段。
世界上第一台真正意义的四足步行机器人是由 Frank 和 McGhee 于 1977 年制作的。
该机器人具有较好的步态运动稳定性，但其缺点是，该机器人的关节是由逻辑电路组成的状态机控制的，因此机器人的行为受到限制，只能呈现固定的运动形式[1]。
20 世纪 80、90 年代最具代表性的四足步行机器人是日本 Shigeo Hirose 实验室研制的 TITAN 系列。
1981～1984年Hirose教授研制成功脚部装有传感和信号处理系统的TITAN-III[2]。
它的脚底部由形状记忆合金组成，可自动检测与地面接触的状态。
姿态传感器和姿态控制系统根据传感信息做出的控制决策，实现在不平整地面的自适应静态步行。
TITAN-Ⅵ[3]机器人采用新型的直动型腿机构，避免了上楼梯过程中各腿间的干涉，并采用两级变速驱动机构，对腿的支撑相和摆动相分别进行驱动。
2000-2003 年，日本电气通信大学的木村浩等人研制成功了具有宠物狗外形的机器人Tekken-IV，如图1所示。
它的每个关节安装了一个光电码盘、陀螺仪、倾角计和触觉传感器。
系统控制是由基于 CPG 的控制器通过反射机制来完成的。
四足机器人稳定行走控制与参数优化
06
结论与展望
研究成果总结与贡献
精确的步态规划
01
通过优化四足机器人的步态周期和相位，实现了更稳定、高效
的行走。
动态稳定性分析
02
建立了四足机器人动态模型，并进行了稳定性分析，为控制算
法设计提供了理论依据。
自适应控制算法
03
提出了一种自适应控制算法，能够根据环境变化自动调整四足
机器人的行走参数，提高了适应能力。
• 通过对四足机器人稳定行走控制与参数优化的研究，我们不仅提高了四足机器人的行走效率和稳定性，还 为其他类似机构的稳定行走控制提供了有益的参考。未来的研究可以进一步拓展这些研究成果，并在实际 应用中加以验证和完善。
感谢您的观看
THANKS
基于模拟退火算法的参数优化
模拟退火算法是一种基于物理退火原理的优化算法，通过模拟金属退火过程来寻找问题的最优解。
在四足机器人稳定行走控制中，模拟退火算法可以Байду номын сангаас于优化控制策略中的参数，如步长、步频等，以 实现更高效的稳定行走。
模拟退火算法具有较好的全局搜索能力，可以避免陷入局部最优解，同时具有较好的鲁棒性和适应性 。
四足机器人稳定行走控制与 参数优化
2023-11-05
目 录
• 引言 • 四足机器人概述 • 四足机器人稳定行走控制算法设计 • 四足机器人参数优化方法 • 四足机器人实验与性能评估 • 结论与展望
01
引言
研究背景与意义
背景
四足机器人作为仿生机器人的一类，具有适应复杂环境的能力，如不平整地 面、爬坡、涉水等。稳定的行走控制与参数优化对于四足机器人的应用具有 重要意义。
研究不足与展望
• 复杂环境适应性：虽然自适应控制算法能够在一定程度上提高四足机器人的适应能力，但在复杂环境下的 表现还有待进一步验证。
四足机器人创新点作用发展前景缺点
人机协作：随着人机交互技术的发展 ，四足机器人将会更加自然和便捷地 与人类进行协作，提高工作效率和安 全性
普及化：随着技术的不断成熟和成本 的降低，四足机器人也将会越来越普 及，成为未来智能生活的重要组成部 分
4
四足机器人的缺点
虽然四足机器人在很多方面都具有明显的优势和应用前景，但也存在一些缺点和挑战
智能化程度不足：目前四足机器人的 智能化程度还有很大的提升空间，需 要加强人工智能、感知等技术的研究 和应用
-
THANK YOU
感谢各位观看
四足机器人的设计灵感来源于生物的四肢结构，这种结构使得
四足机器人在行走、跑动、跳跃等运动中都能够保持稳定。通
过仿生学的原理，四足机器人能够更好地适应各种复杂的环境 和高地度形自治 四足机器人能够实现高度自主的运动控制，使其可以在无人干
预的情况下自主完成任务，这为未来机器人在复杂环境中的应
用提供了可能 可扩展性
提高工作效率：在物流运输、农业等领域，四足机器人可以高效地完成货物的 搬运和农作物的收割等任务，提高生产效率
服务领域：在服务行业中，四足机器人也可以作为智能化的服务机器人，提供 导购、陪伴等服务
科研领域：在科研领域中，四足机器人可以用于模拟生物的运动和行为，为生 物科学研究提供帮助
3
四足机器人的发展前景
随着人工智能和机器人技术的不断发展，四足机器人的应用前景也越来越广泛。未来，四 足机器人将会在以下几个方面得到更深入的发展
智能化：随着人工智能技术的不断发 展，四足机器人的智能化程度将会越 来越高，能够更好地适应各种复杂环 境和任务
多样化：随着应用需求的不断增加 ，四足机器人的种类和功能也将会 越来越多样化，满足不同领域的需 求
四足机器人研究现状及其展望
四足研究现状及其展望四足研究现状及其展望1.引言四足是指具有四只腿的，能够模拟动物行走的动作。
近年来，随着技术的快速发展，四足的研究也取得了突破性进展。
本文将对四足的研究现状进行详细探讨，并展望未来的发展趋势。
2.四足的分类2.1 基于机构结构的分类2.2 基于控制方法的分类2.3 基于应用领域的分类3.四足的运动学与动力学分析3.1 运动学建模3.2 动力学分析3.3 步态规划与运动控制4.四足的感知与导航技术4.1 传感器技术4.2 环境感知与地图构建4.3 导航算法与路径规划5.四足的机器学习与智能技术5.1 强化学习在四足中的应用5.2 迁移学习与适应性控制5.3 深度学习与感知能力增强6.四足的应用领域6.1 搜索与救援6.2 巡逻与安防6.3 农业与军事6.4 残疾人辅助与康复7.四足的未来展望7.1 技术的发展趋势7.2 四足的研究挑战与机遇7.3 未来应用领域的拓展附件：1.四足运动学与动力学模型代码示例2.四足感知与导航系统设计图纸3.强化学习算法在四足中的应用案例分析法律名词及注释：1.：根据《法》（Robotics Act）第2条，是指具有自主感知、决策、执行能力的机械装置。
2.强化学习：根据《发展法》（Artificial Intelligence Development Act）第5条，强化学习是一种机器学习方法，通过观察、试错和奖励机制使自主学习与适应环境。
3.深度学习：根据《发展法》（Artificial Intelligence Development Act）第6条，深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层次的非线性变换进行特征提取与模式识别。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
• 目前几个主流的研究分支 • 国内比较活跃的几个研究机构 • 研究趋势小结 • 目前已报道的最具代表的四足机器人——
Bigdog
目前主流的研究分支
• 机械本体研究 • 步态研究 • 控制技术研究 • 驱动能源研究
返回
机械本体的研究关键—腿部结构
• 缩放型机构 • 缓冲型虚拟弹簧腿机构 • 四连杆机构 • 并联机构 • 平行杆机构 • 多关节串联机构
结束
小结
• 内容总结：首先介绍了仿生机器人的定义、分类、 特点，总结了仿生机器人的发展方向；另外，介 绍了国内四足机器人研究领域的主要研究所及其 研究方向，最后给大家介绍了目前世界上最具代 表性的四足仿生机器人-bigdog的研究过程。
• 博士研究生：阎宏伟 • 导师：李哲教授 • 报告时间：2009年10月26日 • 谢谢大家！
返回
仿生狗
西北工大仿生狗
返回
液压驱动腿
返回
姿态实验
滤波效果
返回
四足步行机器人的研究趋势
• 实现腿机构的高能、高效能 • 步行机器人微型化 • 增强四足步行机器人的负载能力 • 机器人仿生的进一步深化
返回
BIGDOG
bigdog
Bigdog研发过程
• Boston bigdog • 单腿跳机器人 • 双足机器人 • 四足机器人 • 动画
返回
缓冲型弹簧腿
返回
缩放型腿机构
一个跨步周期
返回
两种弹跳模型
弓形弹跳机
返回
机器人步态
• 爬行步态（crawl） • 对角步态（trot） • 溜蹄步态（pace） • 疾驰步态（gallop） • 跳跃步态（hopping） • 自然步态（natural）
返回
弓形弹跳机器人
返回Biblioteka crawl返回神经元基本结构图
神经元融入控制系统
返回
上交微型样机
上交微型机器人
返回
西北工大研究动向
• 仿生狗 • 液压作动机器腿及步态规划运动分析 • 基于Kalman滤波的四足机器人姿态数据处理方法 • 静步态直线行走稳定性分析 • 基于协同仿真的四足机器人稳定性分析方法 • 基于虚拟样机技术的四足机器人结构设计 • 坡面静步态平衡方法研究 • 一种重心调整装置在步行中的应用
trot
pace
gallop
返回
国内比较活跃的研究机构
• 哈工大机器人所 • 上交机器人所 • 西北工大机电学院 • 华中科技大 • 清华自动化系
返回
四足机器人分类
缩放式
关节式
哈工大机器人（缩放式）
哈工大机器人
哈工大机器人
返回
上交机器人（关节式）
上交机器人研究动向
• 神经元在四足机器人伺服控制中的应用 • 微型仿生四足机器人的研究 • 对角小跑起步姿态对稳定步行的影响 • 基于OpenGL的四足机器人步态仿真系统 • 四足机器人对角小跑直线步行的虚拟模型 • 设计并完成了对角小跑步态
单腿
返回
双腿
返回
四腿bigdog
成品bigdog
返回