適應性類神經模糊系統於二足機器人ZMP之應用

以作者查詢圖書館館藏

、以作者查詢臺灣博碩士

、以作者查詢全國書目

、勘誤回報

、線上人數：30

、訪客IP：3.16.147.124

姓名

許育誌(Yu-chih Hsu) 查詢紙本館藏

畢業系所

光機電工程研究所

論文名稱

適應性類神經模糊系統於二足機器人ZMP之應用
(Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System apply to biped robot's zero-moment-point)

相關論文

★ 新型扭力測量器之設計與製作	★ 動態模糊系統最佳化響應與穩定性之控制
★ 結構系統動態行為之系統建模與識別	★ 滑動模式控制在追蹤問題的應用方法改良
★ 加速電子秤讀取之硬體設計與系統鑑別	★ 數位訊號處理器於磁浮系統控制之應用
★ 移動載重在無限長樑上對地表振動之影響	★ CNC系統不連續NURBS曲線之處理
★ 非線性振動系統之動態分析及系統判別	★ CNC切削工具機使用Mastercam系統後對於2-D平面加工流程之影響與分析
★ 六腳機械載具之設計與動態分析	★ 球面機構應用於機器手臂的動態分析
★ 四足步行機器人之設計與動態分析	★ 二足機器人之動態平衡分析
★ 二足機器人之模糊邏輯ZMP產生器及IC設計	★ 二足機器人之動態步行軌跡分析

檔案

[Endnote RIS 格式]

[Bibtex 格式]

[相關文章]

[文章引用]

[完整記錄]

[館藏目錄]

[檢視]

[下載]

本電子論文使用權限為同意立即開放。
已達開放權限電子全文僅授權使用者為學術研究之目的，進行個人非營利性質之檢索、閱讀、列印。
請遵守中華民國著作權法之相關規定，切勿任意重製、散佈、改作、轉貼、播送，以免觸法。

摘要(中)

本論文主要研究內容為利用模糊邏輯結合類神經網路而成的適應性類神經模糊推論系統ANFIS（Adaptive Neuro–Fuzzy Inference System）取代傳統上，使用預設或單純使用模糊邏輯產生ZMP值的方法。其方法是利用理想資料對於ANFIS系統進行學習訓練，建立一個輸入-輸出映射關係，便可利用二足機器人運動時，各部位的幾何位置求解出穩定步行的ZMP值，進ㄧ步利用軀幹補償來達到穩定步行的目的。在模擬方面，建立一個虛擬八連桿二足機器人配合MSC.VISUAL NASTRAN 4D 與 MATLAB SIMULINK、FUZZY Toolbox 進行設計與即時運算模擬，利用直線步行、行進間變換速度和斜坡加以測試，以驗證本文所提之方法可以提供機器人穩定步行並提供不同於以往對於ZMP值的設置方法。

摘要(英)

The zero-moment-point (ZMP) trajectory in the biped robot’s foot is a significant criterion for the stability during walking. Many related methods have been proposed for ZMP trajectory.
This thesis proposes an Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System (ANFIS) ZMP trajectory generator that would set ZMP trajectory more easily and efficiently.
By using a hybrid learning procedure and human knowledge input-output data pairs, the ANFIS system can construct a set of fuzzy if-then rules with appropriate membership function to generate the input-output mapping relationship. The hybrid learning procedure combines the gradient method and the least squares estimate.
We can use the robot’s hip and leg trajectory as input data. ANFIS generates stable ZMP values as output data. Base on the stable ZMP values, the trunk was used to provide compensation for robot stable walking.
The proposed method, under the simulation conditions, can let the biped robot walk stably. The ZMP generated in this method different with the previous method in the literature. In simulation, an eight links biped robot was applied. A real-time simulation in walking a straight line, changing velocity and on slop surface was conducted by using several software such as MSC.VISUAL NASTRAIN, MATLAB ANFIS Toolbox, and MATLAB SIMULINK etc.

關鍵字(中)

★ 適應性類神經模糊
★ 斜坡
★ 零力矩點
★ 模糊
★ 二足機器人

關鍵字(英)

★ Fuzzy
★ Zero moment Point
★ Biped Robot
★ ANFIS
★ Slop

論文目次

摘要....................................................I
Abstract................................................II
誌謝....................................................III
目次....................................................IV
圖目錄..................................................VII
表目錄..................................................XI
第一章緒論.............................................1
1.1 前言.............................................1
1.2 文獻回顧.........................................2
1.3 研究動機與目的...................................4
1.4 本文架構.........................................5
第二章二足機器人連桿幾何關係推導與軌跡規劃.............6
2.1 機器人模型建立...................................6
2.2 順向連桿幾何關係推導.............................9
2.3 逆向連桿幾何關係推導............................11
2.4 軌跡規劃........................................16
2.4.1 直線步行........................................16
2.4.2 行進間變速......................................23
2.4.3 斜坡............................................27
第三章軀幹補償與ZMP...................................33
3.1 零力矩點ZMP.....................................33
3.1.1 穩定動態步行條件................................34
3.2 ZMP公式推導.....................................35
3.3 軀幹補償方法....................................36
第四章適應性類神經模糊推論系統與ZMP...................38
4.1 ANFIS理論與架構.................................39
4.1.1 系統架構........................................39
4.1.2 學習演算法......................................43
4.2 ANFIS在ZMP之應用................................46
第五章模擬結果與討論..................................49
5.1 模擬架構流程....................................49
5.2 直線步行........................................57
5.3 行進間變速......................................61
5.4 斜坡............................................64
5.5 結果討論........................................68
第六章結論與未來展望..................................69
6.1 結論............................................69
6.2 未來展望........................................69
參考文獻.................................................71
附錄A....................................................75附錄B....................................................78

參考文獻

[1]Vukobratovic, M., Frank, A., and Juricic, D. “On the
Stability of Biped Locomotion.” IEEE Transaction on Bio-Medical Engineering, BME-17 :pp. 25-36, 1970.
[2]I. kato, S. Ohteru, H. Kobayashi, K. Shirai and A.Uchiyama“Information-Power machine with sense and limbs”Theor. and Pract.
of Robots and Manipula, 1974.
[3]A. Takanishi, M. Ishida, Y. Yamazaki, and I. Kato“The realization of dynamic walking by the biped walking robot WL-10RD”Int. Conf. on Advanc. Robotics, pp.459-466, 1985.
[4]Yamaguchi, J., and Takanishi, A. “Development of a Leg Part of a humanoid Robot-Development of a Biped Walking Robot Adapting to the Humans, Normal Living Floor”Autonomous Robots, 43 : 69-385, 1997.
[5]Yamaguchi, J., Takanishi, A., and Kato, I. “Development of a Biped Walking Robot Compensating for Three-Axis Moment by Trunk Motion”Proceedungs of the 1993 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp.561-566, 1993.
[6]Dusko KATIC, Miomir VUKOBRATOVIC“Intelligent Sfot-Computing Paradigms for Humanoid Robots”IEEE/RSJ Intl.Conference on intelligent Robots and Systems, pp.2533-2538 , Oct 2002.
[7]J.H Park“Fuzzy-logic zero-moment-point trajectory generation for reduced trunk motions of biped robots”Fuzzy Sets and System Vol.134, pp.189-203, 2003.
[8]S. Murakami, E. Yamamoto, and K. Fujimoto“Fuzzy control of dynamic biped walking robot” IEEE Int. Conf. Fuzzy Set, Vol.1, pp.77-82, 1995.
[9] Ferreira, J.P., Amaral, T.G., Pires, V.F., Crisostomo, M.M., Coimbra, P “A neural-fuzzy walking control of an autonomous biped robot” IEEE Conf. World Automation Congress, Proceedings, Vol.15, pp.253-258, 2004.
[10]D.Kim, S.-J.Seo and G.-T.Park “Zero-moment point trajectory modeling of a biped walking robot using an adaptive neuro-fuzzy system” IEE Proc.-Control Theory Appl., Vol.152 , No.4, July 2005.
[11]Changjiu Zhou and Kanniah Jagannathan“Adaptive Network Based Fuzzy Control of a Dynamic Biped Walking Robot”IEEE Conf. Intelligence and Systems, International Joint Symposia pp.109-116, 1996.
[12]Changjiu Zhou, Pik Kong Yue, Jun Ni, and Shan-Ben Chan “Dynamically Stable Gait Planning for a Humanoid Robot to Climb Sloping Surface”IEEE Conf on Robot Automation and Mechatronics, December 2004.
[13]Yi Zhou, and Meng Joo Er“Dynamic Fuzzy Q-Learning Control of Uncertain System with Application to Humanoids”IEEE Conference on Control Application, August 2005
[14]YUANF. ZHENG, JIE SHEN“Gait Synthesis for the SD-2 Biped Robot to Climb Sloping Surface”IEEE Transactions on Robotics, Vol.6, Feb 1990.
[15] Jyh-Shing Roger Jang “ANFIS：Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System” IEEE Trans. Syst. Man，and Cybern., vol.23，pp.665-685, May 1993.
[16]C.L Shin“Gait Synthesis for a biped robot”Robotica, Vol.15,pp.559-607 1997.
[17]Jang, Jyh-Shing Roger, Neuro-fuzzy and soft computing, Upper Saddle River, NJ : Prentice Hall, c1997.
[18]邱志偉，「二足機器人之動態平衡分析」，中央機械大學工程研究所，碩士論文，2004。
[19]林哲平，「二足機器人之模糊邏輯ZMP產生器及IC設計」，中央大學機械工程研究所，碩士論文，2005。
[20]廖本輝，「二足機器人之動態步行軌跡分析」，中央大學機械工程研究所，碩士論文，2005。
[21]賴信成，「雙足步行機器人之步姿運動規劃及控制」，大葉大學機械工程研究所，碩士論文，2003。
[22]江正瑋，「適應性類神經模糊控制器於泵浦系統之應用」，中央大學機械工程研究所，碩士論文，1999。
[23]游英俊，「二足機器人的步態規劃與實作」，大同大學機械工程研究所，碩士論文，2004。
[24]黃加憲，「虛擬雙足步行機器人之靜態步行規劃與模糊平衡控制」，淡江大學機電與機械工程所，碩士論文，2004。
[25]王俊勝，「以專家系統為基礎之遙控直昇機模糊控制FPGA晶片實現」，成功大學航太所，碩士論文，2006。
[26]李紹華，「適應性多模態類神經模糊晶片之設計與實現」，成功大學電機所，碩士論文，2004。
[27]王文俊，認識Fuzzy，三版，全華科技圖書，2005。
[28]蒙以正，Matlab入門與精進，儒林圖書。
[29]蘇木春、張孝德，機器學習：類神經網路、模糊系統以及基
因演算法則，全華科技圖書。
[30]孫宗瀛，楊英魁，Fuzzy控制理論、實作與應用，全華科技
圖書。
[31]張智星，MATLAB程式設計與應用，清蔚科技，2000。
[32]林進燈教授，類神經模糊網路，交通大學電機控制所。
[33]Jih-Gau Juang“Fuzzy Neural Network Approaches for Robotic Gait Synthesis”IEEE Trans. Syst. Man，and Cybern Vol.30，August 2000.
[34]Capi Genci, Nasu Yasuo, Barolli Leonard, Mitobe Kazuhisa, and Takeda Kenro“Application of Genetic Algorithms for biped robot gait synthesis optimization during walking and going up-stairs”Advanced Robotics,Vol.15, pp.675-697, 2001.

指導教授

張江南(Chiang-Nan Chang)

審核日期

2007-7-2

推文