雙足機器人之強健穩定控制

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：118

、訪客IP：18.223.241.186

姓名

張哲瀚(Che-han Chang) 查詢紙本館藏

畢業系所

電機工程學系

論文名稱

雙足機器人之強健穩定控制
(The robust and stability control of a bipled robot)

相關論文

★ 直接甲醇燃料電池混合供電系統之控制研究	★ 利用折射率檢測法在水耕植物之水質檢測研究
★ DSP主控之模型車自動導控系統	★ 旋轉式倒單擺動作控制之再設計
★ 高速公路上下匝道燈號之模糊控制決策	★ 模糊集合之模糊度探討
★ 雙質量彈簧連結系統運動控制性能之再改良	★ 桌上曲棍球之影像視覺系統
★ 桌上曲棍球之機器人攻防控制	★ 模型直昇機姿態控制
★ 模糊控制系統的穩定性分析及設計	★ 門禁監控即時辨識系統
★ 桌上曲棍球：人與機械手對打	★ 麻將牌辨識系統
★ 相關誤差神經網路之應用於輻射量測植被和土壤含水量	★ 三節式機器人之站立控制

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)

本論文主要在分析與研究如何賦予雙足機器人自主性的姿態強健穩定能力。其中包含了即時外力抵抗、斜坡平衡以及斜坡行走之強健穩定能力。而本研究中使用的機器人具有22個自由度，其中每個腳踝擁有2個自由度，再加上3個獨特的自由度在機器人的腰部關節，使其能夠有更多的自由度來獨立調整姿態，進而適應各種不同的環境與干擾。接著分析與模仿人類抵抗外力的方法，利用壓力感測器與慣性量測模組所測得之訊號作為輸入以建立機器人的模糊控制器，而控制器之輸出即為腳踝及腰部之角度，進而達到機器人在三種不同干擾的環境中自主平衡。最後再以實驗數據分析與比較控制器給機器人帶來的平衡貢獻，而結果証明所提出的控制器確實能有效的即時修正機器人姿態並提高其強健穩定度。

摘要(英)

This study proposes a real-time balance control for a humanoid robot to resist external forces or to adapt the poor environment such as resisting the forces from the hammer, standing on a moving platform and walking on a slope platform. We study the robustness of the humanoid robot with fuzzy controllers in the above three conditions. The adopted humanoid robot is constructed by 22 motors and it has three degrees of freedom (DoF) in the waist especially. To maintain the standing balance of the humanoid robot, the force sensor module and inertial measurement unit (IMU) are the input of the fuzzy controllers. Then the fuzzy controller is applied to adjust the waist and ankle angles of the robot to resist the external force and conquer the poor environment. The experiment results demonstrate that the waist-ankle fuzzy controller is efficient for the humanoid robot to resist unknown external forces and slope platform, respectively.

關鍵字(中)

★ 控制系統
★ 雙足機器人
★ 外力抵抗
★ 感測模組
★ 平衡控制

關鍵字(英)

★ sensor modules
★ balance Control
★ control system
★ biped robots

論文目次

摘要 i
Abstract ii
致謝 iii
目錄 iv
圖目錄 viii
表目錄 xv
第一章緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 文獻回顧 2
1.3 論文目標 3
1.4 本文架構 3
第二章系統架構與機構設計 4
2.1 系統架構 4
2.1.1 電腦端系統架構 4
2.1.2 機器人端系統架構 6
2.2 機構設計 10
2.2.1 機器人自由度設計 10
2.2.2 機器人硬體配置 11
2.2.3 機器人腰部特色 14
2.3 感測器模組 15
2.3.1 軟體與通訊協定 15
2.3.2 空間定向感測模組 16
2.3.3 足底壓力感測模組 18
第三章機器人控制與動作開發 22
3.1 前言 22
3.2 基本控制與開發功能 22
3.2.1 馬達控制 23
3.2.2 姿態資料庫設計 25
3.3 步態開發 27
3.3.1 RoboPlus介面與動作資料庫 28
3.3.2 足部機構比較與進階步態參數微調 30
3.3.3 前進後退步態開發 33
3.4 姿態動作之整理與介面設計 36
3.4.1 動作整理部分 37
3.4.2 有限狀態機方法 38
第四章控制策略與模糊控制器設計 43
4.1 基本分析與功能介紹 43
4.1.1 人類姿態的強健穩定方法 43
4.1.2 腰部與腳踝控制 45
4.1.3 強健穩定控制之任務情境設定 45
4.1.4 感測模組回授與輸出應用 47
4.1.5 控制器的誤差輸入與輸出討論 50
4.2 腰部控制器設計 53
4.2.1 腰部控制器I (Pitch) 53
4.2.2 腰部控制器II (Roll) 56
4.3 腳踝控制器設計 57
4.3.1 腳踝控制器I (Pitch) 58
4.3.2 腳踝控制器II (Roll) 60
4.4 控制器自動切換與介面設計 62
4.4.1 控制器切換原則 63
4.4.2 參數微調與觀測介面 63
第五章實驗成果 65
5.1 環境介紹與實驗流程 65
5.1.2 測試平台介紹 65
5.1.1 實驗流程 68
5.2 抗力自主平衡 69
5.2.1 前方抗力 69
5.2.1 後方抗力 72
5.2.1 側面抗力 75
5.3斜坡傾斜自主平衡 78
5.3.1 斜坡前傾平衡 78
5.3.2 斜坡後傾平衡 81
5.3.3 斜坡側傾平衡 84
5.3.4 斜坡前側傾平衡測試 87
5.4 斜坡行走強健穩定控制 88
5.3.1 誤差輸入校正與情境分析 88
5.3.2 前進下坡 91
5.3.3 後退上坡 94
5.3.4 後退下坡 96
5.3.5 前進上坡 98
5.5 實驗成果總結 99
第六章結論與未來展望 101
6.1 結論 101
6.2 未來展望 101
參考文獻 103

參考文獻

[1] X. H. Li, S. L. Tan and W. X. Huang, “A household service robot with two arms and multi-sensor in unstructured environments,” in Proceedings of IEEE International Congress on Image and Signal Processing, 2009, pp.1-5.
[2] HONDA ASIMO首頁。2010年07月30號，
http://asimo.honda.com/
[3] Sony AIBO Europe首頁。2010年06月15號，
http://support.sony-europe.com/aibo/
[4] ALDEBARAN首頁。2010年07月30號，
http://www.aldebaran-robotics.com/en/Nao.php
[5] Sony Global首頁。2010年07月30號，
http://www.sony.net/SonyInfo/News/Press_Archive/200312/03-060E
[6] 廖本煇 (張江南教授指導)，“二足機器人之動態步行軌跡分析”，國立中央大學機械工程研究所碩士論文，2005年。
[7] S. Feng and Z. Sun, “A simple trajectory generation method for biped walking,” in Proceedings of 10th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision, 2008, pp. 2078–2082.
[8] J. L. Yan and H. P. Huang, “A fast and smooth walking pattern generator of biped robot using Jacobian inverse kinematics,” in Proceedings of 2007 Advanced Robotics and its Social Impacts, 2007, pp. 1–6.
[9] J. H. Park, “Fuzzy-logic zero-moment-point trajectory generation for reduced trunk motions of biped robots,” Fuzzy Sets and Systems, vol. 134, issue 1, pp.189–203, 2003.
[10] J. S. Kong, E. H. Lee, B. H. Lee and J. G. Kim, “Study on the real-time walking control of a humanoid robot using fuzzy algorithm,” International Journal of Control, Automation, and Systems, vol. 6, issue 4, pp. 551–558, 2008.
[11] K. Loffler, M. Gienger, F. Pfeiffer and H. Ulbrich, “Sensors and control concept of a biped robot,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 51, issue 5, pp. 972–980, 2004.
[12] K. Erbatur, A. Okazaki, K. Obiya, T. Takahashi and A. Kawamura, “A study on the zero moment point measurement for biped walking robots,” in Proceedings of International Workshop on Advanced Motion Control, 2002, pp. 431–436.
[13] Q. Huang, and Y. Nakamura, “Sensory reflex control for humanoid walking,” IEEE Transactions on Robotic and Automation, vol. 21, issue 5, pp. 977–984, 2005.
[14] H. Y. Liu, W. J. Wang and R. J. Wang, “A course in simulation and demonstration of humanoid robot motion,” IEEE Transactions on Education, vol. 54, issue 2, pp. 255-262, 2011.
[15] K. Suwanratchatamanee, M. Matsumoto and S. Hashimoto, “Balance control of robot and human-robot interaction with haptic sensing foots,” in Proceedings of 2009 IEEE International Conference on Human System Interactions, 2009, pp. 68-74.
[16] K. Suwanratchatamanee, M. Matsumoto and S. Hashimoto, “Robotic tactile sensor system and application,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 57, issue 3, pp.1074-1087, 2010.
[17] J. P. Ferreira, M. M. Crisostomo and A. P. Coimbra, “SVR versus neural-Fuzzy network controllers for the sagittal balance of a biped robot,” IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 20, pp. 1885-1897, 2009.
[18] J. P. Ferreira, M. M. Crisostomo and A. P. Coimbra, “Control of a biped robot with support vector regression in sagittal plane,” IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 58, pp. 3167-3176, 2009.
[19] TP-LINK 首頁。2010年7月15號，
http://www.tplink.com.tw/tw/product_1_3.php?id=34&menu=1
[20] RoBoard首頁。2010年7月5號，
http://www.roboard.com/
[21] BUFFALO TECHNOLOGY 首頁。2010年7月15號，
http://www.buffalo-tech.com.tw/product.php?T_Id=2&P_Id=167
[22] ROBOTIS首頁。2009年5月20號，
http://www.robotis.com/xe/
[23] SparkFun Electronics首頁。2010年 3月4號，
http://www.sparkfun.com/
[24] 淺草機研首頁。2010年9月05號，
http://www.robotsfx.com/
[25] 藝科資訊電子感測模組商城。2010年 10月6號，
http://www.aroboto.com/shop/
[26] Arduino.TW首頁。2011年2月20號，
http://arduino.tw/introprograming.html
[27] ROBOTIS技術支援與軟體下載首頁。2011年2月15號，
http://support.robotis.com/en/
[28] Mealy狀態機介紹。2011年3月29號，
http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%B1%B3%E5%88%A9%E5%9E%8B%E6%9C%89%E9%99%90%E7%8A%B6%E6%80%81%E6%9C%BA
[29] YouTube影音搜尋網站。2011年2月15號，
http://www.youtube.com/watch?v=KSPb8iNuhyA

指導教授

王文俊(Wen-June Wang)

審核日期

2011-7-4

推文