模糊類神經網路於六足機器人沿牆控制與步態動作及姿態平衡之應用

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洪翊展(Yi-Jan Hung) 查詢紙本館藏

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電機工程學系

論文名稱

模糊類神經網路於六足機器人沿牆控制與步態動作及姿態平衡之應用
(Wall-Following Hexapod Walking Robot Using Fuzzy Neural Network and Locomotion Control)

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摘要(中)

本研究利用模糊類神經網路和卡爾曼濾波器來控制六足機器人，進行沿牆避障追蹤並且有效率的調整姿態使得機器人在運動過程中有很高的穩定性。根據架設在機器人側邊的超音波感測器所得到距離值，經由換算可以得知機器人與牆壁的相對角度位置，而模糊類神經網路的輸入為角度位置，輸出為機器人兩側足部的擺動幅度，經由兩邊足部擺動的差異可以調整機器人的前進方向，使得機器人可以在複雜的環境中避開障礙物。除了避障之外，保持機器人身體的穩定度也是很重要的議題，但使用加速度計所測量的姿態傾角，會因為響應靈敏而容易產生雜訊，而角速度計雖然不容易產生雜訊，但積分所產生的角度卻會隨著時間產生累積誤差，本文使用卡爾曼濾波器融合兩項資訊來即時獲得機器人的姿態傾角，再將姿態傾角分離到各足部方向，隨後再經由逆運動學調整各足部，進而達到恢復姿體平衡的效果。

摘要(英)

This thesis applies a fuzzy neural network controller and Kalman filter to control the hexapod for wall following and efficiently adjust the gait to realize stability locomotion. According to the angle position, measured by ultrasonic sensor, between the robot and the wall, the fuzzy neural network controller can control the swing amplitude of the left and right legs of the robot, so that the robot can walk in the complex environment successfully. In addition to walking in an unknown environment, the stability of the hexapod is also a very important theme. The Kalman filter uses an accelerometer and a gyroscope to obtain the real-time robot body attitude, while the tilt angles are separated to the leg directions to change the amplitude by inverse kinematics. Thus, the robot can move forward, and instantly restore horizontal body attitude when walking on oblique terrain. The experimental results show that the method proposed in this research can successfully applied to a real hexapod robot control.

關鍵字(中)

★ 六足機器人
★ 模糊類神經
★ 卡爾曼濾波器
★ 逆運動學
★ 步態設計
★ 三軸加速度計與陀螺儀

關鍵字(英)

論文目次

摘要 I
Abstract II
誌謝 III
目錄 IV
圖目錄 VII
表目錄 XI
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 研究方法與成果貢獻 8
1.4 論文架構 9
第二章系統架構 11
2.1 六足機器人主體機構 12
2.2 足部機構介紹 14
2.3 微處理器控制板 15
2.4 三十二路伺服馬達驅動板 16
2.5 MPU6050姿態感測器 17
2.6 電源 19
2.7 超音波感測器 20
2.7.1 超音波感測器工作原理 21
2.8 ESP8266 無線網路模組 24
2.8.1 手機控制介面 25
第三章機器人步態設計與平衡 26
3.1 運動學 27
3.1.1 逆向運動學 27
3.2 步態分析 29
3.2.1 三角步態 29
3.2.2 波浪步態 31
3.2.3 漣漪步態 33
3.3 機器人轉彎設計 35
3.3.1 機器人轉彎方式 35
3.3.2 直角轉彎模式 36
3.3.3 連續曲線轉彎模式 38
3.3.4 改良式轉彎模式 40
3.4 機器人機身角度測量 41
3.5 機器人平衡機制 44
3.5.1 機器人斜坡上平衡 47
3.6 機器人上下階梯步態設計 49
第四章六足機器人控制與方法 52
4.1 模糊控制理論 53
4.1.1 模糊控制器基本架構 53
4.2 倒傳遞類神經 54
4.2.1 倒傳遞類神經架構 55
4.3 模糊類神經 61
4.3.1 模糊類神經網路架構 61
4.3.2 模糊類神經網路推導 64
4.3.3 模糊類神經網路模擬結果 67
4.4 卡爾曼濾波器演算法 71
第五章實驗結果與討論 74
5.1 前進步態模式 74
5.1.1 原地旋轉步態模式 76
5.2 斜坡上平衡 79
5.2.1 斜坡上前進 81
5.3 機器人上下階梯模式 83
5.4 機器人避障模式 87
第六章結論與建議 95
6.1 結論 95
6.2 建議 96
參考文獻 97
附錄 102

參考文獻

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指導教授

鍾鴻源(Hung-Yuan Chung)

審核日期

2017-7-19

推文