文献类型：期刊文章

作　　者：王丽杨[1,2] 刘治[1] 赵之光[1] 章云[1]

机构地区：[1]广东工业大学自动化学院,广东广州510006 [2]顺德职业技术学院电子工程系,广东顺德528300

出　　处：《控制理论与应用》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(U0735003;60974047);广东省自然科学基金资助项目(8351009001000002;9151009001000011);广东省科技计划资助项目(2009B010900051);教育部霍英东青年教师基金资助项目(121061);广东省高等学校高层次人才项目资助项目

年　　份：2011

卷　　号：28

期　　号：8

起止页码：1133-1139

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：神经网络等传统的机器学习方法是基于样本数目无穷大的经验风险最小化原则,这对非确定环境下有限样本的步态学习控制非常不利.针对两足机器人面临的非确定环境适应性难题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的两足机器人步态控制方法,解决了小样本条件下的步态学习控制问题.提出了一种基于混合核的步态回归方法,仿真研究表明了这种方法比全局核和局部核分别单独用于步态学习时有优越性.SVM以踝关节及髋关节的轨迹作为输入,相应的满足ZMP判据的上体轨迹作为输出,利用有限的理想步态样本对机器人上体轨迹与腿部轨迹之间的动态运动关系进行学习,然后将训练好的SVM置入机器人控制系统,从而增强了步态控制的鲁棒性,有利于实现两足机器人在非结构环境下的稳定步行.仿真结果表明了所提方法的优越性.

关 键 词：两足机器人 步态 小样本 学习控制  支持向量机

分 类 号：TP242]