基于循环抑制CPG模型的蛇形机器人仿真
大多数爬行动物的运动都是由中央模式发生器CPG控制的节律运动,本文通过对生物神经元特性的模拟,构建相应的控制模型,提出一种循环抑制CPG模型来模拟控制蛇形机器人的步态运动.首先分析了蛇形机器人的步态及关节连接方式,在此基础上,构建基于Matsuoka神经元的CPG模型,然后根据所研究的蛇形机器人的关节数构建了7关节的链式CPG网络结构模型.接下来,利用遗传算法对CPG网络参数进行优化.实验结果表明,该方法能够有效地控制蛇形机器人的步态运动.
蛇形机器人 网络模型 遗传算法 参数优化
侯宝奇 宁杨 张丹瑶 连晓峰
北京工商大学计算机与信息工程学院,北京,100048 中国电子科技集团公司第15所,北京,100083
国内会议
南京
中文
284-287
2015-08-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)