多自由度步行机器人课程毕业设计设计外文文献翻译、中英文摘要、外文翻译

密 级 分类号 编 号 成 绩 本科生毕业设计 (论文 ) 外 文 翻 译 原 文 标 题 of 文 标 题 多自由度步行机器人 作者所在系 别 作者所在专业 作者所在班级 作 者 姓 名 作 者 学 号 指导教师姓名 指导教师职称 完 成 时 间 2017 年 3 月 北华航天工业学院教务处制 共 20 页 第 1 页 译文标题 多自由度步行机器人 原文标题 of 者 名 美男雅之 国 籍 日本 原文出处 文： 多自由度步行机器 人 摘要 :在现实生活中设计一款不仅可以 倒下 而且还可以站起来的 机器人 灵活智能机器人很重要。 本文提出了一种两 臂 两足 机器人， 即 一个 模仿 机器人，它可以步行 、 滚动和站起来。该机器人由一个头，两个胳膊和两条腿 组成 。基于远程 控制，设计了 双足机器人 的 控制系统， 解决了 机器人大脑内的机构 无法与 无线电联系 的问题 。这种远程 控制 使机器人具有强大 的 计算 头脑 和有多个关节轻盈的身 体 。该机器人能够保持平衡 并 长期使用跟踪视觉， 通过 一组垂直传感器检测是否 跌倒 ，并 通过 两个 手臂 和两条腿 履行起立动作 。 用 实际例子 对 所开发的系统和实验结果进行了描述 。 1 引 言 随着人类儿 童的娱乐 ， 对于设计的 双足运动 的机器人具有有 站起来动 作的能力 是必不可少 。 为了建立一个 可以 实现 两足 自动 步行 的机器人 ，设计 中感知是站立还是 否 躺着的 传感器 必不可少 。 两足步行机器人 它主要集中在动态步行，作为一种先进的控制问题 来对待它345 。然而， 在现实世界中 把注意力集中在智能反应，更重要的是 创想 ，而不是一个不会倒下 的 机器人，是一个 倒下来可以站起来的 机器人 。 为了建立一个 既能倒下又能 站起来 的机器人 ，机器人需要传感系统 就要 知道它是否 跌倒 或没有 跌倒 。虽然 视觉 是一个机器人最重要的遥感功能， 但由于 视觉系统规模和实力 的 限制 ， 建立一个强大的视觉系统 在 机器人 自 己的身体 上是困难的 。如果我们 想进一步 要求动 态反应和智能推理经验的基础上基于视觉的机器人行为 研究 ， 那么 机器人机构要轻巧 足以够 迅速作出 迅速 反应，并有许多自由度 为了 显示驱动各种智能行为。至于 有 腿机器人 678， 只有一个 以 视觉为基础的 小小的研究 9。面临的困 难是 在基于视觉 有 腿机器人实验研究 上由 硬件的 显示所限制 。 在有限的硬件 基础上 是很难继续发展先进的视觉软件。为了解决这些问题 和 推进 共 20 页 第 2 页 基于视觉的行 为 研究 ， 可以 通过建立远程脑的办法。身体和大脑相连的无线链路使用无线照相机和远程控制机器人 ，因为 机 体 并不需要电脑板， 所以 它变得更加容易建立一个 有 许多自由度驱 动 的 轻盈机身。 在这项研究中，我们制定了 一个 使用远程脑机器人的环境 并且 使 它 执行平衡的视觉 和起 立的手扶两足机器人， 通过胳膊和腿 的 合作，该系统和实验结果说明如下。 图 1 远程脑系统的硬件配置 图 2 两组机器人的身体结构 2 远程脑系统 远程 控制 机器人不使 用 自己大脑内的机构。它 留 大脑 在控制系统中并且 与它用 无线电联系。这使我们能够建立一个 自由的 身体和沉重大脑 的机器人 。身体和大脑的定义软件和硬件之间连接的接口。 身体 是为了适应每个研究项目和任务 而设计的 。这使我们提前进行研究各种 真 实机器人系统 10。 一个主要利用远程脑机器人是基于超级并行计算机 上 有一个大型及重型颅脑。虽然硬件技术 已经先进了 并拥有生产功能强大的紧凑型视觉系统的规模， 但 共 20 页 第 3 页 是 硬件仍然很大。摄像头和 视觉 处理器的 无线连接已经成为一种 研究工具。远程脑的做法使我们 在基于 视觉机器人 技术 各种实验问题 的研究上 取得进展 。 另一个远程脑的做法 的优点 是机器人 机体 轻巧。这开辟了 与有 腿移动机器人合作的 可能性。至于动物，一个机器人有 4 个可以行走 的 四肢 。 我们的重点是基于视觉的适应行为的 4 肢机器人 、 机械动物，在外地 进行试验 还没有太 多 的 研究 。 大脑 是 提出的 在 母 体 环境中 通过接代 遗传 。大脑和母 体 可以分享新设计的机器人。 一个开 发 者 利用环境可以集中精力 在大脑 的功能设计 上 。对于机器人的大脑 被 提出 在 一个母 体 的环境，它可以直接受益于母 体 的 演变 ，也就是说 当 母体 升级到一个更强大的计算机 时 该软件容易获得 权利 。 图 1 显示了远程脑系统 由 大脑基地，机器人的身体和大脑体界面 组成 。在 远程 脑办法 中 大脑和身体 接触面之间的设计和性能 是关键。我们目前的执行情况采取了完全远程脑的办法，这意味着该机 体上 没有电脑 芯片 。目前系统由视觉子系统，非视觉传感器子系统和运动控制子系统 组成 。一个 障碍物 可以从机器人机 体的 摄像机 上 接收视频信号。 每个视觉 子系统 由平 行 放置的 8 个 显示 板 组成 。 一 个机体仅 有一个运动指令信号和 传输 传感器的信号 的接收器 。该传感器 信息从视频发射机 传输 。 传输 其他传感器的信息 是可能的 ，如触摸和伺服错误通过视频传输的信号整合成一个视频图像 11 。该驱动器是包括一个模拟伺服电路和接收 安置器的连接 模 块 。离子参考价值 来自于动作 接收器。该 动作 控制子系统可以通过13 个波段处理多达 104 个驱动器和每 20 兆秒 发送参考价值的所有驱动器。 3 两个 手和足的 机器人 图 2 显示 了 两个 手和足的 机器人 的 结构 。 机器人 的 主要电力组成部 分 是连接着 伺服驱动器控 、 制信号接收器定位传感器，发射机，电池驱动器 ， 传感器和一个摄像头，视频发射机 ， 没有电脑板。伺服驱动器包括一个齿轮传动电动机和伺服电路模拟的方块。控制信号给每个伺服模块的位置参考。扭矩伺服模块可覆盖21 4速度约 0 0制信号传输无线 电 路编码 的 8 个参考值。该机器人 在 图 2 中有两个接收器模块 在芯片上以 控制 16 个驱动器 。 图 3 说明了方向传感器使用了一套垂直开关。垂直开关是水银开关。当水银开关（ a）是倾斜 时 ，下拉关闭的汞之间接触 的 两个电极。方向传感器安 装两个汞开关，如 图 显示在（ b）项。该交换机提供了两个比特信号 用来 检测 4 个方向的传感器 如图 所示 在 （ c）项。该机器人具有在其胸部 的 传感器 并且 它可以区分四个方向 ： 面 朝上 ，面朝下， 站立 和颠倒。该机 体 的结构设计和模拟 在 母亲环境 下 。该 共 20 页 第 4 页 机体的 运动学模型 是被 描述面向 一个 口齿不清 的对象 ，这使我们能够描述几何实体模型和窗口界面设计的行为。 图 3 传感器的两个水银定位开关 图 4 显示远程脑机器人 的一些环境项目分类 。 这些分类为 扩大发展各种机器人提供了丰富的 平台 。 4 基于视觉的平衡 该机器人可以 用 两条腿站起来。因为它可以改变 机体的 重心，通过控制踝关节的角度，它可以进行静态 的两足行走 。如果地面不平整 或不 稳定 ， 在静态步行期间 机器人 必需 控制 她的 身体平衡 。 为了视觉平衡 和 保持移动 平稳，它要有 高速 的 视觉系统。我们已经用相关的芯片 13制定了一项跟踪视觉板。 这个视觉板 由 带着 特别 片（电位 14 ：运动估计处理器） 扩张转换器组成 ， 与 执行本地图像块匹配。 图 4 层次分类 共 20 页 第 5 页 图 5 步行步态 该 输入 处理器是作为参考 程序 块和一个图像搜索 窗口形象 小的参考 程序 块 可 达 16*16 像素 小的搜索窗口取决于参考块 的大小 通常高达 32*32 像素，以便它能够包括 16 * 16 且匹配 。该处理器计算价值 256 萨赫勒（总和绝对差）之间的参考块和 256 块在搜索窗口，还 找到 最佳匹配块，这就是其中的最低萨赫勒价值。 当 目标 平移时 块匹配是非常 有力 的 。 然而，普通的块匹配方法 当 它旋转 时 无法跟踪目标。为了克服这一困难，我们开发了一种新方法， 跟随真正旋转目标的候选模板。旋转模板法首先生成所有 目标图像旋转， 并且 几个足够的候选参考模板 被 选择 并 跟踪 前面图的场景相匹配 。 图 5 展示了一个平衡实验。在这个实验中机器人站在倾斜的木板上。机器人视觉跟踪着前面的场景。 它会记住一个物体垂直方向作为视觉跟踪 的参照 并产生了旋转图像的参考 图 象。如果 视觉跟踪 的参考对象使用旋转图像，它可以衡量身体旋转。 为了保持身体平衡，机器人的反馈控制其身体旋转来控制中心机 体 的重 心 。旋转视觉跟踪 15可以跟踪视频图像率。 图 6 双足步行 共 20 页 第 6 页 该 输入 处理器是作为参考 程序 块和一个图像搜索 窗口形象 小的参考 程序 块 可 达 16*16 像素 小的搜索窗口取决于参考块 的大小 通常高达 32*32 像素，以便它能够包括 16 * 16 且匹配 。该处理器计算价值 256 萨赫勒（总和绝对差）之间的参考块和 256 块在搜索窗口，还 找到 最佳匹配块，这就是其中的最低萨赫勒价值。 当 目标 平移时 块匹配是非常 有力 的 。 然而，普通的块匹配方法 当 它旋转 时 无法跟踪目标。为了克服这一困难，我们开发了一种新方法， 跟随真正旋转目标的候选模板。旋转模板法首先生成所有目标图像旋转， 并且 几个足够的候选参考模板 被 选择 并 跟踪 前面图的场景相匹配 。 图 5 展示了一个平衡实验。在这个实验中机器人站在 倾斜的木板上。机器人视 觉跟踪着前面的场景。 它会记住一个物体垂直方向作为视觉跟踪 的参照 并产生了旋转图像的参考 图 象。如果 视觉跟踪 的参考对象使用旋转图像，它可以衡量身体旋转。 为了保持身体平衡，机器人的反馈控制其身体旋转来控制中心机 体 的重心 。旋转视觉跟踪 15可以跟踪视频图像率。 图 6 双足步行 图 7 双足步行实验 共 20 页 第 7 页 5 双足步行 如果 一个双足机器人 可以自由 的 控制机器人的重心，它可以执行双足行走。展示在图 7 的 机器人在脚踝的位置 有 以左 和以右的角度 ，它可以在 特定 的方式 下执行 双足行 走 。 该一个周期 的一系 列运动 由八个阶段 组成，如图 6 所示 。一个步骤包括四个阶段 ;移动 脚的 重力中心 ，抬 腿， 向前移动 ， 换 腿。由于身体 被描述用实体模型，根据重心参数机器人可以产生一个机构配置移动重力中心。这一运动后，机器人可以 抬起另一条 腿 并且 向前 走 。在 抬 腿 过程中 机器人 必须操纵机构 配置，以保持支持脚 上的重心 。依赖于重心 的高度 作为平衡 的稳定性 ，机器人选择合适 的膝盖 角度 7 显示了一系列双足机器人行走 的实验 。 6 滚动和 站立 图 8 显示 了一系列 滚动，坐着 和 站起来 的动作 。这 个 动 作 要求胳膊和腿之间的协调 。 由于步行机器人 有 一个电池，该机器人 可使用电池的 重量做 翻转动作。当机器人 抬起 左腿， 向后移动 左臂 且 右臂向前，它可以 得到机体周围的 旋转 力矩 。如果身体开始转动，右腿 向 后 移动并且 左脚 依赖脸部返 回 原来位置 。翻滚运动身体的变化方向从 仰视到俯视 。它可 通过 方向传感器核查。 得到正面朝下的方向 后 ， 向下 移动机器人的 手臂 以坐 在 两 个脚上 。这 个动作引起了 双手和地面 之间的滑动 。如果手臂 的长度 不够 达到在脚上的身体重心 ，这个坐的运动 要求 有手臂来推动运动 。 站立运动是被控制的 ，以保持平衡。 图 8 一系列滚动和站立运动 共 20 页 第 8 页 图 9：具有起身能力的双足步行机器人的状态转换 7 通过 集成传感器网络转型 的综合 为了使 上述描述的 基本动 作成为一体 ，我们通过一种方法来描述一种被认为是根据传感器 状况 的网络转型 。 图 9 显示 了综合了基本动作机器人的 状态转移图：两足行 走 ，滚动，坐着 和 站 立 。这种一体化提供了机器人 保持行走甚至跌倒时 的能力。 普通的双足行 走 是由两 步组成 ， 连续的 左腿 在前 和右腿 在前。这个姿势依赖于背部和脸部和站立是一样的 。也就是说，机器人 的机体形状 是相同的，但方向是不同的。 该机器人可以探测机器人是否 依赖于 背 部 或面 部 使 用方向传感器。当机器 人发觉跌倒时 ，它改变了 依赖于背部或腹部通过移动不确定姿势的状况 。如果机器 人依赖于背部起来 ， 一系 列的动 作将被 计划执行 ：翻转 、 坐下和 站立动作 。如果 这种情况是依赖于脸部 ，它不执行 翻转而是移动手臂执行坐的动作 。 8 结束语 本文提出了 一个 两 手臂的 可以执行静态双足行走， 翻转 和站 立动作的机器人 。建立这种行为 的关键 是远程脑 方 法。 正 如实验表明，无线技术 允许 机 体 自由 移动 。这似乎也改变我们概念化机器人 的一种方式 。在我们的实验室已经 发展 一种新的研究环境，更适合于机器人和真实世界的人工智能。 这里提出的 机器人 是一个 有腿的 机器人。我们的视觉系统是基于高速块匹配功能实施 大规模集成电路 的运动估 算 。视觉系统提供了 与人交往作用的 机 体 活力和适应能力 。 机械狗表现出 建立在跟踪测距 的基础上的 适应行为 。机械类人猿已经表明跟踪和记忆的视觉功能 和它们在 互动行为 上的综合 。 一个两手臂 机器人 的研究为 智能机器人研究提供了一个新的领域 。 因为它 共 20 页 第 9 页 的各种行为可能造成 一个灵活的机体 。远程脑 方 法将支持以学习为基础行为 的 研究领域。下一个 研究 任务包括：如何借鉴人类行为以及如何让机器人提高自身的学术 行为。 共 20 页 第 10 页 外文原文 of 113 on in it is to a t a up if it a on a an of a of is on in a it by a to a a in it or by a of up 1 s it is to of up in to In to a to be to to up as as to it or a it as as on 23on in it as an in 45on in it is to a t a up if it In to a up if it to to it or is of of a it is to a a on of of a If we to on on to be to in to a of As 6 7 8,is a on . in 共 20 页 第 11 页 by of It is to in In to of we a by by a it to a in In we a it to on up 2 he It in it by us to a a a to us in a of 0. A of is a on of 共 20 页 第 12 页 is a us to in of a of in of is be up of As if a it We on in a as is in be A on of a is in a it s is to a of of In of is a no of A on of A a a is a It is to as by a 1. is a an a up 04 3 to 03 of of an a a is no A a in to is of 140on in to 6 a of is a a) is of 共 20 页 第 13 页 as b). to of as c). at it is in of is in an us to of in in us of 4 up on As it of by it to if is In to it is to We a a of a 共 20 页 第 14 页 a SI 4 : to EP an as a an a of on of is up 2 2 so it 6 * 16 56 of 56 in AD is up 6 6 of on of is up 2 2 so it 6 * 16 56 of 56 in AD is in it In to we a up to of in of is in It of an as of If it In to to of at 共 20 页 第 15 页 5 If a of it As to at it in of in of as . As is in a to of of it In to in to of As in on of of a of of in 共 20 页 第 16 页 6 p of As of a of of up it If to on up to It be by to on If of is to of of by is in to 7 n to we a to a in is to a of of it is by on on 共 20