Resumen

En este artículo, proponemos un modelo basado en un generador de patrones centrales para controlar el movimiento de caminar de un robot bípedo. El modelo controla de forma independiente el torque articular y la rigidez articular en tiempo real. En lugar del modelo neuronal dependiente de la fase utilizado por Huang en 2014, adoptamos la misma estructura para todas las fases de caminata, reduciendo el número de conexiones entre neuronas. Esta reducción permite el uso del algoritmo de enjambre de partículas para encontrar los valores óptimos de estos parámetros que conducen a diferentes soluciones con diferentes criterios de rendimiento. La simulación del método propuesto en un modelo de caminata bípeda de siete eslabones mostró un buen rendimiento en el rango de velocidades de caminata, lo que se denomina versatilidad, y en la transición de patrones de caminata. Las marchas logradas son movimientos cíclicos de 1 período para todas las señales de control de entrada, excepto para algunas marchas. Además, estos movimientos cíclicos de 1 período tienen una buena estabilidad local y global. Finalmente, ampliamos nuestro modelo neuronal agregando conexiones que funcionan solo cuando el robot camina en terrenos irregulares, lo que mejoró el rendimiento del robot contra este tipo de perturbación.

• Materias:Trituradora robótica Análisis cinemático Robots de articulación flexible Robot autónomo Articulación robótica
• Subjects:Robotic shredder Kinematic analysis Flexible joint robots Robot autonomous Robotic articulation
• Palabras claves:Propuesta; Generador central de patrones; Robot bípedo; Modelo neuronal; Movimiento al caminar; Simulación
• Keywords:Proposed; Central pattern generator; Biped robot; Neural model; Walking motion; Simulation