外文翻譯--多自由度步行機器人 中文版

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畢業(yè)設(shè)計 (論文 )外文資料翻譯 系 別： 機電信息系 專 業(yè)： 機械設(shè)計制造及其自動化 班 級： 姓 名： 學(xué) 號： 外文出處： . J. 1993, 37, 5 件： 1. 原文 ； 2. 譯文 2013 年 05 月 多自由度步行機器人 摘要 在現(xiàn)實生活中設(shè)計一款不僅可以倒下而且還可以站起來的機器人靈活智能機器人很重要。本文提出了一種兩臂兩足機器人，即一個模仿機器人，它可以步行、滾動和站起來。該機器人由一個頭，兩個胳膊和兩條腿組成?；谶h程控制，設(shè)計了雙足機器人的 控制系統(tǒng)，解決了機器人大腦內(nèi)的機構(gòu)無法與無線電聯(lián)系的問題。這種遠程控制使機器人具有強大的計算頭腦和有多個關(guān)節(jié)輕盈的身體。該機器人能夠保持平衡并長期使用跟蹤視覺，通過一組垂直傳感器檢測是否跌倒，并通過兩個手臂和兩條腿履行起立動作。用實際例子對所開發(fā)的系統(tǒng)和實驗結(jié)果進行了描述。 1 引言 隨著人類兒童的娛樂，對于設(shè)計的雙足運動的機器人具有有站起來動作的能力是必不可少。為了建立一個可以實現(xiàn)兩足自動步行的機器人，設(shè)計中感知是站立還是否躺著的傳感器必不可少。 兩足步行機器人它主要集中在動態(tài)步行，作為一種先進的 控制問題來對待它 。然而，在現(xiàn)實世界中把注意力集中在智能反應(yīng)，更重要的是創(chuàng)想，而不是一個不會倒下的機器人，是一個倒下來可以站起來的機器人。 為了建立一個既能倒下又能站起來的機器人，機器人需要傳感系統(tǒng)就要知道它是否跌倒或沒有跌倒。雖然視覺是一個機器人最重要的遙感功能，但由于視覺系統(tǒng)規(guī)模和實力的限制，建立一個強大的視覺系統(tǒng)在機器人自己的身體上是困難的。如果我們想進一步要求動態(tài)反應(yīng)和智能推理經(jīng)驗的基礎(chǔ)上基于視覺的機器人行為研究，那么機器人機構(gòu)要輕巧足以夠迅速作出迅速反應(yīng)，并有許多自由度為了顯示驅(qū)動各種智能 行為。至于有腿機器人 [6][7][8]，只有一個以視覺為基礎(chǔ)的小小的研究 [9]。面臨的困難是在基于視覺有腿機器人實驗研究上由硬件的顯示所限制。 在有限的硬件基礎(chǔ)上是很難繼續(xù)發(fā)展先進的視覺軟件。為了解決這些問題和推進基于視覺的行為研究，可以通過建立遠程腦的辦法。身體和大腦相連的無線鏈路使用無線照相機和遠程控制機器人，因為機體并不需要電腦板，所以它變得更加容易建立一個有許多自由度驅(qū)動的輕盈機身。 在這項研究中，我們制定了一個使用遠程腦機器人的環(huán)境并且使它執(zhí)行平衡的視覺和起立的手扶兩足機器人，通過胳膊和 腿的合作，該系統(tǒng)和實驗結(jié)果說明如下。 2 遠程腦系統(tǒng) 遠程控制機器人不使用自己大腦內(nèi)的機構(gòu)。它留大腦在控制系統(tǒng)中并且與它用無線電聯(lián)系。這使我們能夠建立一個自由的身體和沉重大腦的機器人。身體和大腦的定義軟件和硬件之間連接的接口。身體是為了適應(yīng)每個研究項目和任務(wù)而設(shè)計的。這使我們提前進行研究各種真實機器人系統(tǒng) [10]。 一個主要利用遠程腦機器人是基于超級并行計算機上有一個大型及重型顱腦。雖然硬件技術(shù)已經(jīng)先進了并擁有生產(chǎn)功能強大的緊湊型視覺系統(tǒng)的規(guī)模，但是硬件仍然很大。攝像頭和視覺處理器的 無線連接已經(jīng)成為一種研究工具。遠程腦的做法使我們在基于視覺機器人技術(shù)各種實驗問題的研究上取得進展。 另一個遠程腦的做法的優(yōu)點是機器人機體輕巧。這開辟了與有腿移動機器人合作的可能性。至于動物，一個機器人有 4 個可以行走的四肢。我們的重點是基于視覺的適應(yīng)行為的 4 肢機器人、機械動物，在外地進行試驗還沒有太多的研究。 大腦是提出的在母體環(huán)境中通過接代遺傳 。大腦和母體可以分享新設(shè)計的機器人。一個開發(fā)者利用環(huán)境可以集中精力在大腦的功能設(shè)計上。對于機器人的大腦被提出在一個母體的環(huán)境，它可以直接受益于母體的 ‘演變’ ，也就是說當(dāng)母體升級到一個更強大的計算機時該軟件容易獲得權(quán)利。 圖 1 顯示了遠程腦系統(tǒng)由大腦基地，機器人的身體和大腦體界面組成。在遠程腦辦法中大腦和身體接觸面之間的設(shè)計和性能是關(guān)鍵。我們目前的執(zhí)行情況采取了完全遠程腦的辦法，這意味著該機體上沒有電腦芯片。目前系統(tǒng)由視覺子系統(tǒng)，非視覺傳感器子系統(tǒng)和運動控制子系統(tǒng)組成。一個障礙物可以從機器人機體的攝像機上接收視頻信號。每個視覺子系統(tǒng)由平行放置的 8 個顯示板組成。 感器信息從視頻發(fā)射機傳輸。傳輸其他傳感器的信息是可能的，如觸摸和伺服錯誤通過視頻傳輸?shù)?信號整合成一個視頻圖像 [11] 。該驅(qū)動器是包括一個模擬伺服電路和接收安置器的連接模塊。離子參考價值來自于動作接收器。該動作控制子系統(tǒng)可以通過 13個波段處理多達 104個驅(qū)動器和每 20兆秒發(fā)送參考價值的所有驅(qū)動器。 3 兩個手和足的機器人 圖 2 顯示了兩個手和足的機器人的結(jié)構(gòu)。機器人的主要電力組成部分是連接著伺服驅(qū)動器控、制信號接收器定位傳感器，發(fā)射機，電池驅(qū)動器，傳感器和一個攝像頭，視頻發(fā)射機，沒有電腦板。伺服驅(qū)動器包括一個齒輪傳動電動機和伺服電路模擬的方塊?？刂菩盘柦o每個伺服模塊的位置參考。扭 矩伺服模塊可覆蓋 21 4速度約 0 0制信號傳輸無線電路編碼的 8 個參考值。該機器人在圖 2 中有兩個接收器模塊在芯片上以控制 16個驅(qū)動器。 圖 3 說明了方向傳感器使用了一套垂直開關(guān)。垂直開關(guān)是水銀開關(guān)。當(dāng)水銀開關(guān)（ a）是傾斜時，下拉關(guān)閉的汞之間接觸的兩個電極。方向傳感器安裝兩個汞開關(guān)，如圖顯示在（ b）項。該交換機提供了兩個比特信號用來檢測4 個方向的傳感器如圖所示在（ c）項。該機器人具有在其胸部的傳感器并且它可以區(qū)分四個方向：面朝上，面朝下，站立和顛倒。 該機體 的結(jié)構(gòu)設(shè)計和模擬在母親環(huán)境下。該機體的運動學(xué)模型是被描述面向一個口齒不清的對象，這使我們能夠描述幾何實體模型和窗口界面設(shè)計的行為。 4 基于視覺的平衡 該機器人可以用兩條腿站起來。因為它可以改變機體的重心，通過控制踝關(guān)節(jié)的角度，它可以進行靜態(tài)的兩足行走。如果地面不平整或不穩(wěn)定，在靜態(tài)步行期間機器人必需控制她的身體平衡。 為了視覺平衡和保持移動平穩(wěn)，它要有高速的視覺系統(tǒng)。我們已經(jīng)用相關(guān)的芯片 [13]制定了一項跟蹤視覺板。這個視覺板由帶著特別 片（電位 [14] ：運動估計處理器）擴張轉(zhuǎn)換器組成 ，與執(zhí)行本地圖像塊匹配。 該輸入處理器是作為參考程序塊和一個圖像搜索窗口形象 6*16 像素 2 像素，以便它能夠包括 16 * 16 且匹配。該處理器計算價值 256 薩赫勒（總和絕對差）之間的參考塊和 256 塊在搜索窗口，還找到最佳匹配塊，這就是其中的最低薩赫勒價值。 當(dāng)目標平移時塊匹配是非常有力的。然而，普通的塊匹配方法當(dāng)它旋轉(zhuǎn)時無法跟蹤目標。為了克服這一困難，我們開發(fā)了一 種新方法，跟隨真正旋轉(zhuǎn)目標的候選模板。旋轉(zhuǎn)模板法首先生成所有目標圖像旋轉(zhuǎn)，并且?guī)讉€足夠的候選參考模板被選擇并跟蹤前面圖的場景相匹配。圖 5 展示了一個平衡實驗。在這個實驗中機器人站在傾斜的木板上。機器人視覺跟蹤著前面的場景。它會記住一個物體垂直方向作為視覺跟蹤的參照并產(chǎn)生了旋轉(zhuǎn)圖像的參考圖象。如果視覺跟蹤的參考對象使用旋轉(zhuǎn)圖像，它可以衡量身體旋轉(zhuǎn)。 為了保持身體平衡，機器人的反饋控制其身體旋轉(zhuǎn)來控制中心機體的重心。旋轉(zhuǎn)視覺跟蹤 [15]可以跟蹤視頻圖像率。 該輸入處理器是作為參考程序塊和一個圖像搜索窗口形 象 6*16 像素 2 像素，以便它能夠包括 16 * 16 且匹配。該處理器計算價值 256 薩赫勒（總和絕對差）之間的參考塊和 256 塊在搜索窗口，還找到最佳匹配塊，這就是其中的最低薩赫勒價值。 當(dāng)目標平移時塊匹配是非常有力的。然而，普通的塊匹配方法當(dāng)它旋轉(zhuǎn)時無法跟蹤目標。為了克服這一困難，我們開發(fā)了一種新方法，跟隨真正旋轉(zhuǎn)目標的候選模板。旋轉(zhuǎn)模板法首先生成所有目標圖像旋轉(zhuǎn)，并且?guī)讉€足夠的候選參考模板被選擇并跟蹤前面圖的場景相匹配。 圖 5 展示了一個平衡實驗。在這個實驗中機器人站在傾斜的木板上。機器人視覺跟蹤著前面的場景。它會記住一個物體垂直方向作為視覺跟蹤的參照并產(chǎn)生了旋轉(zhuǎn)圖像的參考圖象。如果視覺跟蹤的參考對象使用旋轉(zhuǎn)圖像，它可以衡量身體旋轉(zhuǎn)。 為了保持身體平衡，機器人的反饋控制其身體旋轉(zhuǎn)來控制中心機體的重心。旋轉(zhuǎn)視覺跟蹤 [15]可以跟蹤視頻圖像率。 5 雙足步行 如果一個雙足機器人可以自由的控制機器人的重心，它可以執(zhí)行雙足行走。展示在圖 7 的機器人在腳踝的位置有以左 和以右的角度，它可以在特定的方式下執(zhí)行雙足行走。該一個周期的一系列運動由八個階段組成，如圖 6 所示 。一個步驟包括四個階段 ;移動腳的重力中心，抬腿，向前移動，換腿。由于身體被描述用實體模型，根據(jù)重心參數(shù)機器人可以產(chǎn)生一個機構(gòu)配置移動重力中心。這一運動后，機器人可以抬起另一條腿并且向前走。在抬腿過程中機器人必須操縱機構(gòu)配置，以保持支持腳上的重心。依賴于重心的高度作為平衡的穩(wěn)定性，機器人選擇合適的膝蓋角度 7 顯示了一系列雙足機器人行走的實驗。 6 滾動和站立 圖 8 顯示了一系列滾動，坐著和站起來的動 作。這個動作要求胳膊和腿之間的協(xié)調(diào)。 由于步行機器人有一個電池，該機器人可使用電池的重量做翻轉(zhuǎn)動作。當(dāng)機器人抬起左腿，向后移動左臂且右臂向前，它可以得到機體周圍的旋轉(zhuǎn)力矩。如果身體開始轉(zhuǎn)動，右腿向后移動并且左腳依賴臉部返回原來位置。翻滾運動身體的變化方向從仰視到俯視。它可通過方向傳感器核查。 得到正面朝下的方向后，向下移動機器人的手臂以坐在兩個腳上。這個動作引起了雙手和地面之間的滑動。如果手臂的長度不夠達到在腳上的身體重心，這個坐的運動要求有手臂來推動運動。站立運動是被控制的，以保持平衡。 7 通過集成傳感器網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)型的綜合 為了使上述描述的基本動作成為一體，我們通過一種方法來描述一種被認為是根據(jù)傳感器狀況的網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)型。圖 9 顯示了綜合了基本動作機器人的狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖：兩足行走，滾動，坐著和站立。這種一體化提供了機器人保持行走甚至跌倒時的能力。 普通的雙足行走是由兩步組成，連續(xù)的左腿在前和右腿在前。這個姿勢‘依賴于背部和臉部’和‘站立’是一樣的 。也就是說，機器人的機體形狀是相同的，但方向是不同的。 該機器人可以探測機器人是否依賴于背部或面部使用方向傳感器。當(dāng)機器人發(fā)覺跌倒時，它改 變了依賴于‘背部或腹部’通過移動不確定姿勢的狀況。如果機器人‘依賴于背部’起來 ，一系列的動作將被計劃執(zhí)行：翻轉(zhuǎn)、坐下和站立動作。如果這種情況是‘依賴于臉部’ ，它不執(zhí)行翻轉(zhuǎn)而是移動手臂執(zhí)行坐的動作。 8 結(jié)束語 本文提出了一個兩手臂的可以執(zhí)行靜態(tài)雙足行走，翻轉(zhuǎn)和站立動作的機器人。建立這種行為的關(guān)鍵是遠程腦方法。正如實驗表明，無線技術(shù)允許機體自由移動。這似乎也改變我們概念化機器人的一種方式。在我們的實驗室已經(jīng)發(fā)展一種新的研究環(huán)境，更適合于機器人和真實世界的人工智能。 這里提出的機器人是一個 有腿的機器人。我們的視覺系統(tǒng)是基于高速塊匹配功能實施大規(guī)模集成電路的運動估算。視覺系統(tǒng)提供了與人交往作用的機體活力和適應(yīng)能力。機械狗表現(xiàn)出建立在跟蹤測距的基礎(chǔ)上的適應(yīng)行為。機械類人猿已經(jīng)表明跟蹤和記憶的視覺功能和它們在互動行為上的綜合。 一個兩手臂機器人的研究為智能機器人研究提供了一個新的領(lǐng)域。因為它的各種行為可能造成一個靈活的機體。遠程腦方法將支持以學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)行為的研究領(lǐng)域。下一個研究任務(wù)包括：如何借鑒人類行為以及如何讓機器人提高自身的學(xué)術(shù)行為。