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    基于深度學(xué)習(xí)的六足機(jī)器人梅花樁行走步態(tài)研究

    2020-05-18 02:44:03余麗娟傅匯喬胡勇謝曉軒
    科技視界 2020年8期
    關(guān)鍵詞:足端梅花樁落點(diǎn)

    余麗娟 傅匯喬 胡勇 謝曉軒

    摘 要

    本文將非結(jié)構(gòu)環(huán)境抽象為梅花樁,開(kāi)展六足機(jī)器人行走梅花樁的步態(tài)研究。以三足步態(tài)為基礎(chǔ),選擇六足機(jī)器人行走梅花樁的最佳策略。本文利用深度學(xué)習(xí)對(duì)梅花樁進(jìn)行識(shí)別,再利用強(qiáng)化訓(xùn)練獲取機(jī)器人機(jī)體質(zhì)心從起點(diǎn)到終點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡。采用馬爾科夫決策過(guò)程進(jìn)行步態(tài)設(shè)計(jì),最終完成機(jī)器人在梅花樁上行走的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃。

    關(guān)鍵詞

    六足機(jī)器人;深度學(xué)習(xí);梅花樁;步態(tài)設(shè)計(jì)

    中圖分類號(hào): TP242 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A

    DOI:10.19694/j.cnki.issn2095-2457 . 2020 . 08 . 18

    0 引言

    具有冗余自由度等眾多優(yōu)勢(shì)使六足機(jī)器人成為當(dāng)下研究的熱點(diǎn)。早在上個(gè)世紀(jì),國(guó)外就已經(jīng)產(chǎn)生了一批技術(shù)成熟的六足機(jī)器人。而我國(guó)相對(duì)于國(guó)外對(duì)六足機(jī)器人的研究起步較晚,但是其技術(shù)也逐漸變得成熟,越來(lái)越完善[1]。

    近幾年,智能機(jī)器人掀起了一股熱潮。機(jī)器人技術(shù)迅速發(fā)展,機(jī)器人被大量用于搶險(xiǎn)救災(zāi)、勘察軍情、農(nóng)田灌溉、高危環(huán)境作業(yè)等,機(jī)器人能夠在非結(jié)構(gòu)環(huán)境中更高效地作業(yè)是如今各界研究的重點(diǎn)以及難點(diǎn)[2-3]。因此,本文進(jìn)行了六足機(jī)器人在梅花樁上行走的步態(tài)設(shè)計(jì)研究。

    1 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別

    自從深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器人研究的新方向之后,其在智能機(jī)器人領(lǐng)域顯出了重要性[4]。近幾年來(lái),在目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別等任務(wù)中用深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法顯著提升了精確度,所以以深度學(xué)習(xí)為主流的算法得到外界的廣泛應(yīng)用[5]。

    在對(duì)象識(shí)別任務(wù)來(lái)看,深度學(xué)習(xí)的方法頗受歡迎,而在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中也收獲了重大的突破。剛開(kāi)始卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN會(huì)對(duì)對(duì)象的突出部分進(jìn)行收集,再對(duì)既定目標(biāo)進(jìn)行定位和識(shí)別。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在用于手寫(xiě)體識(shí)別之后,迅速被業(yè)界所接受[6]。第一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1987年由Alexander Waibel等提出的時(shí)間延遲網(wǎng)絡(luò)(Time Delay Neural Network, TDNN)[7]。再之后深層次的AlexNet網(wǎng)絡(luò)[8]取得更加優(yōu)秀的成績(jī),成為了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)猛速發(fā)展的奠基石。

    2 梅花樁行走步態(tài)規(guī)劃

    對(duì)于二維和三維梅花樁這兩種對(duì)象地形,通過(guò)研究當(dāng)中已知的梅花樁地形環(huán)境信息,根據(jù)六足機(jī)器人足端作業(yè)范圍對(duì)梅花樁進(jìn)行判定,挑選出其足端可安全穩(wěn)定行走的區(qū)域。然后對(duì)六足機(jī)器人行走梅花樁進(jìn)行強(qiáng)化訓(xùn)練,得出從起點(diǎn)到終點(diǎn)的全部可行路線和區(qū)域。

    六足機(jī)器人在進(jìn)行搶險(xiǎn)救災(zāi)、勘察軍情、農(nóng)田灌溉、高危環(huán)境作業(yè)等任務(wù)時(shí),其所在的作業(yè)環(huán)境大多數(shù)是溝壑、丘陵、山地、叢林等一些非結(jié)構(gòu)地形。因此,為了讓六足機(jī)器人能夠順利適應(yīng)在各種非結(jié)構(gòu)環(huán)境中的作業(yè),則需要適當(dāng)分析其在行走過(guò)程中遇到的各種非結(jié)構(gòu)環(huán)境的特點(diǎn)信息,從而設(shè)計(jì)出六足機(jī)器人適應(yīng)不一樣的非結(jié)構(gòu)環(huán)境的最佳步態(tài)。

    本文針對(duì)具有錯(cuò)綜復(fù)雜的地貌地形特點(diǎn)的自然環(huán)境,將六足機(jī)器人在非結(jié)構(gòu)環(huán)境中有效落點(diǎn)形成的非連續(xù)區(qū)域近似抽象為分布不均勻的梅花樁地形,六足機(jī)器人足端的一個(gè)可落區(qū)域就是各個(gè)梅花樁的頂端表面。

    根據(jù)六足機(jī)器人在梅花樁上前行時(shí)的平穩(wěn)度標(biāo)準(zhǔn),提出三角形的最優(yōu)內(nèi)切圓半徑方法來(lái)選取足端落點(diǎn)。支撐三角形變小,六足機(jī)器人在行進(jìn)過(guò)程中的平穩(wěn)度就會(huì)相對(duì)變小,支撐三角形變大,六足機(jī)器人在行進(jìn)過(guò)程中的平穩(wěn)度就會(huì)相對(duì)變大[9]。

    馬爾科夫決策過(guò)程意指當(dāng)對(duì)著一些可以隨時(shí),一些能夠由負(fù)責(zé)人決定的事情中,如何采取方法抉擇的過(guò)程[10]。負(fù)責(zé)人通過(guò)間接性地或連續(xù)地查探動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò),依據(jù)所察看到的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)狀態(tài),最后選擇一個(gè)可使用的動(dòng)作進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。

    因?yàn)槿悴綉B(tài)是六足機(jī)器人行進(jìn)最經(jīng)常使用,而且速度最快、效率最好的步態(tài),所以以三足步態(tài)為基礎(chǔ)對(duì)六足機(jī)器人開(kāi)展算法流程分析。按照六足機(jī)器人以三足步態(tài)行進(jìn)時(shí)的步態(tài)交換情況,定義開(kāi)始的狀態(tài)下六條腿的位置狀態(tài)為S0,接下來(lái)的狀態(tài)下六足機(jī)器人六條腿的位置狀態(tài)為S1,最后的狀態(tài)下六條腿的位置狀態(tài)為St,因此對(duì)六足機(jī)器人做如下定義:

    控制開(kāi)始時(shí),六足機(jī)器人復(fù)原到最初狀態(tài),然后輸出一個(gè)動(dòng)態(tài),然后增加命令,依據(jù)坐標(biāo)計(jì)算六足機(jī)器人質(zhì)量中心的行動(dòng)區(qū)域,得到其質(zhì)量中心對(duì)著一個(gè)方向平行移動(dòng)到最大距離。如果大于目標(biāo)邊緣,則命令當(dāng)時(shí)質(zhì)量中心與前一個(gè)坐標(biāo)一樣,授予合適的負(fù)值,重新定義。如果與終點(diǎn)的間距小于適應(yīng)值,授予正值。接著開(kāi)始下一個(gè)環(huán)節(jié)。在500個(gè)訓(xùn)練回合后,六足機(jī)器人從起點(diǎn)到終點(diǎn)的總步數(shù)收斂到30步左右。

    3 結(jié)論

    本文將非結(jié)構(gòu)環(huán)境抽象為梅花樁,再經(jīng)過(guò)對(duì)梅花樁地形的實(shí)驗(yàn)分析,建立了深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化訓(xùn)練的外框,針對(duì)六足機(jī)器人在梅花樁上前行提出了足端落點(diǎn)三角形的方法,依據(jù)其方法來(lái)選取六足機(jī)器人前行時(shí)的適當(dāng)足端落點(diǎn)。然后根據(jù)已經(jīng)了解到的非結(jié)構(gòu)地形,創(chuàng)建合適六足機(jī)器人前行約束的梅花樁環(huán)境,然后采取深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化訓(xùn)練的方式取得了六足機(jī)器人在梅花樁上前行時(shí)的質(zhì)量中心的最佳路線,最后利用馬爾科夫決策過(guò)程選取六足機(jī)器人足端落點(diǎn),完善六足機(jī)器人在梅花樁上前行時(shí)的步態(tài)設(shè)計(jì)。

    參考文獻(xiàn)

    [1]王偉,儲(chǔ)澤楠.六足機(jī)器人的步態(tài)規(guī)劃研究[J].計(jì)算機(jī)時(shí)代,2019(12):8-11.

    [2]李滿宏,張明路,張建華,田穎,馬艷悅.基于增強(qiáng)學(xué)習(xí)的六足機(jī)器人自由步態(tài)規(guī)劃[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào),2019.55(5):36-44.

    [3]雪鋒,郭振武,王斌銳,王凌,金英連.基于帶反饋Hopf振蕩器的六足機(jī)器人斜坡步態(tài)發(fā)生器設(shè)計(jì)[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào),2018.54(21):41-48.

    [4]羅海波,許凌云,惠斌,常錚.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤方法研究現(xiàn)狀與展望[J].紅外與激光工程,2017,46(05):14-20.

    [5]李旭冬,葉茂,李濤.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)研究綜述[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究, 2017, 34(10):2881-2886.

    [6]李滿宏,張明路,張建華,et al.基于增強(qiáng)學(xué)習(xí)的六足機(jī)器人自由步態(tài)規(guī)劃[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào), 2019,55(5):36-44.

    [7]Waibel, A., 1987. Phoneme recognition using time-delay neural networks. Meeting of the Institute of Electrical, Information and Communication Engineers (IEICE). Tokyo, Japan.

    [8] Kume A, Matsumoto E , Takahashi K , et al. Map-based Multi-Policy Reinforcement Learning: Enhancing Adaptability of Robots by Deep Reinforcement Learning[J]. 2017.

    [9]趙龍海.六足步行機(jī)器人自然地形下全方位運(yùn)動(dòng)規(guī)劃策略研究[D],2013.

    [10](加),霍華德,M.等.多智能體機(jī)器學(xué)習(xí):強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法[M].機(jī)械工業(yè)出版社,2017.

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