【摘 要】
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两足步行系统是一种多变量、非线性、强耦合及时变的复杂系统,很难用精确的数学模型来描述步行机器人的动力学系统.采用基于遗传算法的神经网络系统实现对两足步行机器人的稳
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两足步行系统是一种多变量、非线性、强耦合及时变的复杂系统,很难用精确的数学模型来描述步行机器人的动力学系统.采用基于遗传算法的神经网络系统实现对两足步行机器人的稳定性控制.将两足步行机器人零力矩点轨迹作为判断其稳定性的依据,利用遗传算法学习神经网络的权值,使神经网络以较高的精度逼近两足步行机器人的非线性动力学系统,从而控制两足步行机器人稳定行走.最后通过单片机控制两足步行机器人各关节电机的旋转,使它们默契配合,从而形成一个有机整体,共同驱动两足步行机器人按某种固定步态稳定行走,实现了两足步行机器人控制系统
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