曹政才：国家自然科学基金机械工程学科2019年度优秀结题项目
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曹政才
北京化工大学
2016年1月-2019年12月
北京化工大学
51575034
针对自然灾害和生产事故搜救任务，本项目依托变胞机构理论、借鉴生物蛇身体结构运动特点，研制了多种具有环境适应性的新型仿蛇搜救机器人机构，采用旋量代数与旋量系理论分析新型关节机构并建立仿蛇搜救机器人描述体系，研究变刚度特性与机器人运动性能之间映射关系，构建仿蛇机器人三维步态运动学和动力学模型，搭建各种步态的生成和不同运动形式间的柔顺切换机制，研究非结构复杂环境下的神经动力学模型、自适应路径跟踪算法和基于深度强化学习的自主步态生成算法。通过对仿蛇搜救机器人机构设计、运动形式的创新与柔顺控制方法的研究及关键技术的突破，提升仿蛇搜救机器人对复杂多变环境的适应性，发挥其学术与工程价值。
1. 研制了仿生并联关节与正交主动轮融合模块化机构、基于磁流变阻尼的变刚度仿蛇搜救机器人、正交关节与被动轮融合的仿蛇搜救机器人，提高了仿蛇搜救机器人的机构性能和环境适应性。
(a)
(b)
图1. (a)正交全向轮仿蛇机器人，(b)基于磁流变液的变刚度关节模块
2. 设计了双链中枢模式生成器网络，提出了基于sine函数的柔顺切换算法，基于布谷鸟算法优化运动效率，搭建融合步态生成、柔顺切换和自适应调整的闭环控制框架，实现了仿蛇搜救机器人在多障碍物环境中柔顺自适应运动。
图2.仿蛇搜救机器人柔顺自适应运动控制框架
3. 提出基于视觉线的自适应路径跟踪算法，利用深度神经网络建立最优路径跟踪目标函数，实现仿蛇搜救机器人精准稳定路径跟踪，有效提升仿蛇搜救机器人运动精度。
图3.基于动态近似规划的鲁棒最优控制框架
4.提出一种基于元学习模型加速的仿蛇机器人步态快速生成方法，减小策略梯度估计方差，提高机器人在较少真实环境数据下的步态学习效率，实现仿蛇搜救机器人无模型步态自主涌现和适应性步态快速生成。
图4. 分布式扰动融合仿蛇搜救机器人步态自主生成策略搜索算法
编辑：金程 校对：张彤
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