自适应模糊逻辑与神经网络驱动的双足机器人行走控制策略

本文主要探讨了在双足机器人行走控制领域的一项创新研究，标题为"基于自适应模糊逻辑和神经网络的双足机器人控制研究"。研究者针对双足机器人动态复杂性和稳定性要求高的特点，提出了结合自适应模糊逻辑和RBF神经网络的前馈控制策略。双足机器人因其与人类运动相似，但系统非线性、多变量且高度耦合，使得精确的动力学建模和传统控制方法存在挑战。 研究者认识到，传统的模糊控制虽然具有一定的自适应性，但其性能可能受限。因此，他们利用RBF（径向基函数）神经网络的强大逼近能力和自学习能力，构建了一个逆模学习控制器，通过逼近系统的逆动力学模型，提升控制系统的性能。这种方法旨在提高机器人行走的动态响应、稳健性和自适应能力，使其能够快速适应环境变化并抵抗干扰。 文中特别提到了HIT-III型双足机器人作为研究平台，该机器人拥有10个自由度，每个腿有5个，包括髋、踝和膝关节的运动。动力学模型由关节位置、力矩和惯性等因素决定，通过复杂的数学表达式给出。通过将自适应模糊逻辑和神经网络的有效融合，研究者期望实现一个更加智能、高效的控制方案，从而显著改善双足机器人的行走性能。 这项研究对于提升双足机器人控制领域的技术水平具有重要意义，展示了如何利用现代控制理论和技术优化复杂机器人系统的动态行为，为实际应用中的双足机器人开发提供了新的理论支持和实践指导。