双足机器人混沌神经元CPG学习控制模型研究

"这篇论文研究了双足机器人通过混沌神经元中央模式发生器（CPG）的学习控制方法。作者陈清贵、王志鹏和何斌探讨了混沌神经元在模拟人类智能行为中的作用，以及CPG在机器人控制中的应用。论文基于Pasemann提出的双混沌神经元模型构建了双足机器人的CPG网络，设计了行走控制模型，并提出了相应的CPG参数学习方法。通过Matlab仿真验证了该控制策略在双足机器人行走步态控制上的可行性和有效性。" 在这篇研究论文中，主要关注的是如何利用混沌神经元理论来提升双足机器人的行走控制性能。混沌神经元，因其输出特性与人类智能行为的某些特征相似，被看作是人工智能研究中的一个重要工具。论文中提到的中央模式发生器（CPG）是机器人运动控制的一种实用方法，尤其适用于需要复杂协调动作的双足机器人。 作者采用Pasemann的双混沌神经元模型作为CPG的基础单元，这个模型能够产生复杂的动态行为，这对于模拟生物体中的运动控制网络非常有用。双足机器人的行走特性需要高度协调和适应性的步态生成，因此，将混沌神经元的特性应用于CPG网络可以提高控制的灵活性和自适应性。 论文中设计的双足机器人混沌CPG网络控制模型，旨在建立混沌神经元周期态输出与机器人行走模式之间的映射关系。通过这种映射，可以动态调整机器人的步态，使其更接近于自然和高效。此外，论文还探讨了学习算法，以优化CPG模型的参数，使得控制效果更加精确。 论文的仿真部分是在Matlab环境下进行的，通过对双足机器人行走步态的仿真，验证了混沌CPG控制网络在实际应用中的可行性和效率。仿真结果表明，混沌CPG控制策略能够有效地控制双足机器人的行走，证明了这种方法在机器人控制领域的潜力。 这篇论文为双足机器人的行走控制提供了一种新的混沌神经元驱动的CPG学习方法，这不仅有助于提升机器人的运动性能，也为未来机器人控制理论的发展提供了新的研究方向。