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研究生:張耀仁
研究生(外文):YaoRen,Jhang
論文名稱:倒傳遞類神經應用於二足機械運動學習
論文名稱(外文):An Biped Robot Motion Learning by Back Propagation Neural Network
指導教授:陳詩豐陳詩豐引用關係
指導教授(外文):Chen,ShihFeng
口試委員:高進鎰張惠欽
口試委員(外文):Kao,chiniChang,HuiChin
口試日期:2013-01-23
學位類別:碩士
校院名稱:龍華科技大學
系所名稱:工程技術研究所
學門:工程學門
學類:綜合工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2013
畢業學年度:101
語文別:中文
論文頁數:51
中文關鍵詞:倒傳遞類神經網路二足機器人MATLAB
外文關鍵詞:Back-Propagation Neural NetworkBiped RobotMATLAB
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本研究是以倒傳遞類神經網路與Visual Basic自行撰寫的程式,來使機器人能夠在任何步行運動更加多元及方便修改動作。應用AI馬達回授角度的訊號功能,先由人工教導方式教導二足機器人的步行運動軌跡,再使用MATLAB來做為機器人運動軌跡的學習模式,並以Visual Basic作為程式開發的工具。
在研究方法和程序方面,先以人工教導二足機器人步行運軌跡,同時再將馬達各軸回授的角度值記錄下來,接著由此資訊抓取左右腳各馬達關節角度做為輸入值。再經由倒傳遞類神經網路做訓練,以踝關節的馬達做為輸出值,使機器人能夠自動對應角度,讓機器人不會失去重心。實驗結果,透過倒傳遞類神經網路的訓練,使得二足機器人在步行時可以穩定行走,本研究也應用於下樓梯、斜坡、後退都可以很成功的作動。

This study is based on a back-propagation neural network with Visual Basic write their own programs, so that the robot can be modified at any walking exercise is more diverse and convenient action. Application of AI motor feedback signal function of the angle, the first artificial teach biped robot walking trajectory learning mode for robot trajectories using MATLAB to do, and as a program development tool for Visual Basic.
Research methods and procedures, the first artificial teach bipedal robot walking motion trajectory, and at the same time and then motor axis angle feedback values recorded, followed thus information to crawl left foot motor joint angles as input values. Again through the back-propagation neural network to do the training, as the output value to the ankle of the motor, so that the robot can automatically corresponding angle, so that the robot does not lose focus. The experimental results, through the back-propagation neural network training, making the two-legged robot stable walking the walk, the study also used under the stairs, slopes back can be very successful action.

摘 要 i
Abstract ii
誌 謝 iii
目 錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 vii
第一章 緒論 1
1.1 前言 1
1.2 研究動機 1
1.3 研究方法與步驟 2
1.4 文獻回顧 3
1.5 論文架構 4
第二章 二足機器人相關理論 5
2.1 運動軌跡教導 5
2.1.1 人工教導方式 5
2.1.2 軸控制器 5
2.2 馬達步階響應特性評估 6
2.3 類神經網路 7
2.3.1 人工神經元 7
2.4 倒傳遞類神經網路 10
2.5 零力矩點 ZMP(Zero Moment Point) 15
第三章 二足機器人之機構設計 16
3.1 機器人機構設計介紹 16
3.2 硬體規格 18
3.2.1 AI馬達尺寸與規格 18
3.2.2 AI馬達功能介紹 19
3.2.3 AI馬達內部方塊圖 19
3.3 硬體介面 20
3.4 軟體介面 21
3.5 二足機器人控制板 23
第四章 實驗結果與討論 25
4.1 系統整合 25
4.2機器人步行運動軌跡教導 27
4.2.1 倒退行走實驗結果 27
4.2.2 斜坡行走實驗結果 30
4.3倒傳遞類神經網路架構 33
4.3.1 訓練樣本參數建立 35
4.3.2 網路的訓練參數 39
4.4 實驗結果 44
4.4.1 後退行走實驗結果 44
4.4.2 斜坡行走實驗結果 46
第五章 結論與未來展望 48
5.1 結論 48
5.2 未來展望 48
參考文獻 49

[1]Yoshihiko Takahashi, Hiroyuki Nakayama, and Tomoaki Nagasawa,”Biped Robot to Assist Walking and Moving Up-and-Down Stairs”, IEEE (1998)
[2]陳澄峰,二足機器人行走模式之研究,碩士論文,大葉大學機械工程研究所,(2002)。
[3]Kyu-Cheon Choi , Hyun-Jeong Lee and Min Cheo Lee,”Fuzzy Posture Control for Biped Walking Robot Based on Force Sensor for ZMP”, SICE-ICASE International Joint Conference (2006)
[4]K. C. Choi, H. J. Lee and M. C. Lee, “Fuzzy Posture Control For Biped Walking Robot Based on Force Sensor for ZMP”, Proceedings of the SICE Annual Conference, pp.1891-1896 (2006).
[5]余佳擁,二足步行機器人的設計製作與軌跡規劃,碩士論文,大同大學機械工程研究所,(2004)。
[6]謝志昇,小型二足步行機器人製作與控制,碩士論文,國立台灣科技大學電機工程系,(2005)。
[7]Hun-ok Liml and Kensuke Tajima, “Development of a Biped Walking Robot”, International Conference on Control, Automation and Systems (2007)
[8]Huai Chuangfeng, Fang Yuefa, Guo Sheng,” Gait Design and Balance Control for the Biped Robot Based on Reaction Null-space Method” Proceedings of the 26th Chinese Control Conference, (2007)
[9]Nguyen Thanh Phuongl , Dae Won Kim Hak Kyeong Kim Sang Bong Kim,” An Optimal Control Method for Biped Robot with Stable Walking Gait”, 8th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots(2008)
[10]Seung-Suk Ha, Jae-Hyoung Yu, Young-Joon Han, Hern-Soo Hahn,” Natural Gait Generation of Biped Robot based on Analysis of Human's Gait”, International Conference on Smart Manufacturing Application, April.(2008)
[11]林煥豐,粒子群聚最佳化於倒傳遞類神經網路之應用於二足機器人運動控制,碩士論文,龍華科技大學,(2009)。

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