83 resultados para Snake venomic


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提出了一种新型蛇形机器人机构。该机构既可以实现平面运动又可以实现空间运动。建立了其空间运动学模型并实现了空间翻滚运动。实验结果表明 :翻滚运动不需依靠模块与地面之间动摩擦力方向差来实现驱动 ,而是通过模块与地面之间静摩擦力和互相垂直的两个运动平面内异相波的相互作用产生驱动力。翻滚的方向和姿态由两个波形曲线的相差和传播方向决定。利用翻滚运动 ,实现了少模块数蛇形机器人的越障运动

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本文提出了一种新型蛇形机器人机构 ,建立了其空间运动学模型 ,实现了蛇形机器人的两种侧向运动 :侧向蜿蜒运动和侧向滚动 ,前者通过调节两个异相波的频率比 ,实现了任意方向的侧向运动 .后者通过控制运动波的幅值变化 ,实现了各种形式的纯侧向移动 ,当幅值足够大时 ,这种侧向滚动可以跨越障碍

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文中设计了模块化的新型蛇形机器人关节单元 .该单元具有三个自由度 ,其中摆动和俯仰自由度由耦合机构驱动来获得较大的力矩和活动空间 .由该单元组成的蛇形机器人具有很强的驱动能力 ,能够抬起较多的单元 .针对蛇形机器人的特点 ,给出了耦合机构的设计原则 .对蛇形机器人抬起方法作了分析 ,得出采用适当规划方法能够抬起的最大单元数量是直接抬起的最大单元数量的平方关系的结论 ,并在此基础上分析了最大关节角对机器人抬起的影响 ,最后结合实例验证了上面分析结果

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以蛇为模型的蛇形机器人的研究 ,扩大了机器人的应用领域 .本文基于CAN总线技术完成了蛇形机器人控制系统的设计及研制 ,有效地实现了机器人的运动控制 .在此基础上完成了蛇形机器人的集中式控制和分布式控制方式 .

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提出了一种新型的可重构蛇形机器人机构。该机构主要特点是单关节结构模块化 ,具有可适应地面形状变化的柔性连接环节和类似于蛇腹鳞摩擦特性的机构底部 ,手动可重构 ,当单自由度关节轴线互相平行连接时 ,该机构可实现多种平面运动形式 ,当单自由度关节轴线垂直依次连接时 ,形成的蛇形机器人具有两自由度的关节 ,可进行多种空间运动。试验结果证实 ,该蛇形机构重量轻、控制简单、运动灵活 ,能够很好地仿生蛇的多种运动形式

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仿生技术与机器人技术的结合 ,使机器人从结构设计到运动模式的选择都有了新的进展 ,这大大扩大了机器人的应用领域 .本文阐述了仿蛇形机器人的应用背景和研究现状 ,并展望了其未来的发展

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以一种离散驱动蛇形柔性臂为研究对象 ,分析并提出了弯曲型离散驱动机器人工作空间的表达方法。考虑到离散驱动机器人工作空间的离散性 ,为了便于对其运动学参数进行调整 ,以使末端操作器达到新指定的工作位置 ,提出了参数调整“标定”的概念 ,并依据使运动学参数调整值尽量小的优化原则对运动学参数进行了优化设计 ,从而解决了运动学参数设计的冗余度问题。

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蛇具有细长无肢的身体、独特的半球形关节,使其可在神经系统控制下完成与环境相适应的多种节律运动。模仿蛇的运动机理和行为方式而设计的蛇形机器人克服了轮腿式机器人的缺点,增加了机器人的运动方式,扩大了机器人的应用范围。但应用传统的控制策略实现蛇形机器人运动控制遇到了很难克服的问题。随着社会经济与科技的发展,研究人员把从蛇运动神经系统研究中得到的启示应用到蛇形机器人上,希望不仅可以解决其运动控制问题,更能在构型、步态及控制机制上皆可展示蛇的特征。 生物学家已经证明动物的节律运动是其低级神经中枢的自激行为,是由中枢模式发生器(Central Pattern Generator,CPG)控制的。中枢模式发生器是一种能够在缺乏有规律的感知和中枢控制输入的情况下,产生有节奏模式输出的神经网络。 本文以国家自然科学基金课题《基于CPG的蛇形机器人控制方法研究》和国家“863”高技术计划资助项目《具有环境适应能力的蛇形机器人的研究》为依托,突破以相互抑制机理研究CPG的传统观点,首次创新性地提出应用循环抑制(Cyclic Inhibition, CI)机理来研究蛇形机器人的CPG建模与实现问题。本研究涵概了神经元模型的特性分析、蛇形机器人关节循环抑制CPG建模理论、蛇形机器人循环抑制CPG神经网络稳定性分析以及典型步态的生成方法、循环抑制CPG神经网络控制蛇形机器人蜿蜒运动参数设定策略、应用动力学仿真和实验对该CPG控制方法有效性的验证。 首先,本文介绍了两个用于CPG建模研究的蛇形机器人“勘查者”和“勘查者-I”。给出各自机械系统、控制系统的构成和动力学仿真平台。 其次,详细分析了神经元以及传统的相互抑制(Mutual Inhibition, MI)CPG的特性。从工程角度首次创新性地应用循环抑制建模理论构建了蛇形机器人CPG模型,并对其稳定性进行了深入的分析。首次证明持续型神经元构成的单向循环抑制(Unilateral Cyclic Inhibition, UCI) CPG是能产生振荡输出CPG中微分方程数量最少的,而且其产生振荡输出的机理完全不同于传统的相互抑制CPG。其不需要具备调整功能,只需要神经元之间强的单向循环抑制连接。 第三,首次应用单向激励连接循环抑制CPG构成蛇形机器人神经网络系统。分析了其稳定性,给出其产生振荡输出的条件。通过仿真和实验验证了循环抑制CPG神经网络实现典型步态(蜿蜒运动、伸缩运动和侧向运动)的有效性。首次应用双向循环抑制(Bidirectional Cyclic Inhibition, BCI)CPG神经网络在不同高级控制神经元命令激活下的输出实现蛇形机器人典型运动步态之间的转换。为蛇节律运动生成机制建模提供了新方法。 最后,从实时性、控制方便性等工程应用的角度,对单向循环抑制CPG神经网络实现蛇形机器人蜿蜒运动控制进行了深入的分析。给出了S-波形、幅值、运动速度和运动轨迹曲率的参数设定策略。该系统应用首CPG自激励权重调解成功解决了传统CPG控制系统中CPG的个数比蛇形机器人关节数多一个的问题,并用其实现了一种独特的转弯控制策略。 综上,为蛇形机器人运动控制提供了全新的方法。