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基于深度强化学习的机器人运动控制研究进展.pdf

实现四足机器人在平面和斜坡上的全方位移动,提出了基于对角小跑步态的运动控制方法.基予 所推导的四足机器人运动学方程和仿生步态规划方法,将机器人在平面内的运动解耦为前向运动、侧向运动和自 转运动3部分以降低运动控制的复杂度.首先利用各部分振荡幅度来实现机器人在3个方向上的运动速度控制, 然后利用将各部分运动合成实现四足机器人在水平面内的全方位移动控制:基于平面的全方位移动控制方法,对 足端位置进行映射,实现了机器人在斜坡上的对角小跑步态全方位运动控制.最后,分别在平面和斜坡上进行了 仿真和实际物理样机实验.步程计数据、仿真数据与物理样机实验结果之间的差别在可接受范围之内,证实了该 方法有效地实现了机器人的速度控制和运动解耦,验证了所提出方法的正确性和有效性.

FPGA最大的特点是并发性和可靠性，因此常被用做在快速数据采集系统等对速度要求快的领域，它有着ASIC的特点，但可以编程，非常灵活，适合小批量的场合。目前机器人正在进入一个快速发展的时期，多大数的控制都是基于嵌入式处理器来完成的，比如单片机，ARM等，笔者最早就是用ARM7搭配实时操作系统做的，这当然是一种很好的做法，可是有的时候需要的资源不够，不需要的往往浪费，同时嵌入式处理器有时往往需要很多配套的电路，因此后来采用ARM＋CPLD的结构发展到单片FPGA来实现。笔者也相信FPGA技术也是机器人发展的必经之路，最终的结果就是机器人专用ASIC，它会集成导航，显示，语音等方面的技术，那一天也就是机器人进入普通家庭的日子。

介绍了一种自主移动机器人的运动控制系统，通过自主移动机器人的运动学建模，提出了一种有效控制机器人沿期望速度和方向运动的PID 闭环控制方法，以此开发了以STC12C5A60S2微处理器、MC33886电机驱动芯片与霍尔传感器为主要构件的硬件系统，以及模块化的软件程序，实验证实该控制方法有效且稳定。

机器人学领域经典教材，讲解清晰详细。控制部分尤其经典

KUKA机器人运动控制系统KUKA机器人运动控制系统KUKA机器人运动控制系统

为提高并联机器人机构和运动控制设计的效率和准确性,以6-UPU并联机器人为研究对象进行运动仿真分析,验证其结构设计的合理性和控制算法的有效性。由并联机器人运动学逆解,求出动平台在期望位置处各支链对应的位移。在Matlab/Simulink环境中,导入并联机器人3D模型,对模型中六个支链添加驱动力,使其按照逆解求出的位移运动,并对各支链添加运动控制器以控制位移误差。对并联机器人动平台输入期望位移曲线时,仿真结果显示并联机器人能够按照期望的轨迹运动,验证了并联机器人机构设计和运动控制器设计的正确性。

MATLAB强化学习实战(十四) 基于 DDPG 智能体的四足机器人运动控制 https://blog.csdn.net/wangyifan123456zz/article/details/109679138#comments_16710443