Time Optimal Planning-Based High-Speed Running Motion Generation for Humanoid Robots with Safety Constraints
Notice bibliographique
Résumé
Humanoid bipedal robot is a typical form of human-like robot with highly underactuated and nonlinear characteristics, which can bring many challenges to robot planning and control. How to demonstrate the strong locomotion ability through control strategies has always been an interesting issue that researchers have explored in depth. Under the limited actuator abilities, the realization of high-speed running for humanoid robots is also an important reflection of high locomotion ability, flexibility and strong stability. In this paper, a time optimal planning-based motion generation method is proposed to realize the high-speed running task of humanoid robots. First, since the humanoid robots usually have many degrees of freedom throughout the whole body, to reduce the computational complexity, a simplified 7-link dynamic model is established. Further, considering the time cost, running speed and security concerns, a multi-constraint time optimal problem within a single gait cycle is constructed, which can reduce the solution space dimension and be extended to generate trajectories of multiple cycles. Since the optimal control problem with constraints is difficult to solve, on the basis of the Legendre-Gauss-Radau (LGR) pseudospectral method, the states and the input trajectories of the system are discretized through a small number of collocation points, which can be transformed into a nonlinear programming problem to quickly find the optimal solution. By applying the proposed scheme, continuous states and input trajectories can be directly generated, and the target running speed is realized in the shortest time, which ensures that multiple constraints are limited within given ranges, simultaneously. Finally, numerical simulations are carried out to validate the effectiveness of the presented motion generation method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».