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类人机器人中目标识别算法和动作规划的研究与实现

刘科  
【摘要】:类人机器人是机器人研究的未来发展方向,在结构和控制的层次上,都具有拟人的能力,是智能机器人理论和技术的集中体现。目前类人机器人在目标识别和行走稳定性方面的发展还不尽人意,本文在分析了现有目标识别算法和行走模型的基础上,结合硬件处理的优点,提出基于FPGA芯片的目标识别算法和机器人寻找目标的稳定行走步态模型。本文的主要研究内容如下。 首先,根据小型类人机器人的特点,分析了通用的颜色压缩方法的不足并进行改进,设计了基于FPGA芯片的目标识别算法。该算法使用基于查找表的颜色压缩方法,同时以统计学的方法来检测目标,创新性地增加模块异步处理特性,实现了RGB接收模块、二维滤波和数据压缩模块、目标颜色比对模块的并行运算。 其次,在目标识别的基础上,根据类人机器人行为特征,对ZMP稳定方法进行改进,设计了机器人寻找目标的稳定行走步态模型。该模型使用基于FPGA芯片的目标识别算法,利用步态稳定性动力学原理,实现类人机器人行走时的动作稳定性。 最后,使用Verilog硬件描述语言对本文提出的目标识别算法进行实现,并使用ModelSim-Altera仿真软件对目标识别结果进行时序分析;在Matlab 7.0平台上,对类人机器人行走步态模型进行仿真,验证步态规划的稳定性。


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