論文の概要: Bioinspired Bipedal Locomotion Control for Humanoid Robotics Based on
EACO
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04463v1
- Date: Fri, 9 Oct 2020 09:43:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-09 04:22:47.792061
- Title: Bioinspired Bipedal Locomotion Control for Humanoid Robotics Based on
EACO
- Title(参考訳): eacoに基づくヒューマノイドロボットのためのバイオインスパイア二足歩行制御
- Authors: Jingan Yang, Yang Peng
- Abstract要約: 本研究は,ヒューマノイドロボットに適用されたEACOのグローバル検索能力と収束率を,リアルタイムに向上させるものである。
我々は、ACO、実コードGA、ニューラルネットワーク(NN)付きGA、パーティクルスウォーム最適化(PSO)、複雑なロボティクスシステムなど、幅広い問題に対するEACOアルゴリズムに特別な焦点をあてた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.0152838128195467
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To construct a robot that can walk as efficiently and steadily as humans or
other legged animals, we develop an enhanced elitist-mutated ant colony
optimization~(EACO) algorithm with genetic and crossover operators in real-time
applications to humanoid robotics or other legged robots. This work presents
promoting global search capability and convergence rate of the EACO applied to
humanoid robots in real-time by estimating the expected convergence rate using
Markov chain. Furthermore, we put a special focus on the EACO algorithm on a
wide range of problems, from ACO, real-coded GAs, GAs with neural
networks~(NNs), particle swarm optimization~(PSO) to complex robotics systems
including gait synthesis, dynamic modeling of parameterizable trajectories and
gait optimization of humanoid robotics. The experimental results illustrate the
capability of this method to discover the premature convergence probability,
tackle successfully inherent stagnation, and promote the convergence rate of
the EACO-based humanoid robotics systems and demonstrated the applicability and
the effectiveness of our strategy for solving sophisticated optimization tasks.
We found reliable and fast walking gaits with a velocity of up to 0.47m/s using
the EACO optimization strategy. These findings have significant implications
for understanding and tackling inherent stagnation and poor convergence rate of
the EACO and provide new insight into the genetic architectures and control
optimization of humanoid robotics.
- Abstract(参考訳): 人間や他の脚ロボットと同じくらい効率的に、かつ安定して歩けるロボットを構築するために、人間型ロボットや他の脚型ロボットへのリアルタイム応用において、遺伝的およびクロスオーバー演算子を備えた強化されたアリコロニー最適化(eaco)アルゴリズムを開発した。
本研究は,マルコフ連鎖を用いて予測収束率を推定することにより,人型ロボットに適用したEACOのグローバル検索能力と収束率をリアルタイムで向上させる。
さらに、ACO、実コードGA、ニューラルネットワーク~(NN)、粒子群最適化〜(PSO)から、歩行合成、パラメータ化可能な軌道の動的モデリング、ヒューマノイドロボットの歩行最適化を含む複雑なロボットシステムまで、幅広い問題にEACOアルゴリズムを注視した。
本手法は, 早期収束確率の検出, 固有停止に成功し, eacoベースのヒューマノイドロボットシステムの収束速度を促進できることを示すとともに, 高度最適化課題の解法としての有効性と効果を実証した。
EACO最適化手法を用いて, 速度0.47m/sの信頼性と歩行速度を向上した。
これらの知見は、EACOの固有の停滞と収束率の低下を理解し、対処する上で重要な意味を持ち、ヒューマノイドロボットの遺伝的構造と制御最適化に関する新たな知見を提供する。
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