OPTIMIZING PARAMETERS OF THE ROBOT STEPPING CYCLE BASED ON THE REGRESSION MODEL
https://doi.org/10.34822/1999-7604-2022-4-14-22
Abstract
The article considers an algorithm for situational control of a quadruped dog, based on building and optimizing a regression model in Gazebo. The results of simulation experiments demonstrate the effect of step length and height as well as leg transfer time on the minimum possible decrease in the roll and pitch angles of the robot body.
About the Authors
G. S. Vasilyanov
Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, Saint Petersburg
Russian Federation
Russian Federation
Assistant Professor, Leading Engineer of the Scientific Laboratory
E-mail: g.vasilyanov@mail.ru
A. A. Lavrov
Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, Saint Petersburg
Russian Federation
Russian Federation
Candidate of Sciences (Engineering), Associate Professor
E-mail: lavrov_aa@spbstu.ru
A. V. Lupin
Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, Saint Petersburg
Russian Federation
Russian Federation
Senior Lecturer
E-mail: lupin_av@spbstu.ru
I. A. Malyshev
Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, Saint Petersburg
Russian Federation
Russian Federation
Senior Lecturer
E-mail: malyshev_ia@spbstu.ru
References
1. Филимонов А. Б., Филимонов Н. Б. Ситуационный подход в задачах автоматизации управления техническими объектами // Мехатроника, автоматизация, управление. 2018. Т. 19, № 9. С. 563–578. DOI 10/15787/mau.19.563-578.
2. Пикалев Я. С. Анализ существующих симуляторов робототехнических систем // Проблемы искусственного интеллекта. 2017. № 1 (4). С. 51–65.
3. Самарин В. А., Лавров А. А., Динамическое моделирование робототехнических систем в программном пакете GAZEBO // Информатика и кибернетика (ComCon-2016). СПб. : Изд-во СПбПУ, 2016. С. 56–58.
4. Васильянов Г. С., Лавров А. А., Разработка и исследование алгоритмов адаптивного управления четырехногими роботизированными платформами // Экстремальная робототехника. 2015. №. 1. С. 323–332.
5. Choi H.-Y., Park J., Lee J. Quality Engineering Optimization of Robot Casting Considering Design Robustness: Comparison with Reliability // Int J Precis Eng Manuf. 2013. Vol 14, Is. 12. P. 2157‒2163. DOI 10.1007/s12541-013-0292-7.
6. Zare S., Karimi-Nasab S., Jalalifar H. Analysis and Determination of the Behavioral Mechanism of Rock Bridges Using Experimental and Numerical Modeling of Non-Persistent Rock Joints // Int J Rock Mech Min Sci. 2021. Vol. 141. P. 104714.
7. Николаев Н. Н. Основы научных исследований на транспорте, планирование экспериментов и инженерных наблюдений. Зерноград : ФГОУ ВПО АЧГАА, 2007. 37 с.
8. Sun J., Zhang W., Dong X. Natural Frequency Prediction Method for 6R Machining Industrial Robot // Appl Sci. 2020. Vol. 10, Is. 22. P. 8138. DOI 10.3390/app10228138.
9. Завьялов В. М., Шпакова Л. Г., Шпаков М. А. Параметрическая оптимизация автоматизированного электропривода звена робота-манипулятора // Тр. Караганд. технич. ун-та. 2020. № 3 (80). С. 143–147.
10. Capelli B., Sabattini L. Human-Friendly Multi-Robot Systems: Legibility Analysis // Proceedings of the Human-Friendly Robotics, October 24‒25, 2019, Reggio Emilia, Italy. 2020. P. 15‒28.
11. Шеперд Г. М. Нейробиология. М. : Мир, 1987. Т. 2. 368 с.
12. Ивоботенко Б. А., Ильинский Н. Ф., Копылов И. П. Планирование эксперимента в электромеханике. М. : Энергия, 1975. 185 с.
13. Электронная библиотека. Ортогональные центральные композиционные планы. URL: https://libraryno.ru (дата обращения: 10.11.2022).
14. Егоров А. Е., Азаров Г. Н., Коваль А. В. Исследование устройств и систем автоматики методом планирования эксперимента / под ред. В. Г. Воронова. Харьков : Вища школа, 1986. 240 c.
Review
For citations:
Vasilyanov G.S., Lavrov A.A., Lupin A.V., Malyshev I.A. OPTIMIZING PARAMETERS OF THE ROBOT STEPPING CYCLE BASED ON THE REGRESSION MODEL. Proceedings in Cybernetics. 2022;(4 (48)):14-22. (In Russ.) https://doi.org/10.34822/1999-7604-2022-4-14-22
Views:
120
Email this article 