们可以认为，比统计回归模型展示了条相当地更好弹道。个结论个实用装载模糊神经系统零弹道两足结构走动机器人被展示出来。弹道是确保机器人行走稳定性重要保障。但是地面复杂反作用力使控制变得困难。我们试图建立过程参数之间经验关系，并且通过将其运用于个两足结构走动机器人来解释经验规律。整个走动过程数据通过让个实际两足结构机器人在水平基准面和斜面行走而获得。适用性取决于使用和模糊规则结果部分。使用产生弹道严密地匹配于被测量弹道。然后模仿结果也表示，使用引起可以改善两足结构走动机器人稳定性并且不仅可底安置情况。用于我们实验力量传感器种类是传感器。他们附在构成脚脚底板材四个角落。传感器信号由个板数字化，与采样时光。测量在实时被执行。脚压力通过求和力量信号得到。使用传感器数据计算实际价值是容易。使用，计算位置脚坐标框架。式中每在传感器力量是传感媒介传感器位置。这些是在图详细说明。在图形中，是位于低左手角落左脚坐标框架起源。实验性结果如图所示。图，和显示是走动机器人在平面和度倾斜面四步走动坐标和坐标转化实际位置。图，和显示了机器人运用图，和准确坐标单步行走情况。如弹道所显示，存在于实线显示个长方形领域。因此，位置是与机器人脚部相关，因此机器人是稳定。弹道建模在许多科学问题中，通往他们答案实质性步就是在他们实验下建立数学模型。建模重要性体现在是建立被观察物和可变物之间经验性关系。机器人步行介入复杂动力学使做机器人控制系统变为项富挑战性任务。然而，如果高度非线性和复杂动力学可以被严密地建模，之后他模型可以用于机器人控制。另外，建模，甚至能用于机器智能控制与干扰噪声最小化处理。模糊建模技术近些年已经成为项活跃研究领域，因为它在复杂，不清楚，不明确系统中依然能有出色表现，而这些时候常规数学建模很难给出让人满意答案。就此而论我们打算使用此系统为弹道建模。模糊推理系统是以模糊集合理论概念模糊语句和模糊推理为基础个普遍计算框架。我们将使用模糊模型，因为在这个系统中，每个规则都有明显输出，总体输出将通过加权平均值给出。这样就避免了计算费时过程。当我们考虑在模糊建模时模糊规则时发现，结果部分可以由个恒定或个线性多项式表达。可以用于模糊系统多项式不同形式如表所示。建模表现形式取决于用于建模表示结果多项式种类。而且，我们可以为模糊规则前期部分模糊嵌入拓展各种各样单元作用，例如三角和高斯。这些是为算式贡献可行方法另个因素。多项式种类如下是建模系统结构图如图所示。提出方法首先用于建模，而后用于控制个实际两足结构行走机器人。为了得到模糊建模系统模糊规则，我们必须记录个非线性系统，这个系统是通过两足行走机器人十个输入变量产生模糊坐标建立，每个输入变量会产生两个模糊坐标。模糊建模法规如下在式中，在规则假设部分中起到语言上判断作用，分别结合输入变量，。是常数，或者规则已知结果多项式函数。如图所示，检定了二种类型。个是三角式，另个是高斯式。图是适应性神经模糊系统体系结构，考虑到让它等同于十输入模糊模型。在这个系统中假设每个输入有两个模糊值与它对应，如图所示。标记值给出是所有输入信号乘积而这些标记值计算是确定反作用力与总反作用力之和比。关于如何使参量变化，我们使用梯度下降算法或种递归最小平方估计算法重复调整前提和结果参量。然而，我们不使用复杂杂种学习算法，反而使用般最小平方估计算法并且只确定结果多项式函数趋势。模仿结果使用，模型大致建成了。然后准确性在中间领域误差中被量化了。系统被申请为两足走动机器人弹道建模，通过运用机器人测量传出数据。表现取决于机警性和模糊规则结果输出。从我们机器人输出弹道数据如附录图所示将用于过程参量。当三角和高斯用于前提部分或用于结果部分不变参数，那么相应值列在表中。我们在图中绘出了我们结果。由产生弹道图如图所示分别为水平基准面行走图，度倾斜面下行图和度倾斜面上行图。在图，我们可以看见由产生相应弹道。简而言之，两个膝盖过程参数可以被忽略。作为结果，我们可以减少模糊规则维度和从而降低计算负担。在这种情况下仿真条件和它对应均方误差价值在表列出。从给出模仿结果图和表中，我们能看到从模糊系统得到弹道非常类似于我们行走机器人所测量出实际弹道如图所示。被展示高准确性能力，意味着可以有效地被用于建模和控制个实际两足结构走动机器人。比较我们现在把表现与三种统计回归模型数学模型相比较。对于每个统计回归模型，四个不同案件类型被修建了。它们在两种输入下般表达式如下这里是回归常数。对应值在表里被给出。它测量第二类型给和坐标最佳结果所有被考虑走条件。产生弹道和相应产生它们第二类型回归模型如图所示。我们可以认为，比统计回归模型展示了条相当地更好弹道。个结论个实用装载模糊神经系统零弹道两足结构走动机器人被展示出来。弹道是确保机器人行走稳定性重要保障。但是地面复杂反作用力使控制变得困难。我们试图建立过程参数之间经验关系，并且通过将其运用于个两足结构走动机器人来解释经验规律。整个走动过程数据通过让个实际两足结构机器人在水平基准面和斜面行走而获得。适用性取决于使用和模糊规则结果部分。使用产生弹道严密地匹配于被测量弹道。然后模仿结果也表示，使用引起可以改善两足结构走动机器人稳定性并且不仅可页。，和，减少两足结构走动机器人干线行动弹道世代国际电气电子工程师协会在智能机器人和系统，年，第页。和，提高两足结构走动机器人基本联接在线弹道测量国际电气电子工程师协会在机器人技术和自动控制，年，第页。和，行动平衡过滤欧洲制图，第卷，第日年。传感器模型，flfl，访问月。和，神经模糊系统和它建模和控制，国际电气电子工程师协会，传感器，年第页。，适应性网络神经模糊系统，国际电气电子工程师协会，传感器第页。附录这个附录总结了我们两足结构走动机器人四步行动连接角。这些连接角如下。图两足结构走动机器人所有尺寸单位为毫米图机器人系统结构图图机器人在水平基准面行走正视图图与图对应机器人图机器人沿带有度斜度图机器人沿带有度斜侧视图斜坡向下步行快照度斜坡向上步行图由连接角表示法构成图概念图力量传感器和他们安置十个自由程度力量传感器安置在构成机器人脚部板材下面四个角落图传感器位置和左右脚应用力图在机器人四步行动实际位置在基准水平面坐标坐标图步行动弹道与图相对应图步行动弹道与图相对应图沿着个度倾斜面向下步行机器人四步行动实际位置坐标坐标图沿着个度倾斜面向上步行机器人四步行动实际位置坐标坐标图步行动弹道与图相应图塑造方法结构图图在与二个模糊标签模糊模型三角和高斯用于输入变数三角高斯图与是等效能适应神经模糊结构图引起了使用四步行动位置与被测量数据机器人在水平基准面行走比较坐标坐标图步行动引起弹道与图相对应图步行动引起弹道与图对应图引起了使用四步行动位置与被测量数据机器人在个度斜面向下行走比较坐标坐标引起了使用四步行动位置与被测量数据机器人在个度斜面向上行走比较坐标坐标图步行动引起弹道与图相应图步行动引起弹道与图相对应图引起了四步行动位置使用个统计回归模型与被测量数据比较为案件机器人在水平基准面上走坐标坐标图引起了四步行动位置使用统计回归模型与被测量数据比较为案件机器人步行沿着向下倾斜坐标坐标图步行动引起弹道与图相应图步行动引起弹道与图相对应图引起了四步行动位置使用统计回归模型与被测量数据比较为案件机器人向上走倾斜面坐标坐标图我们机器人四步行动连接角图在我们机器人四步行动连接角图在我们机器人四步行动连接角图在我们机器人四步行动连接角图在我们机器人四步行动连接角图在我们机器人四步行动连接角图在我们机器人四步行动连接角图在我们机器人四步行动连接角图在我们机器人四步行动连接角图在我们机器人四步行动连接角表机器人规格尺寸高，宽重驱动电机，自由度动力源号镍镉电池行走速度表神经模糊系统运用不同形式多项式输入多项式命令不变不变不变命令直线双线性三线性表我们两足结构走动机器人在仿真条件下和相应实际四部走动值行走条件度乐观因素前提结果类型坐标坐标三角常量高斯常量表我们两足结构走动机器人在仿真条件下和相应实际四部走动值行走条件度乐观因素前提结果类型坐标坐标三角常量命令高斯常量命令表我们两足结构走动机器人在仿真条件下和相应实际四部走动值行走条件度统计回归模型坐标坐标型二型三型四型表我们两足结构走动机器人在仿真条件下和相应实际四部走动值行走条件度统计回归模型坐标坐标型二型三型四型表我们两足结构走动机器人在仿真条件下和相应实际四部走动值行走条件度统计回归模型坐标坐标型二型三型四型中文字出处，关于装载适应性神经模糊系统的有两足行走的机器人的零刻点弹道造型，摘要对于制造机器人来说两足动物的体系结构高度适用于它们工作在人的环境里，因为这样将使机器人避免障碍变成项相对的容易的任务。然而，在走动的机制中介入复杂动力学，这使得制作这样的机器人的控制系统变成了项富有挑战性的任务。底安置情况。用于我们实验力量传感器种类是传感器。他们附在构成脚脚底板材四个角落。传感器信号由个板数字化，与采样时光。测量在实时被执行。脚压力通过求和力量信号得到。使用传感器数据计算实际价值是容易。使用，计算位置脚坐标框架。式中每在传感器力量是传感媒介传感器位置。这些是在图详细说明。在图形中，是位于低左手角落左脚坐标框架起源。实验性结果如图所示。图，和显示是走动机器人在平面和度倾斜面四步走动坐标和坐标转化实际位置。图，和显示了机器人运用图，和准确坐标单步行走情况。如弹道所显示，存在于实线显示个长方形领域。因此，位置是与