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Bipedal Robot Walking and Balancing using a Neuronal Network Model

机译:使用神经网络模型的双足机器人行走和平衡

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摘要

This paper presents an alternative approach for controlling the walking and balancing of a bipedal robot. The proposed method uses a neuronal network to learn the sensor events obtained via the force sensors and accelerometer and to control the motor events of Bioloid's Dynamixel motors, to walk and balance the bipedal robot. A neuron layer called the controller network links the sensor neuron events to the motor neurons. The proposed neuronal network model (NNM) has demonstrated its ability to successfully control the walking and balancing of a bipedal robot, in the absence of a dynamic model and theoretical control methods.
机译:本文提出了一种控制双足机器人行走和平衡的替代方法。所提出的方法使用神经网络来学习通过力传感器和加速度计获得的传感器事件,并控制Bioloid Dynamixel电机的运动事件,以行走和平衡双足机器人。称为控制器网络的神经元层将传感器神经元事件链接到运动神经元。所提出的神经网络模型(NNM)已证明其在没有动力学模型和理论控制方法的情况下能够成功控制双足机器人的行走和平衡的能力。

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