The memristive artificial neuron high level architecture for biologically inspired robotic systems

© 2017 IEEE. In this paper we propose a new hardware architecture for the implementation of an artificial neuron based on organic memristive elements and operational amplifiers. This architecture is proposed as a possible solution for the integration and deployment of the cluster based bio- realistic simulation of a mammalian brain into a robotic system. Originally, this simulation has been developed through a neuro-biologically inspired cognitive architecture (NeuCogAr) re-implementing basic emotional states or affects in a computational system. This way, the dopamine, serotonin and noradrenaline pathways developed in NeuCogAr are synthesized through hardware memristors suitable for the implementation of basic emotional states or affects on a biologically inspired robotic system

Spiking Reasoning System

© 2017 IEEE. In this position paper the newel approach for the spiking reasoning system for the real-time processing of a robotic system represented. This is the development of the 'Robot dream' architecture presented earlier, specifically the real-time robotic management system. The main idea of the architecture is inherited from our previous works on machine cognition that have their roots in works of Marvin Minsky, specifically 'model of six' as six levels of the mental activity. The principal approach for the high-level architecture and provide examples of the data structures of the spiking reasoning system and robotic system management architecture was demonstrated

Application of variable zero-moment point in walking control of the biped robot

Using the predictive control based on zero-moment point (ZMP), the biped robot can walk comparatively stably. However, the problems such as lack of self-adaptivity are also highlighted mainly on account of modeling errors and environmental perturbations; specifically, the tracking errors of ZMP are generated, leading to a reduced walking stability. To address this problem, in the present work, the expected ZMP was decomposed into the reference ZMP which is pre-planned offline, and the variable ZMP which can be varied in real time. With the addition of the variable ZMP, the outside interferences can be eliminated. By combining the predictive control system and the inverse system of variable ZMP, the walking pattern of the robot with favorable self-adaptivity can be achieved. Finally, the simulation results indicate that the self-adaptivity of the robot can be effectively improved using the proposed control system

Особенности решения уравнений метода обратной задачи для синтеза устойчивого управляемого движения шагающих роботов

The problem of walking robots controlled motion synthesis by the inverse dynamic method is considered. The inverse dynamic method equations are represented by the methods of multibody system dynamics as free bodies motion equations and constraint equations. The variety of constraint equations group are introduced to specify the robot gait, to implement the robot stability conditions and to coordinate specified robot links movement. The key feature of the inverse dynamic method equations in this formulation is the presence of the second derivatives of the system coordinates in the constraint equations expressing the stability conditions that ensure the maintenance of the vertical position by the robot. The determined solution of such equations in general case is impossible due to the uncertainty of the initial conditions for the Lagrange multipliers. An approximate method for solving the inverse dynamic without taking into account the inertial components in the constraint equations that determine the stability of the robot is considered. Constraint equations that determine the coordinate movement of individual robot links and required for unique problem solving based on approximate equations are presented. The implementation of program motion synthesis methods in the control system of the humanoid robot AR-600 is presented. The comparison of theoretical and experimental parameters of controlled motion is performed. It has been established that with the achieved high accuracy of the robot links tracking drives control with an error of several percent, the indicators of the robot's absolute movements, in particular, the angles of roll, yaw and pitch, differ from the programmed by 30-40%. It’s shown that proposed method allows to synthesize robot control in quasistatic mode for different movement types such as moving forward, sideways, walking on stairs, inclinations etc.Рассматривается задача синтеза управляемого движения шагающих роботов методом обратной задачи. Уравнения метода обратной задачи представляются с помощью методов динамики связанных систем тел, как уравнения движения свободных тел и уравнения связей. Введены различные группы уравнений связей — для задания походки робота, для выполнения условий устойчивости робота и для согласованного движения заданных звеньев робота. Ключевая особенность уравнений метода обратной задачи в такой постановке состоит в наличии вторых производных координат системы в уравнениях связей, обеспечивающих поддержание роботом вертикального положения. Однозначное решение таких уравнений в общем случае невозможно из-за неопределенности начальных условий для множителей Лагранжа. Рассмотрен приближенный метод решения обратной задачи без учета инерционных составляющих в уравнениях связей, определяющих устойчивость робота. Выписаны уравнения связей, которые определяют согласованное движение отдельных звеньев робота и необходимые для однозначного решения задачи на основе приближенных уравнений. Представлена реализация методов синтеза программного движения в системе управления робота андроида АР600. Выполнено сравнение теоретических и экспериментальных показателей управляемого движения. Установлено, что при достигнутой высокой точности управления следящими приводами относительными движениями звеньев робота с погрешностью несколько процентов, показатели абсолютных движений робота, в частности, углы крена, рыскания и тангажа, отличаются от программных на 30-40%. Показано, что предложенный метод позволяет синтезировать управление роботом в квазистатическом режиме для различных типов движений — вперед, вбок, движение по ступенькам, наклоны и так далее

Особенности решения уравнений метода обратной задачи для синтеза устойчивого управляемого движения шагающих роботов

Рассматривается задача синтеза управляемого движения шагающих роботов методом обратной задачи. Уравнения метода обратной задачи представляются с помощью методов динамики связанных систем тел, как уравнения движения свободных тел и уравнения связей. Введены различные группы уравнений связей — для задания походки робота, для выполнения условий устойчивости робота и для согласованного движения заданных звеньев робота. Ключевая особенность уравнений метода обратной задачи в такой постановке состоит в наличии вторых производных координат системы в уравнениях связей, обеспечивающих поддержание роботом вертикального положения. Однозначное решение таких уравнений в общем случае невозможно из-за неопределенности начальных условий для множителей Лагранжа. Рассмотрен приближенный метод решения обратной задачи без учета инерционных составляющих в уравнениях связей, определяющих устойчивость робота. Выписаны уравнения связей, которые определяют согласованное движение отдельных звеньев робота и необходимые для однозначного решения задачи на основе приближенных уравнений. Представлена реализация методов синтеза программного движения в системе управления робота андроида АР600. Выполнено сравнение теоретических и экспериментальных показателей управляемого движения. Установлено, что при достигнутой высокой точности управления следящими приводами относительными движениями звеньев робота с погрешностью несколько процентов, показатели абсолютных движений робота, в частности, углы крена, рыскания и тангажа, отличаются от программных на 30-40%. Показано, что предложенный метод позволяет синтезировать управление роботом в квазистатическом режиме для различных типов движений — вперед, вбок, движение по ступенькам, наклоны и так далее