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    A review of gait optimization based on evolutionary computation

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    Gait generation is very important as it directly affects the quality of locomotion of legged robots. As this is an optimization problem with constraints, it readily lends itself to Evolutionary Computation methods and solutions. This paper reviews the techniques used in evolution-based gait optimization, including why Evolutionary Computation techniques should be used, how fitness functions should be composed, and the selection of genetic operators and control parameters. This paper also addresses further possible improvements in the efficiency and quality of evolutionary gait optimization, some problems that have not yet been resolved and the perspectives for related future research

    Genetic algorithm-based optimal bipedal walking gait synthesis considering tradeoff between stability margin and speed

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    10.1017/S026357470800475XRobotica273355-365ROBO

    Otimização de locomoção bípede

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    Dissertação de mestrado integrado em Engenharia BiomĂ©dicaAtualmente verifica-se um crescimento exponencial a nĂ­vel de desenvolvimento de sistemas robĂłticos mĂłveis havendo um esforço para criar sistemas com propriedades mais eficientes e adaptĂĄveis Ă s exigĂȘncias do ambiente de trabalho. Neste contexto, tĂȘm havido uma preocupação acrescida em desenvolver melhores sistemas de locomoção quer seja locomoção por rodas quer seja por pernas (bĂ­pede, quadrĂșpede e hexapode). Esta dissertação foca-se na otimização da locomoção bĂ­pede a qual Ă© uma ĂĄrea que tem sido alvo de grande atenção uma vez que esta Ă© uma ĂĄrea da robĂłtica que ainda necessita de progredir no sentido de conseguir finalmente uma locomoção tĂŁo eficiente como a marcha humana. Deste modo, a elaboração deste trabalho teve como objetivos principais a criação de uma estratĂ©gia de otimização que combinasse a geração de padrĂ”es de movimento atravĂ©s de geradores centrais de padrĂ”es (CPGs) com um algoritmo de otimização evolucionĂĄrio (Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm ll). Essa estratĂ©gia implicou a determinação de objetivos que correspondem a caracterĂ­sticas da locomoção bĂ­pede e que foram otimizados, sendo eles o deslocamento frontal, a altura a que o pĂ© levanta, a força de impacto entre os pĂ©s e o chĂŁo e a posição do centro de massa. Os resultados foram obtidos a partir de simulaçÔes na plataforma Webots para o robĂŽ bĂ­pede Darwin-OP. Neste contexto, os resultados foram muito satisfatĂłrios uma vez que o algoritmo foi capaz de gerar locomoção estĂĄvel e os objetivos propostos foram otimizados. Foi feito tambĂ©m um estudo de sensibilidade que determinou a existĂȘncia de parĂąmetros de CPGs que apresentam uma forte correlação positiva com as funçÔes objetivos. Assim, os parĂąmetros Acompasso, frequĂȘncia ω e ORoll influenciam fortemente o deslocamento e a força de impacto e o parĂąmetro AhPitch influencia a altura a que o pĂ© levanta. No futuro seria pertinente aplicar o algoritmo elaborado num robĂŽ bĂ­pede real e conferir se consegue gerar uma locomoção eficiente em condiçÔes reais.Presently there is an exponential increase on the level of development of mobile robotic systems and so there is an effort to create systems with properties more efficient and adaptable to the demands of the work environment. In this context, there has been a heightened concern in developing better systems of locomotion either by wheels either by legs (bipedal, 4-legged or 6-legged). This dissertation focuses on the optimization of bipedal locomotion which is an area that has been the subject of much attention since this is an area of robotics that still needs to make progress towards finally achieving locomotion as efficient as the human gait. Thus, this work aimed to create an optimization strategy that combines the generation of movement patterns through central pattern generators (CPGs) with an evolutionary optimization algorithm (Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II). This strategy involved the determination of objectives that correspond to characteristics of bipedal locomotion and that have been optimized, namely the frontal displacement, the ground clearance, the impact force between the foot and the ground and the position of the center of mass. The results were obtained from simulations in Webots platform for the bipedal robot Darwin-OP. The results were very satisfactory since the algorithm was able to generate stable locomotion and the proposed objectives were optimized. We also made a sensitivity analysis that determined the existence of CPGs parameters that exhibit a strong positive correlation with the objective functions. Thus, the parameters Acompasso, the frequency ω and ORoll strongly influence the impact force and displacement as well as AhPitch influences the height to which the foot rises. In the future it would be appropriate to apply the developed algorithm in a real biped robot and check if it can generate an efficient locomotion in real conditions
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