【摘 要】
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摘要：二十年来,行动符合物理定律的两足仿人机器人的行走算法设计一直是计算机图形学和机器人学中的难点和热点。它在军事、科技、家庭娱乐、信息传播等方面应用广泛,研究意义
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摘要：二十年来,行动符合物理定律的两足仿人机器人的行走算法设计一直是计算机图形学和机器人学中的难点和热点。它在军事、科技、家庭娱乐、信息传播等方面应用广泛,研究意义巨大。但是,传统的仿人机器人行走算法易出现精度不足、容易模式化的特性,鉴于当下广泛应用的PD控制本身无法消去静态偏差,属于以牺牲精确性换取实时性的算法,而当下硬件设施的飞速发展正使其优势越发不明显,故本文引入基本可消除静态偏差的PID算法,以提升整体系统的计算精确性。也因为两足仿人机器人模型本身属于高维度非线性系统,而人工神经神经网络算法具备对非线性数据的计算优势,且其具备的自学习特性可一定程度上加强其自然性,也进一步提升运算的精准性,故使用以BP算法为核心的人工神经网络加强其计算的准确性。之后通过对经典的SIMBICON的基本控制部分引入以BP算法为核心的PID人工神经网络算法加以改进,实现了一个可完成更自然基本行走以及高速运动的3D人物运动系统。改进后的系统尤其在常规幅度和小幅度运动中更接近人的行走特性,自然性和准确性更优。
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