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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      Zero Moment Point를 이용한 이족 보행 로봇의 경사로 걸음새 제어에 관한 연구 = Gait Control on Slope Way using Zero Moment Point for Robot

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      https://www.riss.kr/link?id=A82287267

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      In this paper, we propose stable walking algorithm using ZMP for the biped robot in the slope-way. At first, we define discrete state variables that classified stable area and unstable area by center of mass from ZMP during slope-way walking. For the stable walking gait, the discrete state controller for determining the high-level and low-level decision making are designed. The high-level decision making is composed of the discrete state variables; left foot support phase, right foot support phase, nat-way, and slope-way. Then the continuous state controller is implemented for the low-level decision making using ZMP.
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      In this paper, we propose stable walking algorithm using ZMP for the biped robot in the slope-way. At first, we define discrete state variables that classified stable area and unstable area by center of mass from ZMP during slope-way walking. For the ...

      In this paper, we propose stable walking algorithm using ZMP for the biped robot in the slope-way. At first, we define discrete state variables that classified stable area and unstable area by center of mass from ZMP during slope-way walking. For the stable walking gait, the discrete state controller for determining the high-level and low-level decision making are designed. The high-level decision making is composed of the discrete state variables; left foot support phase, right foot support phase, nat-way, and slope-way. Then the continuous state controller is implemented for the low-level decision making using ZMP.

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      목차 (Table of Contents)

      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 이족 보행 로봇 시스템
      • 3. FSR을 이용한 ZMP 탐색 및 보정
      • 4. 하이브리드 시스템
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 이족 보행 로봇 시스템
      • 3. FSR을 이용한 ZMP 탐색 및 보정
      • 4. 하이브리드 시스템
      • 5. 시뮬레이션 및 실험
      • 6. 결론
      • 참고문헌
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