Um algoritmo de aprendizado iterativo baseado no ciclo de marcha humana para a locomoção de um robô humanoide
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Resumo
Este artigo apresenta um algorítmo de aprendizado iterativo que prioriza a estabilidade estática em vez da estabilidade dinâmica, com a finalidade de diminuir a complexidade da marcha de um robô humanoide. Inicialmente, há um conjunto de posições almejadas que o algoritmo deve atingir durante o ciclo de marcha. Um processo de tentativa e erro conduz o método de aprendizado. Cada tentativa de movimento do robô fica disponível em uma lista de ações. Sempre que o robô alcança um objetivo, o algoritmo armazena a sequência de movimentos em uma memória. Se há uma falha, a lista de ações fornece a posição anterior à queda – e o processo recomeça a partir deste ponto. Com o objetivo de testar o algoritmo, foi desenvolvido um simulador usando o Matlab Simulink, juntamente com a biblioteca de forças de contato do Simscape Multibody. Os dados da simulação são apresentados através de gráficos que descrevem o comportamento das articulações durante o processo de aprendizado para um ciclo de marcha.
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