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基于人体运动捕捉数据的仿人机器人步态规划和控制的任务书
任务书
任务名称：基于人体运动捕捉数据的仿人机器人步态规划和控制
任务概述：
随着机器人技术的不断发展和普及，机器人作为一种强大的工具和助手已经成为当今社会中不可缺少的一部分。而对于机器人来说，仿人机器人在服务、生产和生活等领域具有广泛的应用前景。
本项目旨在基于人体运动捕捉数据，实现一个仿人机器人的步态规划和控制。首先，通过人体运动捕捉技术获取人类行走的数据，再通过数据处理和分析，提取出关键的动作特征和步态参数。接着，以这些参数作为控制量，设计合适的步态规划策略，生成仿人机器人的行走姿态。最后，采取合适的控制算法，实现精确控制机器人的运动轨迹和姿态，使机器人能够更加准确地模拟人类行走的过程。
任务目标：
1.掌握人体运动捕捉技术的基本原理和方法，了解运动捕捉仪器的使用。
2.熟悉运动数据处理和分析的基本方法，能够提取出人类行走的关键动作特征和步态参数。
3.设计合适的步态规划策略，能够根据数据特征生成仿人机器人的行走姿态。
4.掌握机器人运动控制的基本原理和方法，了解机器人控制系统的基本结构。
5.采用合适的控制算法，能够实现对机器人运动轨迹和姿态的精确控制。
任务步骤：
1.了解人体运动捕捉技术的基本原理和方法，学习使用运动捕捉仪器，收集人类行走的数据。
2.使用MATLAB等软件，对数据进行处理和分析，提取出行走的动作特征和步态参数。
3.根据数据特征，设计合适的步态规划策略，生成仿人机器人的行走姿态。
4.建立机器人控制系统模型，采用合适的控制算法，实现对机器人运动轨迹和姿态的控制。
5.设计仿真实验，验证步态规划和控制算法的性能和鲁棒性，分析仿人机器人的行走效果及其局限性。
6.在机械结构、传感器、数据处理、控制算法等方面改进和优化，提高仿人机器人的行走效果和稳定性。
任务成果：
1.人类行走数据采集和处理程序，能够提取出关键的动作特征和步态参数。
2.机器人步态规划和控制算法，能够精确控制机器人的运动轨迹和姿态。
3.仿真实验程序，包括仿真环境、机器人模型、仿真测试结果等。
4.项目报告，包括研究背景和目的、项目流程和步骤、数据处理和分析、步态规划和控制算法、仿真实验及结果分析、项目总结和展望等内容。
5.项目总结和展望，评价项目成果和局限性，提出未来发展方向和改进措施。
任务时间：
本项目计划在两个学期内完成，具体分为以下三个阶段：
第一阶段（4周）：
熟悉人体运动捕捉技术原理和方法，学习运动捕捉仪器的使用，收集人类行走的相关数据。
第二阶段（6周）：
对收集到的数据进行处理和分析，提取出行走的动作特征和步态参数，设计步态规划策略，生成仿人机器人的行走姿态。
第三阶段（10周）：
建立机器人控制系统模型，采用合适的控制算法，实现对机器人运动轨迹和姿态的控制，进行仿真测试和分析。
任务资源：
人力资源：
本项目需3名学生共同完成，其中1名负责数据采集和处理，1名负责步态规划和控制算法设计，1名负责仿真测试和实验。
设备资源：
本项目需使用运动捕捉仪器、计算机、MATLAB等软、机器人模型等硬件设备。项目经费由组织者提供。
参考文献：
1.DanielJ.Thevenin,Humangaitanalysisandrecognitionforcontrolofanexoskeletonleg,InProceedingsoftheTwentyFifthInternationalFloridaArtificialIntelligenceResearchSocietyConference,2012.
2.RachelJ.Abbate,TejPatel,KangkangYin,andMichaelX.Li,Controlofalowerextremityexoskeletonfornaturalhumanwalkingusingoptimizedneuromuscularcontrolstrategies,JournalofNeuroengineeringandRehabilitation,2015.
3.LuisSentis,C.LawrenceZitnick,andSethTeller,Synthesisandstabilizationofcomplexbehaviorsthroughonlinetrajectoryoptimization,Int.J.Rob.Res.,2016.