[1]周俊雅,张强,戴跃.一种基于生理神经网络的智能步行机器人构建方法[J].中国医学物理学杂志,2022,39(4):493-497.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2022.04.018]
　ZHOU Junya,ZHANG Qiang,DAI Yue.Construction of an intelligent walking robot based on physiological neural network[J].Chinese Journal of Medical Physics,2022,39(4):493-497.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2022.04.018]
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一种基于生理神经网络的智能步行机器人构建方法()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
39卷
期数:
2022年第4期
页码:
493-497
栏目:
医学信号处理与医学仪器
出版日期:
2022-04-27

文章信息/Info

Title:
Construction of an intelligent walking robot based on physiological neural network
文章编号:
1005-202X（2022）04-0493-05
作者:
周俊雅; 张强; 戴跃
华东师范大学通信与电子工程学院， 上海 200241
Author(s):
ZHOU Junya;  ZHANG Qiang;  DAI Yue
School of Communication and Electronic Engineering, East China Normal University, Shanghai 200241, China
关键词:
中枢模式发生器; 生理神经网络; 离子通道; 智能行走机器人
Keywords:
Keywords: central pattern generator physiological neural network ionic channel intelligent walking robot
分类号:
R318
DOI:
DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2022.04.018
文献标志码:
A
摘要:
提出一种基于生理神经网络（CPG网络）调节的智能步行机器人设计方法。研究调节肢体节律性运动的神经网络中离子通道的作用机制，提出一种新型智能行走机器人的设计模型，即神经-肌肉-骨骼模型。该模型能够实现基于生理神经网络的智能机器人两腿有节奏交替的行进运动。本研究对今后基于神经网络调节关节运动的机器人的发展具有重要参考意义。
Abstract:
Abstract: An intelligent walking robot based on physiological neural network (central pattern generator network) regulation is designed in the study. The mechanism of action of ionic channels in neural networks regulating the rhythmic movements of limbs is studied, and a scheme for designing a novel intelligent walking robot is presented, which is a neuro-muscular-skeletal model. The established model enables the two legs of the intelligent walking robot based on central pattern generator network to move rhythmically and alternately. The study is of great significance to the development of the next generation of robots that rely on neural networks to regulate joint motion.

相似文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
【收稿日期】2021-10-23 【基金项目】国家自然科学基金（32171129） 【作者简介】周俊雅，硕士，研究方向：生物信息仿真，运动控制机制，智能行走原理，E-mail: 51191214031@stu.ecnu.edu.cn
更新日期/Last Update: 2022-04-27