Управление конечностями шагающего робота в различных режимах контактного взаимодействия с использованием методов глубокого машинного обучения

Целью данной работы является разработка методов управления конечностями шагающего робота в различных режимах контактного взаимодействия путем использования методов глубокого машинного обучения. Более подробно это означает, что планируется разработать набор методов и алгоритмов, реализующих управление с обратной связью для обеспечения движения отдельных точек робота по заданным траекториям в различных и меняющихся режимах контактного взаимодействия, учитывая разнообразные ограничения, наложенные на робота, такие как ограничения на крутящие моменты приводов, на величины сил трения и др. Разрабатываемые методы управления с обратной связью будут использовать предиктор нормальных реакций, реализованный на основе глубоких нейронных сетей. Будут рассматриваться различные типы движений робота, включая ходьбу по ровным и неровным опорным поверхностям, поверхностям с низким коэффициентом трения между поверхностью и стопой робота, подъем по лестницам, захват груза, приобретение контакта с предметом окружения («облокачивание» на стену, посадка на стул, захват поручней), потери контакта с предметом окружения (поднятие со стула, отпускание поручней и др.), бег и др. Будут рассматриваться роботы с различными кинематическими схемами и различными наборами параметров. В результате должны быть получены готовые к использованию в практических прикладных приложениях наборы алгоритмов и методов для управления шагающими роботами различных типов, а также описание способов применения этих методов и алгоритмов.