Abstract-Humanoid robotar används alltmer för att utföra mänskliga imiterande uppgifter, såsom promenader, grepp, stående och sittande på objekt. För att skapa poser interaktivt med hjälp av en humanoid robot, bör de utförda poser kontrolleras för att tillfredsställa eventuell interaktion med den omgivande miljön. I detta papper, en simulerad humanoid robot "NAO" används för att upptäcka en fitness-baserad optimal sittställning utförs på olika typer av sittable-objekt, varierande i form och höjd. Med hjälp av en första uppsättning slumpmässiga giltiga sittande poser som ingångsgenerering, används genetisk algoritm (GA) för att konstruera den fitness-baserade optimala sittande pose för roboten att passa bra på sittable-objektet (dvs.. box och boll). De använda lämplighetskriterier som återspeglar utgör stabilitet (dvs. hur genomförbar posen är baserad på verklig fysisk begränsning i världen), omvandlar poser till numerisk stabilitetsnivå. Det föreslagna tillvägagångssättets genomförbarhet mäts genom en simulerad miljö med hjälp av V-Rep-simulator som visar hur GA kan generera en konditionsbaserad optimal sittställning. Den riktiga "NAO" roboten används för att utföra resultat som genereras av simuleringen.
Arbetet i REF tillämpar den genetiska algoritmen på NAO humanoid robot pose för att passa bra på okända sittable objekt inklusive (boxar
Sitting pose generation using genetic algorithm for NAO humanoid robots
{'venue': '2014 IEEE International Workshop on Advanced Robotics and its Social Impacts', 'journal': '2014 IEEE International Workshop on Advanced Robotics and its Social Impacts', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}