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- 1 篇 教育学

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作者

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神经元模型的降阶与分岔分析

神经元模型的降阶与分岔分析

引用

作者：张荣华天津大学

学位级别：硕士

在外部刺激下,神经系统产生各种动作电位编码,具有复杂的非线性动力学特性。神经系统是由多个神经元组成的神经网络,实现对神经信息的传递和处理。对神经元及其网络的研究有助于理解大脑功能和针刺电信号的传导与作用规律。本文主要研... 详细信息

在外部刺激下,神经系统产生各种动作电位编码,具有复杂的非线性动力学特性。神经系统是由多个神经元组成的神经网络,实现对神经信息的传递和处理。对神经元及其网络的研究有助于理解大脑功能和针刺电信号的传导与作用规律。本文主要研究单个神经元模型的降阶、简化以及简化后神经元模型的稳定性和分岔分析。神经元是复杂的非线性系统,可以用几十维方程描述其动态特性。本文采用非线性动力学的分析方法,实现神经元模型的降阶,用降阶模型研究神经元的动力学特性。降阶神经元模型与原来模型具有相同的特性,但使用降阶模型可以使神经网络的模型大大简化,更好的分析网络特性。本文首先利用神经元数学模型中不同自由变量演化速度的不同,将该模型由四阶降为二阶。然后依据Izhikevich对神经元数学模型的分类方法,将降阶后的模型归为六种最小模型中的一种。在降阶模型的基础上本文对模型进行非线性动力学分析。通过分析我们发现,高阈值模型在整个相空间内有三个平衡点。但它不会发生Hopf分岔。低阈值模型在相空间上只有一个平衡点,在外加电流、漏电导和钠离子反电势变化时,该模型均能产生Hopf分岔。本文的研究为研究神经信息传导及神经系统的活动提供了一些思路。

关键词：神经系统降阶稳定性分岔中枢模式发生器

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仿鲹科机器鱼胸鳍尾鳍协同推进运动控制方法研究

仿鲹科机器鱼胸鳍尾鳍协同推进运动控制方法研究

引用

作者：夏文卿兰州交通大学

学位级别：硕士

为使仿鲹科机器鱼具有应对复杂任务的不同游动能力,运动控制问题一直以来是仿鲹科机器鱼领域的研究热点。而现有仿鲹科机器鱼的运动控制研究多集中在身体与尾鳍推进模式下的研究,而对胸鳍尾鳍协同推进下的运动控制研究较少。本文基于实... 详细信息

为使仿鲹科机器鱼具有应对复杂任务的不同游动能力,运动控制问题一直以来是仿鲹科机器鱼领域的研究热点。而现有仿鲹科机器鱼的运动控制研究多集中在身体与尾鳍推进模式下的研究,而对胸鳍尾鳍协同推进下的运动控制研究较少。本文基于实验室自主研发的仿鲹科机器鱼平台,在胸鳍尾鳍协同推进模式下,对仿鲹科机器鱼的运动控制问题做了以下研究。(1)针对仿生机器鱼运动控制中的鲁棒性问题,采用中枢模式发生器(Central Pattern Generator,CPG)中的Hopf振荡器模型建立了机器鱼各关节CPG控制器,通过耦合矩阵与旋转矩阵构建了CPG控制网络。通过仿真与实验相结合的方法确定了机器鱼实现基本游动模式时的CPG参数。仿真结果与实验结果同时表明,在所建CPG网络的控制下,机器鱼游动模式具有较好的鲁棒性。(2)为兼顾定深过程中的动态性能与稳态性能,结合已建立的CPG网络,将机器鱼的定深过程分为趋近阶段与巡游阶段,分别设计了模糊控制器,实现了机器鱼的定深控制。在趋近阶段使用趋近模糊控制器实时调整胸鳍CPG参数,采用胸鳍尾鳍协同运动以快速接近期望深度。在巡游阶段采用巡游模糊控制器改变胸鳍攻角使机器鱼保持在期望深度,减少稳态误差。通过仿真与实验,验证了所采用方法的有效性,并且通过与其它机器鱼定深控制方法对比,显示了所设计控制器的性能有所提高。(3)将机器鱼跟踪水下固定目标问题分解为探测阶段与接近阶段,完成了机器鱼从寻找目标到接近目标的跟踪控制。在探测阶段,利用已完成的定深控制,采用分层探测的方法找寻目标,相比于其他探测方法,此方法虽然探测效率不高,但是简化了控制器。在发现目标后的接近阶段,采用两个并行的模糊控制器同时控制机器鱼的偏航与俯仰使其接近目标。仿真结果表明了所采用跟踪方法的有效性。

关键词：仿生机器鱼中枢模式发生器定深控制模糊控制目标跟踪

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基于非线性振子的CPG控制器步态规划与环境适应性研究

基于非线性振子的CPG控制器步态规划与环境适应性研究

引用

作者：张洋河北工业大学

学位级别：硕士

随着经济的发展，人民生活水平不断提高，医疗技术的飞速进步，截肢者对于假肢舒适度的要求也越来越高。残疾人佩戴假肢的舒适度与假肢的控制方法直接相关，自然界给予人类稳定高效的行走模式，仿生控制的研究对于假肢研究有着重大的意... 详细信息

随着经济的发展，人民生活水平不断提高，医疗技术的飞速进步，截肢者对于假肢舒适度的要求也越来越高。残疾人佩戴假肢的舒适度与假肢的控制方法直接相关，自然界给予人类稳定高效的行走模式，仿生控制的研究对于假肢研究有着重大的意义。为此本论文由生物界得到启发，提出一种主动式智能假肢控制方法，使假肢佩戴者能够自然、高效的行走，改善传统假肢的性能。\n 近年来，仿生控制领域的研究热点之一，就是模拟生物中枢模式发生器(CentralPatternGeneratorCPG)。对于人类而言，中枢模式发生器负责许多节律运动的产生，例如：移动，咀嚼，呼吸，消化等等。基于非线性动态系统的自身特点，CPG控制器可以产生自激振荡信号，较传统的人工规划设计方法，只需要高层控制信号和感觉反馈信号进行调节，就可以产生稳定的步态，这也是CPG控制方法的优势所在。\n 本文将生物CPG控制器，从工程角度进行模拟，设计CPG控制器。设计过程由以下三步完成：首先，提出了一种非线性振荡器模型。经过对比几种中枢模式发生器模型，本文选取了非线性振子-Rayleigh振荡器作为CPG控制器。非线性振荡器的优点是，结构简单稳定，并且其具有固有同步特性，可使四肢协调。然后设计了可以支持不同步态的通用网络，即步态规划问题。控制器模型由两个Rayleigh振荡器组成，两个振荡器各驱动一个关节，使用遗传算法优化系统参数。最后我们阐述了如何融合本地感觉反馈，以及自适应频率振荡器的学习规则。当外界环境改变时，CPG控制器可以自动调整工作状态，以降低对人体残肢的影响，达到一种自我保护功能，提高智能假肢的环境适应能力。

关键词：智能假肢中枢模式发生器步态规划环境适应性非线性振子遗传算法

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机器人轨迹学习与生成方法研究及实验验证

机器人轨迹学习与生成方法研究及实验验证

引用

作者：耿烷东同济大学

学位级别：硕士

随着机器人技术的发展，服务型机器人越来越多地应用于人类的日常生活。机器人轨迹的生成一直是一个重要的研究领域，传统轨迹生成方法是需要进行精确的环境建模，然后通过样条函数等方法实现机器人的轨迹生成。这种方法在结构确定的环... 详细信息

随着机器人技术的发展，服务型机器人越来越多地应用于人类的日常生活。机器人轨迹的生成一直是一个重要的研究领域，传统轨迹生成方法是需要进行精确的环境建模，然后通过样条函数等方法实现机器人的轨迹生成。这种方法在结构确定的环境中有较高的精度，但目前服务机器人多工作于动态变化的环境中。一旦任务需求和环境发生变化，传统方法无法适应性改变，需要重新建模，这显然不能满足机器人实时性控制的要求。如何提高轨迹生成的适应性是亟待解决的问题。人们希望机器人可以像人类一样从现有的示例中学习，从而产生具有适应性的动作行为。从这种思想出发，本文以机器人工作空间轨迹为研究对象，研究了多种轨迹学习和生成的方法，将现有机器人或人类运动示例轨迹作为输入，通过训练学习，保留轨迹特征，生成的轨迹能同时满足环境、任务及机器人自身的约束，实现多种适应性运动。本文的主要研究内容包括以下方面：　　(1)提出了基于自学习CPG(Self-learning Central Pattern Generator,SL-CPG)模型的机器人轨迹学习和生成方法。从基本原理上分析了自学习CPG模型的建模过程，通过引入Kumamoto项，来保持模型内和模型间的相位同步关系。为了方便反馈信息的接入，本文在基本模型中加入反馈调节项，使得自学习CPG模型可以根据反馈信息动态调节轨迹的输出。本文采用轨迹联合的学习策略解决了自学习CPG模型在直线轨迹学习误差较大的问题。通过数值仿真分析模型的参数特性，验证了本方法的可行性和鲁棒性。　　(2)提出了基于动态运动基元(Dynamical Movement Primitives,DMP)的机器人轨迹学习和生成方法。基本DMP模型无法对轨迹终点的速度进行控制，而实际应用中往往要求轨迹以某个速度通过终点。通过理论分析和数值仿真，本文对DMP模型进行了改进，采用收敛于目标点的多项式的线性组合替代原模型目标点。改进后的DMP模型学习后生成的轨迹的终点的位置和速度均为可控的，本文将改进后的DMP模型用于NAO机器人的踢球动作生成，取得了良好的效果。　　(3)设计了分别基于自学习CPG模型和DMP模型的仿人机器人自适应行走控制系统。仿人机器人是一个具有非线性、高自由度等特性的对象，仿人机器人的行走控制中的轨迹规划一直以来都是这个领域中最具复杂性和挑战性的研究。与传统CPG关节空间法不同，本文对机器人工作空间的轨迹进行学习和生成。从生物仿生的角度出发，模拟人类的前庭反射机理，通过身体姿态获得反馈信息，生成适应性轨迹来调整姿态和迈步，实现仿人机器人的适应性行走。本文分别设计仿真和实体实验，验证了轨迹生成方法和自适应行走控制系统的有效性和适应性。　　(4)提出了基于广义典型时间规整的示例轨迹特征模板的提取和轨迹生成方法。本文采用线性规整的方法，对示例轨迹进行动态时间规整，并将此方法泛化至多条轨迹，进而获取同时多条不同幅值和时间长度的示例轨迹的共同特征模板。基于轨迹模板，结合任务约束，时间空间约束以及环境约束，构造并优化目标函数生成期望的目标轨迹，当任务和环境发生变化时，不需要重新建模设计。通过对典型轨迹的模板提取和机器人轨迹生成实验，证明了本方法可以适应于多种复杂轨迹和动态任务变化。

关键词：仿人机器人中枢模式发生器动态运动元适应性行走

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基于多层CPG神经网络的四足机器人控制方法研究

基于多层CPG神经网络的四足机器人控制方法研究

引用

作者：杨园园哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

动态性、适应性、稳定性是四足机器人研究的重难点,现有的控制方法中,基于模型的控制方法需要对自身和环境进行精确的建模,工作量大,运动规划复杂,降低了控制的实时性。而基于行为的方法,没有高层的调节,同时也无法进行全局规划,灵活性... 详细信息

动态性、适应性、稳定性是四足机器人研究的重难点,现有的控制方法中,基于模型的控制方法需要对自身和环境进行精确的建模,工作量大,运动规划复杂,降低了控制的实时性。而基于行为的方法,没有高层的调节,同时也无法进行全局规划,灵活性较差,有一定的局限性。基于生物的CPG控制可以在缺乏高层调节和传感信息的情况下,自发产生稳定的节律信号,控制生物实现基本的节律运动,结构简单,适应性较强,同时不需要对环境和自身进行建模,减少了工作量,节约时间,被广泛地应用于足式机器人的运动控制中。但是,机器人的CPG控制在协调性、适应性等方面有所欠缺,不能很好地模拟生物的特性。本文基于生物学的角度,对CPG输出和关节驱动的映射展开研究,建立了二者的映射函数,构建了引入反射协调的多层CPG网络四足机器人运动控制系统。首先,通过对CPG控制和生物特性的深入研究,分析了四足动物行走步态下的运动特性和各关节运动轨迹,总结出关节间的运动规律。基于动物的反射机制,通过在多层CPG网络中引入牵张反射、姿势反射、对侧伸肌反射,对CPG输出进行调节。构建了四足机器人髋关节、膝关节、踝关节的CPG输出和关节驱动的映射函数,使多层CPG网络模型更符合生物特性。其次,对多层CPG神经网络模型结构进行研究,确立并构建了引入反射协调的多层CPG神经网络,包括:节律发生层、模式发生层、运动神经元层、反射协调层。利用改进后Van der Pol振子模型对各层网络进行建模,对模型中的参数进行分析,并通过仿真实验对基于多层CPG四足机器人运动控制的可行性进行验证。最后,在仿真平台和实体实验平台上,分别对四足机器人肢体间、关节间的协调运动以及四足机器人的原地踏步和行走步态进行实验。实验结果验证了引入了反射协调的多层CPG神经网络应用于四足机器人稳定行走的可行性和协调性。

关键词：四足机器人中枢模式发生器映射函数反射协调

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双波动鳍仿生水下机器人运动控制研究

双波动鳍仿生水下机器人运动控制研究

引用

作者：吴梦妍中国科学院大学

学位级别：硕士

自主水下航行器(AutonomousUnderwaterVehicle，AUV)在海洋资源探测、科学研究以及水下领土安全等领域具有极其重要的应用，是当前世界海洋强国研究的热点。推进系统是AUV的重要组成部分，其提供的推力、效率及尺寸等因素对AUV的设计与... 详细信息

自主水下航行器(AutonomousUnderwaterVehicle，AUV)在海洋资源探测、科学研究以及水下领土安全等领域具有极其重要的应用，是当前世界海洋强国研究的热点。推进系统是AUV的重要组成部分，其提供的推力、效率及尺寸等因素对AUV的设计与使用产生较大的影响。海洋生物中的鱼类经过数百万年的进化，其游动推进方式具有高游动效率、高速度、高机动性和低噪声等特性，因此研究模仿鱼类游动方式的水下机器人，使其兼具灵活性、高效性和隐蔽性，能够在复杂的水下环境中完成救援与勘探等任务成为各国研究人员感兴趣的目标。　　以蓝点魟为代表的依靠身体两侧胸鳍波动推进的鱼类，能够通过控制波动鳍推进波的方向实现正逆游动和原地转弯，具有较好的低速游动效率和机动性，可在身体不发生形变的情况下仅依靠鳍的波动获得推力，具有良好的稳定性，且波动推进方式对于环境的扰动小，具有良好的隐蔽性。除此之外，因为无需身体运动参与推进过程，所以可大大降低载体结构设计难度。因此有望在低速稳定性、机动性、隐蔽性等方面提升水下航行器的性能。　　目前模仿胸鳍波动推进方式的仿生AUV主要采用“结构仿生”思路，采用刚性鳍条结合柔性鳍面实现仿生波动。本文围绕双波动鳍仿生水下机器人的设计、研制与实验以及提高波动鳍推进性能方法展开研究。具体研究内容如下:　　(1)研究波动鳍的运动规律，分析影响波动鳍推进力的相关因素。根据蓝点魟波动鳍的生物特征建立简化的波动鳍运动学模型以及波动鳍动力学模型，并设计波动鳍推进装置，通过数值仿真与试验的方法分析波动鳍的推力影响因素。有关波动鳍运动参数与推进力之间影响关系的研究已有大量文献，但较少讨论波动鳍的鳍面尺寸等物理因素对于仿生波动鳍推进力的影响。本文在验证了运动参数与推进力之间特性的基础上，更进一步讨论了波动鳍鳍面尺寸、鳍条材质以及鳍面松紧度与推进力之间的关系，分析结果为研制高性能的仿生波动鳍推进装置提供了理论与实践上的参考。　　(2)双波动鳍仿生水下机器人原型机设计与实现。根据波动鳍推力特性设计波动鳍结构，设计原型机外形结构与电子舱结构，设计原型机控制系统，包括运动单元、通讯单元、传感器单元。　　(3)仿生波动鳍的节律运动控制研究。基于CPG(CenterPatternGenerator，CPG)方法控制仿生水下机器人的波动鳍运动单元。通过仿真分析CPG振荡器数学模型的参数特性从而选取适当的收敛系数配置仿生水下机器人的CPG网络，并根据波动鳍运动规律设计CPG网络拓扑结构，根据直线巡游，偏航和原地转弯等运动策略配置CPG网络输入参数。　　(4)仿生波动鳍关节轨迹跟踪控制研究。伺服电机驱动的波动鳍因为电机传动装置的间隙、运动损失和迟滞效应导致运动轨迹经常不能很好地匹配输入信号，从而导致仿生波动鳍产生的推力下降，针对此问题，本文提出了基于无模型的前馈-反馈结构轨迹跟踪控制器。该控制器不需要被控系统的模型信息，仅需要被控系统实时的输入输出数据，是一种数据驱动控制方法。控制器基于跟踪微分器设计了相位补偿前馈环节，几乎能够完全补偿伺服电机输出信号的相位滞后，基于扩张状态观测器和非线性状态反馈控制率设计反馈环节，能够很好地补偿伺服电机输出信号的幅值误差，并且在负载情况下具有比经典PID控制器更好的平滑性。通过波动鳍实验装置验证，受到轨迹跟踪控制器控制的仿生波动鳍能够产生更大的推进力，且跟踪控制器对于波动鳍的运动参数变化具有“鲁棒性”。　　最后，在水池环境下对双波动鳍仿生水下机器人原型机进行了运动测试，结果表明，原型机能够实现直线巡游、原地转弯等运动，且正向游动速度达到1.052BL/s，反向游动速度达到0.75BL/s。原地转弯过程中中心点偏移量小，证明了原型机具有很强的机动能力。

关键词：仿生水下机器人波动鳍推进中枢模式发生器轨迹跟踪控制数学模型

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用CNN实现CPG的理论及其机器人步态控制器的研究

用CNN实现CPG的理论及其机器人步态控制器的研究

引用

作者：张益军南京师范大学

学位级别：硕士

用细胞神经网络(CNN)模拟中枢模式发生器(CPG)实现机器人运动控制是目前国际上机器人领域的一个研究热点。本文在阐述了这一研究课题基本原理的基础上,研究了一种集成的遗传算法(EGA)并用来进行CNN细胞参数模板设计,为CPG的实现提供了... 详细信息

用细胞神经网络(CNN)模拟中枢模式发生器(CPG)实现机器人运动控制是目前国际上机器人领域的一个研究热点。本文在阐述了这一研究课题基本原理的基础上,研究了一种集成的遗传算法(EGA)并用来进行CNN细胞参数模板设计,为CPG的实现提供了一种新思路。针对传统的CNN难于理论研究的缺点,利用非极性双曲函数代替传统CNN中的分段线性输出函数,构成了新的CNN。从理论上证明了新的细胞状态方程存在稳定的周期解,计算出了状态方程产生分支时偏置量的值,得出了网络偏置量的改变会影响状态方程振荡周期的结论,从而可以为通过CNN产生不同的CPG模式提供理论依据,本文通过计算机仿真验证了所得结论的正确性。进而,建立了基于CNN和模糊控制的CPG模型实现机器人的运动控制,利用模糊神经网络(FNN)整合系统运行过程中的控制误差。文中提出了CNN系统稳定的概念并给出了评估函数,为控制器的设计提供了评价标准;引入遗传算法为FNN提供了大量可靠的训练数据。仿真结果表明,本文建立的控制器具有较强的自适应性和抗干扰能力,同时保持了控制器可以通过硬件电路实现的优点。

关键词：步态控制中枢模式发生器细胞神经网络模糊神经网络集成遗传算法

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四足机器人步态控制方法研究

四足机器人步态控制方法研究

引用

作者：田华中国科学院大学(中国科学院西安光学精密机械研究所)

学位级别：硕士

在典型的足式移动机器人中,四足机器人运动性能优异,应用范围广泛。相比双足机器人,四足机器人更加平稳,还可以承受更大的负载。相比多足机器人,四足机器人的结构更加简单,并且具备了更大的腿部运动空间。因此,四足机器人近年来日益成... 详细信息

在典型的足式移动机器人中,四足机器人运动性能优异,应用范围广泛。相比双足机器人,四足机器人更加平稳,还可以承受更大的负载。相比多足机器人,四足机器人的结构更加简单,并且具备了更大的腿部运动空间。因此,四足机器人近年来日益成为国内外移动机器人领域的研究热点。本文以四足机器人为研究对象,通过理论分析、数字仿真和模拟实验三个层次,对四足机器人运动学和动力学、四足机器人站立姿态规划控制、四足机器人步态规划控制、四足机器人的环境适应能力四个方面进行研究。本文的主要研究内容如下:1.在机器人的运动中,每一条腿的合理运动是四足机器人运动的基础。因此本文对四足机器人单腿运动的基本理论进行了介绍和分析。本文首先分析了波士顿动力公司研制的Spot Mini机器人的结构,并计算此机器人单腿的D-H参数。然后根据D-H参数完成机器人单腿连杆坐标系的构建,并使用Peter Corke教授编写的机器人工具箱,在MATLAB平台上建立了其模型。随后分别对机器人单腿的正向运动和逆向运动进行了理论推导,并且规划了矩形和正弦轨迹两种机器人单腿的足端运动轨迹,分别在MATLAB模型上进行了验证。最后对机器人整个机体进行了动力分析,介绍四足机器人稳定性,并确定本文中四足机器人稳定性的分析方法。2.机器人在蹲起、扭转、前倾等运动的过程中,身体的姿态会不断地发生变化。本文对这一运动现象进行了分析。机器人站立时,足端始终与地面接触且相对位置不发生变化,本文首先根据机器人不同的运动要求,解算出每条腿的位置向量,然后根据位置向量规划机器人的逆向运动,完成对四足机器人站立时的运动规划与控制。3.步态的协调与稳定在四足机器人的运动过程中扮演着十分重要的角色,协调稳定的步态意味着机器人在行进过程中需要采取主动控制的方式,以保证机器人机体的稳定状态。另外,机器人在执行物质处理、收集、测量等任务时,必须静止或以非常低的速度行走,因此需要静态稳定的步态。本文针对这一问题,对四足机器人静步态下的运动过程进行了分析并采用了一种可以使机器人平稳向前运动的重心轨迹规划方法。静步态要求任何时刻四足机器人至少有三条腿着地,要保证静步态下机器人平稳运动,就一定涉及到机器人重心的规划。因此静步态下机器人运动分为四条腿同时触地阶段的重心调整过程和摆动腿运动阶段的重心移动过程。在四足支撑阶段,机器人的重心需要平稳、连续的转移到下一个支撑三角形之中,因此采用五次多项式插值的方法进行该阶段重心轨迹的规划。在摆动腿运动阶段,摆动足分别采用矩形和正弦两种足端轨迹,此阶段中,机器人匀速向前移动,因此机器人重心也匀速向前移动。这两个阶段的重心轨迹规划保证了机器人静步态行走的可行性。4.任意时刻保持三条腿在地面上的静步态限制了机器人的行进速度。为使机器人产生自然协调的步态,并能实现快速平稳的步态转换,本文采用中枢模式发生器(CPG)的控制方法获得动态稳定的步态,以提高机器人的行进速度。本文首先对CPG的数学结构进行了分析与验证,随后将CPG用于机器人单腿,获得单腿关节的控制信号。然后将CPG应用到机器人整体,并设置不同的参数,得到机器人不同步态的控制信号,最后使机器人在不同步态之间完成切换。5.本文对四足机器人的环境适应能力进行了分析。本文考虑三种简单的情形进行研究:机器人在坡面上行走、机器人跨越地面障碍、机器人在具有侧向加速度情况下的运动。在坡面行走中,模仿哺乳动物的前庭反射,分别给出上坡和下坡过程中机器人的CPG方程。在跨越地面障碍时,模仿哺乳动物的屈肌反射,将机器人的运动分为摆动前相反射和摆动后相反射,分别规划出摆动前相和摆动后相的机器人运动过程。在具有侧向加速度时,加入一组与髋部侧向摆动关节相关联的一组CPG方程,得到机器人在侧向运动下的关节控制信号。

关键词：四足机器人步态规划中枢模式发生器环境适应性

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基于关节耦合与分层反射的双足机器人CPG控制方法研究

基于关节耦合与分层反射的双足机器人CPG控制方法研究

引用

作者：吴静远哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

足式机器人作为动力学系统,具有非线性、结构多变的特点。目前采用的控制方法中,基于模型的方法依赖于对本体和所处环境的精确建模,测量和计算的工作量较大,控制的实时性较差。而基于行为的方法由于全局规划系统和上层调控的缺失,系统... 详细信息

足式机器人作为动力学系统,具有非线性、结构多变的特点。目前采用的控制方法中,基于模型的方法依赖于对本体和所处环境的精确建模,测量和计算的工作量较大,控制的实时性较差。而基于行为的方法由于全局规划系统和上层调控的缺失,系统的智能化水平较低,灵活性较差。生物CPG以其简单的结构形式、良好的内在耦合机制及一定的环境自适应性得到了研究人员的重视,正逐渐被用于控制各种形式的机器人。但机器人CPG运动控制系统在快速性、协调性及适应性等方面仍有所欠缺,与生物CPG的控制效果仍存在较大的差距。本文以提高CPG运动控制的快速性、协调性及适应性为目标,建立了多层CPG神经网络的数学模型,并融入基于生物反射建立的反射机制,实现了双足机器人于简单结构地面上的步行运动控制。首先,以人体步行时的关节运动轨迹为基础,提炼了关节间的耦合规则,确立了CPG网络输出信号的耦合形式,为CPG网络的输出目标提供了依据。在此基础上,利用改进的Van der Pol振子所建立的单神经元模型,运用收缩理论构建了包含有节律发生层、模式发生层和运动神经元层的分层链状CPG网络。通过耦合规则的调用改变CPG网络的耦合形式,输出适于当前环境的节律运动模式,实现了控制的快速性,并通过仿真实验对其模式输出的稳定性及运动协调性进行了验证。其次,对动物的三层反射模型进行了研究,给出了多层CPG运动控制系统的分层反射机制,并将欲建立的机器人反射机制根据其作用层次进行了划分。在此基础上,按照反射对机器人行走的必要性顺序,借鉴人体步行时的反射策略,对应建立了双足机器人的反射模型。通过相位调整和姿势反射等反射机制对多层CPG网络的输出信号予以调控,实现了控制系统、机器人及环境三者间的动态交互,增强了机器人节律运动的稳定性及环境适应性,并以仿真实验分别对各反射机制的有效性进行了验证。最后,利用ADAMS和MATLAB进行联合仿真,在融入了牵张反射及对侧伸肌反射机制后,分别对双足机器人受瞬间冲击、周期性冲击、坡面地形及阶梯地形等四种情况下的步行运动进行了仿真实验。实验结果验证了融合分层反射机制的多层CPG神经网络应用于双足机器人节律步态生成的可行性及有效性。

关键词：双足机器人中枢模式发生器关节耦合规则分层反射

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面向仿生机器鱼的容错控制方法研究

面向仿生机器鱼的容错控制方法研究

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作者：杨越麒中国科学院大学

学位级别：硕士

作为一种新型水下航行器，仿生机器鱼具有突出的游动性能。容错性能对于机器鱼在实际水下环境应用中的可操作性和生存能力尤为关键，是其机动性的重要保障。针对仿生机器鱼开展容错控制研究不仅能有效保障机器鱼的游动性能，而且将促进... 详细信息

作为一种新型水下航行器，仿生机器鱼具有突出的游动性能。容错性能对于机器鱼在实际水下环境应用中的可操作性和生存能力尤为关键，是其机动性的重要保障。针对仿生机器鱼开展容错控制研究不仅能有效保障机器鱼的游动性能，而且将促进仿生机器鱼在动态复杂作业环境中的应用，具有重要的理论意义和应用价值。本文围绕多连杆仿生机器鱼三维动力学建模、偏航容错控制以及速度容错控制展开了研究，主要研究成果如下:　　第一，针对多连杆仿生机器鱼，构建了三维动力学模型，并给出了一种基于模型的三维空间运动仿真方法。首先，对机器鱼躯干和胸鳍分别进行运动分析，构建了速度与加速度递推关系。其次，使用Morrison方程和Strip方法对仿生机器鱼躯干连杆水动力进行分析。通过搭建中间坐标系和速度坐标系，胸鳍所受水动力通过准稳态升阻力模型进行建模。然后，使用Newton-Euler法，根据胸鳍与躯干连杆动力学方程，通过反向递推的方式获得了动力学模型的显式表达。进一步，通过建立惯性坐标系并使用欧拉角描述机器鱼姿态，给出了一种三维运动仿真方法。最后通过仿真实验分析并验汪了所提模型的有效性。　　第二，针对多连杆仿生机器鱼尾部关节故障会对其游动偏航产生严重影响的问题，提出了一种偏航容错控制方法。首先，分析了故障以及运动控制参数对偏航的影响。其次，针对仿生机器鱼游动过程中头部左右摆动会对偏航测量造成影响的问题，设计了均值滤波器。然后，将滤波后的偏航角作为反馈，搭建了基于中枢模式发生器(Central Pattern Generator，CPG)的反馈偏航控制系统。进一步，为了优化反馈系统的性能，通过将故障信息的数学描述引入仿生机器鱼的二维动力学模型，搭建了基于动力学模型的前馈补偿器。将反馈系统与前馈补偿器组合构成了仿生机器鱼偏航容错系统，并通过仿真实验分析了系统各组成成分的性能。最后，在仿生机器鱼上进行了实物实验，验证了所提方法的有效性。　　第三，为了解决尾关节故障对机器鱼游动速度产生影响的问题，在偏航容错控制的基础上，提出了一种仿生机器鱼速度容错控制方法。首先，分析了CPG模型在速度和偏航调节中的耦合现象，设计了游动状态稳定判别开关。通过将游动速度作为反馈，搭建了速度反馈控制。在此基础上，设计了基于多层感知机的速度容错控制方法。多层感知机以期望游动速度和故障信息为输入，以运动控制参数为输出，并使用动力学模型采集数据作为训练集对多层感知机进行训练。进一步，速度反馈、多层感知机和偏航容错控制结合构成了仿生机器鱼速度-偏航容错控制系统。最后，通过仿真实验分析并验证了系统各组成成分的性能及有效性。

关键词：仿生机器鱼偏航容错控制中枢模式发生器游动速度

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