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- 1 篇 教育学

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机构

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8 篇 中国科学技术大学
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作者

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279 篇 中文

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下肢康复机器人步态优化与控制

下肢康复机器人步态优化与控制

引用

作者：李君东北大学

学位级别：硕士

疾病或意外造成的神经损伤往往会导致患者偏瘫、截瘫。现代康复医学认为,在患者病情稳定后,及时的康复训练能够有效地恢复患者的神经系统功能,使患者恢复自主运动能力。但是传统康复训练占用人力比较多,重复的训练过程容易使医护人员情... 详细信息

疾病或意外造成的神经损伤往往会导致患者偏瘫、截瘫。现代康复医学认为,在患者病情稳定后,及时的康复训练能够有效地恢复患者的神经系统功能,使患者恢复自主运动能力。但是传统康复训练占用人力比较多,重复的训练过程容易使医护人员情绪变得消极进而对训练效果造成负面影响。康复机器人依靠机器人技术解决了传统康复训练中存在的这些不足。本文参与研制了一款下肢康复机器人,可以为患者提供被动模式的康复训练。本文介绍了机器人的机械结构,并对控制系统、步态数据获取以及机器人步态优化进行了研究。通过在OpenSim中对人体肌肉骨骼模型进行生物动力学仿真,获得了正常行走时髋、膝、踝关节的角度变化数据。基于D-H参数法构建了机械腿运动学模型,并在Matlab中进行了可视化的正运动学仿真,验证了通过仿真获得的步态数据作为自由度较少的机械腿的参考步态数据的合理性。对获得的步态数据进行三次样条插值,获得了驱动器可以使用的PVT数据,初步实现了机器人的基本功能。由于基于参考步态数据与三次样条插值的机器人步态不易调整且缺乏站立模式与行走模式间的过渡步态,本文探究了基于中枢模式发生器的步态优化方法,建立了中枢模式发生器网络的数学模型,并在Matlab环境下进行了仿真验证。结果表明,中枢模式发生器不但可以产生合理的行走步态,还可以在不同模式的步态之间平稳过渡。

关键词：下肢康复机器人步态优化三次样条插值中枢模式发生器

来源：评论

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基于神经网络和自适应学习的六足机器人运动模式选择研究

基于神经网络和自适应学习的六足机器人运动模式选择研究

引用

作者：贾超钰长安大学

学位级别：硕士

六足机器人可以适应野外复杂环境下的地形变化,并具有一定的避障能力,应用领域广泛。因此,六足机器人自适应控制方法的研究也越来越重要。但是,当前六足机器人的行为模式控制方法,很难在野外环境下保持稳定高效行走。针对这一问题,本文... 详细信息

六足机器人可以适应野外复杂环境下的地形变化,并具有一定的避障能力,应用领域广泛。因此,六足机器人自适应控制方法的研究也越来越重要。但是,当前六足机器人的行为模式控制方法,很难在野外环境下保持稳定高效行走。针对这一问题,本文开展一种基于神经网络与学习反馈的多足机器人自适应控制的研究方法,实现跳蛛六足机器人野外复杂环境下的稳定低能耗行走。主要的研究内容如下:参考跳蛛的生物机理,建立跳蛛六足机器人的模型。分析单腿具有冗余自由度的正逆运动学。规划跳蛛机器人的足端轨迹。使用基于CPG的步态生成器,通过六个不同相位的Hopf谐波振荡器分别控制机器人的六条腿,将CPG-BC信号作为足端轨迹的驱动信号。建立自适应行为模式选择的神经网络框架,由地形类别层、地表层和姿态角层构成神经网络的隐藏层。在地形类别层建立包含6种典型地形分类系统,地表层识别地形的起伏度和坡度,姿态角层俯仰角和翻滚角的实时反馈。建立基于能耗的自适应学习模块。以降低能耗作为学习目标,调节神经网络各隐藏层的突触权重。基于神经网络和自适应学习模块构建跳蛛机器人行为模式选择控制方法。利用本文搭建的跳蛛六足机器人实验样机平台对自适应行为模式选择算法进行验证。实验表明,基于神经网络和自适应学习模块的行为模式选择控制对复杂野外环境下跳蛛机器人速度和步态实验效果较好。

关键词：六足机器人环境感知中枢模式发生器神经网络自适应学习

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并联四足机器人步态的仿生控制方法研究

并联四足机器人步态的仿生控制方法研究

引用

作者：左照天东南大学

学位级别：硕士

四足机器人是近年来移动机器人领域中的研究热点,独特的腿部结构与离散落足点使其具有良好的运动灵活性与强大的地形适应性。然而,四足机器人的研究涉及仿生学、机构学、控制理论等多学科,由于运动学与动力学模型复杂,腿内各关节与腿间... 详细信息

四足机器人是近年来移动机器人领域中的研究热点,独特的腿部结构与离散落足点使其具有良好的运动灵活性与强大的地形适应性。然而,四足机器人的研究涉及仿生学、机构学、控制理论等多学科,由于运动学与动力学模型复杂,腿内各关节与腿间的关联性和耦合性较强,其行走控制问题的研究仍未完善,亟待深入。本文以课题组已开发的并联四足机器人为对象,着重研究步态规划、步态控制及行进控制方法等关键技术,以提高四足机器人行走稳定性与地形适应性,具体工作如下: 第一,针对现有四足机器人串联腿的行走可靠性差、误差大和负载能力弱等问题,选择了一种平面二自由度四连杆并联结构作为四足机器人腿部结构来提高其综合性能。建立了该并联腿的正、逆运动学模型。在运动学模型基础上,设计了四足机器人直行与转弯步态,并利用复合摆线改进足端轨迹,完成了四足机器人的步态规划。建立了四足机器人虚拟样机与Adams-Simulink联合仿真系统,在虚拟样机上实现了预定的直行与转弯步态,验证了步态规划方法的有效性。第二,针对基于轨迹规划的步态控制方法存在的规划复杂、灵活性与地形适应性差等问题,借鉴动物中枢模式发生器(CPG)的四足控制机理,通过对并联腿的串联等效处理,提出基于CPG的并联四足机器人仿生步态控制方法。方法采用非线性振荡器作为四足机器人CPG的单元模型,并将4个非线性振荡器以相位联结的方式构成CPG控制网络,实现对四足机器人腿内各关节、各腿间的协调控制。仿真结果显示,基于CPG步态控制的四足机器人在平整地面以对角步态行走时,其质心最大侧向偏移距离为5.6mm,远优于基于轨迹规划步态控制方法的10.5mm,表明基于CPG的方法能够有效提升四足机器人在平整地面行走的稳定性。第三,针对斜坡、台阶等复杂地形,在基于CPG的步态仿生控制方法基础上,借鉴了生物反射机制,研究了四足机器人适应多地形的行进控制方法。具体包括,建立了用于四足机器人斜坡行进的前庭反射模型,并将其与CPG控制网络融合,生成腿部关节平衡位置控制信号;建立了四足机器人台阶跨越的屈肌反射模型用于调节CPG控制网络的输出,以生成四足机器人台阶跨越控制信号。接着,仿真实现了四足机器人斜坡稳定行进与台阶跨越,四足机器人行进时质心偏移距离可控制在10mm以内,验证了所提方法能够提高四足机器人的地形适应性。最后,依托实验室搭建的并联四足机器人样机,开展了单腿轨迹、整机步态和多地形行进实验。实验结果表明,基于CPG的仿生步态控制方法能够实现四足机器人在平整地面以预定的步态稳定行进;带前庭反射模块的四足机器人在斜坡上躯体姿态角更小,斜坡行进稳定性更高,带屈肌反射模块的四足机器人可以在俯仰角波动较小的前提下跨越台阶,证实了本文提出的四足机器人仿生步态控制方法的有效性。

关键词：四足机器人步态控制轨迹规划中枢模式发生器地形适应性

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一种仿生四足机器人的系统设计及步态控制

一种仿生四足机器人的系统设计及步态控制

引用

作者：肖伟中国科学院大学

学位级别：硕士

腿足机器人在自然环境下具有更好的机动性能，尤其是四足机器人，更易于适应各种复杂地形和环境。四足机器人在未来可用于灾害抢险、未知环境探索以及其他危险作业。本研究设计实现了一种仿生四足机器人(Biodog)，主要包括四足机器人机... 详细信息

腿足机器人在自然环境下具有更好的机动性能，尤其是四足机器人，更易于适应各种复杂地形和环境。四足机器人在未来可用于灾害抢险、未知环境探索以及其他危险作业。本研究设计实现了一种仿生四足机器人(Biodog)，主要包括四足机器人机构设计、驱动及传动设计、控制电子及传感系统设计、系统集成及调试，并在此平台上进行控制算法理论和实验研究。基于稳定性和可靠性考虑，机器人每条腿设计有两个主动转动自由度和一个被动转动自由度，并在机构设计上为以后拓展自由度留下机械接口。针对步态控制，本文提出了一种平稳的步态变换算法以及一种融合中枢模式发生器和基于模型的控制方法，该控制策略充分集成了两种控制方法的优势。本文核心研究内容概要如下:\n 1.生物腿结构启发的腿足机构设计和紧凑型驱动及传动设计。通过连杆机构传动，将电机置于四足机器人本体，优化并实现了腿足结构的低惯量设计，提高了腿足的动力学性能。同时，受动物表层趾屈肌(SDF)腿足机理启发，设计了一种基于动物SDF腿足机理的四足腿足结构，该结构具有减震、蓄能功能，并易于实现避障。基于低惯量腿足结构的要求，设计了直流伺服电机驱动的结构紧凑、拆装方便、全密封、易于维护的四足机器人同轴传动系统。为保证髋关节输出轴的强度和刚度，设计了一种双支撑的闭环强化结构。\n 2.基于CANopen协议的控制电子及传感系统设计和机械及电控系统集成。四足机器人各关节伺服驱动器组成一个CAN总线网络，基于CANopen协议通讯，由ARM11和DSP控制;同时还开发了基于Windows的控制系统和软件，便于调试。四足机器人本体安装有陀螺仪，用于行走过程的位姿检测;足端内嵌FSR力传感器，以检测足-地接触力。最终对低惯量腿足结构、控制电子、陀螺及力传感器、通讯软件、电机伺服驱动等进行了有效集成及测试\n 3.步态控制算法研究。基于Hopf振荡器，为实现四足机器人连续和平稳的步态变换，提出了一种可实现典型步态之间步态变换的控制算法，并从能源效率的角度分析了步态变换的条件。针对四足机器人自适应行走，提出了一种融合CPG和模型的控制方法，结合四足机器人Biodog分析了腿足运动模式和约束，以提高运动的稳定性和有效防止足端打滑。\n 4.步态变换仿真和融合算法实验研究。对于四足机器人步态变换算法，通过Adams和Matlab联合仿真，实现了四足机器人Walk-Trot-Gallop的连续平稳步态变换，并通过质心速度波动、控制信号极限环以及足端受力情况分析了步态变换的稳定性。为实现自适应行走的融合算法则基于Biodog做了实验研究，通过比较一般的CPG和改进后的融合算法实验分析了四足机器人行走过程在稳定性和足端防滑方面的性能改善。

关键词：四足机器人仿生腿中枢模式发生器步态控制稳定性

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基于CPG模型的蛇形机器人运动控制研究

基于CPG模型的蛇形机器人运动控制研究

引用

作者：晋巧玲河北工业大学

学位级别：硕士

蛇形机器人是模仿自然中生物蛇的运动形式发展过来的仿生机器人,由于具有运动步态多样、环境适应能力强等特点,是极具发展潜力的仿生机器人。论文阐述的设计思想、研究方法及工作成果如下:首先,本文研究了蛇形机器人二维平面运动原理。... 详细信息

蛇形机器人是模仿自然中生物蛇的运动形式发展过来的仿生机器人,由于具有运动步态多样、环境适应能力强等特点,是极具发展潜力的仿生机器人。论文阐述的设计思想、研究方法及工作成果如下:首先,本文研究了蛇形机器人二维平面运动原理。建立了基于牛顿-欧拉力学方程及空间坐标系的动力学及运动学模型,采用数学算法对该模型进行计算分析,推导出蛇形机器人在运动过程中的位姿方程。根据生物蛇的运动原理,利用逼近离散数据的方法对Serpenoid曲线进行拟合,分析了各个参数对连续和离散Serpenoid曲线性能的影响。其次,通过对不同数量神经元组成的CPG模型进行仿真分析,构建适于蛇形机器人控制的CPG网络模型,并利用MATLAB仿真分析CPG模型中各个参数对输出曲线的影响,得出各个参数的取值范围,利用遗传算法对各个参数进行最优化计算,得出CPG模型的最优化参数。再次,设计了蛇形机器人控制系统架构,包括硬件和软件结构。硬件上采用主分控制器的思想,将姿态计算和执行元件驱动在物理上进行分离,主控器和分控器通过I2C总线通信。软件系统采用闭环控制体系,保证程序运行平稳高效。最后,对设计的控制系统进行了实验调试。对控制系统的功能和稳定性进行了测试,包括手动控制和自主控制。实验表明蛇形机器人可以实现基于不同步态的平稳流畅运动,验证了CPG模型最优化参数的有效性。

关键词：蛇形机器人运动控制中枢模式发生器运动实验

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电刺激脊髓CPG的步态调控机理研究

电刺激脊髓CPG的步态调控机理研究

引用

作者：吴艳南通大学

学位级别：硕士

脊髓损伤是一个重大的公共卫生问题，车祸、工伤、运动意外、退行性疾病等因素对脊髓造成的创伤会导致永久性的中枢神经损伤。本研究旨在针对前期可重复实验中发现的电刺激中枢模式发生器（Central Pattern Generator, CPG）位点，能产... 详细信息

脊髓损伤是一个重大的公共卫生问题，车祸、工伤、运动意外、退行性疾病等因素对脊髓造成的创伤会导致永久性的中枢神经损伤。本研究旨在针对前期可重复实验中发现的电刺激中枢模式发生器（Central Pattern Generator, CPG）位点，能产生左右交替的步态调控机制，即用正脉冲刺激左侧的CPG位点，能够诱发左腿向后伸展，同时右腿向前屈曲的运动模式;切换刺激信号的极性，即用负脉冲刺激左侧的CPG位点，能够诱发左腿向前屈曲，同时右腿向后伸展的运动模式;刺激右侧的CPG位点诱发的运动模式正好与刺激左侧的CPG位点诱发的运动模式相反。因此，本研究旨在通过对双下肢神经网络的建模来寻找这一实验现象背后的生物学机制，为康复训练系统的设计奠定理论基础，以期在未来能够真正帮助后肢瘫痪者重建运动功能。基于此，本文的主要研究工作开展如下：　　应用电磁效应原理改进了经典的Hodgkin-Huxley (HH) 模型。考虑到刺激信号极性切换时产生的跨膜电位对细胞膜电位的影响，对脊髓上整个细胞悬浮液系统进行建模，通过引入膜电位的附加项来建立电刺激脊髓时电磁场产生的跨膜电位对细胞膜施加的影响并基于 Maxwell 方程组进行求解，最终表现在屈伸神经元动作电位的发放形态和模式上。改进的 HH 模型能够表征脉冲信号的极性切换对神经元细胞膜膜电位产生的影响，为后续建立外加刺激信号极性改变时的双下肢CPG神经元网络模型奠定基础。　　搭建了双下肢左右髋关节、膝关节以及踝关节共6个关节12个屈伸神经元组成的CPG神经元网络模型。根据后肢同侧与异侧关节间屈伸神经元的化学突触连接关系，以其叠加表征出的兴奋/抑制特性，简化神经通路的信号传递过程，将左右后肢各关节中的屈伸神经元以兴奋/抑制性的神经通路耦合连接起来，搭建成双下肢共6个关节12个屈伸神经元组成的CPG神经元网络模型。用以表征将外加电刺激脊髓CPG位点时诱发双侧后肢左右交替的运动模式，且一旦刺激信号的极性翻转，后肢的运动模式也随之切换的现象，即为外加刺激信号下脊髓上的神经元网络（改进的HH模型）兴奋，CPG中的Van Der Pol节律振荡器被激活，屈伸神经元网络将屈伸兴奋信号下行传导至后肢相应的屈伸肌肉，诱发屈伸肌肉的响应这一双下肢CPG神经元网络模型表达的过程。　　实施了动物实验来验证CPG神经元网络模型输出结果的适用性及准确性。首先用脊髓内微刺激探寻出了 CPG 位点的空间分布模式以及诱发脊髓 CPG 神经元网络产生协调性动作的信号调控模式，接着记录实验中电刺激脊髓CPG时诱发后肢运动的各个关节（髋关节、膝关节以及踝关节）的角度变化轨迹以及与屈伸运动相关肌肉的爆发性肌电信号波形，最后将建立的双下肢CPG神经元网络的仿真输出结果与实验记录的数据相比较，验证了搭建的双下肢CPG神经元网络模型表征实验现象的可行性。　　结果表明，本文搭建的双后肢CPG神经元网络模型能够较好地模拟实验中发现的CPG位点、刺激极性与后肢运动模式三者间明确的联系，若能将此发现应用于闭环的康复训练调控系统中，可以大大减少刺激位点的数量，简化控制时序。未来如果能应用于实际的康复医疗训练中，可为瘫痪病人带来福音。

关键词：康复训练系统脊髓内微刺激中枢模式发生器步态调控机理脉冲极性后肢运动模式

来源：评论

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脊髓硬膜外电刺激联合减重步行训练对脊髓损伤大鼠神经可塑性及神经递质5-HT和GABA表达影响的研究

脊髓硬膜外电刺激联合减重步行训练对脊髓损伤大鼠神经可塑性及神...

引用

作者：周晓娜华中科技大学

学位级别：硕士

目的：观察脊髓硬膜外电刺激（epidural spinal cord stimulation，ESCS）联合减重步行训练（partial weightbearing treadmill，PWBT）对完全性脊髓损伤（spinal cord injury，SCI）大鼠下肢运动功能改善的作用，并通过对相关神经递质... 详细信息

目的：观察脊髓硬膜外电刺激（epidural spinal cord stimulation，ESCS）联合减重步行训练（partial weightbearing treadmill，PWBT）对完全性脊髓损伤（spinal cord injury，SCI）大鼠下肢运动功能改善的作用，并通过对相关神经递质的检测来探讨其治疗作用的内在可能机制，为SCI的临床治疗提供理论基础。方法：成年雄性Sprague-Dawley大鼠30只，体重250-280g，按随机数字表法分为5组，每组6只，分别为正常对照组(A组)、SCI组（B组）、SCI+PWBT组（C组）、SCI+ESCS组（D组）和SCI+PWBT+ESCS组（E组）。采用T8脊髓全横切术制作完全性SCI模型，D、E组在T13、L1椎板下植入自制硬膜外刺激电极，各组动物在手术2周后分别按不同的治疗方案实施治疗。观察大鼠的后肢运动功能BBB评分（theBasso，Beattie，Bresnahan scale，BBB）和残余尿量（residural urine volume，RUV）变化情况，采用免疫组织化学技术检测腰段脊髓内突触素Ⅰ（synapsinⅠ，SynⅠ）、5-羟色胺（serotonin，5-HT)、5-羟色胺转运体（serotonin transporter，SERT）、5-羟色胺2A受体（serotonin2A receptor，5-HT2AR）及谷氨酸脱羧酶67(glutamate decarboxylase67，GAD67)的表达变化情况。结果：①术后第6周，E组大鼠BBB评分显著高于B组（P＜0.05）；术后第7周，C、D组大鼠BBB评分显著高于B组（P＜0.05）。D组大鼠残余尿量少于B、C、E组，但差异无统计学意义（P＞0.05）。术后第8周，C、D、E组脊髓前角SynⅠ阳性表达显著高于B组（P＜0.05，0.01）。②术后第8周，与A组相比较，B组脊髓前角5-HT、SERT阳性表达显著降低（P＜0.05），与B组相比较，E组5-HT、SERT阳性表达显著增加（P＜0.05）； C、D、E组脊髓前角5-HT2AR阳性表达显著高于B组（P＜0.05，0.01）；与A组相比较，B组GAD67阳性表达显著增加（P＜0.05），与B组相比较，E组GAD67表达显著降低（P＜0.05)。结论：ESCS联合PWBT治疗可以有效促进完全性SCI大鼠后肢运动功能的恢复,其引起的腰髓内神经重塑与后肢运动功能改善相一致。ESCS联合PWBT治疗可能是通过上调5-HT表达水平提高激动作用、下调GABA表达水平降低抑制作用，从而激活腰髓内步行中枢模式发生器网络结构，提高运动神经元兴奋性，促进SCI后步行功能恢复。

关键词：脊髓损伤脊髓硬膜外电刺激减重步行训练中枢模式发生器神经递质

来源：评论

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基于深度学习的在线多机器鱼位姿识别系统开发

基于深度学习的在线多机器鱼位姿识别系统开发

引用

作者：万元芳北京化工大学

学位级别：硕士

近年来,随着海洋的经济价值及战略地位的逐渐升温,对水下无人航行器的研究也逐年增多。相比于传统的螺旋桨驱动水下无人航行器,仿生机器鱼由于其运动灵活、体积小、成本低廉、伪装性强的特点,更加受到研究人员的关注。为了优化仿生机器... 详细信息

近年来,随着海洋的经济价值及战略地位的逐渐升温,对水下无人航行器的研究也逐年增多。相比于传统的螺旋桨驱动水下无人航行器,仿生机器鱼由于其运动灵活、体积小、成本低廉、伪装性强的特点,更加受到研究人员的关注。为了优化仿生机器鱼的运动特性,及使其运动更加接近真实鱼类,对真实鱼类的研究也必不可少。研究真实鱼类的主要方法为观察在不同水流环境下其对应的运动规律,探究其动力学模型及使用计算流体力学探究其对应流场游动的优势。要观察鱼类的规律,就需要我们有对应的可以计算出鱼类实时位置与姿态的程序与算法。同时,在找到鱼类运动的运动规律后,需要将其转化为仿生机器鱼用动力学方程,驱动仿生机器鱼执行类鱼的运动。同时,为了构建全局视觉仿生机器鱼控制平台,对机器鱼及目标识别的全局视觉算法也必不可少。针对上述问题,本文所做的研究主要分为以下几个部分:1)针对仿生多关节机器鱼,设计了一整套完整的控制系统,包含中枢控制器,无线通讯单元,电源管理单元,及运动执行单元;2)针对仿生多关节机器鱼,提出了一种非线性中枢模式控制器算法,对比了提出的算法与传统机器鱼控制算法的优劣势,将提出的算法离散后部署到控制器中,进行了测试;3)为了方便仿生多关节鱼算法设计与开发,搭建了一套仿生多关节机器鱼运动学模拟仿真平台,将仿真效果与同一组参数驱动的真实机器鱼运动曲线进行对比,验证了仿真平台的有效性;4)针对湍流模拟水洞的静态水域环境及全局视觉仿生机器鱼控制平台的动态水域环境,分别提出了两种视觉分割算法,能够将鱼类及机器鱼从背景中分离出来,对于动态水域环境,还可以去除水面水花噪声,并根据提取出的结果计算出鱼类的相位,即鱼类姿态,结合分割出的鱼体得到的位置信息,构成测试鱼类的位姿信息;5)提出一种基于对抗生成网络的图像语义分割网络模型,可以同时解决多种水域环境下的鱼类分割问题,在分割同时可以对仿生机器鱼、真实鱼鱼种类进行分类,同时针对仿生单关节鱼测试了分割同时输出相位计算点信息。

关键词：仿生多关节机器鱼控制系统中枢模式发生器位姿识别对抗生成网络

来源：评论

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神经元网络FPGA仿真系统的实现与应用研究

神经元网络FPGA仿真系统的实现与应用研究

引用

作者：陈琦天津大学

学位级别：硕士

类脑计算的核心是神经元及神经元网络的模拟和仿真,现场可编程门阵列FPGA具有并行计算、编程灵活、集成度高等优势,非常适合作为大规模神经元网络的硬件仿真平台。中枢模式发生器CPG是运动神经系统中节律性运动产生和调节的基础。本文... 详细信息

类脑计算的核心是神经元及神经元网络的模拟和仿真,现场可编程门阵列FPGA具有并行计算、编程灵活、集成度高等优势,非常适合作为大规模神经元网络的硬件仿真平台。中枢模式发生器CPG是运动神经系统中节律性运动产生和调节的基础。本文主要探讨了采用FPGA搭建神经元网络仿真平台并基于该平台进行运动神经元网络的机理研究。首先,搭建了基于FPGA的神经元网络仿真系统,分别从硬件系统、软件系统和数据通讯等方面做了系统性分析,针对大规模神经元网络硬件仿真给出了相应的网络扩展方案。同时,设计了基于FPGA的多电极阵列仿真平台,设计并实现了基于LabVIEW的软件用户界面,为相关科研人员提供了一个直观便捷的高速硬件仿真平台。其次,为研究生物运动神经系统的机制,深入探讨了中枢模式发生器CPG的动态特性和节律发生机制,并在FPGA仿真平台上实现了最小CPG网络。该硬件CPG可以在真实生理时间尺度下进行仿真研究,加速了揭开运动CPG神经网络节律产生和调节机制的进程,对基于CPG的仿生运动机器人设计及运动功能康复治疗具有重要的理论指导意义。本文中提出的硬件优化实现方法大幅降低了硬件资源消耗,为未来大规模神经元网络的硬件实现奠定了基础。最后,在FPGA仿真平台上实现了呼吸CPG神经网络,对呼吸CPG神经网络的相应动态特性和节律调控机制进行了分析。同时,设计了一种基于CPG的心肺节律同步控制仿真系统,对于呼吸节律调节以及呼吸性疾病的治疗研究与应用有着重要的实用价值,为类脑计算及神经元网络仿真研究提供了新的思路。

关键词：神经元网络现场可编程门阵列中枢模式发生器实时仿真平台并行运算

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基于CPG的四足机器人步态调节与运动控制研究

基于CPG的四足机器人步态调节与运动控制研究

引用

作者：周志华湖南工业大学

学位级别：硕士

自然界中的四足动物凭借自身卓越的运动能力可以实现在复杂地形中稳定地运动,同时也能调整自身的运动状态去适应环境的变化。本文基于生物中枢模式发生器(Central Pattern Generator,CPG)理论开展了四足机器人的步态调节与运动控制研究... 详细信息

自然界中的四足动物凭借自身卓越的运动能力可以实现在复杂地形中稳定地运动,同时也能调整自身的运动状态去适应环境的变化。本文基于生物中枢模式发生器(Central Pattern Generator,CPG)理论开展了四足机器人的步态调节与运动控制研究,先后搭建了模拟样机和实物样机进行实验,验证了基于CPG的仿生运动控制方法的可行性和有效性。本文主要研究内容如下: (1)基于Hopf振荡器模型搭建了CPG控制网络模型并设计了CPG输出信号与四足机器人髋、膝关节控制信号的映射函数,通过映射函数关系将CPG网络输出信号变换为髋关节和膝关节转角的控制信号。通过旋转矩阵来调节四个Hopf振荡器的耦合关系,完成了四种常见步态控制信号的生成。 (2)针对传统步态切换方法出现的锁相问题,本文设计了一种基于CPG模型和分段函数的联合算法,实现了两种步态之间的平滑过渡切换。基于CPG控制网络设计了四种常见步态的生成方法,并在Webots仿真软件中搭建四足机器人虚拟样机,完成了四种步态的仿真实验,验证了四足机器人基于CPG模型实现步态生成和平滑切换的可行性和有效性。 (3)针对四足机器人坡面运动时出现的重心不稳问题,本文加入反馈调节项对CPG模型进行改进,并提出了一种基于前庭反射数学模型的姿态调整算法。该算法通过调整关节摆角来调整机体姿态,提高了机器人坡面运动的稳定性。并在仿真软件中搭建了斜坡地形进行模拟样机仿真实验。实验结果验证了姿态调整算法的有效性。 (4)为了验证基于CPG控制方法实现机器人运动步态控制的可行性。本文搭建了四足机器人实物样机,并基于实物样机平台完成了对角小跑步态的运动控制实验。验证了基于CPG控制方法对机器人进行步态控制的有效性。

关键词：四足机器人中枢模式发生器前庭反射步态切换

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