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文檔簡介
1、由于足式機器人是一個多自由度、強非線性、多冗余的機械系統(tǒng),其在未知、復雜環(huán)境中的運動控制一直是機器人研究領域的重點與難點之一。而自然界中生物的中樞模式發(fā)生器(CPG)可在無高層中樞參與的情況下,利用多傳感信息,控制生物實現(xiàn)與環(huán)境的交互以及關節(jié)與肢體的協(xié)調,從而控制生物在復雜、未知的環(huán)境中運動,且其運動表現(xiàn)出很強的穩(wěn)定性、適應性與協(xié)調性。因此,模擬生物CPG控制機制,建立足式機器人運動控制方法,是解決足式機器人在未知、復雜環(huán)境中的運動控制
2、問題的有效途徑之一。然而,現(xiàn)有的CPG仿生運動控制方法尚缺乏對于生物CPG控制機制的完整模擬,大多僅單獨對機器人與環(huán)境的交互,機器人關節(jié)的協(xié)調或機器人肢體的協(xié)調進行研究,且存在神經元響應速度較慢,機器人與環(huán)境的交互受到傳感信息的調節(jié)作用較少,較難同時協(xié)調機器人的多關節(jié)與肢體,較難根據(jù)機器人運動狀態(tài)實時調整運動協(xié)調方式等問題,在未知、復雜環(huán)境中的穩(wěn)定性、適應性與協(xié)調性較差。
針對上述問題,本文對能夠完整模擬生物運動控制機制的多層
3、CPG運動控制方法展開研究,同時對生物CPG的多層神經網(wǎng)絡結構、生物與環(huán)境的交互運動控制機制及生物CPG對多關節(jié)與多肢體的協(xié)調控制進行模擬,建立一種完整的仿生控制結構,使其能夠在未知、復雜環(huán)境中,獨立地完成足式機器人的運動控制,且其運動具有穩(wěn)定性、對環(huán)境變化的適應性及多關節(jié)、肢體的協(xié)調性。具體研究內容主要包括以下幾個方面:
針對現(xiàn)有的CPG中間神經元模型響應速度較慢、運動神經元的輸出缺乏在線調節(jié)的問題,模擬生物神經元的響應特性
4、,利用 Hopfield模型建立了中間神經元模型,實現(xiàn)了神經元對傳感信息的快速響應;模擬生物神經-肌肉系統(tǒng)的工作原理,建立運動神經元模型,實現(xiàn)了機器人關節(jié)運動軌跡的實時、在線調節(jié)。在此基礎上,針對現(xiàn)有的CPG控制方法所生成的運動形式較為單一、缺乏傳感信息調控等問題,結合中間神經元與運動神經元模型,模擬生物CPG傳感信息分層接收與運動命令分層執(zhí)行的控制機制,提出并建立了一種多層CPG神經網(wǎng)絡模型,實現(xiàn)了機器人關節(jié)的穩(wěn)定節(jié)律運動控制。通過對
5、比實驗,對此神經網(wǎng)絡模型的快速性、穩(wěn)定性進行了驗證。
以矢狀面內機器人單足的運動為研究對象,對機器人與環(huán)境的交互方式進行了分析,提出了各自由度方向上的穩(wěn)定交互控制方法。依據(jù)此控制方法,在多層CPG神經網(wǎng)絡的中間神經元層及運動神經元層中引入多傳感信息,通過多傳感信息對機器人運動節(jié)律、模式、關節(jié)軌跡的實時調整,實現(xiàn)了機器人、CPG控制機制與環(huán)境三者之間的閉環(huán)、穩(wěn)定交互。在單足跳躍機器人實驗平臺上,對此交互控制方法的穩(wěn)定性、適應性進
6、行了實驗驗證,并與生物實驗結果進行了對比。
模擬生物協(xié)調機制,通過中間神經元延時環(huán)節(jié)的加入與傳感信息對各關節(jié)運動神經元的調節(jié),提出并建立了機器人肢體內多關節(jié)的協(xié)調控制方法,提高了機器人的前進速度、跳躍高度等運動性能;在關節(jié)間協(xié)調機制的基礎上,提出了一種能夠同時協(xié)調機器人多關節(jié)與多肢體,且能夠根據(jù)機器人與環(huán)境的交互實時對協(xié)調方式進行調整的CPG協(xié)調控制機制,通過機器人肢體間的協(xié)作實現(xiàn)了機器人雙足的穩(wěn)定交替運動。結合CPG交互控制
7、、機器人多關節(jié)、肢體協(xié)調控制,提出了一種能夠完整地模擬生物CPG的運動控制與協(xié)調功能,獨立地控制雙足機器人在矢狀面內生成穩(wěn)定、適應、協(xié)調的運動多層CPG控制方法。以雙足多關節(jié)機器人為被控對象,在仿真實驗平臺上對此控制方法的穩(wěn)定性、適應性與協(xié)調性進行了實驗驗證。
選擇四足機器人作為多層CPG控制方法的應用與實驗驗證平臺,根據(jù)四足機器人的機械結構與運動特征,提出了四足機器人的簡化控制方法;通過四足機器人控制機制的簡化與偏擺、旋轉等
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