一种胸鳍推进型机器鱼的运动控制方法技术

本发明专利技术为一种胸鳍推进型机器鱼的运动控制方法，利用多个中枢模式发生器组成机器鱼的运动控制网络，且每个中枢模式发生器由单个振荡神经元加上输入饱和函数和输出放大函数组成；将激励信号送入第一输入饱和函数和第二输入饱和函数，第一输入饱和函数对激励信号进行频率转换得到中枢模式发生器的固有频率；第二输入饱和函数对激励信号进行振幅转换得到固有振幅；对固有频率和固有振幅进行状态变量间的相互抑制以及振荡神经元间的耦合处理，生成膜电势信号，将膜电势信号送入输出放大函数，输出放大函数对膜电势信号进行比例放大和限幅处理，生成并将突触连接信号送入胸鳍的舵机上，从而使胸鳍驱动轴带动胸鳍在０－３６０度范围内作往复运动。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及仿生机器鱼采用中枢模式发生器模型协调左胸鳍、右胸鳍推进的水下运动控制方法，属于仿生学领域。
技术介绍
中枢模式发生器(Central Pattern Generator, CPG)是一类存在于在无脊椎动 物和脊椎动物的中枢神经系统中的神经元电路。它能在没有节律性的控制或反馈输入情况 下产生有节奏的行为，例如行走、游泳、飞翔、呼吸和咀嚼等。传统的基于模型的机器人控制 方法存在建模复杂、解不唯一、单周期规划等问题，特别是在需要多自由度协调控制的任务 中，缺乏足够的实时性。由于中枢模式发生器在协调多自由度运动方面的优越性，中枢模式 发生器仿生控制受到了越来越多的关注。 目前用于机器人控制的比较典型的中枢模式发生器模型大致可划分以下三类递 归神经网络、七腮鳗型相位振荡器和Van der Pol型神经元振荡器。国际上比较有代表性的 H. Kimura用于四足机器人的中枢模式发生器模型属于第一类；A. J. I jspeet为机器蝾螈建 立的神经控制模型属于第二类；Van der Pol的神经元振荡器由著名的Van der Pol方程给 出，应用于中枢模式发生器模型中时考虑了神经元相互之间的耦合关系。然而无论Kimura 的中枢模式发生器模型还是Ijspeert的相位振荡器模型，其方程都具有非线性、强耦合和 高维数等特点，特性复杂，没有明确的解析解，一般通过数值方法进行求解。方程中涉及的 大量参数对运动模式、运动稳定性、适应性等会产生影响，这给系统运动特性分析及运动控 制带来了困难。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于中枢模式发生器模型的仿生机器鱼的运动控制方 法，以解决具有胸鳍推进功能的仿生机器鱼的三维多模态运动控制问题。该方法提出了由 输入饱和函数、振荡神经元和输出放大函数组成的中枢模式发生器通过相互耦合构成机器 鱼的运动控制网络；并通过改变该运动控制网络的左胸鳍中枢模式发生器和右胸鳍中枢模 式发生器的协调关系，从而控制仿生机器鱼实现多种模态运动。 为达到上述目的，本专利技术的技术解决方案是提供一种基于中枢模式发生器模型的 仿生机器鱼的运动控制方法，该方法包括步骤如下 步骤1 :利用多个中枢模式发生器组成机器鱼的运动控制网络，且每个中枢模式 发生器由单个振荡神经元加上输入饱和函数和输出放大函数组成； 步骤2 :在每个中枢模式发生器中将激励信号d送入第一输入饱和函数& (d)，第 一输入饱和函数fi(d)对激励信号d进行频率转换，得到中枢模式发生器的固有频率i ; 步骤3 :在每个中枢模式发生器中将激励信号d送入第二输入饱和函数gi (d)，第 二输入饱和函数gi (d)对激励信号d进行振幅转换，得到固有振幅nii ; 步骤4 :由每个中枢模式发生器中的振荡神经元对固有频率i和固有振幅mi进行状态变量间的相互抑制以及振荡神经元间的耦合处理，生成膜电势信号Xi，其中o ,控制 膜电势信号Xi的频率，mi控制膜电势信号Xi的幅值； 步骤5 :将膜电势信号Xi送入输出放大函数hi(Xi)，输出放大函数hi(Xi)对膜电势 信号Xi进行比例放大和限幅处理，生成突触连接信号x' i ; 步骤6 :将突触连接信号x' i送入胸鳍的舵机上，驱动减速齿轮组，使胸鳍驱动轴 的转速提高，使舵机摆动在0-360度范围进行扩大，从而使胸鳍驱动轴带动胸鳍在0-360度 范围内作往复运动，从而控制仿生机器鱼实现运动模态。 本专利技术针对具有高频摆动的胸鳍推进型仿生机器鱼，提出了一种由输入饱和函 数、振荡神经元和输出放大函数组成的中枢模式发生器通过相互耦合构成机器鱼的运动控 制网络。输入饱和函数的形式直接决定输入激励对运动控制网络输出的影响，作用至关重 要，饱和函数的形式使得各个中枢模式发生器能根据需要起振，从而决定是否参与网络控 制；采用基于极限环的振荡神经元使得系统具有很强的适应性、鲁棒性和稳定性；输出放 大函数带有限幅环节，限制了该运动控制网络对机械本体的冲击，起到了保护作用。运动控 制网络中的中枢模式发生器输出的突触连接信号x' i的频率由固有频率i控制，其幅值 由固有幅值mi控制，参数意义明晰，调节方便。利用该运动控制网络，并结合仿生机器鱼的 游动机理，实现了包括起动、停止、前进、后退、左转弯、右转弯、加速、减速、上升、下潜、后退 中转弯等多种模态的运动控制。本专利技术将为胸鳍驱动的仿生机器鱼的理论设计提供参考， 并实现灵活、机动的游动控制，可以实际应用于水下微小型机器人的设计、水下勘探、水下 救捞、水下设施维护与巡检、水质检测及水域巡逻与警戒等方面。附图说明 图1是仿生机器鱼的胸鳍推进机构示意图； 图2是基于中枢模式发生器的运动控制网络示意图； 图3a_图3g是胸鳍推进型仿生机器鱼三维多模态运动示意图； 图4是胸鳍推进型仿生机器鱼控制系统硬件结构示意具体实施例方式下面结合附图对基于中枢模式发生器模型的胸鳍推进型仿生机器鱼的运动控制 方法做出说明。 如图2示出本专利技术为，基于中枢模式发生 器模型，提出了由输入饱和函数、振荡神经元和输出放大函数组成的中枢模式发生器通过 相互耦合构成机器鱼的运动控制网络；并通过改变该运动控制网络的左胸鳍中枢模式发生 器和右胸鳍中枢模式发生器的协调关系，从而控制仿生机器鱼实现多种模态运动。 中枢模式发生器 所述的仿生机器鱼的运动控制方法，利用多个中枢模式发生器组成机器鱼的运动 控制网络，且每个中枢模式发生器由单个振荡神经元加上输入饱和函数和输出放大函数组 成；其中输入饱和函数包括第一输入饱和函数fi(d)和第二输入饱和函数gi(d)。所述第一 输入饱和函数& (d)，如下表示 =<formula>formula see original document page 6</formula>是频率系数；^<formula>formula see original document page 6</formula>ib是频率偏移值；dis是第i个振荡神经元的输入激励截止值，dimax是第。ax是频率最大值；w is是频率截止值； i个振荡神经元的输入激励最大允许 所述的第一输入饱和函数& (d)的处理过程如下在每个中枢模式发生器中将激 励信号d送入第一输入饱和函数& (d)，第一输入饱和函数f i (d)对激励信号d进行频率转 换，得到中枢模式发生器的固有频率i ; 所述的第二输入饱和函数gi (d)，如下表示w,max 》《maxA;,V^ + m,b《s 2t/<《max ， w,s 0 <《 其中km是幅值系数；mib是幅值偏移值；mimax是幅值最大值；mis是幅值截止值。 所述的第二输入饱和函数gi (d)的处理过程如下在每个中枢模式发生器中将激 励信号d送入第二输入饱和函数gi (d)，第二输入饱和函数gi (d)对激励信号d进行振幅转 换，得到固有振幅mi ; 所述的振荡神经元包括多只左胸鳍振荡神经元、多只右胸鳍振荡神经元，所述的 任意一个振荡神经元是基于极限环的振荡神经元，如下表示为A = U, - (', _ x,2 -少，)+ S ^ 式中i 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种胸鳍推进型机器鱼的运动控制方法，其特征在于，该方法包括步骤如下：步骤１：利用多个中枢模式发生器组成机器鱼的运动控制网络，且每个中枢模式发生器由单个振荡神经元加上输入饱和函数和输出放大函数组成；步骤２：在每个中枢模式发生器中将激励信号ｄ送入第一输入饱和函数ｆ↓［ｉ］（ｄ），第一输入饱和函数ｆ↓［ｉ］（ｄ）对激励信号ｄ进行频率转换，得到中枢模式发生器的固有频率ω↓［ｉ］；步骤３：在每个中枢模式发生器中将激励信号ｄ送入第二输入饱和函数ｇ↓［ｉ］（ｄ），第二输入饱和函数ｇ↓［ｉ］（ｄ）对激励信号ｄ进行振幅转换，得到固有振幅ｍ↓［ｉ］；步骤４：由每个中枢模式发生器中的振荡神经元对固有频率ω↓［ｉ］和固有振幅ｍ↓［ｉ］进行状态变量间的相互抑制以及振荡神经元间的耦合处理，生成膜电势信号ｘ↓［ｉ］，其中ω↓［ｉ］控制膜电势信号ｘ↓［ｉ］的频率，ｍ↓［ｉ］控制膜电势信号ｘ↓［ｉ］的幅值；步骤５：将膜电势信号ｘ↓［ｉ］送入输出放大函数ｈ↓［ｉ］（ｘ↓［ｉ］），输出放大函数ｈ↓［ｉ］（ｘ↓［ｉ］）对膜电势信号ｘ↓［ｉ］进行比例放大和限幅处理，生成突触连接信号ｘ′↓［ｉ］；步骤６：将突触连接信号ｘ′↓［ｉ］送入胸鳍的舵机上，驱动减速齿轮组，使胸鳍驱动轴的转速提高，使舵机摆动在０－３６０度范围进行扩大，从而使胸鳍驱动轴带动胸鳍在０－３６０度范围内作往复运动，从而控制仿生机器鱼实现运动模态。...

【技术特征摘要】
一种胸鳍推进型机器鱼的运动控制方法，其特征在于，该方法包括步骤如下步骤1利用多个中枢模式发生器组成机器鱼的运动控制网络，且每个中枢模式发生器由单个振荡神经元加上输入饱和函数和输出放大函数组成；步骤2在每个中枢模式发生器中将激励信号d送入第一输入饱和函数fi(d)，第一输入饱和函数fi(d)对激励信号d进行频率转换，得到中枢模式发生器的固有频率ωi；步骤3在每个中枢模式发生器中将激励信号d送入第二输入饱和函数gi(d)，第二输入饱和函数gi(d)对激励信号d进行振幅转换，得到固有振幅mi；步骤4由每个中枢模式发生器中的振荡神经元对固有频率ωi和固有振幅mi进行状态变量间的相互抑制以及振荡神经元间的耦合处理，生成膜电势信号xi，其中ωi控制膜电势信号xi的频率，mi控制膜电势信号xi的幅值；步骤5将膜电势信号xi送入输出放大函数hi(xi)，输出放大函数hi(xi)对膜电势信号xi进行比例放大和限幅处理，生成突触连接信号x′i；步骤6将突触连接信号x′i送入胸鳍的舵机上，驱动减速齿轮组，使胸鳍驱动轴的转速提高，使舵机摆动在0-360度范围进行扩大，从而使胸鳍驱动轴带动胸鳍在0-360度范围内作往复运动，从而控制仿生机器鱼实现运动模态。2. 根据权利要求1所述的胸鳍推进型机器鱼的运动控制方法，其特征在于，所述振荡神经元包括多只左胸鳍振荡神经元、多只右胸鳍振荡神经元，所述的任意一个振荡神经元 是基于极限环的振荡神经元，如下表示为<formula>formula see original document page 2</formula>式中i = 1，…，n， n表示振荡神经元的个数，Xi表示振荡神经元的膜电势，yi表示振 荡神经元的调节电势；i表示振荡神经元的固有频率，mi表示振荡神经元的固有幅值；aj、 bk表示振荡神经元间的耦合系数。3. 根据权利要求1所述的胸鳍推进型机器鱼的运动控制方法，其特征在于，所述第一 输入饱和函数& (d)，如下表示<formula>formula see original document page 2</formula>其中k。是频率系数；ib是频率偏移值；imax是频率最大值；is是频率截止值；dis 是第i个振荡神经元的输入激励截止值，dimax是第i个振荡神经元的输...

【专利技术属性】
技术研发人员：喻俊志，汪明，苏宗帅，谭民，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]