基于能量的蛇形机器人蜿蜒运动控制方法的仿真与实验研究

能量作为最基本的物理量之一, 联系着蛇形机器人蜿蜒运动的各个方面. 能量耗散描述了环境交互作用, 能量转换对应着运动的动力学过程, 能量平衡反映了蜿蜒运动的协调性. 提出一种基于能量的蛇形机器人蜿蜒运动控制方法-被动蜿蜒. 通过输出关节力矩控制机器人蜿蜒运动, 由机器人的能量状态调整力矩的大小. 仿真结果显示了被动蜿蜒控制下机器人的构形、角度、力矩、能量状态和转弯特性, 并对控制力矩进行了递归分析. 基于Optotrak运动测量系统构建了被动蜿蜒控制的模拟/物理混合实验系统. 进行了移动实验和拖动实验, 前者改变环境的摩擦特性,后者改变机器人的负载. 仿真和实验验证了蛇形机器人被动蜿蜒控制的有效性和适应性.     

基于循环抑制CPG模型控制的蛇形机器人蜿蜒运动

根据生物蛇和蛇形机器人的结构及运动特点，应用循环抑制CPG建模理论构建了蛇形机器人神经网络模型；利用蛇形机器人模型，仿真验证了CPG模型对蜿蜒运动控制的有效性；提出并仿真验证了实现有目的转弯控制的CPG参数调节方法。最后，给出了今后的研究方向。     

新型蛇形机器人蜿蜒运动的动力学分析

为提高蛇形机器人执行各种运动的能力,研制了新型蛇形机器人系统．重点研究了该蛇形机器人的动力学．建立了机器人的运动学模型,并根据运动学模型提出了控制蛇形机器人蜿蜒运动的复合运动控制方法．用拉格朗日方法建立动力学模型,对不同参数下蛇形机器人的关节力矩特性和摩擦力特性进行了分析比较,为蛇形机器人的有效运动提供了理论依据．     

基于Hopf振荡器实现的蛇形机器人的步态控制

针对生物蛇不同步态的运动特点,提出了一种基于Hopf振荡器实现的蛇形机器人的中枢模式发生器(CPG)运动控制方法.首先,利用具有非线性极限环特性的耦合的Hopf振荡器构建出能够实现蜿蜒运动和侧向蜿蜒运动两种步态的链式网络模型.然后,根据动力学仿真软件建立机器人的虚拟样机,利用模型中振荡器的输出作为蛇形机器人分布式多冗余度关节的控制信号来驱动前进,成功实现了以上两种运动方式,并讨论了CPG的模型参数与机器人前进速度的关系.最后,在实物样机上的实验进一步验证了所提出的方法在实现蛇形机器人多种步态控制方面的有效性.     

蛇形机器人蜿蜒游动性能动力学仿真分析

模仿蛇在水中游动,设计了蛇形机器人仿真模型.通过蛇形曲线控制该机器人在动力学仿真水环境中实现蜿蜒游动.实验分析了蛇形曲线公式中起始弯角、S波个数、弧长变化率对蜿蜒游动性能的影响.实验结果表明:在一定范围内,增大蛇形曲线公式中起始弯角、S波个数、弧长变化率等参数的值,蛇形机器人的蜿蜒游动速率也随着增加.     

NSGA-Ⅱ在蛇形机器人中的优化与控制

研究蛇形机器人蜿蜒运动步态的优化与控制问题。结合摩擦力模型,并分析蛇形机器人运动步态模型,根据基于闭环反馈的控制系统结构运用PID控制器对其步态进行跟踪控制,在此基础上采用基于非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对步态进行优化,该优化方法实现对闭环反馈跟踪控制系统的参数优化。仿真结果表明,NSGA-Ⅱ算法能达到变量优化目的,在功率和速度之间寻找最优值,对于解决蛇形机器人运动步态多目标优化问题是可行有效的。     

蛇形机器人侧向运动的研究

本文提出了一种新型蛇形机器人机构，建立了其空间运动学模型，实现了蛇形 机器人的两种侧向运动：侧向蜿蜒运动和侧向滚动，前者通过调节两个异相波的频率比，实 现了任意方向的侧向运动．后者通过控制运动波的幅值变化，实现了各种形式的纯侧向移动 ，当幅值足够大时，这种侧向滚动可以跨越障碍．     

基于乐理的蛇形机器人控制方法研究

根据生物蛇和蛇形机器人的结构及运动特点,提出了基于乐理的蛇形机器人控制方法,定义了乐理的符号、规则与蛇形机器人控制过程的对应关系,编写了蜿蜒运动步态谱.“勘查者—I”蛇形机器人上实现了蜿蜒运动的控制. 给出了今后的研究方向．     

面向蛇形机器人的三维步态控制的层次化联结中枢模式生成器模型

提高蛇形机器人的三维运动控制能力是提高蛇形机器人环境适应能力的关键之一. 虽然联结中枢模式生成器(Connectionist central pattern generator, CCPG)模型具有复杂度小、适合硬件实现等优点, 但是目前的CCPG模型难以生成相位协调的多自由度运动的控制信号,从而限制了它的三维步态控制能力. 本文根据生物CPG机制的分层结构和运动神经元的功能,提出一个有层次化结构的CCPG (Hierarchical CCPG, HCCPG)模型. HCCPG模型由基本节律信号生成层、模式形成层、运动信号调整层这三个部分组成. 运动信号调整层的运动神经元能够独立地对模式形成层的输出信号的幅值、相位等进行调整,从而较好地 解决了CCPG模型难以生成相位协调的多自由度运动控制信号的问题. HCCPG模型具有步态控制能力强、复杂度小、有良好的扩展性等优点,从而适合用于控制三维步态. 在HCCPG模型的基础上提出一个三维步态控制方法.仿真验证了这个控制方法的有效性.     

基于ROS的蛇形机器人基本仿生运动与自主爬台阶控制

设计了一种带正交关节和主动轮组合的蛇形机器人。该机器人不仅能够实现基本的蜿蜒运动、纵向行波运动、横向翻滚运动和横向行波运动,且针对台阶式障碍物提出了一种自主爬越台阶的控制策略。机器人通过激光测距传感器与头部关节的仰角得到台阶高度,抬起相应高度的关节将头关节搭在台阶上,控制主动轮的推进速度与关节抬起的角速度相结合的方式达到上台阶的目的,并且在运动过程中将头部俯仰关节舵机的负载反馈作为判别下台阶的条件。基于ROS （robot operating system）构建了蛇形机器人仿真模型,并通过仿真与实验验证了机器人的基本运动控制和自主爬台阶控制策略的有效性。     

基于双层级CPG的3维蛇形机器人运动控制方法

为实现3维蛇形机器人多模式运动控制,提出了一种基于双层级中枢模式发生器(CPG)的运动控制方法.该双层级CPG网络包含节律层和模式层,节律层的CPG神经元用于控制3维蛇形机器人的俯仰关节组和偏转关节组的相位关系,模式层的CPG神经元用于控制3维蛇形机器人关节组内各个关节的相位差及关节轨迹.首先,利用Kuramoto振荡器对CPG神经元进行建模,并确定CPG网络的层级结构和耦合拓扑;然后,基于蛇形约束曲线计算3维蛇形机器人侧滚运动、侧移运动、滑行运动及转向运动4种典型运动步态的控制参数;最后,通过联合仿真和实验验证该双层级CPG网络的控制性能.由实验结果可知,3维蛇形机器人的侧滚运动、侧移运动、滑行运动以及转向运动的实际速度分别能够达到3.9 cm/s、9.0 cm/s、2.1 cm/s和10.8°/s.因此,该方法能够有效地、灵活地控制3维蛇形机器人的多模式运动.     

蛇形机器人在缆索检测中螺旋滚动步态的研究

提出了一种检测桥梁缆索的方式,利用蛇形机器人在缆索上螺旋滚动步态的优点,检测缆索表面和内部损伤,克服传统的桥梁缆索检测方法的不足。研究了蛇形机器在缆索上螺旋滚动步态的实现,确定了螺旋滚动曲线的参数与蛇形机器人螺旋滚动姿态的关系。通过参数的调整和优化,使蛇形机器人既不会抱得过紧而损伤缆索,而降低蛇形机器人的运行速度和消耗蛇形机器人更多能量,又不会抱得太松而使蛇形机器人从缆索上滑落,而降低蛇形机器人在缆索上运动的安全性。最后通过Webots仿真软件的模拟真实环境,表明了蛇形机器人可以在桥梁缆索上实现螺旋运动,且螺旋运动可以适应不同直径的缆索,通过改变参数,可优化和调整蛇形机器人的螺旋形状,使蛇形机器人模块选择灵活、运动的安全和高效。     

基于控制函数的蛇形机器人攀爬运动分析

为实现对正交关节蛇形机器人多种运动形式的简单、统一控制,从研究蛇形机器人控制函数出发,提出了一种简单的并可同时实现正交关节蛇形机器人蜿蜒运动、行波运动、侧向翻滚运动和螺旋攀爬运动等多种运动形式的控制函数.对蛇形机器人实现螺旋攀爬运动的控制参数进行了分析,并用粒子群优化算法(PSO)对控制参数进行了优化拟合,给出了控制参...     

蛇形机器人步态产生及步态分析

以简化的Serpenoid曲线为基础,并根据蛇形机器人的3维运动由其水平和怪直两个平面的运动合成的理论,提出了一种蛇形机器人的3维步态产生方法.通过实验验证了各种步态,并在实验中得到了蛇形机器人各种步态的运动特性与相应的运动控制方程参数之间的关系.在实验中,得到了一种新步态,并将其命名为螺旋步态.对于螺旋步态,利用运动...     

蛇形机器人的波形能量控制

蛇形机器人的步态控制理论大部分基于波的传递形式,借助自制蛇形机器人的结构对波传递过程中能量传递的过程进行了研究。根据蛇体三维运动特性,蛇游行时有前行、侧行两种基本形态,其他的运动模式均基于此两种形态。对蛇体运动形态进行控制,主要是在波形类型中采用波形正负交替（等峰值、差峰值）和行波（正弦波、三角衰减波）等进行蛇体运动控制,实现了机械蛇的蜿蜒游动控制。     

关于机器人运动优化控制建模的仿真研究北大核心CSCD

在机器人运动性能优化控制中,由于机器人多关节结构的复杂性与运动学的高难度,导致高度仿真的机器人运动控制难以实现的问题。为避免仿真的失真,提出了一种采用D-H参数模型的机器人实时运动控制仿真方法,根据机器人各连杆部件的尺寸与位置参数,绘制3D部件,再进行D-H参数模型整合,以机器人运动学算法对模型加以控制,实验结合Matlab和Soildworks软件作为平台,对经典机器人puma560进行仿真,实现了各个连杆部件的实时控制,实现了末端工具轨迹的运动平滑规划并对运动过程录像,结果表明,提出的方法能为实现机器人运动控制性能优化设计提供科学参考。     

基于路径边沿引导策略的蛇形机器人路径跟踪方法

为了控制蛇形机器人在路径边沿的引导下沿着期望路径运动,在基于角度对称性调节的方向控制方法的基础上,提出路径边沿引导策略.随着蛇形机器人的运动,路径的2个边沿交替作为有效边沿.利用传感器检测有效边沿,根据有效边沿获得临时目标点.临时目标点随着机器人的运动沿有效边沿不断更新.不断更新的临时目标点确定了路径的延伸方向.将临时目标点引入方向控制参数,从而使机器人根据路径边沿调节运动方向.仿真显示蛇形机器人能够在摩擦系数未知的地面上根据路径边沿调整运动方向.仿真结果验证该方法不仅能实现蛇形机器人跟踪期望路径,而且能实现蛇形机器人跟踪期望路径的中心线.     

基于Webots的蛇形机器人翻滚运动仿真及实现

针对蛇形机器人的侧向翻滚运动,给出一种建立正交关节蛇形机器人三维空间运动模型的方法,提出了一种更为简单的实现蛇形机器人侧向翻滚运动的舵机输入函数.通过选择不同的控制参数,可以实现蛇形机器人"U"字形和"V"字形侧向翻滚运动.在Webots移动机器人仿真软件上进行正交关节蛇形机器人翻滚运动仿真,并在蛇形机器人本体上进行试验,验证了所提控制规律的有效性.     

蜿蜒步态下的蛇形机器人路径跟踪控制研究

在面向灾区救援等针对蛇形机器人蜿蜒运动的直线路径跟踪效果差的问题,本项目提出基于滑模控制理论的方向控制器,有效收敛了蛇形机器人在稳态时的运动误差。针对蛇形机器人头部晃动影响头部传感器获取有效数据的难题,创新地提出基于补偿函数的头部控制方法,使得蛇头的运动方向与蛇身整体的运动方向一致,保证了蛇头相机拍摄的可读性和传感器测量的准确性,便于机器人准确地感知环境,确保在转弯时机器人整体呈蛇形曲线。     

基于循环抑制CPG 模型控制的蛇形机器人三维运动

具有三维运动能力和独特的节律运动方式，使生物蛇能在复杂的地形环境中生存. 大多数动物节律运动是由中央模式发生器(Central pattern generator, CPG) 控制的. 以此为理论依据, 首次以循环抑制建模机理构建蛇形机器人组合关节运动控制的CPG 模型. 证明该模型是节律输出型CPG 中微分方程维数最少的. 采用单向激励方式连接该类CPG 构建蛇形机器人三维运动神经网络控制体系，给出该CPG 网络产生振荡输出的必要条件. 应用蛇形机器人动力学模型仿真得到控制三维运动的CPG 神经网络参数，利用该CPG 网络的输出使\勘查者"成功实现三维运动. 该结果为建立未探明的生物蛇神经网络模型提供了一种全新的方法.