控制机理仿生.ppt

控制机理仿生 目录 广东省CIMS重点实验室 一 控制机理仿生的研究简介 1 仿生机器人的研究热点 通过研究生物肌体构造 建造类似生物体或其中一部分的机械装置 通过结构相似实现功能相近 研究与模拟神经元与神经网络 以及高级中枢的智能活动等方面生物体中的信息处理过程 机器人的视觉 听觉 嗅觉 接近觉 触觉 力觉等多种感觉在内的强大的感知能力 生物的能量转换效率最高可达100 肌肉把化学能转变为机械能的效率也接近50 许多仿生材料具有无机材料所不可比拟的特性 如良好的生物相容性和力学相容性 一 控制机理仿生的研究简介 2 控制机理仿生 自然界中 动物运动的稳定性和适应性是任何机器人无法比拟的 这得益于它的运动控制机理 动物经过漫长进化形成的控制机理是十分合理和精巧的 因此借鉴动物的运动控制机理是提高机器人运动能力的一条新思路 控制机理仿生思想 一 控制机理仿生的研究现状 2 控制机理仿生 基于模型的运动控制方法是应用十分广泛的经典方法 采用建模一规划一控制的思路 即首先对机器人本体及环境进行精确建模 然后通过人工规划得到机器人的最佳运动轨迹 再利用反馈机制控制机器人实际运动与理想轨迹之间的偏差 使机器人的运动尽可能趋近理想轨迹 这种前馈加反馈的控制模式 能够实现复杂 精确的运动 常规机器人控制方法 缺点 对于要求多自由度运动控制的机器人 人工规划很难满足协同控制的实时性要求 二 控制机理仿生分类 1 从低级到高级的生物分类 本能式行为控制 是指生命生来就有的由大脑皮层以下的神经中枢参与即可完成的一种比较低级的神经活动 反射式行为控制 是指生物出生以后在非条件反射的基础上 在大脑皮层的参与下经过一定的过程积累对直接的物理信号所形成的一种高级神经活动慎思式行为控制 是指具体语言中枢的高级生命体对由具体信号抽象而来的语言 文字所产生的反应 这种反应多发生在具体社会属性的高级生命体和智能体之间社会式行为控制方式 指具体语言中枢的高级生命体对抽象的语言 文字信号所产生的反应 二 控制机理仿生分类 2 控制机理仿生总概述 高级神经系统仿生 低级神经系统仿生 基于群的仿生控制 基于遗传算法的仿生控制 行为主义控制理论 中心模式发生器 人工神经网络 模糊控制 控制仿生 二 控制机理仿生分类 3 高级神经系统仿生 人工神经网络 ArtificialNeuralNetwork 模拟了大脑神经系统的结构和功能 是一种由大量简单的处理单元 神经元 广泛连接组成的信息处理系统 在复杂环境中具有高度的适应性和鲁棒性 虽然每个神经元的结构和功能十分简单 但由大量神经元构成的网络系统可以完成极其复杂的功能 二 控制机理仿生分类 3 高级神经系统仿生 模糊控制 模拟大脑神经系统的模糊识别 推断功能 以模糊集合理论为基础 实现语词计算和不精确性 不确定性和模糊信息的处理 从而解决复系统的建模和控制问题 马培荪等将人工神经网络和模糊算法结合起来 采用力 位置混合控制 实现四足步行机 JTUWM III 的慢速动态行走 二 控制机理仿生分类 4 低级神经系统仿生 行为控制理论 许多生物没有存贮 规划 控制全身各部分运动的中心控制系统 是根据身体各部分的不同反应 将一些局部看来漫无目标的动作合成为有意义的生物行为 它的运动简单 却很灵活 机器人的运动由一系列同时发生的简单动作或 能力 组成 通过自组织实现系统的复杂行为 这种 无思考智能 具有即时性和自组织的特点 在非结构化环境中具有良好的适应性 基于行为控制方法的应用实例有Brooks的 Genghis 六足机器人 Hannibal 六足机器人 阿蒂拉 I 机器人 瑞士洛桑大学的 克伯拉 机器人以及美国LosAlamos国家实验室的 Vbug 系列机器人等 二 控制机理仿生分类 4 低级神经系统仿生 中心模式发生器 动物界最常见的运动方式是节律运动 如走 跑 跳 泳 飞等 生物学家普遍认为 节律运动并不是大脑的刻意行为 而是低级神经中枢的反射行为 由位于脊髓中的中心模式发生器 CPG 产生 CPG是一个神经振荡电路 能够通过自激振荡激发身体的节律运动 工程界一般将CPG建模为一组互相耦合的非线性振荡器组成的分布系统 通过相位耦合实现节律信号的发生 二 控制机理仿生分类 5 基于群的仿生控制 基于群的仿生控制 如机器人生产线 柔性加工工厂 消防 无人作战机群等 一些作业单个机器人往往难以完成 需要多个机器人协作 多机器人系统是模仿蚂蚁 蜜蜂以及人的社会行为而衍生的一种仿生系统 通过个体之间的合作完成某种社会性行为 群体仿生的目的在于 通过群体行为增强个体智能 提高系统整体工作效率 减少局部故障对整体的影响 二 控制机理仿生分类 6 基于遗传算法的仿生控制 基于遗传算法的仿生控制 遗传算法是模拟生物界 优胜劣汰 适者生存 这一进化法则而产生的一种控制算法 特别适用于非线性复杂大系统的全局优化 机器人是难以精确建模的复杂系统 可以利用遗传算法来控制机器人的复杂行为 如轨迹优化 冗余机器人的逆运动学方程求解 细胞机器人的结构位形优化和运动规则确定等 台湾大同大学机械工程研究所在研究提高自走车巡线能力时采用了遗传算法来巡线能力 三 控制机理仿生的关键技术 研究了解生物的控制方式提炼出可以运用在机器人的控制方法如何设计核心控制模块与网络 四 聪明的控制 鱼群与黏菌 1 源自鱼群的防撞汽车 日产汽车模仿鱼群的动作 开发了能够避免撞击周围的机器人和障碍物的机器人车 EPORO 四 聪明的控制 鱼群与黏菌 1 源自鱼群的防撞汽车 鱼类会根据与最近的伙伴和障碍物的距离 用三种规则改变动作 在距离伙伴太远时拉进距离的 接近 区域3与伙伴保持适当距离并配合其速度和前进方向的 并行 区域2防止与伙伴相撞的 冲撞回避 区域1 研究表明 鱼类是利用能够敏感察觉近处物体的侧线感觉 能够望远的视觉两种感觉器官来完成上述控制的 四 聪明的控制 鱼群与黏菌 1 源自鱼群的防撞汽车 为此 日产汽车使用红外激光的测距传感器替代侧线感觉 使用UWB ultrawideband 通信模块替代了视觉 EPORO利用UWB通信模块与周围的机器人进行通信 根据通信耗费的时间推测距离 四 聪明的控制 鱼群与黏菌 1 源自鱼群的防撞汽车 日产汽车的机器人车 EPORO 能够根据情况改变集体行驶的状态 举例来说 在宽敞的道路上 EPORO保持安全间隔 分散行驶 而在狭窄的道路上 EPORO则排成1列行驶 前方出现障碍物的时候 还会改变行驶的队形 避开障碍物 四 聪明的控制 鱼群与黏菌 2 模拟真黏菌的机器人 大多采取的是依靠高性能中央运算装置来控制 传统的机器人 自然界连脑都没有的原始生物 也能相应于无法预测的环境变化而移动 即使没有高性能的中央运算装置 也可能实现像生物那样灵活的动作 生物体的动作是以自主分散的控制方法进行的 体内分散配置的各个单元都会自主地协调动作 四 聪明的控制 鱼群与黏菌 2 模拟真黏菌的机器人 东北大学电气通信研究所教授石黑章夫把目光对准了结构和动作单一的黏菌 这是 变形菌 的一种 没有脑和神经 即便如此 这种菌依然会像动物一样到处寻找食物 四 聪明的控制 鱼群与黏菌 2 模拟真黏菌的机器人 黏菌由溶胶状的 内质 与凝胶状的 外质 组成 在移动时 真黏菌是通过外质各个部分的收缩 舒张 使内质发生流动 从而带动身体运动 石黑为了探索真黏菌的自主分布式控制方法 试制出了模仿真黏菌的机器人 用装满水的气球代替内质部分 外质采用的则是用弹簧连接多个机械单元 摩擦控制单元 组成的环