基于神经步进激励机制的蛇形机器人环境自适应仿生控制策略

第49卷第1期2013年1月机械工程学报JOURNAL0FMECHANICALENGINEERINGVO1．49NO．1Jan．20l3DoI：1O．3901／JME．2013．O1．053基于神经步进激励机制的蛇形机器人环境自适应仿生控制策略木唐超权，2马书根，。李斌王明辉(1。中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室沈阳110016；2．中国科学院大学北京100039：3．立命馆大学理工学部滋贺525．8577日本)摘要：针对已有的蛇形机器人在环境适应过程中步态调整策略复杂，参数调整时间长的问题，引入神经步进激励机制，提出一种基于多模态中枢模式发生器模型的简单快速的仿生控制策略。构建能够产生蛇形机器人多种步态的多模态中枢模式发生器模型，并基于仿生学原理提出神经步进激励机制。通过对蛇形机器人三种主要步态的运动学分析，得出其运动性能与控制参数之间的关系，利用神经步进激励机制并结合蛇形机器人自身的运动特性建立蛇形机器人环境自适应仿生控制策略。通过仿真将该策略与传统蛇形机器人控制方法进行对比，并利用试验验证了该策略的有效性。关键词：蛇形机器人中枢模式发生器环境自适应仿生控制中图分类号：TP242Self-adaptableBiomimeticControlStrategyforSnakeRobotsBasedonNeuralSteppingStimulationMechanismTANGChaoquan，MAShugen'3LIBinWANGMinghui(1．StateKeyLaboratoryofRobotics，ShenyangInstituteofAutomation,ChineseAcademyofSciences，Shenyang110016；2．UniversityofChineseAcademyofSciences，Beijing100039；3．DepartmentofTechnology,RitsumeikanUniversity,Kusatsu-Shi525-8577，Japan)Abstract：Currentgaitsmodificationstrategyforsnakerobotstoadapttoenvironmentiscomplexandneedslongtimetoadjustcontrolparameters．Byintroducingneuralsteppingstimulationmechanism，asimpleandfastbiomimeticcontrolstrategyisproposedbasedonthemulti-phasecentralpattemgenerator(CPG)．Themulti-phaseCPGwhichproducesvarioussnakerobotsgaitsisbuilt．Basedonbiologicalstudy,theneuralsteppingstimulationmechanismisproposed．Throughthekinematicanalysisofthreemajorsnakerobotsgaits，therelationshipbetweencontrolparametersandmotionperformanceisobtained．Combinedwithsnakerobotslocomotioncharacteristics，thecompletesnakerobotsadaptablebiomimeticcontrolstrategyisbuiltwiththeneuralsteppingstimulationmechanism．Thereisasimulationcomparingtheperformanceofthisstrategywithtraditionalcontrolmethodforsnakerobotsandaexperimentverifyingthecontrolstrategy．Keywords：SnakerobotsCentralpattemgeneratorAdaptabletoenvironmentsBiomimetiecontrol0前言为了满足自身捕食、繁衍、逃脱和迁徙的需要，·国家自然科学基金资助项目(60875083)。20120627收到初稿，20121212收到修改稿自然界中的动物具有较强的运动能力以及对于环境的适应能力。研究人员通过模仿动物的肢体形态和运动形式来设计仿生机器人，希望获得类似的运动和环境适应能力。然而，生物的关节相对于其运动大多是冗余的，控制如此多的关节并保证运动的协调稳定则是仿生机器人控制所要解决的关键问题之学兔兔www.xuetutu.com机械工