基于混沌神經(jīng)元的模塊化自重構機器人運動控制研究.pdf

1、模塊化自重構機器人由若干同構的基本模塊相互連接組成，模塊結構和功能上具備互換性，機器人可根據(jù)作業(yè)環(huán)境和執(zhí)行任務改變模塊之間的拓撲連接或關節(jié)形態(tài)，重構出目標構型。與傳統(tǒng)機器人相比，模塊化機器人具有構型不確定性、運動模式多樣性及目標構型可重構性等特點，面向固定構型機器人采用的運動控制策略難以適用。因此，發(fā)掘適用構型廣泛、模型易生長的運動控制方法，實現(xiàn)面向多種構型的統(tǒng)一協(xié)調運動控制，最大限度激發(fā)模塊化機器人多模式運動能力和構型變化能力，是亟待

2、解決的熱點問題；針對模塊化機器人工作環(huán)境復雜多變的特點，研究構型在不同環(huán)境下的運動自適應問題，具有重要研究意義。
　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡是解決非線性問題的有效手段之一，本文采用基于混沌神經(jīng)元的運動控制策略，解決不同構型多模式運動問題。設計基于延時反饋控制方法的混沌CPG單元，將混沌解穩(wěn)定到期望的系列周期軌道上；設計輔助神經(jīng)網(wǎng)絡功能單元如環(huán)境預處理網(wǎng)絡、速度調整單元、相位切換網(wǎng)絡等，結合混沌CPG，構成模塊化機器人運動控制神經(jīng)網(wǎng)絡。利用提

3、出的運動控制網(wǎng)絡，針對蠕蟲、十字、多足等典型構型進行運動規(guī)劃，解決構型形態(tài)調節(jié)、運動切換、步態(tài)發(fā)生和全方位運動等問題，實現(xiàn)UBot機器人多模式運動。模型控制參數(shù)簡單易調，激發(fā)運動模式豐富，適用構型廣泛。
　　本文為UBot機器人設計環(huán)境感知系統(tǒng)，建立環(huán)境預處理網(wǎng)絡實現(xiàn)信號融合、處理，結合運動控制網(wǎng)絡，構成環(huán)境信息-電機運動的反饋閉環(huán)控制系統(tǒng)。針對典型障礙特征和環(huán)境激勵，提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡的運動自適應機制，進行構型穿越孔洞、失穩(wěn)自恢復

4、、避障、跨越臺階和躲避危險運動仿真驗證，實現(xiàn)構型在復雜環(huán)境下運動自適應。模塊化機器人通過改變拓撲連接關系和模塊關節(jié)形態(tài)重新構造自身結構，涌現(xiàn)出豐富的運動構型。本文闡述了模塊化機器人構型變化的基本原理，針對拓撲不變的構型變化，建立變形控制器、運動神經(jīng)元等網(wǎng)絡，實現(xiàn)構型變化過程的協(xié)調運動和環(huán)境自適應；針對拓撲改變的構型變化，分析六足構型的可變化構型，建立構型變化運動協(xié)調控制算法，解決復雜綜合變形過程中構型運動協(xié)調控制問題。
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