一种新型微型仿生机器鱼控制系统的设计

针对ICPF（ionic conducting polymer film）驱动的微型智能仿生机器鱼进行研究.以鱼类为仿生对象,通过对鱼类游动机理的仿生学研究,设计了鱼形结构的主体框架、两自由度的胸鳍和尾鳍推进机构及基于AVR单片机的机器鱼硬件控制系统.针对微型仿生鱼运动特点,设计了直线巡游和转弯运动等运动模式及自动避障功能.最后建立了仿生机器鱼实验系统,进行了仿生机器鱼驱动性能测试和推进实验,实现了仿生机器鱼的避障功能,验证了系统设计的可行性.     

仿生机器鱼的尾部运动分析与控制

提出了一种自主避障的仿生机器鱼,给出仿生机器鱼的整体结构设计和尾部结构设计,并对仿生鱼的内部连接进行了描述.在仿生机器鱼的结构设计的基础上对仿生机器鱼的尾部运动进行了详细的分析.分析了仿生机器鱼在避障时尾部摆动与障碍物之间的关系.制定了鱼尾在避障过程中的摆动规则,从而使仿生鱼在避障时尾部不与障碍物有碰撞.通过仿真实验验证了其有效性.     

仿生机器鱼的水下探测和避障控制

文章提出了一种集成多红外测距传感器、GPS定位器、CMOS摄像头的仿生机器鱼,建立了仿生机器鱼传感器网络,设计了机器鱼的机构组成和技术参数,制定了一种仿生机器鱼游动规则库和控制方法,定义了10种机器鱼基本运动形式和几种转弯模式,使其在设定的游动规则中自主游动,主动避障,探测水下情况,实验验证了其有效性。     

基于模糊控制的仿生机器鱼避障研究

为了使机器鱼能够在复杂与不确定的水下环境中进行自主导航与避障,提出了虚拟传感器与模糊控制相结合的仿生机器鱼避障算法,并使用已开发的仿生机器鱼的三维仿真系统对避障算法进行检测。通过虚拟射线法建立虚拟传感器来探测障碍物的相对位置,并设计一个复合模糊控制器根据虚拟传感器提供的信息实时控制机器鱼的运动。仿真结果表明:该避障算法可以有效地为机器鱼提供避障路径,准确地到达目标点。     

一致性方法的多仿生机器鱼编队对齐行为

针对多仿生机器鱼编队中的对齐行为,利用一致性的方法,提出一种新颖的机器鱼编队控制方法。设定机器鱼群体的一致性协议,模拟一定的群体智能、群体行为,通过机器鱼之间的局部信息交流,群体方向最终达到一致。在机器鱼平台上分别对信息拓扑为无向图和有向图的情况进行了一致性实验验证。实验的初始条件是机器鱼个体的朝向和各自运动方向随机,实验的最后结果两种情况下机器鱼群体方向均达到了一致。实验结果表明,该方法是有效的,实现了编队的对齐行为。     

仿生机器鱼巡游性能分析与实验

以鱼体运动行波方程为动力学基础,参照鱼体尾部运动函数方程设计了"BLRF--I"系列仿鲹科机器鱼.在该系列机器鱼中,采用模块化设计结构,可以方便地更改尾部驱动舵机的数量,形成仅有驱动舵机数量不同、其他机制完全相同的单关节、两关节和三关节仿生机器鱼.对"BLRF--I"系列机器鱼的巡游速度与最小转弯半径进行实验分析.结果表明,"BLRF--I"系列机器鱼尾部驱动舵机数量的增加可以有效地提高巡游速度,最小转弯半径在舵机数量为2时达到最小.进而论证了仿生机器鱼关节数目对机器鱼游动性能的影响,并提出了仿生机器鱼关节数目和巡游速度的关系方程.     

三关节机器鱼的尾部动力学建模与仿真

机器鱼技术为研究高效、高机动性和低噪声的水下运载器提供了新的思路,是近几年水下机器人领域的研究热点之一.以三关节机器鱼为研究对象,建立了尾部动力学模型,并进行了仿真,由该模型出发对机器鱼的动力学进行了研究,分析了机器鱼速度与频率等的关系.该方法实现的运动仿真与真实的鱼的运动基本一致,速度随着摆动频率的降低而减小,随着相位差的减小而增加,摆幅对速度的影响很大.     

避障模式下深海采矿系统动力学分析

为研究避障模式下深海采矿系统中中间仓的运动规律,基于虚拟样机技术建立5 km硬管水力输送系统虚拟样机模型,根据现有的全区域覆盖算法,提出3种可能的避障模式(圆形、矩形、折返避障模式),分析不同避障模式、避障速度、障碍物距离对中间仓运动特性的影响,并进行模拟实验研究。研究结果表明:中间仓的运动主要发生在集矿机前进的方向上;在起始点附近,折返避障模式下,避障结束时中间仓位移的最大值达3.0 m,比圆形和矩形避障模式的高;当避障速度从0.4 m/s增加到1.0 m/s时,中间仓位移平均值的增加幅度小于0.2 m;障碍物距离对中间仓运动特性影响较大,中间仓位移平均值和最大值随障碍物距离的增加而逐渐减少;在进行采集路径规划时,尽量使障碍物距离大于200 m。因此,对集矿机进行避障算法设计时,不仅要考虑算法的可行性,还要考虑整个系统在不同避障模式下动力学特性。     

基于ICPF驱动器无线仿生鱼型机器人设计

本文设计了一个无线智能仿生鱼型机器人.采用离子导电聚合物薄膜材料ICPF(Ionic conducting polymer film)作为机器人驱动器,在鱼眼和鱼嘴处内嵌3路红外避障传感器作为仿生鱼型机器人的导航系统,在机器人体内嵌入Arduino Mini Pro作为机器人的主控制器.由于选用低功耗的ICPF材料,该鱼型机器人续航时间长达3 h,该仿生鱼型机器人可实现在水中无噪声前进、转弯和避障等运动模式,且可以实现在线编程和实时充电.实验测试结果表明,该仿生鱼型机器人系统稳定,在水中运动如真实的鱼,可以同其他鱼类生物在同一环境中无干扰的交互生存,在9 V、1Hz电压信号的驱动下,最大游动速度为10.02 mm/s,该仿生鱼型机器人可用于军事侦测,海洋开发等领域.     

基于Kinect的目标跟踪与避障

利用Kinect实现室内移动机器人的目标跟踪与避障功能,其中Kinect提供的光学图像用于实现机器人视觉目标跟踪。利用Kinect的人脸识别功能,避免当环境中出现多目标时,机器人对运动目标的识别出现混乱;同时增加了增量子空间对视频信息进行及时更新,避免机器人因目标移动较快而跟丢目标;利用T-S模糊神经网络法实现避障功能,相比传统算法有效改善了其收敛性。在移动机器人CRX10上实验证实了该系统能够较好地完成目标跟踪的同时具有躲避障碍物的功能。     

基于串级PID的机器鱼位姿控制算法

针对三关节仿生机器鱼的位姿控制问题, 首先, 介绍三关节仿生机器鱼的硬件结构及其运动控制系统; 其次, 基于期望位姿建立坐标系, 构建机器鱼的位姿误差模型； 再次, 在串级比例-积分-微分(PID)控制系统的基础上, 提出基于串级PID的仿生机器鱼位姿控制算法; 最后, 在URWPGSim2D仿真平台和多水下机器人协作控制系统平台下分别进行算法仿真实验和实体实验. 实验结果表明: 与时变反馈控制算法相比, 基于串级PID算法的仿真机器鱼到达目标位姿所用时间增加, 但位置误差和方向角误差减小, 位姿控制的精度提高; 仿生机器鱼到达期望位姿所用时间为14.4 s, 位姿误差为(-3像素,-4像素,0.062 rad), 基本满足循迹和搬运等应用要求, 验证了算法的有效性.     

基于深度强化学习与流固耦合技术的鱼类自主游动行为模拟

鱼类自主游动的模拟问题一直是仿生学、鱼类行为学以及生态水力学等诸多学科共同关注的重要难题。作者建立了一种基于流固耦合数值模拟技术与深度强化学习算法的智慧鱼体自主行为决策平台,可以实现鱼体在不同周围环境条件下以最优决策方案完成游泳任务。该平台采用深度强化学习算法实现鱼脑功能,模拟其不断学习和最终决策;通过浸没边界-Lattice Boltzmann方法对流场及鱼体运动进行实时模拟,可为鱼体提供丰富的训练样本并执行鱼脑决策。基于该平台对鱼类典型捕食运动以及卡门游动进行训练并分析其训练效果。仿真结果表明,在捕食游动问题中,具有不同初始位置偏角的鱼体均能以最优轨迹到达目标点;在卡门游动问题中,鱼体能自主调节尾拍频率,使之接近涡街脱落频率,进而从卡门涡场中吸收能量,以稳定步态在涡街中运动。在鱼类自主游动问题的研究方面,该决策平台较传统物理实验具有更强大的复杂流场适应性,并可为水利工程、生态环境工程等领域的数字孪生提供技术支持。     

基于产生式规则的机器人动态避障

以中型自主足球机器人为对象,研究其动态避障情况.依据传感器输入信息进行特征识别,选择距离机器人最近的为首要躲避障碍,利用产生式规则进行机器人避障控制,对远距离和近距离障碍采用不同的避障策略,并引入虚拟点以躲避碰撞.在仿真和实时环境下进行了实验,分析了障碍位置不同和输入参数不同情况下的避障情况,并与传统人工势场法进行对比,避免了传统人工势场法进行机器人避障时会出现陷入局部极小、抖动等问题.实验结果表明该方法能使机器人快速有效的躲避障碍.     

权重系数对基于光流法机器人避障系统的影响

基于光流法的机器人避障系统是近些年研究的新热点,为了实现机器人在未知环境下的自我避障功能,同时提高机器人的避障准确度,本文将对基于Horn-Schunck光流法的机器人避障系统进行研究,提出通过选取算法中合适的权重系数来提高机器人的避障效果。首先,运用HS算法建立真实的机器人避障系统,然后,在实验室中的Optitrack系统下进行真实的避障实验,并比较在不同的权重系数下机器人的避障效果,最终,通过实验结果得出：权重系数的取值会对机器人的避障效果产生影响,当权重系数取值在[350,400]时,机器人的避障效果达到最优。     

两栖仿生机器鱼Ⅰ的建模及推进机构设计

仿生机器鱼技术为研发高效、高机动性和低噪声的水下运载器提供了一种方法.受两栖动物启发,完成了一种多模态仿生两栖机器鱼I的设计,并成功试制了样机.该两栖机器鱼能巧妙地利用转体机构实现仿鱼和仿海豚游动的结合,实现了二种运动模态的自由切换,其鳍肢/轮桨机构的引入不仅能使机器鱼在地面爬行或仿轮式运动,而且提高了水中运动的机动性.     

基于HS光流法的机器人避障策略优化

机器人的自主避障功能是其在未知环境中顺利行驶的最基本的功能,针对使用光流法进行机器人避障时,机器人因盲目避障、过早障碍而造成的避障效率低的问题,提出了优化避障策略的方法。在两轮式机器人上搭建实验平台,采用Horn&Schunck（HS）光流算法计算机器人运行前方的光流场,由光流场中信息来计算机器人与障碍物的碰撞时间TTC（Time to Contact）,根据碰撞时间设计机器人的避障系统。通过在真实环境下进行的避障实验,验证了避障系统的有效性,并提出将机器人避障时的旋转角度与光流矢量值 的大小建立关系,从而更加合理高效的避开障碍物。