基于循环抑制CPG模型的蛇形机器人仿真

摘要

大多数爬行动物的运动都是由中央模式发生器CPG控制的节律运动,本文通过对生物神经元特性的模拟,构建相应的控制模型,提出一种循环抑制CPG模型来模拟控制蛇形机器人的步态运动.首先分析了蛇形机器人的步态及关节连接方式,在此基础上,构建基于Matsuoka神经元的CPG模型,然后根据所研究的蛇形机器人的关节数构建了7关节的链式CPG网络结构模型.接下来,利用遗传算法对CPG网络参数进行优化.实验结果表明,该方法能够有效地控制蛇形机器人的步态运动.