基于CPG的多模式杆式移动机构仿生控制方法研究

摘要

目前机器人对未知环境没有很好的自适应性，控制系统构建过程过于复杂，不具有模块化和普适性。本文在沙漠蜘蛛的启发下，为一款可以变形移动机器人设计出翻滚、爬行、侧滚等多种运动模式，其控制方案采用CPG仿生控制方法，并设计出适应三种步态的CPG神经网络，其具有优良的拓扑性和可移植性。样机机器人实现了稳定的爬行和翻滚两种步态模式。论文主要工作如下:
　　根据沙漠蜘蛛的运动特征，简化其肢体动作，设计出仿沙漠蜘蛛机器人的翻滚步态、爬行步态、侧滚步态，提出以翻滚步态为转换基础的步态转换策略，解决了三种步态之间的转换问题。
　　设计出适用于多种运动模式的基于Hopf振荡器的CPG神经网络并研究确定了每一种步态的CPG网络参数。
　　利用ADAMS对机器人模型进行仿真，分别得出了机器人翻滚步态、爬行步态、侧滚步态和步态转换的受力杆件的受力以及主动关节的电机力矩，为样机配件选型提供了理论依据。
　　设计机器人控制系统方案并选择元件，包括运动控制卡、工控机、驱动器、电机等。将元器件按照论证后的控制方案搭建出样机实验平台。利用MFC设计出实验平台的上位机界面，使实验者能够更加方便的操控机器人和观察机器人的实时运动信息。
　　实验完成了翻滚步态和爬行步态。翻滚步态状态下机器人前进速度为0.05m/s，在爬行步态状态下机器人前进速度为0.017m/s，验证了CPG仿生控制方法的有效性。

目录

声明

致谢

摘要

1 引言

1．1 课题背景及项目来源

1．1．1 课题来源

1．1．2 课题背景及意义

1．2 CPG生物控制理论

1．3 多模式机器人研究现状

1．3．1 CPG多模式运动控制

1．3．2 仿生多模式移动机器人

1．4 主要研究内容及章节安排

2 仿生蜘蛛机器人多模式运动生成

2．1 研究对象分析

2．1．1 生物对象分析

2．1．2 机器人对象分析

2．2 CPG仿生控制方法介绍

2．2．1 CPG振荡器

2．2．2 CPG网络拓扑图

2．3 多模式机器人翻滚步态的生成

2．3．1 多模式机器人翻滚步态分析

2．3．2 翻滚步态CPG网络拓扑图

2．3．3 ADAMS动力学仿真及数据分析

2．4 多模式机器人爬行步态的生成

2．4．1 多模式机器人爬行步态分析

2．4．2 爬行步态CPG网络图拓扑图

2．4．3 ADAMS动力学仿真及数据分析

2．5 多模式机器人侧滚步态的生成

2．5．1 多模式机器人侧滚步态分析

2．5．2 侧滚步态CPG网络拓扑图

2．5．3 ADAMS动力学仿真及数据分析

2．6 步态切换的生成

2．6．1 翻滚步态和爬行步态之间的切换

2．6．2 翻滚步态和侧滚步态之间的切换

2．7 本章总结

3 实验平台控制系统硬件设计

3．1 样机

3．2 控制系统硬件方案

3．3 控制系统硬件选型

3．3．1 主控硬件

3．3．2 执行元件

3．3．3 驱动器及其配置

3．3．4 导电滑环

3．3．5 动力源

3．4 控制系统搭建

3．5 本章总结

4 实验平台控制系统软件设计

4．1 控制运动的实现

4．1．1 编程环境

4．1．2 运动数据的生成

4．1．3 控制卡的配置及运动数据的导入

4．1．4 控制流程图

4．2 上位机软件设计

4．2．1 上位机功能

4．2．2 编译环境

4．2．3 上位机界面

4．3 本章总结

5 多模式机器人平台实验

5．1 实验前样机调试

5．2 翻滚步态实验

5．2．1 实验

5．3 爬行步态实验

5．3．1 实验

5．4 本章总结

6 总结与展望

参考文献

附录

作者简历及攻读硕士期间取得的研究成果

学位论文数据集