一种咽颌模式仿生系统左右胸鳍协调控制方法

摘要

本发明公开了一种咽颌模式仿生系统左右胸鳍协调控制方法，利用仿生机器人运动控制神经网络的构建方法和一种新型神经元振荡器运动控制网络模型为仿生胸鳍的每一个主动摆动关节建立相互抑制的两神经元网络作为关节控制振荡器，振荡器的一个神经元作为外展肌控制信号，另一个作为内收肌控制信号，根据关节之间的相对运动关系以及胸鳍脊髓环路的特性建立各个关节振荡器之间连接关系，来自脑干的上层中枢控制信号控制运动网络的步态生成和步态转换。该方法所提出的咽颌模式仿生系统左右胸鳍协调控制方法能够使得咽颌模式仿生系统产生各种左右胸鳍协调推进运动以及它们之间的相互切换，对进一步提高咽颌模式仿生系统的性能具有重要作用和意义的。

说明书

技术领域

本发明涉及一种仿生机器人控制技术，具体是一种咽颌模式仿生系统左右胸鳍协调控制方法。

背景技术

咽颌推进模式(Labriform Mode)是大多数硬骨鱼所采用的一种重要姿态操纵方式。它以辐状胸鳍作为主要的操纵面，完成鱼在水中的悬停、前进、倒退、刹车和转弯等姿态操纵功能，具有高效、灵活和机动性强等优点。咽颌模式仿生系统由专利《咽颌运动模式欠驱动柔性胸鳍仿生装置》(专利号：ZL201110125787.0)设计的仿生胸鳍作为左右胸鳍，从而构成了咽颌模式仿生系统。

咽颌模式仿生系统具有结构、运动学和动力学复杂等特点，仅利用传统的控制方法进行控制是存在较多困难和非常具有挑战性的。为了解决这一问题采用仿脊髓网络对其进行控制就成为必然选择。然而，有关具咽颌模式仿生系统的仿脊髓控制研究成果还很少很不充分，仅J.L.Tangorra等利用Matsuoka提出的中枢模式发生器(Central PatternGenerator，简称CPG)模型为他们研制的仿生胸鳍设计了CPG控制网络，实现了鱼向前定常游动时单个胸鳍的推进运动，并利用CPG控制的胸鳍分析了导边鳍条处压力和胸鳍推进力之间的关系。然而，受Matsuoka CPG模型的限制，在所建立的胸鳍运动控制网络中只存在抑制性连接关系，与实际脊髓控制环路之间还存在较大的差别，实现胸鳍的灵活、多样推进运动形态及其相互转换仍然是存在较多困难的。对左右胸鳍协调控制网络的的构建和分析则还未见报道。

发明内容

本发明的目的在于提供一种咽颌模式仿生系统左右胸鳍协调控制方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种咽颌模式仿生系统左右胸鳍协调控制方法，包括以下步骤：

步骤一：利用仿生机器人运动控制神经网络的构建方法和一种新型神经元振荡器运动控制网络模型为仿生胸鳍的每一个主动摆动关节建立一个相互抑制的两神经元网络，作为关节控制振荡器，振荡器的一个神经元作为外展肌控制信号，另一个作为内收肌控制信号；

步骤二：根据关节之间的相对运动关系以及胸鳍脊髓环路的特性建立各个关节振荡器之间的连接关系；

步骤三：利用来自脑干的上层中枢控制信号来控制运动网络的步态生成和步态转换。

作为本发明进一步的方案：所述步骤一中通过分析胸鳍的推进运动形态和肌电监测信号来建立关节振荡器之间的连接关系。

作为本发明再进一步的方案：所述步骤二中关节之间的相对运动关系及各个关节振荡器之间的连接关系如下：

除后缘边鳍条前后摆动关节振荡器外，其余关节振荡器之间通过兴奋性突触相连接，鳍条侧向摆动关节振荡器的内收肌神经元或外展肌神经元之间通过后缘边鳍条方向占优的兴奋性突触相连接，且导边鳍条前后摆动关节振荡器的内收肌神经元或外展肌神经元通过兴奋性突触被连接到所有鳍条侧向摆动关节振荡器的内收肌神经元或外展肌神经元。

作为本发明再进一步的方案：所述仿生胸鳍关节振荡器的参数为：τ_i＝0.04，γ_i＝0.036，ε_i＝2，σ_i＝0.1，a_ii＝2.12，b_i＝0.12，θ_i＝-0.1，a_ii+1＝-0.09，a_i+1i＝-0.05(i＝1，3，…，15)，仿生胸鳍所有侧向摆动关节振荡器之间的兴奋性连接权重全为0.04，导边鳍条前后摆动关节振荡器与所有侧向摆动关节振荡器之间的兴奋性连接权重全为0.08。

作为本发明再进一步的方案：所述步骤三中胸鳍控制网络之间为抑制性相互连接，左右胸鳍之间产生交替拍动运动，相互连接权重为零时，左右胸鳍之间的耦合消失，脑干的上层神经中枢信号和本体感受反馈信号的控制以及连接权重的改变进行调整和步态转换。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明所提出的咽颌模式仿生系统左右胸鳍协调控制方法能够使得咽颌模式仿生系统产生各种左右胸鳍协调推进运动以及它们之间的相互切换，而且这些推进运动也是符合辐鳍鱼胸鳍推进运动规律的。这对于进一步提高咽颌模式仿生系统的性能具有重要作用和意义的。

附图说明

图1为仿生胸鳍结构示意图。

图2为咽颌模式仿生系统左右胸鳍协调控制方法中单仿生胸鳍的运动控制网络图。

图3为咽颌模式仿生系统左右胸鳍协调控制方法中仿脊髓控制网络拓扑结构图。

图4为咽颌模式仿生系统左右胸鳍协调控制方法中仿脊髓控制网络振荡器输出曲线图。

图5为咽颌模式仿生系统左右胸鳍协调控制方法中左右胸鳍交替推进运动仿真与观测结果比较图。

图6为咽颌模式仿生系统左右胸鳍协调控制方法中左右胸鳍同步推进运动仿真与观测结果比较图。

图7为咽颌模式仿生系统左右胸鳍协调控制方法中交替与同步拍动转换的仿真与观测结果比较图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1～7，本发明实施例中，一种咽颌模式仿生系统左右胸鳍协调控制方法，本发明采用下面的运动控制网络模型构建咽颌模式仿生系统的仿脊髓控制网络(《仿生机器人运动控制神经网络的构建方法》(申请号：201510632804.8)和《一种新型神经元振荡器》(申请号：201510507029.3))：

其中，n是神经元数量；i和j是神经元的编号；a_ij，(j＝1，…，n，j≠i)是神经元i和j之间的连接权重，a_ij＞0表示兴奋性连接，a_ij＜0表示抑制性连接；x_i是神经元的膜电势；y_i是神经元的输出；s_i是神经元所受到的外部刺激；a_ii反映了膜电势对钠离子内流的正反馈，a_ii＞0；τ_i表示了神经元的膜电容，τ_i＞0；γ_i是跟慢钾离子外流相关的时间常数，γ_i＞0；x′_i为表示慢钾离子外流的变量；b_i表示了慢钾离子外流的强度，b_i＞0；θ_i是神经元的发放阈值；是神经元的输出上界，ε_i表示了漏电流的强度，ε_i＞0；σ_i为常数，σ_i＞0。

根据图1所示的胸鳍仿生机构，首先，利用上述运动控制网络模型为仿生胸鳍的每一个主动摆动关节建立一个相互抑制的两神经元网络，作为关节控制振荡器。振荡器的一个神经元作为外展肌控制信号，另一个作为内收肌控制信号。然后，根据关节之间的相对运动关系以及胸鳍脊髓环路的特性建立各个关节振荡器之间的连接关系。最后，利用来自脑干的上层中枢控制信号来控制运动网络的步态生成和步态转换。(《仿生机器人运动控制神经网络的构建方法》(申请号：201510632804.8)和《一种新型神经元振荡器》(申请号：201510507029.3))

咽颌模式仿生系统关节振荡器之间的连接关系既可以根据硬骨鱼脊髓环路的工作机理也可以根据胸鳍的推进运动形态进行构建。由于对咽颌模式胸鳍脊髓神经环路的拓扑结构和运行机理还知之甚少，因此，本发明主要通过分析胸鳍的推进运动形态和肌电监测信号来建立关节振荡器之间的连接关系。通过分析胸鳍的推进运动形态和肌电监测信号可以看出，鱼向前游动和悬停等操纵运动时咽颌模式胸鳍的节律拍动运动主要是由导边鳍条引导产生的。在导边鳍条的引导作用下，除后缘边鳍条外的所有鳍条首先向前摆动运动，然后从导边鳍条开始所有鳍条以某一个滞后的相位依次侧向摆动，后缘边鳍条则几乎不进行前后摆动运动。根据上述胸鳍的推进运动特点，本发明构建了如图2所示的单个仿生胸鳍控制网络的拓扑结构。此运动控制网络包括了8个关节振荡器。除后缘边鳍条前后摆动关节振荡器外，其余关节振荡器之间通过兴奋性突触相连接。鳍条侧向摆动关节振荡器的内收肌神经元(或外展肌神经元)之间通过后缘边鳍条方向占优的兴奋性突触相连接，从而使得仿生胸鳍从导边鳍条开始所有鳍条的侧向摆动运动依次产生某个滞后相位。由于导边鳍条的前后摆动运动是最先起动的，因此导边鳍条前后摆动关节振荡器的内收肌神经元(或外展肌神经元)通过兴奋性突触被连接到所有鳍条侧向摆动关节振荡器的内收肌神经元(或外展肌神经元)。由于在鱼向前游动和悬停等操纵运动时胸鳍后缘边鳍条几乎不进行前后摆动运动，因此，本发明暂没建立后缘边鳍条前后摆动关节振荡器与其它关节振荡器之间的连接关系。

对于咽颌推进模式，鱼类既可以对某个胸鳍进行单独控制，产生灵活多样的推进运动形态，也可以使左右胸鳍之间产生交替或同步拍动等协调运动，且各种操纵运动之间可以灵活的切换。为了实现这些操纵运动，本发明在左右仿生胸鳍运动控制网络的对应外展肌神经元和内收肌神经元之间建立了相应的连接关系，并且这些连接的属性是可变的，具体的网络拓扑结构如图3所示。当左右胸鳍控制网络之间为抑制性相互连接时，左右胸鳍之间产生交替拍动运动；为兴奋性连接关系时，左右胸鳍进行同步的拍动运动；相互连接权重为零时，左右胸鳍之间的耦合消失。通过来自脑干的上层神经中枢信号和本体感受反馈信号的控制以及连接权重的改变，上述仿脊髓控制网络便可以实现各种操纵运动以及对各种操纵运动进行调整和步态转换。

为了使咽颌模式仿生系统的控制网络产生节律输出，本发明根据专利《仿生机器人运动控制神经网络的构建方法》(申请号：201510632804.8)和《一种新型神经元振荡器》(申请号：201510507029.3)，假设所有关节振荡器的参数都是相同的。由此，选择仿生胸鳍关节振荡器的参数为：τ_i＝0.04，γ_i＝0.036，ε_i＝2，σ_i＝0.1，a_ii＝2.12，b_i＝0.12，θ_i＝-0.1，a_ii+1＝-0.09，a_i+1i＝-0.05(i＝1，3，…，15)。仿生胸鳍所有侧向摆动关节振荡器之间的兴奋性连接权重全为0.04。导边鳍条前后摆动关节振荡器与所有侧向摆动关节振荡器之间的兴奋性连接权重全为0.08。对于咽颌模式仿生系统控制网络，左右胸鳍同步拍动时由右胸鳍到左胸鳍的可变性连接权重为0.1，反之则为0.12；左右胸鳍交替拍动时由右胸鳍到左胸鳍的可变性连接权重为-0.1，反之则为-0.12。根据专利《仿生机器人运动控制神经网络的构建方法》(申请号：201510632804.8)和《一种新型神经元振荡器》(申请号：201510507029.3)，对于咽颌模式控制网络的某个神经元i，当仅仅其失活(或饱和)而其它神经元都产生节律输出时，本发明计算了使神经元i失活(或饱和)的s_i上界(或下界)，具体内容如表1-4所示。

表1交替拍动时左胸鳍网络神经元失活的s_i上界和饱和的s_i下界

s_i失活上界饱和下界s_i失活上界饱和下界s₁0.276.127s₂0.273.723s₃-5.00876.127s₄-5.00873.723s₅-7.41276.127s₆-7.41273.723s₇-9.81676.127s₈-9.81673.723s₉-9.81676.127s₁₀-9.81673.723s₁₁9.81676.127s₁₂9.81673.723s1₃-9.81676.127s₁₄-9.81673.723s₁₅-0.276.127s₁₆-0.273.723

表2交替拍动时右胸鳍网络神经元失活的^si上界和饱和的^si下界

表3同步拍动时左胸鳍网络神经元失活的s_i上界和饱和的s_i下界

s_i失活上界饱和下界s_i失活上界饱和下界s₁6.2170.117s₂6.2167.713s₃11.01870.117s₄11.01867.713s₅13.42270.117s₆13.42267.713s₇15.82670.117s₈15.82667.713s₉15.82670.117s₁₀15.82667.713s₁₁15.82670.117s₁₂15.82667.713s₁₃15.82670.117s₁₄15.82667.713s₁₅6.2170.117s₁₆6.2167.713

表4同步拍动时右胸鳍网络神经元失活的s_i上界和饱和的s_i下界

为了使仿脊髓控制网络产生交替拍动和同步拍动运动，并且假设后缘边仿生鳍条的前后摆动关节固不动定，设置左右胸鳍控制网络的输入为ε_i＝8，(i＝1，…，14)和s_i＝80，(i＝15，16)。此时，后缘边仿生鳍条前后摆动关节振荡器的两个神经元的输出是饱和的，对应的曲肌和伸肌都处于张紧状态，使得后缘边仿生鳍条保持在初始位置，不能进行前后摆动运动。其余关节振荡器的神经元则都产生节律输出。为了实现左右胸鳍的交替和同步拍动以及它门之间的相互转换，在3.9秒的时候咽颌模式控制网络的可变性连接权重由0.1和0.12对应变换为0.1和0.12，在8秒的时候可变性连接权重又由0.1和0.12对应变换为0.1和0.12。通过对胸鳍推进运动形态的观测研究可以看出，在胸鳍从交替拍动切换为同步拍动后，胸鳍拍动的频率略有增加。为了实现此特性，本发明将左右胸鳍控制网络所有神经元的参数τ_i，γ_i((i＝1，…，16)在3.9秒时分别由0.04和0.036变换为0.03和0.027，在8秒的时候又由0.03和0.027变换为0.04和0.036。基于上述参数设置和控制方法，本发明利用咽颌模式仿生系统的动力学模型，采用MATLAB对仿脊髓控制网络在胸鳍推进运动形态产生、左右胸鳍协调控制等方面的性能进行了仿真，并将仿真结果与孔雀鲷鱼胸鳍推进运动形态的观测结果进行了比较分析，具体的仿真结果和观测结果如图4-7所示。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。