多仿生機器魚控制與協(xié)調_喻俊志

1、仿生機器人多仿生機器魚控制與協(xié)調t喻俊志王碩譚民中國科學院自動化研究所復雜系統(tǒng)與智能科學實驗室摘 要仿生機器魚是包含水動力學控制和機器人技術的多學科問題。本文從機器魚的運動學模型入手，解決運動控制問 題；以實時視覺信息處理技術為前提，為多魚協(xié)調定位提供位姿信息；基于行為選擇機制的協(xié)作策略，為機器魚的任務級 協(xié)作打下基礎；最后，將所有算法集成到我們開發(fā)的多仿生機器魚協(xié)調系統(tǒng)(Multiple RobotFishescoordinateSystemiMRFS)上。關鍵詞仿生機器魚,運動控制,視覺跟蹤，協(xié)調協(xié)作# 27#1*)94-2014Academic Journal ELkctronic Pu

2、blish nig MOUQ All rights reserved, http:nk i. fl el仿生機器人# #1*)94-2014Academic Journal ELkctronic Publish nig MOUQ All rights reserved, http:nk i. fl el仿生機器人引言魚類,作為自然界最早出現(xiàn)的脊椎動物，經(jīng)過億萬年的自然選擇，進化出了非凡的水中運動能力，既可以在持久游速下保持低能耗、 高效率，也可以在 拉力游速或爆發(fā)游速下實現(xiàn)高機動性。 依靠尾和鰭 的協(xié)調擺動，一方面，普通魚類的游動推進效率可達 80%以上，魚參科魚類的推進效率超過90% ,而普

3、通的推進器的平均效率只有4050%;另一方面，海豚可輕易地以20節(jié)的速度跟隨船只游弋，黃鰭鮪魚的速 度可達40節(jié),接近每小時80公里；而梭子魚更可以 用20g的加速度迅速起動來掠取獵物。此外，魚類可迅速地以只有10% 30%體長距離為轉彎半徑來變 換行進方向，而一般船舶須以 3- 5倍體長的半徑緩 慢地回轉。這些數(shù)據(jù)表明，魚類的游泳本領遠遠高于 人類現(xiàn)有的航?？萍肌Ｕ囚~類的這種高效、快速、機 動靈活的水下推進方式，可能會給未來航行推進帶來 技術性的變革，包括水下潛器、船舶工程、微小型武 器平臺及作戰(zhàn)模式的改變。魚類在水中運動的完美性,吸引生物學家研究魚類的運動機理，機器人學者則希望制造出和真

4、魚一樣的人工機器魚。仿生機器魚(Biomimetic RobotFish,又名機械魚， 人工魚或魚形機器人)，顧名思義，即參照魚類游動的 推進機理，利用機械、電子元器件或智能材料(SmartMaterial)來實現(xiàn)水下推進的一種運動裝置。目前,對仿 生機器魚的研究主要集中在兩方面：一方面深入探索 魚類高效、快速游動的機理，建立簡單、實用的動力學 機器人技術與應用/ 2003年第3期和運動學模型；另一方面，從仿生的角度研制快速 、 高效、高機動性的機器魚，揭示魚類旋渦控制(vorticity con trol)的奧秘。21世紀是人類開發(fā)海洋的世紀，隨著海洋開發(fā)需求的增長及技術的進步，適應各種非結

5、構化環(huán)境 的水下機器人將會得到迅猛的發(fā)展?？梢灶A見，機器魚以其效率高、機動性好、噪音低、對環(huán)境擾動小的 優(yōu)勢將在以下領域得到廣泛應用：(a)要求作業(yè)時間長、范圍大，但本身承載能力或承載空間有限、 不能 加載太多能源的場合，如環(huán)境監(jiān)測、軍事偵察等;(b) 要求機動性能高的場合或空間狹窄、 空間結構復雜 的場所。如管道檢測，管道內部結構復雜，采用微小型 機器魚可較好地完成作業(yè)任務 ;(c)海洋生物觀察。 常規(guī)螺旋槳推進器噪聲大，對環(huán)境的擾動大，使水下運動裝置很難接近所要觀察的海洋生物，采用靜音驅動的機器魚有望解決這一難題；(d)海底勘探及海洋救撈。采用仿生推進方式可以容易地進入環(huán)境復雜的 海洋空間

6、，如沉船內部，珊瑚礁群，完成常規(guī)潛器所不 能完成的作業(yè)任務;(e)軍用方面。一方面，利用仿魚 推進技術可制造小型潛航武器、無人駕駛仿生袖珍潛艇，比傳統(tǒng)潛艇具有更高的機動性和可操作性，以及對環(huán)境較小的擾動，可直接用于水下偵察和攻擊；(f)娛樂方面。造型逼真、形態(tài)優(yōu)美的機器魚可用于 科技館和水族館的展覽，人機交互友好操作簡單的 機器魚可以/智能寵物0的形式走入人們的休閑生 活。由于魚類游動方式包含著深刻的生物學和流體 力學機理，涉及仿生學、材料學、控制技術、制造技 術、群體行為學等,為一多學科交叉領域。自1926年 Breder開始對魚類的游動機理研究以來，伴隨著科技 的發(fā)展和多學科的融合，機器魚

7、的理論和實驗研究已 漸顯規(guī)模。目前，國內外主要集中于個體機器魚的研 究。在實際應用中，由于任務本身的復雜性、 不確定 性、并發(fā)性，單條機器魚的能力有限，在這種情況下， 一條切實可行的途徑是通過采用多條機器魚協(xié)作來 完成。這樣，不但可以彌補個體能力的不足，而且使系統(tǒng)具有了機器魚個體所無法比擬的并行性、魯棒性和柔性等。鑒于水下工作環(huán)境的特殊性、復雜性和機器魚運動方式的獨特性，基于移動機器人、 工業(yè)機器 人取得的多機器人系統(tǒng)的研究成果很難直接移植到 多仿生機器魚的協(xié)調與控制中來。因此，對機器魚的控制問題有待深入研究，以保證復雜、動態(tài)環(huán)境下任務 的順利完成。比如在軍用方面，可利用機器魚個體體積 小、不

8、易被聲納所探測的特點，平時化整為零在特定海 域游弋，當遇到敵方艦隊時迅速集結，群體攻擊，以較小 的代價重創(chuàng)敵方。魚單體的運動控制算法和群體的協(xié)調協(xié)作機制等方面 開展了一系列工作。本課題的研究成果可為深入研究 多機器魚的任務級協(xié)作打下基礎，并可用于研制新型仿 魚推進的水下潛器或水下機器人，從而為未來多水下機 器人協(xié)同完成海洋石油及礦產(chǎn)的勘測開采、水下救撈、 海底設施維護和修理、海洋領土的防御等提供理論和 技術支撐。1.國內外仿生機器魚的研究現(xiàn)狀仿生機器魚的研究主要分為兩個階段：20世紀90年代以前主要集中于基礎理論的研究，90年代以后隨著 機器人學、新型材料和驅動裝置的進步人們開始機器 魚的研制

9、。1.1國外研究現(xiàn)狀1.1.1魚類推進機理研究現(xiàn)狀對魚類推進模式的研究是仿生機器魚研制的基礎 ， 國外學者很早就致力于這方面的工作。表1給出了當前 國外與魚類推進研究相關的一些研究機構。基于國家863計劃機器人技術主題資助課題/多微1.描述魚類尾跡的三維非定常流動的力學模型尚小型仿生機 器魚群體協(xié) 作與控制的 研究0,結合 中科院復雜 系統(tǒng)與智能 科學實驗室 在多機器人 系統(tǒng)控制和 協(xié)調協(xié)作理 論方面的優(yōu) 勢，并借鑒 國內外在仿 生機器魚研 制方面的經(jīng) 驗，我們在 微小型機器國另y研究單位研究內容MIT, M. Triantayllou研.究組渦流控制和減阻機制北亞利桑那州大學，生物系魚類游動

10、行為Vasa學院,生物力學實驗室美加州大學動物系魚類推進數(shù)學模型Lafayette大學，數(shù)學系魚類推進推進的數(shù)學模型康涅狄格大學魚類游動的結構和功能南加州大學游動和飛行的研究國賓夕法尼亞大學鰻狀推進東北大學，海洋科學中心鰻狀推進University of Minnesota機械工程系流體控制加拿大渥太華大學電子魚研究項目東海大學，Kato實驗室胸鰭推進日 本東京工學院，機械動力學和控制實驗室 運輸省，船舶技術研究所（SRI）驅動裝置、機動性研究Nihon大學,Nakamura實驗室魚類推進表1國外與魚類推進研究相關的研究機構2000年麻省理工學院 （MIT）的M. Triantafyllou研

11、 究組（以下簡稱MT）在對魚類推進機理研究的綜述中 指出：不完善；2）魚類游動的高效、高速源自渦控制；MT（1999）用 Robotuna放在拖曳水池中做模擬活魚阻力實驗,實驗結 果表明：如果機器魚處于低推進效率時,/活0魚的阻力 會比死魚大許多；只有當機器魚的波狀游動處于最佳推 進效率范圍，/活0魚才會大大減阻，相對于死魚可減阻 50%以上。減阻的原因在于魚善于利用尾鰭進行渦控制，從而達到理想的推進效率。 對拍動翼（主要模仿科 加月牙尾推進模式）的推進性能研究發(fā)現(xiàn)，影響其推進 性能的的參數(shù)主要有 5個：1）沉浮振幅與翼弦長度之 比；2）名義攻角；3）沉浮與俯仰兩種振動的相位差；4） 無量綱頻

12、率（斯德魯哈爾數(shù)St）; 5）俯仰軸在翼弦上的 相對位置。從游動顯示的尾跡形態(tài)來看，當尾跡呈現(xiàn)反 向卡門渦街（Karman VortexStreet）形態(tài)時，推進效率將 會上升；3）尾跡的反向卡門渦街形態(tài)可以采用量化的三維粒子影像測速法（DPV）觀測，或采用數(shù)值仿真方法計 算；4）魚類游動的快速性、高效性和身體的/ C0形有 關。1.1.2仿生機器魚研制現(xiàn)狀隨著高新技術的發(fā)展，1994年MT研究組成功研制 了世界上第一條真正意義上的仿生金槍魚（Robotu na）開啟了機器魚研制的先河。此后，結合仿生學、材料學、 機械學和自動控制的新發(fā)展，機器魚研制漸成熱點，表2 給出了國外一些典型的機器魚研

13、究項目。 從表中可以看 出,美國和日本進行的機器魚研究比較多，取得的成果國另y研究單位研究項目美MIT第一條機器魚Robotuna（1994年） Robotun改進版 Pike（1995） Robotun最高版 VCUUV（1998年） 拍動翼研究佛羅里達大學微電子機器魚（應用SMA技術）德州農(nóng)工大學仿生驅動材料研究東北大學海洋科學中心仿生水下機器人項目（鰻鱺目推進）波士頓大學機器魚推進建模國加州理工學院機器魚推進的傳感和控制新墨西哥大學鰻狀游動（IEM驅動）Un iversity of Illi no is, Urba na- Chanpaiq n電子魚研究項目University of C

14、alifornia at Berkeley機器魚（CALiboD比利時Vri je大學機器魚智能體研究英國Heriot- Watt大學FLAPS®目東海大學，Kato實驗室人工胸鰭黑鱸（Blackbass）日名古屋大學微型水下仿胸鰭模式浮游機器人 （壓電陶瓷驅動） 微型身體波動式水下推進器（形狀記憶合金驅動）Takara公司機器魚，機器水母（寵物魚）本機器魚 / Mitsubishi Animatronics）（寵物魚）三菱重工運輸省，船舶技術研究所（SRI）PF- 300, PF- 600, S- FPSE200, PF- 700, UPF- 2001, PF- 200（上浮/下潛

15、）,PF- 550（上浮/下潛）表2國外典型的仿生機器魚研究項目機器人技術與應用/ 2003年第3期也比較多。國外仿生機器魚的研究發(fā)展趨勢是利用新材 料、新技術,對機器魚的結構不斷改進；結合水動力學研 究的進展，提升機器魚的綜合性能，使之更加符合魚類 的推進機理。在此基礎上，開始研制具有3- D運動（上 浮/下潛）的機器魚，并且結合傳感和控制技術研制人# 29#1*)94-2014Academic Journal ELkctronic Publish nig MOUQ All rights reserved, http:nk i. fl el仿生機器人機交互式的智能魚。1.2國內研究現(xiàn)狀在魚類

16、推進機理研究和仿生機器魚研制方面，國內起步較晚。80年代中后期，中國科技大學的童秉綱 和程健宇博士采用半解析-半數(shù)值的方法，提出了三 維波動板理論(3DWPT)，得到了國際上魚類生物力學 研究群體的廣為運用和認同；1994年華中理工大學開 展了柔性尾鰭推進裝置的實驗與理論研究，初步探討了尾鰭參數(shù)與推進效率之間的關系，并對魚形機構的尾鰭部分進行敞水試驗，以驗證魚形機構的可行性；哈爾濱工程大學在國防基金的支持下開展了仿生機器 章魚的研究，其主要目的是用于輔助打撈沉船，近期他 們又研制了一條仿生金槍魚；哈爾濱工業(yè)大學在國家 自然科學基金的支持下開展了水下機器人仿魚鰭推進 機理的研究，建立了利用彈性組

17、件提高驅動效率的實 驗平臺；中科院沈陽自動化研究所制作了兩關節(jié)的仿 生機器魚模型。北京航空航天大學機器人研究所深入 開展了仿魚機器人(潛水器)技術的研究，提出了 /波 動推進理論0及其分析方法，設計研制了游動速度為 0. 6m/s的仿生/機器鰻魚0實驗模型；2001年3月又研 制了仿生/機器海豚0,并在北京航空航天大學水洞實 驗室內進行了速度、功率參數(shù)測定實驗、魚體流動顯 示實驗和魚體運動阻力測定實驗，獲取了魚的擺動推 進深層次機理；2001年中科院自動化所復雜系統(tǒng)與智 能科學實驗室和北航機器人所聯(lián)合開展/多微小型仿生機器魚群體協(xié)作與控制的研究0,旨在為未來復雜、動態(tài)水下環(huán)境中多仿生機器人系統(tǒng)

18、控制和協(xié)調作業(yè)提 供理論基礎和技術支持。目前，國內從事魚類推進機理研究和機器魚相關 研究的研究機構較少，由于起步較晚，加上各方面因素 的影響，使得在魚類推進機理研究和機器魚研制方面 與國外有相當差距。整體說來，國內仿生機器魚及相關 研究尚處于起步階段，呈現(xiàn)以下特點：(a)偏重于復雜 的水動力學分析，未能與魚類的推進很好相結合；(b)機器魚結構簡單、外形簡陋、綜合性能低；(c)仿魚推 進技術、傳感技術和控制技術的融合、集成剛剛起步， 機器魚智能程度低；(d)控制問題研究少，機器魚的運 動控制和多機器魚的協(xié)調研究國內基本上是空白。2.多仿生機器魚控制與協(xié)調多仿生機器魚控制與協(xié)調是一個集仿魚推進技

19、術、智能控制方法和多智能體理論為一體的研究課題。 目前,我們主要針對機器魚的運動控制和多機器魚協(xié) 調問題開展研究。由于水環(huán)境下多機器魚的控制與協(xié) 調要求機器魚個體具有高度的機動性和靈活性，能夠完成必要的實時信息處理任務并且實現(xiàn)實時控制 ，因 此,我們的目標是通過理論分析和實驗驗證，將多機器魚硬件系統(tǒng)和控制算法、協(xié)作策略有機的集成在一起， 建立 多機器魚 協(xié)調平 臺MRFS(Multi0e RobotFishes coord in ateSystem), 以便后續(xù)研究工作的順利開展。2. 1 一種簡化的仿生機器魚運動學推進模型 魚類的推進運動中隱含著一由后頸部向尾部傳播 的行波，該推進波主要表現(xiàn)

20、脊柱和肌肉組織的彎曲，其幅度由前向后逐漸增加，其傳播速度大于魚體的前 進速度。魚參科魚類的魚體波曲線可看作是魚體波幅包 絡線和正弦曲線的合成，它開始于魚體的慣性力的中 心，延伸至尾柄，其曲線方程可表示為(式(1):2ybody(x , t)= (GX+ ex ) sin (kx+ Xt) (1)這里，ybo<y是魚體的橫向位移,X是魚體的軸向位 移,k是體波數(shù)(k = 2P/K), K是魚體波的波長，C1是魚 體波波幅包絡線的一次項系數(shù)，e2是魚體波波幅包絡線的二次項系數(shù)，X是魚體波頻率(X= 2f= 2P/T)。根據(jù)魚參科魚類的這種波動推進原理，可以通過擬 合(1)式中的魚體波曲線來設

21、計多關節(jié)的仿生機器魚。 這里，仿生機器魚的關節(jié)可由電機直接驅動或通過鋼 絲繩、拉桿等傳動元件帶動。由于計算機控制是一種 數(shù)字量控制，我們考慮將魚體波曲線離散化，把時間參數(shù)t從魚體波運動函數(shù) ybody( X, t)中分離出來。也 就是說，將不斷傳播的魚體波分解成兩部分：1) 一個擺動周期內，與時間無關的樣條曲線序列(見式(2)ybodz(x, i) (i = 0,1,. ., M- 1)； 2)與時間相關的 擺動頻率f,即單位時間內擺動機構完成體波運動的 次數(shù)。22Pyb叫(x , i )= (gx+ C2X ) sin(kx- i )( 2)這里,i是一個擺動周期內的樣條曲線序列變量；M是魚

22、體波分辨率，即在一個擺動周期內整個魚體波$ rtlliKhan血tdil fmair圖1基于桿系結構的魚體波曲線擬合被離散的程度，其上限為伺服電機的最高擺動頻率。在擬合魚體波曲線之前，我們定義魚體波相對波長R (0< R 1)為魚體擺動部分的長度占整個正弦波的 比率。當R接近0時，魚體擺動部分可視為一剛性棒， 很難產(chǎn)生推進力；當R接近1時,魚體擺動部分呈現(xiàn)一 個完整的正弦波；當R取得合適的值時，魚體在水中的 運動比較平穩(wěn)、高效。經(jīng)實驗測定，魚體相對波長在 0.3 -0. 6左右時，機器魚的運動比較平穩(wěn)。如圖1所示，魚體在擺動平面的運動(在0到R 2P 的軸向區(qū)間)可用一系列(N個)串聯(lián)的

23、桿系機構來表 示。假定每根桿的長度分別為I 1, 12,. . In，(這里，I j長度 未知，但I 1，l 2,IN之間的長度比可事先設定，不妨設： 11:12：.，：|N= Ic1, Ic2,. . IcN),其對應的關節(jié)角為 51, 52 ,.5N,其對應的端點坐標為(x 0,y 0), (x1, y 1), , , (x N ,yN ),機器魚機動性的控制主要依靠內在形狀(關節(jié)角5j, 1F j F N)的改變，其速度的控制依靠擺動頻率f 的改變。一旦選定魚體波波幅包絡線系數(shù)(C1, C2)和體波 數(shù)k ( k= 1),某一時刻的魚體波形狀就大體 上確定了。從數(shù)學意義上來說，對于一個擺

24、動周期內不同時刻(i)的關節(jié)角5u可通過擬合魚體波曲線來計算。所要解 決的問題是在0到R 2P的軸向區(qū)間內尋找合適的關 節(jié)角5 ij使I j在魚體波曲線上首尾相接、并且最后一根 桿末端點的橫坐標剛好落在 R2P處。即滿足下列條件(見式(3):* 2 2 2(x i ,j - x i, j-1) + (y i，j - y i, j- 1) = l j“2_2P(3)y i,j= (C1Xj+C2Xj)sin(kx-i )L.，式中,(xi，j ,yi，j)為一個擺動周期內第i時刻第j 根桿的端點坐標 Xi, 0= 0, Xi,N = R 2P 1F j F N , 0F i F M - 1。通過

25、一系列數(shù)值運算，可以求出擺動周期內任意時 刻i、第j根桿的端點坐標(Xi，j ,yi,j ),進而求出擺動周 期內任意時刻i、第j- 1根桿與第j根桿的夾角5 ij , 最終得到一個M N的二維關節(jié)擺動數(shù)組OscData M N:OscDataMN =? 01? C2? 11? 12M- 1, 1? M- 1,2? (N? 1NM- 1, n(4)利用式(4)得出的二維關節(jié)擺動數(shù)組作為機器魚的 游動數(shù)據(jù)，通過施加不同的關節(jié)偏移，可以調整機器魚 擺動部分的扭曲形狀，從而實現(xiàn)不同的方向控制。同時, 在游動過程中，通過改變擺動頻率f可以改變機器魚在 水中的推進力，進而實現(xiàn)不同的速度控制。 由于這些運

26、 動控制參數(shù)都與魚體的外形和尺寸無關，故僅僅依靠參數(shù)集 5 1, 5 2,5N ,f 就可以實現(xiàn)機器魚在水中 的控制。圖2 (a)機器魚樣機和遙控器(b)游動的機器魚和真魚相對比機器人技術與應用/ 2003年第3期2. 2仿生機器魚的基本運動控制算法#31#V-Chi r ca A cad t rti i e J 21 I Jcei rinic FiihIKi】'理丨 Ciu>e All rijhwhilyVivwim 幻 ii 亡：仿生機器人由于機器魚采用身體波動推進模式，即僅依靠四個 電機的協(xié)調擺動來擬合魚體的運動，要實現(xiàn)機器魚在水 中的控制，主要存在以下困難：（a）機器魚以

27、身體波動模 式推進,很難跟蹤直線運動,且機器魚不能后退,只能以 不同的轉彎模式來改變運動方向；（b）機器魚運動時， 水面產(chǎn)生波動；即使機器魚處于靜止狀態(tài)，也可能隨水 波動而漂移,造成了精確點到點控制的極大困難;（c）由 于很難通過解析的方法建立機器魚的流體力學和運動機器魚的方向控制主要是通過控制其轉彎來實現(xiàn)的。一 般認為，機器魚在進行機動性控制時，具有三種基本的 轉彎模式：前進中轉彎，慣性前進轉彎，靜止轉彎。對機 器魚的方向控制就是結合這三種轉彎模式，對機器魚的 游動方向進行控制。目前,通過對尾部四個電機中的前 兩個電機施加不同的關節(jié)偏移來調整機器魚擺動部分 的扭曲形狀，從而實現(xiàn)不同的方向控制

28、?；跈C器魚的方向控制要求，我們設計了一個模糊# #1*)94-2014 t'hitia Academic Journal EJectronic Publish rug I Louse All rights reserved, http:ok i. fl el仿生機器人學模型，因此無法預測機器魚在接收上位機指令后的動控制器直接對機器魚尾部的兩個 DC電機進行控制。機# #1*)94-2014 t'hitia Academic Journal EJectronic Publish rug I Louse All rights reserved, http:ok i. fl el仿

29、生機器人作效果。從而,我們在 水動力學研究和實驗 的基礎上進行機器魚 的智能控制算法的研 究以保證機器魚具有 良好的可控性和機動 性。在具體實現(xiàn)上, 機器魚的游動控制分ddtktec ka模糊化a iu解機模器卜a.-魚圖5方向控制模糊控制器結構# #1*)94-2014 t'hitia Academic Journal EJectronic Publish rug I Louse All rights reserved, http:ok i. fl el仿生機器人為速度控制和方向控# #1*)94-2014 t'hitia Academic Journal EJectroni

30、c Publish rug I Louse All rights reserved, http:ok i. fl el仿生機器人圖3機器魚運動的速度布圖圖4機器魚速度PID控制器制,利用視覺子系統(tǒng)提供的實時視覺反饋完成機器魚的 閉環(huán)控制。機器魚的速度控制采用分段控制的方法。我們將機器魚的運動分成四個階段（見圖3）:加速階段，勻速 階段，減速階段和漂移階段。在不同階段采用不同的速 度控制策略，可較好地實現(xiàn)機器魚運動的快速性和平穩(wěn) 性。對于某一給定的速度，采用了 PID控制器,其示意圖 見圖4。器魚游動方向模糊控制器的結構如圖 5所示,其中r為 設定的機器魚與目標點之間的方向角，y為實際的機器 魚

31、與目標點之間的方向角。2. 3仿生機器魚避障與路徑規(guī)劃機器魚從當前位置向目標位置游動的路線是多種 多樣的,可以走直線,可以走弧線-直線-弧線;當行進 路徑中碰到障礙時，必須先躲避障礙，然后再奔向目標。 在這種情況下，必須按照某一性能指標搜索一條從起始 狀態(tài)運動到目標狀態(tài)的最優(yōu)或近似最優(yōu)的無碰路徑。其實,這就是一個典型的機器人導航問題 ，其路徑規(guī)劃的 有效性，很大程度上依靠環(huán)境的描述（環(huán)境信息完全知 道、完全未知或部分未知）和尋找路徑的策略。在MRFS 中,根據(jù)視覺子系統(tǒng)提供的環(huán)境信息，機器魚的導航分 為全局和局部兩種。當行進路徑（起始位置和目標位置 的連線）有障礙時，進行局部路徑規(guī)劃（避障控制

32、）；否 則，機器魚以直線趨近目標點（PTP控制，點到點控制）。對于PTP控制,所采用的策略是消除機器魚在起始 點的方向、位置與目標點的之間的方向誤差和距離誤差。由于機器魚工作在流體環(huán)境中，一方面很難抽象出 一個精確的模型來控制機器魚的運動，另一方面，機器目標點/ (Px,Py)hut ffiunedy41蛀序悄g!/41 ”叭沖;署他h助【機議慨.狗eh圖7 MRFS視覺子系統(tǒng)的工作框圖他體(F百Fy)起始點圖6機器魚PIP控制過程分解基于簡化的運動學推進模型，我們設計了四關節(jié)的機器魚,見圖2,其每個關節(jié)均由一 DC伺服電機驅動。 魚會隨著水的波動而漂移，加之機器魚在水中為/S0形 推進,無法

33、準確跟蹤直線路徑,因此精確的 M oveT oGoal控制很難。在具體的實現(xiàn)中,采用了分段控制的思 想,即根據(jù)RobFish當前位置距目標點的距離L的不同而采取不同的控制策略，其示意圖見圖6。當l> Lcp 時，對RobFish進行粗略的定點控制，即朝目標點方向 快速趨近；當Lcs< l< Lcp時，對RobFish進行精確 的定點控制，即朝目標點方向減速趨近；當l< Lcs時， RobFish速度降為零，靠慣性力漂向目標點。最終,設 計出全局導 航函數(shù) MoveToGoal （CPoint destpt, double dir） （visual C+ + 格式）。對于

34、避障控制，采用了人工勢場法，它可以直接控 制機器魚在規(guī)劃的路徑上運動，避開障礙、安全到達目 標。這里,機器魚被等效為質點，勢函數(shù)（斥力勢函數(shù)和 引力勢函數(shù)）的選取須根據(jù)實際需要而定。斥力和引力 的合力方向決定機器魚的運動方向，再調用機器魚的方 向控制算法，就可以控制機器魚完成避障動作。避障算 法是按采樣周期循環(huán)進行的，也就是說，在每個采樣周 期內都要計算機器魚的運動方向，控制機器魚繞開障礙 物。最終,得出一個避障函數(shù) ObsAvo idanee （）.2. 4多仿生機器魚的并行視覺跟蹤算法目前，由于機器魚自身尚無定位和遙測能力，在機器人技術與應用/ 2003年第3期MRFS中，利用懸掛在水池上

35、方的CCD相機充當傳感 器的角色，采集機器魚運動信息和環(huán)境信息，作為控 制與決策的輸入。在系統(tǒng)工作過程中，一般需要識別的 視覺信息有：機器魚的中心位置及運動方向，小球（用 于機器魚戲球）、小孔（用于機器魚過孔和隊形控制）的 位置以及環(huán)境中的障礙物信息。 因此，只有快速、準 確地跟蹤機器魚和運動目標的位置及運動方向 ，決策 控制模塊才能迅速作出相應決策,確保協(xié)作任務的完 成。快速性和準確性既是視覺跟蹤實現(xiàn)的基本要求又 是最大難點。結合機器魚本體和場地背景的特征，我 們提出了一種基于色度直方圖和飽和度直方圖的自適 應閾值分割算法。同時,結合計算機并行處理技術，利 用MMX指令和SSE指令對整個跟蹤

36、算法進行了并 行性優(yōu)化。圖7用方框圖的形式給出了視覺子系統(tǒng)的具體工 作過程。從圖上可以看出，視覺子系統(tǒng)大體可分為圖像 采集、預處理、初始人機交互、圖像分割、自適應閾值、 圖像識別和位姿信息七個模塊?？紤]到在圖像識別中，無論是去噪、分割還是邊緣 提取,通常需要對大量的像素進行相同的操作。并且像素點和像素點之間在時間、空間上相互獨立且運算結 果互不相關，為了充分利用機器的字長優(yōu)勢，在程序實 現(xiàn)中我們可一次對多個像素點并行操作。利用I ntel公 司推出的 MMX（多媒體擴展 M ultiM edia eXtension） 指令集和 SSE（數(shù)據(jù)流SIM D擴展：Streamin g SIM D E

37、x te nsio ns）指令集就可以達到上述目的。在MRFS視覺子系統(tǒng)的實現(xiàn)中，我們首先采用基 于PCI總線的圖像采集卡將彩色視頻信號數(shù)字化后傳 到計算機內存實時存儲，并將24bit的數(shù)字化圖像讀入 一個臨時緩沖區(qū)m- pTempImg。然后按照像素組的并# 33#1*)94-2014 t'hitia Academic Journal EJectronic Publish rug I Louse All rights reserved, http:ok i. fl el仿生機器人# #1*)94-2014 t'hitia Academic Journal EJectronic

38、 Publish rug I Louse All rights reserved, http:ok i. fl el仿生機器人V- 1*94-2-hiz .爲m血wii? Jclitti口 t'kcEil:,.i ' li ciiise All 和汕代 rervec.hilpiVivwiw曲 ii亡:行處理模型構造相應的數(shù)據(jù)結構，利用M M X/ SSE指 令集以嵌入?yún)R編的形式編程實現(xiàn)。在一次跟蹤流程中， 我們用MM X指令優(yōu)化了圖像分割和平滑處理模塊 ； 用SSE指令優(yōu)化了 H LS變換、質心計算、運動方向計 算模塊,從而大大優(yōu)化了視覺跟蹤算法的效率。實驗中，正確識別兩條機器

39、魚和障礙物的中心位置 耗時約15ms,位置誤差保持在5%以內。而當圖像采集 卡工作于PAL制式(視頻采集速率25幀/秒)時,連續(xù) 兩幀圖像之間的間隔為40ms, CPU仍有充足的時間來 完成決策和控制模塊的算法如障礙規(guī)避、路徑規(guī)劃及隊 形控制等。由此表明，采用M MX/ SSE的并行跟蹤算法 識別率高、速度快，且誤差在允許范圍內，完全能滿足 MRFS的實時控制要求。目前，我們正在將視覺、超聲和姿態(tài)傳感器集成在 機器魚本體上，利用多傳感器信息融合來提高機器魚與 環(huán)境的交互能力，從而實現(xiàn)機器魚的自主控制，大大提 高機器魚對環(huán)境的適應性，拓寬機器魚的應用范圍。2. 5多仿生機器魚協(xié)調控制多機器魚系統(tǒng)

40、可描述為：多條機器魚(主體)在一 個實時、噪聲以及對抗性的環(huán)境下，通過協(xié)作、配合完 成一個共同的目標(或復雜任務)。顯然，面對某項復 雜任務,機器魚群體如何協(xié)調好各自目標與整體目標，如何避免沖突和死鎖，已成為實時決策的一個基本問 題。目前,基于全局視覺的多機器魚系統(tǒng)采用集中控制視覺子系蜿無線通訊子系銃機貉魚孑系魏圖8 MRFS硬件結構示意圖式結構。全局感知和集中策略使得整個系統(tǒng)具有全局規(guī) 劃和推理能力，并對環(huán)境作出合理反映。各機器魚在空 間上是分布的，運動狀態(tài)和相對位置共享，通過定義不 同的隊形和角色，可使機器魚群體協(xié)調、合作完成一項 復雜的任務。由于實驗條件的限制，我們通過隊形控制(雙魚過

41、孔)、水球比賽(雙魚戲球)等多機器魚典型性、通用性協(xié) 調問題研究來驗證。這里,采用基于行為的方法來進行 決策。首先,為機器魚規(guī)定一些期望的基本行為：駛向目 標(M oveTo Goal)、避障(ObsAvoidanee)、頂球(Push Ball)、攔截(Block)和跟隨(Follow )等。當機器魚接受外 界環(huán)境刺激時，根據(jù)視覺信息作出相應的反映，并輸出 反應向量(速度和方向)作為該行為的期望反應。行為選 擇模塊通過一定的機制來綜合各行為的輸出，并將綜合 結果作為機器魚對環(huán)境刺激的反應而輸出。具體來說，在MRFS的決策子系統(tǒng)中，根據(jù)視覺 子系統(tǒng)提供的機器魚運動信息和環(huán)境信息，按照給定 任務,進行勢態(tài)分析與策略選擇，決策各機器魚的行為， 最后輸出機器魚的運動方向和運動速度。 于是,多機器 魚間的協(xié)調協(xié)作過程由四部分構成：(a)