控制機理仿生學習教案

1、會計學1控制控制(kngzh)機理仿生機理仿生第一頁，共23頁。 目錄目錄(ml)(ml)控制機理仿生的關鍵技術控制機理仿生的關鍵技術聰明的控制：魚與黏菌聰明的控制：魚與黏菌總結總結控制機理仿生分類控制機理仿生分類控制機理仿生的研究簡介控制機理仿生的研究簡介廣東省廣東省CIMS重點重點(zhngdin)實驗實驗室室第1頁/共23頁第二頁，共23頁。 一一. .控制機理仿生的研究控制機理仿生的研究(ynji)(ynji)簡介簡介1、仿生機器人的研究(ynji)熱點：通過研究生物肌體構造，建造(jinzo)類似生物體或其中一部分的機械裝置，通過結構相似實現(xiàn)功能相近。研究與模擬神經(jīng)元與神經(jīng)網(wǎng)絡、以及

2、高級中樞的智能活動等方面生物體中的信息處理過程機器人的視覺、聽覺、嗅覺、接近覺、觸覺、力覺等多種感覺在內的強大的感知能力。生物的能量轉換效率最高可達100%，肌肉把化學能轉變?yōu)闄C械能的效率也接近50%。許多仿生材料具有無機材料所不可比擬的特性，如良好的生物相容性和力學相容性。第2頁/共23頁第三頁，共23頁。 一一. .控制機理仿生的研究控制機理仿生的研究(ynji)(ynji)簡介簡介2、控制(kngzh)機理仿生自然界中 ,動物運動的穩(wěn)定性和適應性是任何(rnh)機器人無法比擬的 ,這得益于它的運動控制機理 。動物經(jīng)過漫長進化形成的控制機理是十分合理和精巧的 ,因此借鑒動物的運動控制機理是

3、提高機器人運動能力的一條新思路 ?？刂茩C理仿生思想：第3頁/共23頁第四頁，共23頁。 一一. .控制機理控制機理(j l)(j l)仿生的研究仿生的研究現(xiàn)狀現(xiàn)狀2、控制(kngzh)機理仿生基于模型的運動控制方法是應用十分廣泛的經(jīng)典方法,采用建模一規(guī)劃一控制的思路(sl)。即首先對機器人本體及環(huán)境進行精確建模,然后通過人工規(guī)劃得到機器人的最佳運動軌跡,再利用反饋機制控制機器人實際運動與理想軌跡之間的偏差,使機器人的運動盡可能趨近理想軌跡。這種前饋加反饋的控制模式,能夠實現(xiàn)復雜、精確的運動。常規(guī)機器人控制方法：缺點：對于要求多自由度運動控制的機器人，人工規(guī)劃很難滿足協(xié)同控制的實時性要求。第4頁

4、/共23頁第五頁，共23頁。二、控制機理二、控制機理(j l)(j l)仿生分類仿生分類1、從低級到高級的生物(shngw)分類：n本能式行為控制，是指生命生來就有的由大腦皮層以下的神經(jīng)中樞參與即可完成的一種比較低級的神經(jīng)活動。n反射式行為控制，是指生物出生以后在非條件反射的基礎上，在大腦皮層的參與下經(jīng)過一定的過程積累對直接的物理信號所形成的一種高級神經(jīng)活動n慎思式行為控制，是指具體語言中樞的高級生命體對由具體信號抽象而來的語言、文字所產(chǎn)生(chnshng)的反應，這種反應多發(fā)生在具體社會屬性的高級生命體和智能體之間n社會式行為控制方式，指具體語言中樞的高級生命體對抽象的語言、文字信號所產(chǎn)生(

5、chnshng)的反應。第5頁/共23頁第六頁，共23頁。二、控制機理二、控制機理(j l)(j l)仿生分類仿生分類2、控制(kngzh)機理仿生總概述高級(goj)神經(jīng)系統(tǒng)仿生低級神經(jīng)系統(tǒng)仿生基于群的仿生控制基于遺傳算法的仿生控制行為主義控制理論中心模式發(fā)生器人工神經(jīng)網(wǎng)絡模糊控制控制仿生第6頁/共23頁第七頁，共23頁。二、控制二、控制(kngzh)(kngzh)機理仿生分類機理仿生分類3、高級(goj)神經(jīng)系統(tǒng)仿生人工神經(jīng)網(wǎng)絡（Artificial Neural Network）:模擬了大腦神經(jīng)系統(tǒng)的結構(jigu)和功能，是一種由大量簡單的處理單元( 神經(jīng)元) 廣泛連接組成的信息處理系

6、統(tǒng)， 在復雜環(huán)境中具有高度的適應性和魯棒性。雖然每個神經(jīng)元的結構(jigu)和功能十分簡單，但由大量神經(jīng)元構成的網(wǎng)絡系統(tǒng)可以完成極其復雜的功能。第7頁/共23頁第八頁，共23頁。二、控制機理二、控制機理(j l)(j l)仿生分類仿生分類3、高級(goj)神經(jīng)系統(tǒng)仿生模糊控制：模擬大腦神經(jīng)系統(tǒng)的模糊識別、推斷功能，以模糊集合理論為基礎(jch)，實現(xiàn)語詞計算和不精確性、不確定性和模糊信息的處理，從而解決復系統(tǒng)的建模和控制問題。馬培蓀等將人工神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊算法結合起來，采用力 /位置混合控制 ,實現(xiàn)四足步行機“JTUW M-III”的慢速動態(tài)行走。第8頁/共23頁第九頁，共23頁。二、控制機理二

7、、控制機理(j l)(j l)仿生分類仿生分類4、低級(dj)神經(jīng)系統(tǒng)仿生行為控制理論：許多生物沒有存貯、規(guī)劃、控制全身各部分運動的中心控制系統(tǒng)，是根據(jù)身體各部分的不同反應，將一些局部(jb)看來漫無目標的動作合成為有意義的生物行為，它的運動簡單，卻很靈活。機器人的運動由一系列同時發(fā)生的簡單動作或“能力”組成，通過自組織實現(xiàn)系統(tǒng)的復雜行為，這種“無思考智能”具有即時性和自組織的特點，在非結構化環(huán)境中具有良好的適應性 ?；谛袨榭刂品椒ǖ膽脤嵗?Brooks 的“Genghis”六足機器人“Hannibal”六足機器人、“阿蒂拉-I”機器人、瑞士洛桑大學的“克伯拉”機器人以及美國 Los A

8、lamos 國家實驗室的“Vbug”系列機器人等。第9頁/共23頁第十頁，共23頁。二、控制二、控制(kngzh)(kngzh)機理仿生分類機理仿生分類4、低級(dj)神經(jīng)系統(tǒng)仿生中心模式發(fā)生器：動物界最常見的運動方式是節(jié)律運動，如走、跑、跳、泳、飛等。生物學家普遍認為，節(jié)律運動并不是大腦的刻意行為，而是低級神經(jīng)中樞的反射行為，由位于脊髓中的中心模式發(fā)生器( CPG)產(chǎn)生。CPG是一個神經(jīng)振蕩電路，能夠通過自激振蕩激發(fā)身體的節(jié)律運動。工程界一般(ybn)將CPG建模為一組互相耦合的非線性振蕩器組成的分布系統(tǒng)，通過相位耦合實現(xiàn)節(jié)律信號的發(fā)生。第10頁/共23頁第十一頁，共23頁。二、控制機理二、

9、控制機理(j l)(j l)仿生分類仿生分類5、基于(jy)群的仿生控制基于群的仿生控制：如機器人生產(chǎn)線、柔性加工工廠、消防、無人作戰(zhàn)機群等。一些作業(yè)單個機器人往往難以完成、需要多個機器人協(xié)作。多機器人系統(tǒng)是模仿螞蟻、蜜蜂以及人的社會行為而衍生的一種仿生系統(tǒng) 。通過個體之間的合作完成某種社會性行為 。群體仿生的目的在于：通過群體行為增強個體智能，提高(t go)系統(tǒng)整體工作效率，減少局部故障對整體的影響。第11頁/共23頁第十二頁，共23頁。二、控制機理二、控制機理(j l)(j l)仿生分類仿生分類6、基于(jy)遺傳算法的仿生控制基于遺傳算法的仿生控制：遺傳算法是模擬生物界“優(yōu)勝劣汰，適者

10、生存”這一進化法則而產(chǎn)生的一種(y zhn)控制算法 ，特別適用于非線性復雜大系統(tǒng)的全局優(yōu)化 。機器人是難以精確建模的復雜系統(tǒng) 。可以利用遺傳算法來控制機器人的復雜行為，如軌跡優(yōu)化，冗余機器人的逆運動學方程求解，細胞機器人的結構位形優(yōu)化和運動規(guī)則確定等。臺灣大同大學機械工程研究所在研究提高自走車巡線能力時采用了遺傳算法來巡線能力第12頁/共23頁第十三頁，共23頁。三、控制三、控制(kngzh)(kngzh)機理仿生的關鍵機理仿生的關鍵技術技術v研究了解生物的控制方式v提煉出可以運用在機器人的控制方法v如何(rh)設計核心控制模塊與網(wǎng)絡第13頁/共23頁第十四頁，共23頁。四、聰明四、聰明(c

11、ngmng)(cngmng)的控制：魚群的控制：魚群與黏菌與黏菌1、源自魚群的防撞汽車(qch)日產(chǎn)汽車模仿(mfng)魚群的動作，開發(fā)了能夠避免撞擊周圍的機器人和障礙物的機器人車“EPORO”。第14頁/共23頁第十五頁，共23頁。四、聰明四、聰明(cngmng)(cngmng)的控制：魚群的控制：魚群與黏菌與黏菌1、源自魚群的防撞汽車(qch)魚類會根據(jù)與最近的伙伴和障礙物的距離，用三種規(guī)則改變動作：在距離伙伴太遠時拉進距離的“接近”-區(qū)域3與伙伴保持適當距離并配合其速度和前進方向的“并行”-區(qū)域2防止與伙伴相撞(xin zhun)的“沖撞回避”-區(qū)域1研究表明，魚類是利用能夠敏感察覺近處

12、物體的側線感覺、能夠望遠的視覺兩種感覺器官來完成上述控制的。第15頁/共23頁第十六頁，共23頁。四、聰明四、聰明(cngmng)(cngmng)的控制：魚的控制：魚群與黏菌群與黏菌1、源自魚群的防撞汽車(qch)為此，日產(chǎn)汽車(qch)使用紅外激光的測距傳感器替代側線感覺，使用UWB（ultrawide band）通信模塊替代了視覺。EPORO利用UWB通信模塊與周圍的機器人進行通信，根據(jù)通信耗費的時間推測距離。第16頁/共23頁第十七頁，共23頁。四、聰明四、聰明(cngmng)(cngmng)的控制：魚群的控制：魚群與黏菌與黏菌1、源自魚群的防撞汽車(qch)日產(chǎn)汽車的機器人車“EPOR

13、O”能夠根據(jù)情況改變集體行駛的狀態(tài)。舉例來說，在寬敞的道路上，EPORO保持安全間隔，分散行駛，而在狹窄的道路上，EPORO則排成1列行駛。前方出現(xiàn)(chxin)障礙物的時候，還會改變行駛的隊形，避開障礙物。第17頁/共23頁第十八頁，共23頁。四、聰明四、聰明(cngmng)(cngmng)的控制：魚的控制：魚群與黏菌群與黏菌2、模擬(mn)真黏菌的機器人大多采取(ciq)的是依靠高性能中央運算裝置來控制。傳統(tǒng)的機器人：自然界連腦都沒有的原始生物，也能相應于無法預測的環(huán)境變化而移動。即使沒有高性能的中央運算裝置，也可能實現(xiàn)像生物那樣靈活的動作生物體的動作是以自主分散的控制方法進行的，體內分散

14、配置的各個單元都會自主地協(xié)調動作。第18頁/共23頁第十九頁，共23頁。四、聰明四、聰明(cngmng)(cngmng)的控制：魚群的控制：魚群與黏菌與黏菌2、模擬(mn)真黏菌的機器人東北大學電氣通信研究所教授石黑章夫把目光對準了結構和動作單一的黏菌。這是“變形菌”的一種，沒有腦和神經(jīng)(shnjng)。即便如此，這種菌依然會像動物一樣到處尋找食物。第19頁/共23頁第二十頁，共23頁。四、聰明四、聰明(cngmng)(cngmng)的控制：魚的控制：魚群與黏菌群與黏菌2、模擬(mn)真黏菌的機器人黏菌由溶膠狀的“內質”與凝膠狀的“外質”組成。在移動時，真黏菌是通過外質各個部分(b fen)的收縮、舒張，使內質發(fā)生流動，從而帶動身體運動。石黑為了探索真黏菌的自主分布式控制方法，試制出了模仿真黏菌的機器人。用裝滿水的氣球代替內質部分。外質采用的則是用彈簧連接多個機械單元（摩擦控制單元）組成的環(huán)狀體。第20頁/共23頁第二十一頁，共23頁。五、總結五、總結(zngji)(zngji)2、高級(goj