[实用新型]四足式仿生机器人控制装置

说明书

技术领域

本实用新型涉及一种在动态神经元网络模式控制下运动的四足式仿生机器人控制装置，属机器人运动控制技术领域。

背景技术

目前世界各国都在研制四足式仿生机器人，但是常规控制方法只能保证机器人在预先设定好的模型下运动，环境变化对其运动影响较大。所以，对于可以自我感知环境、自我调节位姿、受环境制约最小的四足仿生机器人是现在该技术领域的前沿。

美国MIT的布鲁克斯(Brooks)研究团队研发的四足式机器人将生物基本行为中存在一些局部条件反射单元作为其机器人运动控制的主要依据，这种方法侧重于对机器人下层实行局部控制，没有上层动态神经元系统的对外界大环境的感知、管理和调控，是一种简单的生物反射运动。这种方法尽管可以实现机器人的运动，但受控制系统结构及控制方法的制约，运动自主性降低，灵活性、稳定性和适应外部环境上还不够完善。清华大学的郑浩峻团队研发的实现动物节律运动的四足式仿生机器人(专利号03157386.X)使用与动物相似的节律运动机理来控制机器人，虽然这种方法使机器人运动更为灵活，但是机器人主体还是没有做到自主感知外部环境并且可以自我调节运动状态。而且该机器人控制装置大部分在机器人体外，使得机器人运动受限。

发明内容

为了克服现有四足式机器人无法通过自我感知外部环境自主调节自身运动的问题，本实用新型提出一种基于动态神经元网络模式下运动的四足式仿生机器人控制装置及系统，使机器人能够通过自身传感装置感知外界环境，并通过动态神经元网络模式调节控制机器人能够灵活、敏捷的自主运动。

本实用新型解决其技术问题所采用的技术方案是：包括红外传感器组，超声波传感器阵列，火焰传感器，激光测距传感器，双目视觉传感器，数字罗盘，惯性测量单元，力传感器，行程限位开关，三组数据采集器，三组数据融合模块，两个具备执行动态神经网络算法功能的计算器，一对以太网通讯模块，一个数据存储器，若干个电机控制器和对应控制器数量的伺服电机，上述原件构成的整个机器人控制系统是一个大的闭环传递过程，具体分为上下两个控制层，上层犹如生物体的大脑用于感知外部环境并决策运动方向，下层犹如生物体的中枢神经用于控制运动步态及调节自身状态。

上层控制层包括红外传感器组、超声波传感器阵列、火焰传感器、激光测距传感器、双目视觉传感器、数字罗盘、上层计算器和上层以太网通讯模块，所述的红外传感器用于测量近距离小型障碍物的距离并指导机器人越障；超声波传感器阵列用于测量前方大型障碍物距离并指导机器人避障；火焰传感器用于判断前方是否有火焰并告知机器人避让；激光传感器用于精准测距；双目视觉传感器用于捕捉前方障碍物轮廓；数字罗盘用于精准确定地理方向和机器人翻滚俯仰角度，为机器人的运动标定参照方向以及确定机器人实时位姿；这其中红外传感器组由红外数据采集器采集到一组数据后经红外传感器组数据融合模块进行数据融合后传给上层计算器；超声波传感器阵列由超声波数据采集器采集到一组数据后经超声波阵列数据融合模块进行数据融合后传给上层计算器；双目视觉传感器采集到图像信号经视觉信号处理器处理后得到需要的数据传给上层计算器，火焰传感器、激光传感器和数字罗盘直接将数据传给上层计算器，所述上层计算器收集六个传感器的数据并进行计算处理后得到下层控制层需要的指令数据，通过上层以太网通信模块与下层控制层的下层以太网通信模块进行实时通信。

下层控制层包括惯性测量单元、力传感器、行程限位开关、下层计算器，下层以太网通讯模块、一个数据采集器和一个数据存储器以及若干个电机控制器和对应控制器数量的伺服电机所述的惯性测量单元用于测量机器人运动时的动态位姿参数；力传感器用于测量机器人足底触地后受力的情况；行程限位开关用于各个活动关节的运动极限位置的限位；所述下层以太网通信模块接收上层数据后传送到指令数据接收存储器保存，等待调用；所述指令数据融合模块用于融合测量单元、力传感器和行程限位开关这三个传感器经数据采集器收集后的数据和存放在数据存储器中的上层数据后传送给下层计算器；所述下层计算器汇总所有数据通过动态神经元网络算法计算后得到当前至下一指令时间段适合机器人运动的步态，并将指令传达给电机控制器并控制各自所属的伺服电机转动。