[发明专利]一种仿壁虎足部柔性结构爬壁机器人CPG控制系统

说明书

技术领域

本发明属于四足仿壁虎机器人领域，特别涉及用于仿壁虎的四足协调运动及脚趾脱附吸附控制的CPG神经网络控制。

技术背景

动物的CPG控制机理在机器人运动控制中的应用是生物学、神经生理学、计算神经学、仿生学、机器人学等多学科交叉的探索性研究，可以为机器人运动控制提供新的理论和方法，提高机器人的运动性能和环境适应性，并且能够对多足机器人运动协调等一些难题找到解决方法。同时通过对仿生机器人的研究也可以了解动物运动的控制机理，揭开动物的神经-运动-感知内在联系。

CPG控制方法模拟壁虎的神经-肌肉-骨骼运动系统，并借鉴中枢模式发生器(CPG)在壁虎走、跑等节律运动中的作用，设计CPG神经网络，并通过其与机器人本体、环境之间的相互耦合生成各个关节运动。这种控制方法的重点是考虑各个运动关节在不同的目标和环境条件下的相互协调动作，避免了对动力学建模准确度的依赖，控制更为简单，具有良好的稳定性和适应性，因此，被越来越多的研究学者用到仿人机器人运动控制中。

在机器人的控制中，CPG的输出模式指的是CPG各神经元输出之间的紧密耦合关系和稳定的相位互锁特性，对应了关节的一种特定的耦合关系，它是由连接矩阵来决定的。而关节的耦合关系具有多样性，那么需要多种输出模式，以对应不同的关节耦合运动，适应不同的环境和指令要求。2000年，实现了四足机器人的控制，模仿动物的神经系统，通过视觉传感器提供的信息产生神经反射，用于控制神经元的“屈肌”与“伸肌”动作，达到了在不平坦路面行走的控制效果，是CPG控制的一大进步，取代了前期的单片机控制技术。

CPG运动控制体系的核心是合理地建立CPG输出与物理空间的映射，及设计反馈网络。Matsuoka振荡器是目前使用较多的构成CPG的非线性振荡器模型。它是由2个相互抑制的人工神经元构成，2个神经元分别对应于屈肌和伸肌控制神经元，它们的输出合成作为振荡器的输出。Matsuoka振荡器的特点是能够较好地模拟CPG的生物学特性，在没有外部激励或者外部激励太小时，只需要有稳定的常激励，就能输出稳定的振荡波形。其输出可以作为肌肉力，关节角度或力矩控制信号。但是，目前仍停留在理论分析阶段，控制方法尚不成熟，有待于改进。

脚掌的吸附、脱附方面，壁虎脚掌在吸附阶段，足部先接近壁面，给脚掌黏附阵列一个预压力，然后通过脚掌的内屈完成吸附。在脱附阶段，脚趾头端部外翻使脚掌从脚趾端部脱离，脚掌与壁面在一个临界角后突然与壁面分开。普遍认为壁虎脚掌外翻、内收运动是“全或无”的，故采用舵机直接控制壁虎脚掌时会遇到脱附不完全，或者吸附压紧力太小等问题。

另外现在控制四足机器人多采用单片机技术，协调性差，程序运行速度慢，算法上不灵活，修改和维护比较麻烦，控制精度不高，程序可移植性差，不能对采集到的信号进行及时处理。

发明内容

本发明解决了上述不足，提供了一种新的控制系统，它更贴近于生物柔性机理，增强爬壁机器人的自适应性。具体技术方案如下：

一种仿壁虎足部柔性结构爬壁机器人CPG控制系统。包括：高级中枢神经模块、CPG神经网络模块、信号处理模块、执行模块、传感器模块。

所述高级中枢神经模块，主要针对CPG参数设置，包括机器人的步态选择、通过CPG网络权值调节控制速度以及在具体行走过程中机器人运动方向控制等。

所述CPG神经网络，作为一种运动控制机制，可以在缺乏高层命令和外部反馈的情况下，自动产生稳定的节律信号，通过相位锁定，可以实现多种稳定的相位关系，从而实现不同的运动模式，同时还易于与输入信号或物理系统耦合，简化控制过程，提高自适应性。

所述CPG神经网络，网状CPG存在于高等脊椎动物，一般一个运动自由度对应一个振荡器，多个振荡器组成特定的拓扑结构，控制动物多个肢体的协调运动，本发明采用12个振荡器控制12个腿部自由度。

所述CPG网络，包括12个Matsuoka振荡器，即4组CPG神经单元，每组CPG神经单元包含三个CPG基本单元，一个CPG基本单元是一个Matsuoka振荡器单元，由两个神经元相互抑制产生稳定的节律信号。

所述CPG神经网络，基于壁虎运动控制系统，四组CPG神经单元相互协调控制整个系统，使壁虎四足稳定前移。

所述信号处理模块，PWM控制信号由接收机的通道进入信号调制芯片，获得直流偏置电压。它内部有一个基准电路，产生周期为20ms，宽度为1.5ms的基准信号，将获得的直流偏置电压与电位器的电压比较，获得电压差输出。最后，电压差的正负输出到电机驱动芯片决定电机的正反转。