[发明专利]一种基于CPG模型的机器鱼闭环反馈控制方法

权利要求书

1.一种基于CPG模型的机器鱼闭环反馈控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1)、基于多个CPG单元构建仿生机器鱼的CPG模型，每一个CPG单元用于控制一个关节驱动舵机的运动角度；通过多个CPG单元链式耦合的形式构建出仿生机器鱼的CPG模型，相邻两个CPG单元的后一个CPG单元只受前一个CPG单元状态的影响；其中，CPG模型的首个CPG单元即CPG1单元用以调节各振荡器间的相位差，仅与其后第二个CPG2单元链接；CPG单元由振荡器内部左右两侧相应的神经元互相耦合关系来替补受前一CPG单元对其状态影响的缺失，相位调节方程表示如下：

式中，w_l是CPG1单元左半侧对右半侧的耦合系数；w_r是CPG1单元右半侧对左半侧的耦合系数；ε是相位调节相关系数；

具有CPG模型建立：初始化各CPG单元的神经元膜电势x、耦合权重和常系数值，再对输入参数幅值A、周期τ、相位调节相关系数ε进行设定，经过微分方程运算获得振荡器中各神经元的膜电势，生成仿生机器鱼中各关节CPG单元的输出角度y；

CPG模型表示如下：

式中，j表示第j个振荡器；k表示振荡器内部的一侧的神经元，表示同一振荡器中另一侧的神经元；x_{j_1k}、x_{j_2k}、x_{j_3k}、x_{j_4k}、x_{j_5}分别表示第j个振荡器内k侧第1、2、3、4、5个神经元的膜电势；τ是决定周期的参数；w_{_}表示两振荡器神经元之间的耦合权重；w_j-1,j表示相邻两振荡器之间的耦合权重；λ表示反馈信息的输入变量；Λ表示环境反馈信息输入变量的阈值；p表示环境反馈信息输入变量的修正系数；τ_res表示响应的上升时间常数；τ_f表示响应的下降时间常数；A_j是第j个振荡器的幅值设置参数；β_j表示第j个振荡器输出角度的偏移量；y_j表示第j个振荡器最终输出的角度控制信号；

步骤2)、根据CPG模型构建CPG网络结构拓扑图，对CPG模型的相关参数的取值范围进行限定：设定幅值A、周期τ、相位调节相关系数ε值；

步骤3)、获取CPG模型周侧障碍信息及偏航角信息，对障碍信息和偏航角信息进行模糊化处理获得相应的隶属度，再基于模糊规则库进行模糊推理，然后根据推理结果进行模糊控制量的清晰化处理，从而获得CPG模型反馈信息输入变量λ；通过IMU传感器实时获取机器鱼的实际俯仰角γ，将实际俯仰角γ与期望俯仰角γ_set的差值e_γ作为俯仰角模糊PID控制器的输入量，从而生成激励信号ψ控制浮潜舵机摆动；

步骤4)、对于反馈信息输入变量λ的CPG模型采用Euler法进行离散化处理，进而获得不同时刻下机器鱼关节舵机的输出角度值。

2.根据权利要求1所述的一种基于CPG模型的机器鱼闭环反馈控制方法，其特征在于，各CPG单元的关节驱动舵机之间为链式耦合关系，并且采用最近相邻耦合关系策略。

3.根据权利要求1所述的一种基于CPG模型的机器鱼闭环反馈控制方法，其特征在于，当CPG模型周侧有障碍物时，通过测得CPG模型与障碍物的距离信息d，根据避障模糊控制方法对距离信息d进行模糊化处理获得相应的隶属度，再基于模糊规则库进行模糊推理，然后根据推理结果进行模糊控制量的清晰化处理，从而获得CPG反馈信息输入变量λ。

4.根据权利要求1所述的一种基于CPG模型的机器鱼闭环反馈控制方法，其特征在于，实时获取机器鱼的偏航角信息，基于期望偏航角指令，根据偏航角控制方法首先对偏航角信息进行模糊化处理获得隶属度信息，接着基于偏航角模糊规则库进行模糊推理，再根据推理结果进行模糊控制量的清晰化处理，从而获得CPG反馈信息输入变量λ。