[发明专利]仿生机器鱼运动控制方法、装置和仿生机器鱼

说明书

本申请实施例提供一种仿生机器鱼运动控制方法、装置和仿生机器鱼，该方法包括：根据期望的前进速度和转向速度，确定仿生机器鱼各个关节的相关控制参数；将所述相关控制参数输入至仿生机器鱼的运动控制模型中进行参数平滑过渡预处理和角度闭环控制运算，以得到各个关节的目标转动角度；其中，所述运动控制模型包括基于预设振荡器构成的中枢模式发生器网络，所述中枢模式发生器网络用于执行所述角度闭环控制运算；根据目标转动角度控制仿生机器鱼的各个关节舵机，以使仿生机器鱼执行期望动作。该方法可以让运动控制模型中的振荡器输入参数进行快速平滑的切换，从而兼顾网络输出的快速性与平滑性等。

技术领域

本申请涉及仿生机器鱼技术领域，尤其涉及一种仿生机器鱼运动控制方法、装置和仿生机器鱼。

背景技术

传统杆型的水下仿生机器鱼常采用中枢模式发生器（简称CPG）算法进行控制，此时对于机器鱼的每个关节可采用霍普夫（hopf）振荡器来模拟每个关节的节律运动，其中，hopf振荡器的优点在于其具有稳定的状态输出，并且可以以任意状态开始输出，不需要外部起振信号，而且最终状态输出都会稳定到极限环上。根据hopf振荡器构成的CPG网络已经可以使机器鱼相关参数在变化的时候相对平滑的过渡，然而在实际应用中，若当前CPG网络在参数剧烈变化的时候，尤其是幅值与频率参数发生突变时，却无法同时兼顾hopf振荡器的快速收敛与平滑特性，影响了机器鱼关节的寿命以及增加功耗等。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供一种仿生机器鱼运动控制方法、装置和仿生机器鱼，可以让运动控制模型中CPG网络的振荡器输入参数进行快速平滑的切换，从而兼顾CPG网络输出的快速性与平滑性等。

第一方面，本申请实施例提供一种仿生机器鱼运动控制方法，所述仿生机器鱼的每个关节均采用预设振荡器进行节律运动模拟，所述方法包括：

根据期望的前进速度和转向速度，确定所述仿生机器鱼各个关节的相关控制参数；

将所述相关控制参数输入至所述仿生机器鱼的运动控制模型中进行参数平滑过渡预处理和角度闭环控制运算，以得到所述仿生机器鱼各个关节的目标转动角度；其中，所述运动控制模型包括基于所述预设振荡器构成的中枢模式发生器网络，所述中枢模式发生器网络用于执行所述角度闭环控制运算；

根据所述目标转动角度控制所述仿生机器鱼的各个关节舵机，以使所述仿生机器鱼执行期望动作。

在一些实施例中，所述相关控制参数包括相应关节的摆动幅值和摆动频率；所述参数平滑过渡预处理包括：

利用非线性过渡函数对每个关节的所述摆动频率和所述摆动幅值分别进行平滑处理。

在一些实施例中，所述仿生机器鱼包括三个采用神经元链式连接的关节，所述相关控制参数还包括连接的两两关节所对应的两个预设振荡器之间的相位耦合强度、以及两两关节之间的相位差；所述角度闭环控制运算包括：

将经过归一处理后的摆动幅值、经过平滑处理后的摆动频率、所述相位耦合强度和所述相位差输入到所述中枢模式发生器网络中相应关节的预设振荡器中，以计算得到各个预设振荡器的中间状态变量；

根据所述中间状态变量和经过平滑处理后的所述摆动幅值进行计算，得到各个预设振荡器的状态输出变量；

根据各个预设振荡器的所述状态输出变量确定各个关节的目标转动角度。

在一些实施例中，在构建所述运动控制模型的过程中，还包括：

对所述预设振荡器之间的相位耦合强度及关节的摆动频率进行局部解耦，以对基于所述预设振荡器构成的中枢模式发生器网络进行结构改进，得到改进的中枢模式发生器网络；所述改进的中枢模式发生器网络用于执行所述角度闭环控制运算。

在一些实施例中，所述非线性过渡函数基于sigmoid函数构建得到；