[发明专利]仿生机器人运动控制神经网络的构建方法有效
| 申请号： | 201510632804.8 | 申请日： | 2015-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN105182754B | 公开（公告）日： | 2018-05-29 |
| 发明（设计）人： | 刘强;张大为;张金学 | 申请（专利权）人： | 淮海工学院 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 连云港润知专利代理事务所 32255 | 代理人： | 刘喜莲 |
| 地址： | 222000 江苏省连云港市海*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明是一种仿生机器人运动控制神经网络的构建方法，该方法以新型神经元振荡器作为基础；新型神经元振荡器通过建立了一个神经元模型，然后将两个神经元之间通过抑制性突触相互连接；该方法利用新型神经元振荡器作为机器人关节的运动控制神经网络，其中一个神经元的输出作为机器人关节的曲肌控制信号，另一个神经元的输出作为关节的伸肌控制信号，然后，根据机器人各关节之间的运动关系和实际仿生生物神经控制环路的拓扑结构特点，利用抑制和兴奋性连接关系建立机器人关节振荡器之间的连接关系。此仿生机器人运动控制神经网络构建方法构建过程更加简单，生物学特性更好，鲁棒性更强，运算量小，便于工程应用。 | ||
| 搜索关键词： | 运动控制 神经元 神经元振荡器 仿生机器人 机器人关节 神经网络 构建 控制信号 连接关系 关节 兴奋性 神经网络构建 神经元模型 生物学特性 工程应用 神经控制 拓扑结构 运动关系 输出 鲁棒性 抑制性 运算量 振荡器 伸肌 突触 机器人 | ||
【主权项】：
1.一种仿生机器人运动控制神经网络的构建方法，其特征在于：该方法以新型神经元振荡器作为基础；所述的新型神经元振荡器通过建立了一个神经元模型，然后将两个神经元之间通过抑制性突触相互连接，构成一个振荡器模型；所述的神经元模型，在具有疲劳特性的漏积分器神经元模型基础上，增加输出饱和和自兴奋性特性后，形成了一个神经元模型；其中，所述神经元模型的输出，采用非线性函数表示，且该非线性函数满足当x≥θ时，输出具有饱和特性，当x<θ时，神经元没有输出；x为神经元的膜电势；θ为神经元的输出阈值；所述的运动控制神经网络的构建方法，是利用新型神经元振荡器作为机器人关节的运动控制神经网络，其中一个神经元的输出作为机器人关节的屈肌控制信号，另一个神经元的输出作为关节的伸肌控制信号，然后，根据机器人各关节之间的运动关系和实际仿生生物神经控制环路的拓扑结构特点，利用抑制和兴奋性连接关系建立机器人关节振荡器之间的连接关系。
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