扑翼机器人仿生集群运动多通道感知与交互机理和控制方法研究

With the locomotion characteristics of high energy efficiency, agility, and concealment, flapping wing robots are more easily to be used for precisely performing large area surveillance and search and rescue tasks. However, it is not easy for this kind of robots to realize high density collective motion control. This prohibits the widespread use of flapping wing robots. In order to deal with that the multi-channel perception and interaction mechanisms are not clearly, and the existing models cannot describe the high density collective motion problem easily, a wearable perception and interaction detection system will be designed. The detection range and interaction effects of the different perception channels of the pigeon flocking will be studied experimentally for modeling the multi-channel perception and interaction. For overcoming the difficulties in high density collective motion of the flapping wing robots, a virtual spring-damping joint model between the individuals is established. The central pattern generators (CPGs) of the robots are related by this joint, and a generalized CPGs control model is obtained. The parameters of the CPGs model are adjusted by the results of the multi-channel perception and interaction to achieve multi-robot collective motion control. In addition, the multiple flapping wing robots will be designed and tested to validate the correctness of the proposed methods and models, and explain the hypotheses of the animal collective motions. The research findings in this project will provide some theories and methods for controlling the high density collective motion of multi-robots, and speed up the process of the application of this kind of robots.

扑翼机器人具有运动高效、敏捷和隐蔽等特点，更易集群运动执行大范围精细侦察探测和搜救任务，然而目前很难实现高密度集群运动控制，这限制了其广泛应用。项目以探明动物集群运动机理为基础，开展扑翼机器人群的建模与控制研究。为解决集群多通道感知与交互机理不明，现有模型难以描述高密度集群运动问题，将设计可穿戴式感知与交互检测系统，对鸽群运动中不同通道的感知范围和交互作用进行实验研究，建立多通道感知与交互模型。为解决扑翼机器人高密度集群控制的难题，建立了个体间虚拟弹簧阻尼关节模型，将个体中枢模式发生器（CPG）通过该关节模型建立起作用关系，实现集群的广义CPG控制模型，以多通道感知与交互结果调节CPG模型的参数，实现多机器人集群运动控制。还将进行多扑翼机器人设计和实验研究，以验证方法和模型的正确性，并对动物集群运动的假说进行解释。研究成果将解决多机器人高密度集群控制的若干理论和方法问题，加快其实用化进程。

扑翼机器人具有运动高效、敏捷和隐蔽等特点，更易集群运动执行大范围精细侦察探测和搜救任务。本项目受到自然界鸟类和鱼类集群运动启发，围绕扑翼飞行机器人的感知、交互和控制问题开展研究工作。首先，研究了单个扑翼机器人的建模和飞行控制方法，实现了机器人的飞行控制，开展了飞行性能试验验证，提出了面向高密度集群的刚柔耦合机构建模和机器人设计方法，在扑翼机器人仿生折叠/变形翅膀设计、多足机器人柔顺变形腿设计中进行了应用，研制了仿生扑翼机器人和弹射起飞与回收系统样机，开展了实验验证。其次，建立了动物高密度集群运动的多通道感知与交互模型，研究了可穿戴式多通道信息感知与交互系统设计方法，提出了基于惯性信息的可穿戴式肢体运动感知方法，完成了动物可穿戴式多通道信息采集系统、温度触觉刺激系统，以及基于体域网的运动信息采集系统，以实现多机器人的多通道交互感知功能。再次，以多仿生刚柔耦合悬浮式飞行机器人、多仿生弹跳机器人为对象，开展了多机器人的定位、交互感知等实验研究，提出了惯性单元/超宽带/误差模型融合的定位方法，基于力触觉和振动信息的飞行机器人-环境交互方法，以及基于多模态信息融合的环境感知与材料识别方法，完成了混杂式悬浮飞行机器人的建模、设计与控制实验验证。最后，建立了多扑翼机器人集群运动模型，提出多通道感知与交互以及运动控制方法，研究了多机器人编队飞行的运动规划算法和控制方法，实现了编队飞行的虚拟仿真验证，以及半自主遥操作控制、集群飞行、避障等功能的实验验证。本项目解决了飞行机器人集群运动的感知、交互和控制的若干理论和方法问题，为加快其实用化进程奠定了基础，研究成果未来将在灾后搜救、侦查探测等领域开展应用验证。