非连续约束下能量优化的机器人运动机构的仿生机理研究

Most animals in nature have high efficiency and low energy consumption locomotive mechanisms. The ratio of speed to body length of these animals is very high, while the ratio of energy used for locomotion to distance is very low. Differing from wheeled locomotion which wheels continuously contract substrate, most animals select legged mechanism for locomotion, they are more adaptable to unstructured natural circumstance. The legged locomotion contract the substrate discontinuously, and the body during the process locomotion can be defined as discontinuous constraint metamorphic linkage mechanism. The project will use biomechamical test system,image recognition method and gaits analysis method to research discontinuous constraint mechanism for biomimetic robot design. First, we will analyse animal locomotion gaits through image recognition method, test joint force and calculate deformation. Second, kinematics and dynamics models of animal and robot will be built. Third, the adaptable mechanism for multi-terrain and control algorithm of robot will be researched. The project will build model through multidisciplinary research and international cooperation to show the relationship between neural control and animal locomotion, and find the optimization principle for stability control and energy consumption on the basis of discontinuous constraint. The study will provied theoretical basis for robot structure design and control system.

自然界中动物多数具有高效率,低能耗的运动结构。这些动物具有非常高的运动速度与体长的比值以及非常低的能量消耗和运动距离的比值。相对于轮式运动及履带式运动与地面接触的方式,动物的杆式运动机构具有更强的地面适应能力。杆式运动机构与地面非连续接触,是非完整变结构约束机构且结构受力动态变化。课题运用力学测试与分析实验台，综合动物图像运动姿态和步态分析，开展以下研究：(1)非连续下生物姿态图像识别、关节力和地面接触力感知与变形计算；(2)非连续约束条件下动物与机器人多关节变结构运动学与动力学模型研究；(3)非连续约束条件下仿生机器人多种路面适应性机理及控制策略研究。课题通过综合生物学等多学科研究手段，开展国际合作，力图建立从神经运动控制到骨骼-肌腱-肌肉的生物肢体运动联系模型，力图解释或发现运动机构能耗，非连续约束下姿态稳定性的优化原理，为机器人机构以及其他工业机构等机构设计和控制提供一定的理论基础。

在目前主流的地面运动系统中，杆式运动系统（如杆式机构机器人）与轮式或履带式运动系统相比，具有地面适应性好、运动方式多和运动鲁棒性好的特点，是军用、搜救和外空探测等领域机器人的首选运动机构。随着机械制造、信息及控制技术的高速发展，杆式结构机器人的研究取得了长足进展。但是该结构机器人在运动时，腿与身体形成的运动链之间可能存在的非连续约束等因素影响机器人运动的稳定性，且增大了系统的消耗能量。自然过程存在着环境适应的优化原理，自然界中动物多数具有高效率,低能耗的运动结构。通过仿生机构设计，并根据动物的运动规律设计实现机器人的运动模式，在增强机器人的运动协调性和稳定性、提高能量效率等方面具有重要意义。. 课题搭建多相机多介质活鱼运动捕捉系统，并研究其三维重建算法；运用力学测试与分析实验台，综合Vicon人体图像运动姿态和步态分析，研究了非连续下人体运动与多种路面情况的姿态图像识别，计算关节变形，提出了包含速度神经元的三神经元CPG模型，并仿真生物现象；利用神经群模拟大脑皮层，揭示了人体能量优化控制的生物进化机理；根据双足机器人动力学模型，建立了CPG网络输出与机器人本体之间的映射，确定了生物最佳姿态（能量优化）对应的机器人控制方案；使用加速度传感器、陀螺仪和薄膜式压力传感器设计了双足机器人的运动感知系统，将机器人运动的ZMP稳定性判据的固定支撑多边形拓展为一种面积可变的动态ZMP，提出一种新颖的CPG-DZMP混合控制算法，利用CA-CMAC实现CPG信号到系统驱动信号的转换，建立了包含大脑皮层和小脑的中枢神经系统，通过仿真和双足机器人实验平台验证了系统的有效性和鲁棒性，揭示了非连续约束下能量优化的机器人运动机构的仿生机理。. 培养博士研究生3名（在读1名），硕士研究生7名（3名在读），完成SCI收录论文10篇，获得授权发明专利4项，工作获得国家科学技术进步二等奖1项，上海市科技进步一等奖1项，教育部科技发明二等奖1项，为仿人机器人的设计和应用提供理论依据和技术参考。