[发明专利]一种仿蛇搜救机器人多步态控制方法

权利要求书

1.一种仿蛇搜救机器人多步态控制方法，其特征在于：包含以下步骤：

1.1构建基于高效完成任务需求的仿蛇搜救机器人的自然步态、轮式步态以及混沌步态；

根据大多数灾害现场布满或多或少、或大或小的障碍物特点，为使仿蛇搜救机器人在较平坦地形实现快速运动，在不平坦地面为保护蛇体机构而进行蛇态运动，在狭小空间进行随机运动要求，即仿蛇搜救机器人需要自然、轮式以及混沌三类运动模式，进而高效完成任务；

自然步态主要指蛇的蜿蜒、侧滑、伸缩运动，这种蛇态运动利用机体和环境间的各向异性摩擦力，推动仿蛇搜救机器人向前运动，具有环境高适应性；轮式步态主要有U形、具有不同运动方向的N形等类轮式运动，这种轮式运动利用机体形状类轮式特性，可以做轮式运动，实现运动的快速性；混沌步态模仿蛇在狭小空间扭动逃离动作，避免机体被困而无法进行运动控制；

1.2根据步骤1.1中的多种步态特征，建立仿蛇搜救机器人驱动模式与各步态之间的对应关系；

仿蛇搜救机器人模型中主动轮的旋转轴与关节的轴向方向正交，即仿蛇搜救机器人沿着Y_S轴运动，机身沿着X_S轴分布，其中X_S与Y_S垂直；其中的主动关节为仿生并联关节，采用2-UPS/U机构，能实现强承载，大输出并具有自锁性；机构的输入为两个直线驱动器的直线位移变化，输出是活动的关节平面；关节俯仰角和直线驱动器的关系通过下式计算：

θ=arcsin(ΔxL/2)=arcsin(2ΔxL)---(1)]]>

通过控制仿蛇搜救机器人的正交主动轮和仿生并联关节，可以产生自然、轮式和混沌运动形式；

(1)自然步态：主要指蛇的蜿蜒、侧滑、伸缩运动；这类周期性变化的步态，可以通过控制仿蛇搜救机器人关节实现，每个关节俯仰推进机器人前进；

(2)轮式步态：主要有U形、具有不同运动方向的N形轮式运动；利用正交主动轮产生的附加运动自由度，仿蛇搜救机器人可以产生类似轮式机器人的运动形式；具体是先通过控制关节使机器人各个单元到达期望位形，再通过控制轮子进行后续类轮式运动；

(3)混沌步态：模仿蛇在狭小空间扭动逃离动作；给关节混沌随机信号，在主动轮的帮助下，尝试多方向运动，逃离未知狭小环境；

1.3根据步骤1.1中的多种步态特征和正交主动轮式仿蛇搜救机器人的实现模式，采用Hopfield网络设计各个步态对应的控制信号；

1.3.1HNN模型

通过调整权重参数可以得到不同的输出信号，与步骤1.1中的多种步态特征具有一致性；用于本方法的正交主动轮仿蛇搜救机器人模型的HNN模型的权重矩阵为[w_ij]_9×9；

1.3.2自然步态中的蜿蜒步态分析

针对自然步态中最典型、常见的蜿蜒步态，确定HNN的相关参数，使网络输出的输出满足蜿蜒步态输入控制信号要求；

根据蜿蜒运动周期变化特点，每个关节当前运动状态必然收敛到下一刻运动状态；这样为了确定HNN的权重参数，定义C_i＝1,R_i＝1，从HNN模型出发推导如下：

x·i(k)=-xi(k)+Σj=1Nwijf(xj(k))+θi---(2)]]>

x·i(k)+xi(k)=Σj=1Nwijf(xj(k))+θi---(3)]]>

xi(k+1)=Σj=1Nwijf(xj(k))+θi---(4)]]>

选取非线性饱和函数作为传递函数，则：

X(k+1)＝X(k)W^T+θ(5)

其中

X(k+1)=x1(k+1)x2(k+1)...x9(k+1)x1(k+2)x2(k+2)...x9(k+2)............x1(k+9)x2(k+9)...x9(k+9)9×9X(k)=x1(k)x2(k)...x9(k)x1(k+1)x2(k+1)...x9(k+1)............x1(k+8)x2(k+8)...x9(k+8)9×9]]>

W=w11w12...w19w21w22...w29............w91w92...w999×9Tθ=θ1θ2...θ9θ1θ2...θ9............θ1θ2...θ99×9]]>

又因为蜿蜒运动为类正弦曲线运动，若将正弦信号离散化，则可得到每个关节各时刻的状态值；以一个标准正弦离散曲线对应的各关节状态值作为初始值，获得初始活动支链长度为其相邻关节长度差值为：

Δxi=[-1,1,1,1,1,0,-1,-1,-1]*12,(i=1,2...9)]]>

考虑到机构的机械约束，引入一个参数进行调节：

Δx_i＝[-1,1,1,1,1,0,-1,-1,-1]*η(i＝1,2...9)

这里为了简单处理，取η＝1，则各个时刻的关节状态值为：

[-1,1,1,1,1,0,-1,-1,-1]→[1,1,1,1,0,-1,-1,-1,-1]→[1,1,1,0,-1,-1,-1,-1,1]→

[1,1,0,-1,-1,-1,-1,1,1]→[1,0,-1,-1,-1,-1,1,1,1]→[0,-1,-1,-1,-1,1,1,1,1]→

[-1,-1,-1,-1,1,1,1,1,0]→[-1,-1,-1,1,1,1,1,0,-1]→[-1,-1,1,1,1,1,0,-1,-1]

根据蜿蜒运动特性，每个关节当前运动状态必然收敛到下一刻运动状态，则：

xi(k+1)=Σj=1Nwijf(xj(k))+θi=xi+1(k)---(6)]]>

不失一般性，取θ＝0，将各个时刻的状态值代入式(6)，可得

w₁₂-w₁₉＝1,w₁₁＝w₁₃＝…＝w₁₉＝w (7)

则蜿蜒运动的权重矩阵W为：

Wa=w1+wwwwwwww000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000]]>

1.3.3轮式运动中的U形运动分析

仿蛇搜救机器人因为正交主动轮产生的一个附加运动自由度，可以产生类似轮式运动，而做这类运动，关节需要稳定的静止信号保证结构形状的不变性；

同样，取C＝1R＝1，则HNN模型转换为：

X·=-X+WF+θ---(8)]]>

采用非线性饱和函数作为传递函数，则：

X·=-AX+θ---(9)]]>

其中A＝-I+W

考虑到HNN网络需要稳定快速收敛到稳定零值，则式(9)的特征值必须全为负，并使传递函数的输出尽可能大；基于这个原则可获得可行解W_b＝0；

1.3.4混沌运动分析

作为仿蛇搜救机器人在狭窄空间的一个补充运动步态选择，原则上希望机器人能产生多种多样的运动模式，以便能逃离狭窄空间；这样，HNN的输出需要多样性，即具有混沌输出；通过试错法，HNN的权重矩阵可以设置为：

Wc=1.2-1.600000001.210.900000002.21.5000000001.2-1.6000000001.210.900000002.21.50000000001.2-1.600000001.210.900000002.21.5]]>

步骤1.4中进行设计地形检测模块，通过检测地形情况，确定相应的步态；然后设计步态形状生成模块或转换模块形成相应步态形状，最后通过Hopfield网络构成的步态控制器，产生后续的运动信号，控制仿蛇搜救机器人进行稳定步态运动，通过这三个环节可以实现整个仿蛇搜救机器人步态的生成和控制；

将上述的地形检测模块、步态形状生成模块及转换模块和Hopfiled网络步态控制模型整合到一个算法中，作为一个完整的仿蛇搜救机器人多步态控制方法，完成全部的步态生成、转换以及控制；

首先，在仿蛇搜救机器人头部沿水平线对称布置三个IR传感器，依次为a传感器，b传感器，c传感器，其中a传感器，c传感器固定不动，而b传感器有一个垂直方向的自由度，a传感器，c传感器与b传感器夹角为a,b,c三个传感器分别实时采集数据，将数据通过和分别计算地面的宽阔性和平坦性,公式中各个参数含义：l_a，l_c是a传感器，c传感器测量的距离，A₀是蜿蜒曲线最大的幅值，ξL是给定阈值常数，h是机器人头部与地面的距离，l_bi是b传感器以φ角度递增从竖直方向转动测量的距离值；当K₁＝0时，表示地面不够宽阔，则采用混沌步态运动；当K₁＝1且K₂＝0时，表示地面宽阔但不平坦，则采用自然步态运动；当K₁＝1且K₂＝1时，表示地面宽阔且平坦，则采用轮式步态运动；

然后，当确定好指定步态运动时，通过Motion Shape Code Technique(MSCT)在一个周期中产生三类输出信号A,B,C，输入到关节驱动器，分别对应自然步态中的蜿蜒运动、轮式步态中的U形运动、混沌运动，实现初始运动形状的生成；

A信号为蜿蜒运动中的运动模式，根据1.3.2中推导可知，其满足Δx_i＝[-1,1,1,1,1,0,-1,-1,-1]*η(i＝1,2...9)

B信号为轮式运动中的运动模式，其主动轮驱动速度和关节驱动输入如表1所示表1.U形运动一个周期运动控制

C信号为混沌运动的运动模式，其运动具有不确定性，故而初始形状不作约束；

通过将直线运动形状作为过渡形状实现A,B之间的运动模式转换，具体的主动轮驱动速度和关节驱动输入如表2,表3

表2.蜿蜒运动到U形运动的切换

表3.U形运动到蜿蜒运动的切换

最后，当仿蛇搜救机器人形成指定步态的初始形状时，通过Hopfield网络进行持续运动步态生成和控制，它的具体权重参数选择如式(10)；稳定运动期间，检测模块持续检测地形情况，若地形出现变化，则需要变化成运动步态，此时通过MSCT在两个运动周期中，以直线形状为过渡形状，根据表2、3，实现机器人从一种工作步态到另一种工作步态的转换；

至此完成整个步态控制器的设计。