一种仿生机器鳐鱼的游动控制系统技术方案

本发明专利技术提供一种仿生机器鳐鱼的游动控制系统，包括壳体、分别位于壳体两侧的左胸鳍和右胸鳍以及位于壳体尾部的尾鳍，左胸鳍包括多个通过连接件相互连接的第一防水舵机，以作为左胸鳍的多个关节；右胸鳍包括多个通过连接件相互连接的第二防水舵机，以作为右胸鳍的多个关节；尾鳍包括与壳体固定连接的第三防水舵机，以作为尾鳍的关节；其中每个关节均由双层级CPG控制转动。采用双层级CPG网络拓扑结构，使仿生机器鳐鱼能适应更复杂的节律性运动，并减少神经元耦合时到达目标相位的时间和同步时间，提升仿生机器鳐鱼节律运动的鲁棒性，使其更加逼真地模拟生物鳐鱼的多种运动模态。其更加逼真地模拟生物鳐鱼的多种运动模态。其更加逼真地模拟生物鳐鱼的多种运动模态。

【技术实现步骤摘要】
一种仿生机器鳐鱼的游动控制系统


[0001]本专利技术属于仿生机器鱼运动控制
，尤其涉及一种仿生机器鳐鱼的游动控制系统。

技术介绍

[0002]随着仿生机器鱼控制技术的不断发展，基于中枢模式发生器(Central Pattern generator，CPG)的运动控制方法已经成为广泛应用于仿生机器鱼的运动控制领域的重要技术手段。这种方法能够通过模仿自然界鱼类的节律游动，实现机器鱼的运动控制，并具备稳定的周期信号输出和良好的鲁棒性。在基于CPG的运动控制方法中，机器鱼的运动模式是通过形成稳定的周期信号来实现的。CPG网络作为一种中央模式发生器，能够驱动机器鱼产生节律游动。通过调节神经元之间的相位关系和频率，CPG能够控制机器鱼的身体摆动、鳍的扇动以及游动速度等多种节律运动模式，这使得机器鱼能够更加逼真地模拟真实鱼类的运动行为，具备更好的运动表现和交互能力。
[0003]然而，CPG运动控制器在仿生机器鳐鱼中普遍采用传统的半中枢模式，仅使用单层神经元模型来模拟运动节律，忽略了对CPG网络结构的优化和改进。CPG网络的结构是由神经元和它们之间的连接方式组成的，不同的结构对机器鳐鱼的运动控制能力会有不同的影响。通过调整网络结构，可以进一步提高机器鳐鱼的运动效率和性能。例如，改变神经元之间的拓扑结构或引入适应性机制，都有望优化网络的运动控制能力。

技术实现思路

[0004]本专利技术针对现有技术中的不足，提供一种仿生机器鳐鱼的游动控制系统。
[0005]本专利技术提供一种仿生机器鳐鱼的游动控制系统，包括壳体、分别位于所述壳体两侧的左胸鳍和右胸鳍以及位于所述壳体尾部的尾鳍；
[0006]所述左胸鳍包括多个通过连接件相互连接的第一防水舵机，以作为左胸鳍的多个关节；所述右胸鳍包括多个通过连接件相互连接的第二防水舵机，以作为右胸鳍的多个关节；所述尾鳍包括与所述壳体固定连接的第三防水舵机，以作为尾鳍的关节；其中每个关节均由双层级CPG控制转动；
[0007]所述双层级CPG包括节律层和模式层；节律层的CPG神经元用于控制左胸鳍关节、右胸鳍关节以及尾鳍关节之间的相位；模式层的CPG神经元用于控制左胸鳍的各关节之间、右胸鳍的各关节之间以及尾鳍关节的相位差；将双层级CPG生成的节律信号分别作为第一防水舵机、第二防水舵机和第三防水舵机的转动角度。
[0008]进一步地，所有CPG神经元之间均采用对称双向耦合方式；左胸鳍各关节和右胸鳍各关节的节律层CPG神经元均为链式的拓扑结构；模式层的CPG神经元为网状的拓扑结构。
[0009]进一步地，采用Kuramoto振荡器对模式层神经元进行建模：
[0010][0011]其中，为第i个振荡器相位变化的频率；θ
i
为第i个振荡器的相位角；ω
i
为第i个振荡器的相位变化角频率；N为振荡器总数；w
ij
为第i个振荡器和第j个振荡器之间的耦合强度；θ
j
为第j个振荡器的相位角；为第i个振荡器和第j个振荡器之间的组挫相位差；为第i个振荡器和第i
‑
个振荡器的相位角之差；e为自然常数；τ为输出信号屏蔽函数的时间常数；σ为输出信号屏蔽函数的中心位置；t为时间变量；A为幅值常数；γ为相位差常数。
[0012]进一步地，仿生机器鳐鱼直线游动时，设置CPG网络参数的输入为左胸鳍和右胸鳍的波形参数幅值相同，左胸鳍和右胸鳍的波形参数频率相同，左胸鳍和右胸鳍波形参数幅值相位差以及左胸鳍和右胸鳍波形参数频率相位差均为π。
[0013]进一步地，仿生机器鳐鱼向左转弯时，设置CPG网络参数的输入为左胸鳍波形参数幅值小于右胸鳍波形参数幅值，左胸鳍波形参数频率小于右胸鳍波形参数频率；仿生机器鳐鱼向右转弯时，设置CPG网络参数的输入为左胸鳍波形参数幅值大于右胸鳍波形参数幅值，左胸鳍波形参数频率大于右胸鳍波形参数频率。
[0014]进一步地，仿生机器鳐鱼下潜时，设置CPG网络参数的输入为左胸鳍和右胸鳍的波形参数幅值相同，左胸鳍和右胸鳍的波形参数频率相同，左胸鳍和右胸鳍波形参数幅值相位差以及左胸鳍和右胸鳍波形参数频率相位差均为π；其中仿生机器鳐鱼下潜时的频率大于直线游动时的频率，左胸鳍和右胸鳍向上摆动的幅值大于向下摆动的幅值。
[0015]进一步地，节律层包括三个CPG神经元；模式层包括两个神经元群和一个单独的神经元。
[0016]本专利技术提供一种仿生机器鳐鱼的游动控制系统，采用双层级CPG网络拓扑结构，使仿生机器鳐鱼能适应更复杂的节律性运动，并减少神经元耦合时到达目标相位的时间和同步时间，提升仿生机器鳐鱼节律运动的鲁棒性，使其更加逼真地模拟生物鳐鱼的多种运动模态。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1为本专利技术实施例提供的一种仿生机器鳐鱼的游动控制系统的结构示意图；
[0019]图2为本专利技术实施例提供的仿生机器鳐鱼的控制结构示意图；
[0020]图3为本专利技术实施例提供的仿生机器鳐鱼的直线前游算法输出波形图；
[0021]图4为本专利技术实施例提供的仿生机器鳐鱼的转弯算法输出波形图；
[0022]图5为本专利技术实施例提供的仿生机器鳐鱼的下潜算法输出波形图。
具体实施方式
[0023]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完
整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0024]如图1所示，本专利技术实施例提供一种仿生机器鳐鱼的游动控制系统，包括壳体1、分别位于壳体1两侧的左胸鳍2和右胸鳍3以及位于壳体1尾部的尾鳍4。
[0025]左胸鳍2包括多个通过连接件21相互连接的第一防水舵机22，以作为左胸鳍2的多个关节；右胸鳍3包括多个通过连接件21相互连接的第二防水舵机31，以作为右胸鳍3的多个关节；尾鳍4包括与壳体1固定连接的第三防水舵机41，以作为尾鳍4的关节；其中每个关节均由双层级CPG控制转动。示例性地，连接件21为U形支架，第一防水舵机22位于U形支架的凹面一侧的中部，且第一防水舵机22的输出轴固定连接U形支架的侧面。每个舵机的旋转角度范围为0度
‑
180度。
[0026]双层级CPG包括节律层和模式层；节律层的CPG神经元用于控制左胸鳍2关节、右胸鳍3关节以及尾鳍4关节之间的相位；模式层的CPG神经元用于控制左胸鳍2的各关节之间、右胸鳍3的各关节之间以及尾鳍4关节的相位差；将双层级CPG生成的节律信号分别作为第一防水舵机22、第二防水舵机31和第三防水舵机41的转动角度。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种仿生机器鳐鱼的游动控制系统，包括壳体(1)、分别位于所述壳体(1)两侧的左胸鳍(2)和右胸鳍(3)以及位于所述壳体(1)尾部的尾鳍(4)，其特征在于，所述左胸鳍(2)包括多个通过连接件(21)相互连接的第一防水舵机(22)，以作为左胸鳍(2)的多个关节；所述右胸鳍(3)包括多个通过连接件(21)相互连接的第二防水舵机(31)，以作为右胸鳍(3)的多个关节；所述尾鳍(4)包括与所述壳体(1)固定连接的第三防水舵机(41)，以作为尾鳍(4)的关节；其中每个关节均由双层级CPG控制转动；所述双层级CPG包括节律层和模式层；节律层的CPG神经元用于控制左胸鳍(2)关节、右胸鳍(3)关节以及尾鳍(4)关节之间的相位；模式层的CPG神经元用于控制左胸鳍(2)的各关节之间、右胸鳍(3)的各关节之间以及尾鳍(4)关节的相位差；将双层级CPG生成的节律信号分别作为第一防水舵机(22)、第二防水舵机(31)和第三防水舵机(41)的转动角度。2.根据权利要求1所述的仿生机器鳐鱼的游动控制系统，其特征在于，所有CPG神经元之间均采用对称双向耦合方式；左胸鳍(2)各关节和右胸鳍(3)各关节的节律层CPG神经元均为链式的拓扑结构；模式层的CPG神经元为网状的拓扑结构。3.根据权利要求1所述的仿生机器鳐鱼的游动控制系统，其特征在于，采用Kuramoto振荡器对模式层神经元进行建模：其中，为第i个振荡器相位变化的频率；θ
i
为第i个振荡器的相位角；ω
i
为第i个振荡器的相位变化角频率；N为振荡器总数；w
ij
为第i个振荡器和第j个振荡器之间的耦合强度；θ
j
为第j个振荡器的相位角；为第i个...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙奕涵，张颖，乔贵方，曹嘉禹，刘娣，
申请(专利权)人：南京工程学院，
类型：发明
国别省市：