[发明专利]一种控制四足机器人运动的模糊控制器

说明书

技术领域

本发明涉及一种适用于神经振荡器拓扑网络控制、四足机器人行走领域的模糊控制器，具体涉及一种四足机器人运动控制模糊控制器。

背景技术

四足机器人是模仿四足动物运动形式的一种机器人。相对于其他运动形式的机器人，足式运动控制是机器人研究领域的一个技术难题，特别是多足协调控制。

目前对机器人足式运动控制的控制技术的常用方法是，对机器人本体及环境进行精确建模，然后通过轨迹优化等方法得到机器人各关节的最佳运动轨迹，在反馈机制的基础上控制机器人的实际运动，使得机器人的运动尽量符合规划轨迹。该控制技术需要繁琐的动力学建模，复杂的运动规划，因此很难提高机器人的环境适应性。

美国麻省理工学院通过采用感知-反射的控制思路提出，机器人的运动由一系列简单的形式化动作组成，各种动作由传感器信号直接触发。该控制方法在输入与输出之间没有复杂的计算过程，通过自组织实现系统的复杂行为。由于机器人的“基本动作”不可修改，系统的智能水平或者行为的复杂程度取决于组合动作的多少与控制反馈信号规则的合理性。同时，由于缺少全局控制模块，该控制技术的可控性较差。

近些年，通过对以上控制方法不足的弥补，发展起来了一种新的控制方法。对生物节律运动控制机理进行仿生，形成一种新的、更加简洁、自然、直接的运动控制技术，即生物仿生控制方法。该控制技术模拟动物节律运动控制区-中枢模式发生器、高层调控中枢、生物反射，从而实现机器人的节律运动，提高四足机器人在各种实际环境中的运动性能。但是该运动控制方法缺乏系统性、没有理想的参数整定方法，同时，基于生物控制的控制器与机械系统存在非线性耦合，控制系统与机械系统的动态特性相互影响，因此很难协调控制系统与机器人本体之间的运动控制。

发明内容

为了使得基于生物仿生的控制技术具有系统性，并让该控制器具有参数自整定的能力，本发明的目的是在现有的仿生控制器基础上加入智能控制使得四足机器人能在各种环境及高层控制指令完成各种智能动作。

为达成所述目的，本发明提出一种控制四足机器人运动的模糊控制器，该控制器包括：模糊化处理单元、模糊推理单元、解模糊单元、神经振荡器网络，其中：

模糊化处理单元接收传感器数据、接收四足机器人反馈的偏转方位角误差信号Δφ_Yaw、接收俯仰方位角φ_Pitch、接收在上一个控制周期之内平均速度与目标平均速度之间的速度误差信号Δv_f及接收在两次输出控制之间机体在Z向的颠簸程度信号∑_z，并且模糊化处理单元通过使用马丹尼(mamdani)推理机制对误差信号Δφ_Yaw、俯仰方位角φ_Pitch、速度误差信号Δv_f及颠簸程度信号∑_z进行模糊处理，生成并输出误差信号Δφ_Yaw、俯仰方位角φ_Pitch、速度误差信号Δv_f及颠簸程度信号∑_z各自的模糊变量为NB、NS、Z、PS和PB；

模糊推理单元与模糊化处理单元连接，模糊推理单元按照四条规则接收并对模糊论域进行推理，生成并输出解模糊单元需要的模糊变量；

解模糊单元与模糊推理单元连接，解模糊单元对模糊变量进行解模糊处理，生成并输出用于调制神经振荡器网络的参数信号q、p、g；

神经振荡器拓扑网络与解模糊单元连接，神经振荡器拓扑网络接收信号q、p、g并调整神经振荡器拓扑网络，从而使得神经振荡器拓扑网络产生并输出适用于四足机器人稳定、快速行走步态的电机驱动信号；

四足机器人与神经振荡器拓扑网络连接，四足机器人接收来自神经振荡器拓扑网络生成的对应于各关节的角度信号，通过PID控制使得四足机器人行走生成并反馈输出新的反馈误差信号Δφ_Yaw、方位角φ_Pitch、速度误差信号Δv_f及颠簸程度信号∑_z信号，重复对四足机器人的运动进行控制。

优选实施例，所述偏转方位角误差信号Δφ_Yaw是在机器人前进方向上，偏转方位角当前值与目标值之间的误差信号Δφ_Yaw＝φ_Tgt-φ_Current，输入误差信号Δφ_Yaw用作调整机器人前进方向的控制目标，其中φ_Tgt为目标转向角，φ_Current为当前转向角。