[发明专利]基于丘脑底核‑苍白球起搏器的四足机器人控制器

说明书

技术领域

本发明涉及生物医学工程技术和控制科学技术，通过基底核网络节律的相互作用产生四足协调的基于丘脑底核-苍白球起搏器的四足机器人控制器。

背景技术

20世纪40年代，四足机器人的研究开始启动。随着计算机技术的发展，四足机器人的研究已经进入到广泛开展的阶段。世界上第一台四足机器人是由Frank和McGhee于1977年共同开发制作的，该机器人可以实现稳定性较好的步态运动，但是该机器人的关节是由逻辑电路构成，这使得机器人的运动具有很大的局限性。

20世纪90年代，四足机器人又有了很大的飞跃，其中日本Shigeo Hirose实验室研制的TITAN系列机器人最具有代表性。其脚部装有传感器和信号处理装置，其脚部装有记忆合金，可以自动判断与地面接触的状态，并由几台传感器进行对动作的判断，最终实现在不同地面上的四足运动。

2002-2003年，日本电气通信大学木村浩等人研制成功了具有狗的外形的机器人Tekken-IV，该机器人具有生物应激性的特点，可以在不规则地面上实现自适应动态步行，也可以辨别和躲避障碍，制定运动路径。

目前国际上最具有代表性的四足机器人是美国Boston Dynamics实验室研制的Big-Dog，该机器人拥有多种步态，可以在各种恶劣的地面上行进，并且可以负载52Kg重量，可以攀爬35度角倾斜的斜坡，该机器人机动性和反应能力都很强，平衡能力极佳。但是其发电机为汽油发电机，不易携带，受环境影响较大。

20世纪80年代开始，国内开始对四足机器人进行研究。清华大学、上海交通大学、哈尔滨工业大学在这方面取得了一定的成果。清华大学研制的四足机器人，采用开环关节连杆机构来模拟四足动物的步态，实现稳定的四足节律运动，可以在复杂地形上稳定行走，具有避障功能。但缺点是退步协调运动过于复杂，承重能力较小。上海交通大学研究了JTUWM系列四足机器人，该机器人采用开式链腿结构，每个腿有三个自由度，具有体积小、结构简单、质量轻等优点。采用力和位置共同控制，与人工神经网络和迷糊算法相结合，实现对角动态行走。但是其行走速度很慢，负重极小，所以实际应用较差。

当代四足机器人向着智能化方向发展，神经控制和仿生控制成为四足机器人发展的主要方向。神经网络控制的研究已经有30多年的历史，这种控制方法介于符号推理和数值计算之间，非常适合用作智能控制的算法。而且神经网络可以模拟人类大脑的功能，对信息有较快的处理速度，可以帮助机器人实现信息旳实时处理，并带给机器人学习能力，因此在机器人控制中具有广泛的应用前景。丘脑底核(subthalamic nucleus，STN)，苍白球外侧(external globus pallidus，GPe)是大脑亚皮层区重要的神经核团基底核

(basal ganglia system，BGS)的重要组成部分，该部位控制生物运动等复杂功能。如今Izhikevich模型可以很好的仿真这两种神经细胞的生物动作电位，产生不同的生物节律控制信号，以此为基础搭建神经网络算法，并在FPGA开发板上实现这些复杂的生物动作电位，便可以产生十分接近于生物运动的节律信号，以此搭建机器人控制器将具有更高级的稳定性。

发明内容

考虑到神经网络在四足机器人控制领域的广泛前景，本发明的目的是提供一种基于丘脑底核-苍白球起搏器的四足机器人控制器。本发明通过FPGA系统模拟这两种神经元核团STN和GPe的耦合作用产生控制信号，并利用四组丘脑底核-苍白球核团的相互作用，产生相互配合的四足控制信号：齐足跳、行走、奔跑和跳跃，可以实现四足机器人运动节律的控制。由于神经细胞具有较强的抗干扰性，所以利用STN和GPe细胞核团的耦合产生的神经节律信号具有更强的抗干扰性和稳定性。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是提供一个基于丘脑底核-苍白球起搏器的四足机器人控制器，其中：该控制器包括FPGA开发板、上位机、四足控制信号输出端口模块、调剂信号控制模块和环境信号采集与控制模块；所述FPGA开发板包括四足耦合作用的步态控制模块、调剂信号控制模块和环境信息采集模块。