模块化机器人协调运动规划与运动能力进化研究

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模块化自重构机器人由具有一定运动和感知能力的基本模块组成,可以通过模块间的连接和断开形成丰富多样的构型(形态),从而能够更好的适应环境特征与任务要求,如采用蛇形或者毛虫构型穿越狭小的孔洞,四足构型越过崎岖的地面,在平面环境下采用环形构型实现高速滚动等。另外机器人模块自带运动关节,所以组成的构型具有超冗余自由度。正是由于模块化机器人构型多样性和运动超冗余度的特点,使其运动规划和控制成为一个挑战性课题。而整体协调运动作为模块化机器人最基本的能力,探寻一种有效的、可应用于任意构型的协调运动规划与自动生成理论与技术,是该领域急需解决的难题之一。模块的基本结构对机器人的整体构型和运动模式有直接的影响。本文的研究内容基于UBot模块化机器人系统,UBot模块具有主动模块和被动模块两种类型,通过主动模块的机械式钩爪实现对被动模块的连接和断开,模块关节采用L型虎克铰结构的双转动自由度配置,转角范围为(-90°~90°)。为实现机器人的运动能力自动生成,需要解决一系列关键技术,尤其在软件方面,迫切需要一个适合模块化机器人、可快速生成协调运动的仿真计算软件平台。为此开发了具有运动仿真功能并且可进行高效虚拟运动进化的三维运动进化仿真平台,实现了UBot模块化机器人的运动仿真和运动能力虚拟进化,为模块化机器人协调运动能力的快速自动生成提供有力的研究工具。针对具有特殊结构的机器人构型,研究一种可伸缩运动控制器及其规划方法,从而适应模块数量改变下的运动自动生成及其多模式运动规划,是模块化机器人运动自动生成的一个重要方面。本文系统研究了一类链式构型运动规划问题,研究其开环和闭环形式的多模式运动规划方法,基于Serpenoid曲线和提出的Serpenoid多边形模型,构建了适应模块数量改变的普适性运动控制器表达式,实现了多种新型的运动步态,例如类蚯蚓蠕动运动和Serpenoid多边形滚动模式等,为链式构型机器人适应环境和执行任务提供了运动基础。对于没有或者难以进行运动控制器模型建立的构型,如何自动生成其运动模式,在模块化机器人领域仍然是有待研究的开放性问题。本文采用运动仿真与进化算法相结合的机器人控制器参数离线优化方案,首先设定典型构型的控制器表达式与优化变量,然后以仿真评价得出的适应度值为判据来引导控制器参数向量的变化趋势,从而在有限的时间内得出满意的运动结果。为进一步发掘模块化机器人的多模式运动,提出了基于机器人运动行为空间稀疏度为自然进化选择标准(适应度)的粒子群搜索算法,放弃运动搜索目标,实现一个可搜索出高运动速度运动步态的同时,还可发掘机器人丰富运动模式的计算框架,针对不同模块数量的毛虫构型、蛇形构型、十字构型、四足构型等典型构型进行仿真研究,验证算法的有效性。基于控制参数搜索的运动能力进化仍然需要人工设定机器人运动控制器表达式,这种方式需要对机器人构型及其几何特征有一定程度的了解。因此针对任意构型,控制器表达式及其参数的自动生成(自建模),成为一个重要的研究课题。本文提出一种控制器表达式自动生成与控制参数进化相结合的自建模运动能力进化方法,将机器人构型拓扑解析、功能子结构的控制器表达式自动生成、同构子结构运动关系约束以及参数优化搜索结合在一起,实现了任意机器人构型协调运动能力的一键式自动生成功能。对多种构型进行仿真验证,结果显示自建模运动进化可以快速找到规则的运动步态,从而在机器人构型改变情况下为机器人提供快速适应环境的能力。为验证模块化机器人整体运动规划及运动进化结果的有效性,建立了完整可靠的UBot模块化机器人软硬件系统。采用空间方位信息比对算法实现了UBot实际机器人与仿真机器人的构型自动识别与匹配,并将其集成到构建的UBot Sim平台中,实现了虚拟机器人与实际机器人之间所见即所得的同步控制功能,为进行快速实验验证提供有力工具。进行8模块毛虫构型和12模块闭环构型的协调运动实验,验证基于模型的可伸缩运动控制器规划结果;针对基于参数优化的运动进化和自建模运动进化的几种新型运动步态进行实验验证,包括四模块毛虫构型仿尺蠖运动,短十字构型全关节驱动协调运动,八模块毛虫构型行进转弯运动,四足和长十字构型的大跨度类对角步态快速运动模式,T型构型的类游泳步态等,验证运动仿真平台下模块化机器人运动能力进化的有效性。
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