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仿鱼机器人资料

※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※

※2013年山东省大学生机器人大赛※

※机器人创意项目组参赛作品※

※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※

仿鱼机器人

 

山东科技大学信息与电气工程学院

二〇一三年六月

 

仿鱼机器人

1.引言

随着人类社会的急速发展,人口的急速增长,人类面临很严重的发展的压力,陆地资源的过度采集已经使各国不断向海洋,太空寻求更多的资源。

而相对于太空,占地球大部分表面积的海洋自身蕴含着丰富的食物、矿产等资源,而且也是重要的运输及军事战略空间,与任何一个国家的生存发展息息相关。

为了充分利用海洋资源,各种船只,潜水艇及水下机器人等被广泛的使用和设计,这些水上及水下作业的机器已经拓展了我们的生存空间,但是残酷的竞争激励人们不断探索高效、高机动性的水下推进控制技术。

目前传统的水下推进系统多采用螺旋桨和叶轮式等原理的常规推进器,并多以电磁马达或液压马达驱动。

这些常规推进器的存在能源利用低、结构尺寸及重量大、受扰能力差,噪音大,隐蔽性差,可靠性差等缺点。

而且常规的推进方式驱动水下运动装置存在启动、加速性能弱,运动灵活性差等缺点,受承载空间和能力的影响会限制其作业时间和范围,从而限制了它的应用。

采用波状摆动推进的鱼类,有着卓越的游动能力,就像飞机与雷达的研制,人们发现鱼类在水中游动时,可以本能的利用流体力学的原理,减小阻力提高推力。

十几亿年的进化使鱼类能够以最科学的方式驾驭水流,以达到高速,高效的游动。

大多数鱼类的游动推进效率在80%以上,鲹科鱼类的推进效率可以超过90%,而传统的推进方式的推进效率平均仅为40%-50%左右。

鱼类可以在不减速情况下迅速改变方向,转弯半径仅有体长的10%-30%,而船的转弯半径要比本身长度大一个量级,且通常在转弯前先要减速一半;梭子鱼可以以25倍的重力加速度迅速起动来猎取食物,海豚的加速度可以达到20-50倍的重力加速度。

鱼类优良的游动运动方式给人类提高水下机器人系统的推进操控性能及与水环境的交互性能带来了希望。

鱼类的高速,高效游动,吸引着学者们研究鱼类的推进机理,并利用所研究的推进机理研制一些水下仿生学机器人,已验证其高效,高速的性能,并希望在实际的船只、潜艇等水上水下作业的器械上加以利用,以提高其机动性和效率。

2.机械与结构设计

2.1鱼的身体结构

由于鱼类的生活习性和生活环境的不同,鱼的种类是也多种多样的,水作为鱼类的游动介质,其难压缩性和高密度性在鱼类的进化中具有重要的作用,导致了大多数鱼的进化过程中产生了推动协调其各种运动的不同的鳍及各种为适应其特点而产生的运动机理。

由图2-1可以看出鱼的基本形态和它们不同部位的鳍。

图2-1鱼的基本形态结构

各个位置的鳍对大多数鱼类的游动能力起到决定性的作用,各种鱼鳍所起的作用和它们的特点如表2-1。

表2-1各种鳍的比较

鳍的类别

所处部位

作用

是否有助于前进

尾鳍

尾部最后

推进和转向的作用

背鳍

身体的背后

维持身体的平衡

一般没有

臀鳍

肛门之后

维持平衡,可与背鳍合作帮助鱼体运动

一般没有

胸鳍

头部腮孔之后附近的胸部

驱动前进、平衡、加速减速、转弯

腹鳍

腹侧

维持身体平衡、辅助升降、转弯

一般没有

由表2-1可知鱼类的鳍主要是用来游动、平衡、转弯的。

一般的,尾鳍是前向游动主要动力源,背鳍和臀鳍是起平衡作用的,而胸鳍和腹鳍主要起到转弯和平衡的作用。

2.2鱼的各种推进方式

按鱼类的体形及由体型引发的功能的不同,有下面几种常见的基本推进运动模式:

喷射方式、身体波动方式、尾鳍推动方式和胸鳍推动方式。

1.喷射方式:

此类方式的生物体内部的特殊部位可向后挤压产生水流后向推力,通过反作用力使其向前游动的。

此类方式产生动力的生物体有乌贼、鱿鱼、水母。

2.身体波动式:

此类生物体的游动关节遍布全身,它们的游动犹如正弦波形的前进,全身关节参与游动,这样前进的单位距离所需推力最小。

此类方式游动的生物体有鳗鱼、水蛇等。

3.尾鳍推进方式:

此类游动方式还可分为:

蹲行式和椭行式15,蹲行式如蝉鱼、鲜鱼等是最常见的方式,在速度、加速度方面和可操纵性上具有优势。

椭行式鱼类有精鱼、马林鱼等,常有高展弦比的尾鳍,在快速运动中最为高效。

它们的显著特点是主要利用鱼的身体后半段和尾鳍协调摆动前进。

4.胸鳍推进方式:

单独利用胸鳍推进方式的鱼非常罕见,它的推进作用表现在机动性上,胸鳍的推进方式的效率并没有尾鳍的推进效率高,但是其机动性较尾鳍要高,所以在鱼类的游动过程中,胸鳍只是起到提高鱼类的机动性以逃避天敌的作用。

2.3几种机器鱼机构比较与分析

1.ESSEX大学机构

ESSEX大学所使用的机构为舵机串联机构。

ESSEX大学利用的执行器是舵机,舵机的优点是出力大,并且可以直接驱动鱼尾,因为其是有限转角的电机,本身就完成的是摆动运动,所以不必考虑机械结构问题可直接使用。

在使用中利用连接件使得后一个舵机作为前一个的负载,只要舵机选择合适就可较简单的完成机械设计。

麻省理工学院对以舵机为执行器的机械设计上也有所研究,但具体的控制规律也应归类于此。

图2-2是ESSEX大学研制的机器鱼。

图2-2ESSEX大学机器鱼示意图

2.巴沙蒂娜学院(PasadenaCityCollege)

PasadenaCityCollege设计了一种被动式机器鱼机构,利用弹簧的反力吸收一部分刚性的电机转动定位时的能量,在回摆时产生助力,从而降低能量损耗,提高效率。

但缺点是难于设计,如果设计不当,效果会适得其反。

图2-3是巴沙蒂娜学院机器鱼的核心结构。

图2-3PasadenaCityCollege设计机构示意图

3.东南大学

东南大学的机器鱼比较简单,只有一个自由度,即只利用一个电机控制经过传动之后变成鱼尾鳍摆动运动。

图2-4东南大学机械结构示意图

4.密歇根州立大学

密歇根州立大学研制的机器鱼已经加入了GPS导航定位单元,温度传感器等多种传感器,基本可以完成自主定位与导航功能。

图2-5密歇根州立大学机器鱼图2-6密歇根州立大学

电路结构示意图机器鱼结构示意图

5.南洋理工大学

南洋理工大学一直致力于全身都可以蠕动的机器鱼,此种机器鱼的动力学特性与北京大学及本文所研究的鱼的区别是:

此种鱼的机动性能强,由于其全身的运动致使其自由度很多,控制起来弹性很大,机动性能强,但是效率并不如局部身体摆动的高。

这种运动机理属于鳗鲡式机器鱼推进模式。

如图2-7就是南洋理工大学比较有代表新的一款机器鱼。

图2-7南洋理工机械鱼示意图

6.中国科学技术大学

中国科学技术大学所开发的机器鱼是类鳝类机器鱼,它的仿生对象是蓝点魟,它的机构是并联的舵机机构,通过每个舵机的协调摆动产生不同大小方向的推力,从而完成鱼的巡游,左转,右转,倒退等动作。

其机器鱼的结构示意图见图2-8。

图2-8中科大仿生蓝点魟机器鱼示意图

3.集成红外传感器的仿鱼机器人

本项目作品给出了集成多个红外传感器的仿生机器鱼的设计方案,研究了基于红外传感器的机器鱼避障规则和策略,提出了一种基于规则推理的智能避障控制方法,并进行了实验。

3.1集成红外传感器的机器鱼设计方案

3.1.1传感器网络设计

红外传感器是一种比较有效地接近觉传感器,利用红外线的定向传播和反射能力检测前方是否有障碍物,常被用于机器人系统中探测临近或突发运动障碍。

由于光的方向性好,红外传感器具有角度分辨率高,反映灵敏,结构简单等优点。

但在水中光的衰减比较严重,距离分辨率低。

红外传感器由红外发射管、红外接收管、红外发射电路和红外接收处理电路组成。

它的工作原理是:

当有障碍物的时候,接收电路端口输出的为高电平,没有障碍的时候,端口输出的为低电平。

通过高低电平的判断来识别是否有障碍物。

图3-1传感器网络示意图

由于单个红外传感器探测范围有限,为了使得机器鱼得到周围环境的详尽信息,可以在机器鱼的表面安装多个红外传感器,组成传感器网络,使其覆盖机器鱼周围的区域。

图3-1给出了传感器的布局情况。

按照传感器安装位置,分为五类:

前部红外传感器(FIR)、左侧红外传感器(LIR)、右侧红外传感器(RIR)、顶部红外传感器(TIR)、底部红外传感器(BIR)。

这五类传感器分别探测机器鱼前方、左侧、右侧、顶部、底部的障碍物。

各个方向传感器的数量和安装位置根据红外传感器的角度分辨率来确定,应该确保这些传感器之间不存在相互干扰。

机器鱼通过传感器网络提供的环境信息,依据规定的运动策略实现自主运动。

根据传感器网络提供的信息和机器鱼当前的运动状态(运动方向和速度)对机器鱼进行自主漫游运动的研究,即要求机器鱼在自主游动时做到不与外部障碍物发生碰撞;在遇到危险物体逼进时,能够快速逃逸,并远离危险物体。

3.1.2仿生机器鱼内部结构和技术参数

自主仿生机器鱼的内部结构如图3-2所示。

它主要由5部分组成:

控制单元(微控系统+外围器件),通讯单元(通讯模块),支撑单元(铝制外骨架+鱼头),驱动单元(伺服电机组),附件(电池、防水鱼皮及尾鳍等)。

图3-2自主仿生机器鱼的内部结构

在控制单元中,机器鱼的摆动控制数据集成在头部的微控制器内,舵机组由微控制器ATmega128L单片机控制。

机器鱼通过微控制器ATmega128L单片机调制产生的PWM信号,控制各个舵机的转角,从而实现3个关节的协调摆动,模仿鱼类的游动运动。

机器鱼直行游动的速度可通过调节关节的摆动频率来控制,其方向可通过不同的关节偏移来实现。

在一个摆动周期内,在第一个关节迭加不同的偏移量,可以实现不同幅度的转弯。

自主仿生机器鱼的技术参数见表3-1、表3-2。

表3-1自主仿生机器鱼的技术参数

尺寸(长×

宽×高)

重量

关节数

最大摆动频率

摆动部分长度

最大游速

(直行)

430×48×75mm

0.5kg

3

2Hz(水中)

178mm

0.4m/s

最小转弯半径

最大扭矩

驱动模式

通讯模式

工作电压

单独运行时间

200mm(1/2体长)

3.2kg.cm

直流伺服电机

JTAG

6v

1~1.5小时

表3-2机器鱼的电机的摆动频率(Hz)和直行游动速度(m/s)的关系

频率(Hz)

0.5

0.57

0.67

0.8

1.0

1.34

2.0

速度(m/s)

0.12

0.16

0.18

0.20

0.23

0.26

0.32

3.2仿生机器鱼的基本运动

根据避障任务的要求,综合考虑自主仿生机器鱼的运动特点、物理结构、控制器及工作环境的特点,我们为红外机器鱼设计了以下8种基本运动:

上升(UP)、下潜(DOWN)、平动(HORIZON)、加速(ACCE)、减速(DECE)、左转(L_TURN)、右转(R_TURN)、直行(STRAIGHT)。

速度分为0-7级,7级为最大,0级速度为0。

方向分为9档:

左转4档、右转4档以及中间档。

机器鱼避障任务中的运动是这些基本运动的组合,如加速转弯,减速转弯,加速下潜,加速上升等等。

上升:

机器鱼在游动过程中利用胸鳍实现上浮下潜运动。

当机器鱼以一定的速度游动时,如果胸鳍沿轴线顺时针摆动一定的角度(图3-3所示的上升位置),由于水压的作用,机器鱼的头部向上倾斜,从而向水面游动。

下潜:

当机器鱼以一定的速度游动时,如果胸鳍沿轴线顺时针摆动一定的角度(下潜位置),由于水压的作用,机器鱼的头部向下倾斜,从而向水底游动。

平动:

当机器鱼的胸鳍保持在中间状态时,机器鱼在水面上游动,我们把这种运动定义为平动。

直行:

机器鱼的三个摆动关节以头尾轴为中心摆动时,机器鱼沿直线运动(严格意义上,应该是类直线),这种运动定义为直行。

加速:

机器鱼从较低的速度等级切换到较高的速度等级。

减速:

机器鱼从较高的速度等级切换到较低的速度等级。

左转:

当给尾部三个电机施加向左的几何偏移量时,机器鱼向左转弯。

右转:

当给尾部三个电机施加向右的几何偏移量时,机器鱼向右转弯。

图3-3胸鳍的三种基本状态(原理图)

3.3仿生机器鱼的智能控制策略

3.3.1规则库的设计

本文中设计的自主仿生机器鱼智能控制系统采用了基于规则的产生式系统。

产生式规则的左半部一般为若干事实的逻辑积,确定了可应用的先决条件,右半部描述了规则的先决条件得到满足时所采取的行动或得出的结论。

产生式规则的一般形式为“条件→行动”或“前提→结论”,即用“输入-输出”语句表示每一个知识项。

为了简化规则库的设计,我们在五个方向上都只采用了一个传感器。

根据五个输入量FIR、LIR、RIR、TIR、BIR和8个基本运动UP、DOWN、HORIZON、ACCE、DECE、L_TURN、R_TURN、STRAIGHT之间的因果关系,机器鱼的控制规则被划分为两个子规则库:

规则库1(包含避障规则)和规则库2(包含上升下潜规则),如表3-3、表3-4所示。

表3-3规则库1

输入

输出

环境描述

运动描述

FIR

LIR

RIR

L_TURN

R_TURN

DECE

STRAIGHT

0

0

0

0

0

0

1

无障碍

直行

0

0

1

1

0

0

0

右侧有障碍

减速左转

0

1

0

0

1

0

0

左侧有障碍

减速右转

0

1

1

0

0

1

1

左、右侧有障碍

减速直行

1

0

0

1

0

0

0

前方有障碍

减速左转

1

0

1

1

0

1

0

前方、右侧有障碍

减速左转

1

1

0

0

1

1

0

前方、左侧有障碍

减速右转

1

1

1

1

0

1

0

三方向都有障碍

减速右转

表3-4规则库2

输入

输出

环境描述

运动描述

TIR

BIR

UP

DOWN

ACCE

HORIZON

0

0

0

0

0

1

无障碍

平动

0

1

1

0

0

0

下方有障碍

加速上升

1

0

0

1

0

0

上方有障碍

加速下潜

1

1

0

0

1

0

上下方都有障碍

加速平动

3.3.2推理机的设计

规则库定义了传感器状态与机器鱼运动之间的映射关系,给出了运动的定性描述,但是没有给出运动的定量描述,即转弯等级,转弯模式和速度级别等。

推理机正是为完成运动的定量描述而设计的。

所谓推理就是依据一定的规则从已有的事实推出结论的过程,按照推理方向可把推理分为正向推理、反向推理和混合推理。

本系统采用正向推理策略,推理工作周期为读红外传感器数据,检测并计算有规则条件,冲突消解,规则执行,推导机器鱼的速度等级,转弯模式,转弯等级等。

推理机的功能包括分析当前的碰撞情况,估计碰撞的危险度,规划机器鱼的速度等级、转弯等级、转弯模式等。

下面定义两个重要参数:

碰撞危险度(RiskFactor)和上升下潜意愿强度(AwarenessIntensity)。

推理机根据RiskFactor的大小确定机器鱼的减速等级、避障时的转弯等级和转弯模式,根据AwarenessIntensity决定机器鱼的加速等级。

 

我们规定:

当所有传感器的输出为0,即(FIR、LIR、RIR、TIR、BIR)=(0,0,0,0,0)时,机器鱼的速度等级为4,规则库中的加速和减速运动都是以这个速度等级为基准的。

因此,加速等级取值范围为{5,6,7};减速等级取值范围为{0,1,2,3}。

根据RiskFactor的值决定转弯模式、转弯等级、减速等级的指导原则是:

RiskFactor越大,碰撞的危险性越大,转弯半径越小,转弯等级越大,速度等级越小,越容易避开障碍,反之亦然。

同理,AwarenessIntensity越大,机器鱼的加速等级越高。

4.控制系统硬件设计

机器鱼的硬件设计是控制的基础,通过各种传感器采集外界数据和自身状态数据,实现对机器鱼的有效控制。

合理的硬件设计可以充分发挥系统功能,避免调试的困难,达到较高的控制精度。

4.1控制系统硬件设计思想

为将整个控制系统硬件部分说清楚,决定将硬件控制系统分成若干子系统,此种分离方式就是为了理清思路说明问题,实际上整个系统是互相作用,互相配合,不可分离的。

机械鱼的硬件控制系统主要包括以下子系统:

1.舵机驱动电路子系统:

利用单片机内部定时器中断产生,具有特定控制意义的PWM波形来驱动舵机转动。

2.全局传感器子系统:

本系统的传感器是一个全局摄像头,既能定位鱼本身位置又能定位障碍物的位置,将所有机器鱼需要的外界数据采集到并分析出有效的控制策略。

图4-1硬件控制系统框图

4.2主控制芯片及控制系统

机器鱼下位机系统选用ATmega128L单片机作为主要控制芯片,ATmgeal28L是ATMEL公司推出的一款新型AVR单片机。

具有先进的RISC架构,采用低功耗CMOS技术,而且在软件上支持C语言及汇编语言。

芯片内部集成了很多大容量的存储器和丰富且功能强大的硬件接口电路,此款单片机的片内资源给控制系统的设计及后续程序的升级和维护提供了非常大的方便。

可由硬件直接产生PWM信号,节约系统硬件资源,降低软件设计复杂性。

4.3舵机的构造及控制方法

舵机主要是由外壳、一个小型直流电动机、一组减速齿轮、一个用于转角位置检测的电位器和一块控制电路板所构成。

其中,快速转动的小型直流电动机提供了舵机的动力,经减速齿轮组减速后,通过输出轴对外提供大的力矩,齿轮组的减速比愈大,伺服电动机的输出力矩也就愈大。

本次设计的机器鱼的驱动装置使用舵机的原因是其力矩较大,可直接驱动尾鳍及关节,不需要特殊的机械机构来将转动转换为摆动,而且控制信号是PWM信号,控制信号简单,易于利用单片机等芯片来实现控制。

一般的舵机具有三条导线:

信号线,电源线,地线。

电源线和地线之间的电压提供舵机运动的能源,信号线是控制舵机摆动角度的输入端口,输入的是脉宽可调的PWM信号。

舵机的转轴和输入信号的脉宽成正比。

 

5.结论

本项目基于红外传感器网络,设计了一种具有自主运动能力的仿生机器鱼,提出了一种基于规则推理的智能避障控制方法,并进行了试验,实验结果表明了这种方法的有效性。

由于红外传感器探测信息有限(只能探测障碍物的有无,无法得到距离信息),必须为机器鱼集成多种传感器,才能使机器鱼具备自主路径规划和自主导航功能。

在对多元环境信息处理的基础上,机器鱼就能通过智能决策选择最佳的游动路径与最有效的游动方式。

这也是我们下一步要开展的工作。

6.参考文献

[1]曹福成.仿生学推动潜艇驶入新世纪.[J]..国防技术基础,.2001,.4:

.18..

[2]梁建宏,王田苗,魏宏兴.仿生机器鱼技术研究进展及关键问题探讨[J].机器人技术与应用,2003,3:

14-19.

[3]公茂法,黄鹤松,杨学蔚等.MCS-51/52单片机原理与实践.北京:

北京航空航天大学出版社,2009.

[4]向忠祥,张向明,刘令勋.尾鳍推进装置的研究[J].武汉造船,1994,99(6):

23-26.

[5].喻俊志,陈尔奎,王硕,梁建宏,谭民.一种多仿生机器鱼协作系统的设计与初步实现[J].系统仿真学报,2002,14(10):

1316-1320.

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