六足步行机器人的毕业设计说明书(5)

2019-04-09 14:44

第2章 机器人学与仿生学介绍

中有创新。经过实践——认识——再实践的多次重复,才能使模拟出来的东西越来越符合生产的需要。这样模拟的结果,使最终建成的机器设备将与生物原型不同,在某些方面甚上超过生物原型的能力。例如今天的飞机在许多方面都超过了鸟类的飞行能力,电子计算机在复杂的计算中要比人的计算能力迅速而可靠。

仿生学的基本研究方法使它在生物学的研究中表现出一个突出的特点,就是整体性。从仿生学的整体来看,它把生物看成是一个能与内外环境进行联系和控制的复杂系统。它的任务就是研究复杂系统内各部分之间的相互关系以及整个系统的行为和状态。生物最基本的特征就是生物的自我更新和自我复制,它们与外界的联系是密不可分的。生物从环境中获得物质和能量,才能进行生长和繁殖;生物从环境中接受信息,不断地调整和综合,才能适应和进化。长期的进化过程使生物获得结构和功能的统一,局部与整体的协调与统一。仿生学要研究生物体与外界刺激(输入信息)之间的定量关系,即着重于数量关系的统一性,才能进行模拟。为达到此目的,采用任何局部的方法都不能获得满意的效果。因此,仿生学的研究方法必须着重于整体。 仿生学的研究内容是极其丰富多彩的,因为生物界本身就包含着成千上万的种类,它们具有各种优异的结构和功能供各行业来研究。自从仿生学问世以来的二十几年内,仿生学的研究得到迅速的发展,且取得了很大的成果。就其研究范围可包括电子仿生、机械仿生、建筑仿生、化学仿生等。随着现代工程技术的发展,学科分支繁多,在仿生学中相应地开展对口的技术仿生研究。例如:航海部门对水生动物运动的流体力学的研究;航空部门对鸟类、昆虫飞行的模拟、动物的定位与导航;工程建筑对生物力学的模拟;无线电技术部门对于人神经细胞、感觉器宫和神经网络的模拟;计算机技术对于脑的模拟似及人工智能的研究等。在第一届仿生学会议上发表的比较典型的课题有:“人造神经元有什么特点”、“设计生物计算机中的问题”、“用机器识别图像”、“学习的机器”等。从中可以看出以电子仿生的研究比较广泛。仿生学的研究课题多集中在以下三种生物原型的研究,即动物的感觉器官、神经元、神经系统的整体作用。以后在机械仿生和化学仿生方面的研究也随之开展起来,近些年又出现新的分支,如人体的仿生学、分子仿生学和宇宙仿

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生学等。

2.2.2仿生学的研究范围

仿生学的研究范围主要包括:力学仿生、分子仿生、能量仿生、信息与控制仿生等。

◇力学仿生,是研究并模仿生物体大体结构与精细结构的静力学性质,以及生物体各组成部分在体内相对运动和生物体在环境中运动的动力学性质。例如,建筑上模仿贝壳修造的大跨度薄壳建筑,模仿股骨结构建造的立柱,既消除应力特别集中的区域,又可用最少的建材承受最大的载荷。军事上模仿海豚皮肤的沟槽结构,把人工海豚皮包敷在船舰外壳上,可减少航行揣流,提高航速;

◇分子仿生,是研究与模拟生物体中酶的催化作用、生物膜的选择性、通透性、生物大分子或其类似物的分析和合成等。例如,在搞清森林害虫舞毒蛾性引诱激素的化学结构后,合成了一种类似有机化合物,在田间捕虫笼中用千万分之一微克,便可诱杀雄虫;

◇能量仿生,是研究与模仿生物电器官生物发光、肌肉直接把化学能转换成机械能等生物体中的能量转换过程;

◇信息与控制仿生,是研究与模拟感觉器官、神经元与神经网络、以及高级中枢的智能活动等方面生物体中的信息处理过程。例如,根据象鼻虫视动反应制成的“自相关测速仪”可测定飞机着陆速度。根据鲎复眼视网膜侧 抑制网络的工作原理,研制成功可增强图像轮廓、提高反差、从而有助于模糊目标检测的—些装置。已建立的神经元模型达100种以上,并在此基础上构造出新型计算机。

模仿人类学习过程,制造出一种称为“感知机”的机器,它可以通过训练,改变元件之间联系的权重来进行学习,从而能实现模式识别。此外,它还研究与模拟体内稳态,运动控制、动物的定向与导航等生物系统中的控制机制,以及人-机系统的仿生学方面。

仿生学的范围很广,信息与控制仿生是一个主要领域。一方面由于自动化向智能控制发展的需要,另一方面是由于生物科学已发展到这样一个阶

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第2章 机器人学与仿生学介绍

段,使研究大脑已成为对神经科学最大的挑战。人工智能和智能机器人研究的仿生学方面——生物模式识别的研究,大脑学习记忆和思维过程的研究与模拟,生物体中控制的可靠性和协调问题等——是仿生学研究的主攻方面。 控制与信息仿生和生物控制论关系密切。两者都研究生物系统中的控制和信息过程,都运用生物系统的模型。但前者的目的主要是构造实用人造硬件系统;而生物控制论则从控制论的一般原理,从技术科学的理论出发,为生物行为寻求解释。

最广泛地运用类比、模拟和模型方法是仿生学研究方法的突出特点。其目的不在于直接复制每一个细节,而是要理解生物系统的工作原理,以实现特定功能为中心目的。—般认为,在仿生学研究中存在下列三个相关的方面:生物原型、数学模型和硬件模型。前者是基础,后者是目的,而数学模型则是两者之间必不可少的桥梁。

由于生物系统的复杂性,搞清某种生物系统的机制需要相当长的研究周期,而且解决实际问题需要多学科长时间的密切协作,这是限制仿生学发展速度的主要原因。

2.3本章小结

仿生学的研究内容,从模拟微观世界的分子仿生学到宏观的宇宙仿生学包括了更为广泛的内容。而当今的科学技术正是处于一个各种自然科学高度综合和互相交叉、渗透的新时代,仿生学通过模拟的方法把对生命的研究和实践结合起来,同时对生物学的发展也起了极大的促进作用。在其它学科的渗透和影响下,使生物科学的研究在方法上发生了根本的转变;在内容上也从描述和分析的水平向着精确和定量的方向深化。生物科学的发展又是以仿生学为渠道向各种自然科学和技术科学输送宝贵的资料和丰富的营养,加速科学的发展。因此,仿生学的科研显示出无穷的生命力,它的发展和成就将为促进世界整体科学技术的发展做出巨大的贡献。

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第3章 仿生六足机器人的设计

3.1 六足仿生机器人的三角步态运动原理与设计

3.1.1关于步态的参数描述

通俗的说,步态是行走系统抬腿和放腿的顺序。步行机器人的腿可以看作两状态器件。腿的悬空相(Transfer phase)指腿抬离地面的阶段,悬空相状态记为“1”。腿的支撑相(support phase) 指腿支撑在地并推动机体向前运动的阶段,支撑相的状态记为“0”。运动周期T 指周期步态中某一腿运动一个完整循环所需要的时间。周期步态指各腿的运动周期相同,且任一腿的运动周期不随时间而变化。有荷因数(duty factor)指腿i 支撑在地面上的时间占整个运动周期的比例:βi =腿i 的支撑相时间/腿i 的周期=t pi/T,若βi =β, i = 1 , 2 ,?,2 k (2 k 为总足数) ,则步态称为规则步态(regular gait)。腿i 的相对相位,指第i 足的触地时刻相对于第一足的延时在一个运动周期中的比例: Φi=ti - t1/T,0 ≤Φi ≤1 。

步距(stride length),指一个完整的腿循环中机体重心移动的位置。 腿行程(leg stroke),指支撑相时足端相对于机体移动的距离。 腿节距(leg pitch),指横向运动步行机机体同一端上相邻腿运动主平面之间的距离。

行程节距(stroke pitch),指纵向运动步行机机体同一端上相邻腿行程中点的间距。行程间距,指横向运动步行机前后足对行程中点的间距。

推程时间,指腿在支撑相的持续时间;回程时间,指腿在悬空相的持续时间,平均速度,由此可以导出行程,步距和有荷因数之间的关系式是R λ·β。静态稳定六足步行机器人,由于要求β ≥1/2,所以t r ≤t p ,即平均速度上限取决于t r 。

行走系统采用波形步态时,机体每一侧上各腿的迈步动作形成一种由后向前的波形式。自然界六足昆虫在所有速度范围内都采用波形步态。

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第3章 仿生六足机器人的设计

3.1.2三角步态运动原理

三角步态(或交替三角步态),是β =1/2 时的波形步态,运动时六条腿成两组三角形交替支撑迈步前进。“六足纲”昆虫(蟑螂、蚂蚁等)步行时,一般不是六足同时直线前进,而是将三对足分成两组,以三角形支架结构交替前行。身体左侧的前、后足及右侧的中足为一组,右侧的前、后足和左侧的中足为另一组,分别组成两个三角形支架。当一组三角形支架中所有的足同时提起时,另一组三角形支架的三只足原地不动,支撑身体,并以其中足为支点,前足胫节的肌肉收缩,拉动身体向前,后足胫节的肌肉收缩,将虫体往前推,因此身体略作以中足为支点的转动,同时虫体的重心落在一另一组“三角形支架”的三足上,然后再重复前一组的动作,相互轮换周而复始。这种行走方式使昆虫可以随时随地停息下来,因为重心总是落在三角支架之内。这就是典型的三角步态行走法,其行走轨迹并非是直线,而是呈“之”字形的曲线前进。

机器人采用三角步态的运动示意如图1所示。机器人开始运动时,左侧的2 号腿和右侧的4、6 号腿抬起准备向前摆动,另外三条腿1、3、5 处于支撑状态,支撑机器人本体确保机器人的原有重心位置处于三条支腿所构成的三角形内,使机器人处于稳定状态不至于摔倒(见图1a),摆动腿2、4、6向前跨步(见图1b),支撑腿1、3、5 一面支撑机器人本体,一面在小型直流驱动电机和皮带传动机构的作用下驱动机器人本体,使机器人机体向前运动一个半步长S(见图1c)。在机器人机体移动到位时,摆动腿2、4、6 立即放下,呈支撑态,使机器人的重心位置处于2、4、6 三条支撑腿所构成的三角形稳定区内,原来的支撑腿1、3、5 已抬起并准备向前跨步(见图1d),摆动腿1、3、5 向前跨步(见图1e),支撑腿2、4、6此时一面支撑机器人本体,一面驱动机器人本体,使机器人机体向前运动一个步长S(见图1f),如此不断从步态(a)、(b)、(c)、(d)、(e)、(f)、(a),循环往复,周而复始实现机器人不断向前运动。

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