在模拟和真实的轮式机器人上实施脚踏控制 (2)柯受良

在模拟和真实的轮式机器人上实施脚踏控制

罗马尼亚的Babes-Bolyai大学和法兰克福的Goethe大学的一组研究人员最近进行了一项研究，探讨了模拟和现实轮式机器人的脚蹬控制的实现方式。

术语“踢控制”是指可以用于将系统从一个自组织吸引子“踢”到另一个吸引子的吸引盆的短而高级的命令。

“当我们运动时，我们的肌肉只是对大脑发出的信号做出反应，还是考虑到关节，肌腱和肌肉本身的状态？” 进行这项研究的研究人员之一克劳迪乌斯·格罗斯问

“如果是这样的话，有人会说'嵌入式运动'。我们的研究致力于研究体现力如何帮助动物和机器人导航世界。”

在自然界中，即使是具有简单神经系统的动物也可以在各种复杂的环境中航行。为了在已知和未知环境中移动，机器人应该具有相似的感觉运动技能。但是，到目前为止，全世界的科学家和工程师都在努力设计具有类似于人类和动物的运动能力的机器人。

参与这项研究的另一位研究员BulcsúSándor对TechXplore说：“在不断变化的环境中协调大量的执行器无疑是一项艰巨的任务。”

“那么，为什么不让我们的机器人通过大量的计算工作来完成艰苦的工作呢？遵循这一思想，我们提出了一种替代控制方案，其中以自组织方式生成运动模式在这种框架下，运动是通过大脑与机器人的身体以及环境之间的动态相互作用而产生的。”

系统的相图：动态行为作为控制器参数的函数。

Sándor，Gros和他们的同事设计了一种控制器框架，该框架中的运动不是严格定义的，而是由一组方程式来描述的，这些方程式用于控制动态变化的执行器，并结合了人体的固有感觉信息。然后，他们在LPZRobots仿真环境中测试和完善了这些方程式。

桑多说：“由于机器人与其周围环境的相互作用，可以创建几种自组织的运动模式。” “这使我们可以通过一个定义明确的类似踢的控制信号在这些行为原语之间进行切换。这就是我们所说的”踢控制”。最后，作为概念验证，我们在现实世界的轮式机器人上实现了这一思想。 ”

协调体内许多肌肉的收缩是一项非常艰巨的任务，大多数人和动物天生就有这种任务。在他们的研究中，Sándor，Gros和他们的同事试图设计一种更简单的方法来将运动技能灌输给机器人。

“如果大脑只发出短促的踢脚信号，而动物或机器人的身体自己进行协调良好的运动，会不会简单得多？” 格罗斯说。“这是反冲控制的关键思想。正如我们发现的那样，当机器人处理自组织执行器时，就可以实现。”

研究人员在模拟和真实的轮式机器人上评估了它们的框架，并通过局部反馈回路独立生成了不同轮的动力学。

这些反馈回路是由速??率编码神经元介导的，该神经元处理描述每个车轮实际旋转角度的本体感觉输入。随后，类似于蒸汽机车中使用的传动杆的模拟传动杆将神经活动的变化转化为旋转运动。

桑多说：“我们证明了如何使用自组织的运动模式来产生具体的运动。” “使用这种控制方案可能有助于简化完成各种运动任务所需执行的复杂计算。将其与其他方法结合使用可能会产生强大的工具来产生复杂的机器人行为。我们的框架还可以有助于理解动物和动物。人类的运动。”

Sándor，Gros及其同事进行的这项研究可能会导致一种有效控制机器人运动的新技术。他们的框架的主要实用优势是它将部分计算负荷分配给机器人的身体。他们的模型还可以用来教授高中物理课程中的动力学系统，因为它可以进行互动且引人入胜的演示。

研究人员现在计划在更复杂的机器人体系结构上测试他们的算法，并将不同的感觉模态纳入他们的方程式中。

例如，他们可以将脚踢控制应用于控制器的层次结构，其中视觉信息触发特定的运动模式。

Gros说：“我们目前正在努力将原理推广到有腿的机器人，尤其是六足动物，我们的第一个结果是有希望的。” “我们还正在研究通过感官信息激活反冲控制的方法。”

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