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游动的智能


“当看到一条游动的鱼,你会想到什么?”如果有人问起这个问题,你可能会回答:“清蒸的话会是非常的鲜美,红烧的话口感会更加醇香。”对于机器人研究者来说,他们给出的答案也许会出乎你的意料:“看见尾鳍一摆一动,想起的是如何能提出有效的控制算法,在仿生机器鱼上更完美地实现鱼类高效、高机动推进。”

像鱼儿一样游泳

鱼类历经亿万年的进化,形成了适应不同生存环境的外形、结构和运动模式,如高速游动的剑鱼、可在空中滑翔的飞鱼、逆流而上的大马哈鱼等。它们优于船舶螺旋桨推进的高效率、高机动、低噪声、高加速性的游动方式,引起了研究人员的广泛关注。

在机器人学领域,参照生物游动的推进机理,利用机械、电子元器件和智能材料等实现水下推进的运动装置可以统称为仿生机器鱼。在实际中,最常见的模拟对象就是使用波动推进的鱼类和鲸豚类动物:模仿鱼类尾部推进的鱼形机器人和模仿鲸豚类的背腹式运动的海豚形机器人。

这类机器人由于可以利用波动产生的涡流回收能量,帮助推进,从而可以达到较高的推进效率。由于一部分能量被回收,散发到环境里面形成噪声的能量减少,这样有助于减少对环境的干扰,提高隐身性能。同时,与传统的螺旋桨或射流推进相比,波动推进方式可以方便地改变推进力的方向,在很大程度上提高了机器人的灵活性。

作为自然鱼的对应物,仿生机器鱼主要模仿的是其外形和游动方式。然而,模拟自然不必遵从自然,机器鱼不必一定要处处模拟自然鱼。机器鱼的游动模式可以通过不同的控制算法人为设定,而鱼类却不能。综合多学科理论和技术对仿生机器鱼进行系统研究,不仅可为深入探索鱼类的推进机理提供可操纵的科学平台,加深对鱼类运动学、动力学、感知机制及进化等的认识和理解,而且为新型高效水下航行器及水下机器人设计与控制提供新思路、新方法、新技术。

戏水的诀窍

虽然鱼类的种类和形态很多,但也隐含着某些可识别的共同特征。鱼类通过身体和鳍的波动或摆动来实现推进和机动运动。作为游动和维持身体平衡的运动器官,大多数鱼类至少有数个单独的鳍,包括尾鳍、胸鳍、腹鳍、臀鳍等。

这些附鳍通常可以分为两类:偶鳍和奇鳍。偶鳍为成对的鳍,包括胸鳍和腹鳍各一对,相当于陆生脊椎动物的前后肢;奇鳍为不成对的鳍,包括背鳍、臀鳍、尾鳍。一般常见的鱼类均具有上述的胸、腹、背、臀、尾5种鳍。而在机动运动中,鱼类通过协调奇鳍和偶鳍,甚至身体的弯曲来实现灵活多变的非直线推进。从控制科学的角度来说,鱼类作为一个推进系统,利用多控制面包括附鳍和身体,特别是尾部来实现在水中的快速、机动运动。鱼类这种高度集成、可配置的多种控制面,为多模态、精准的机动运动控制提供了可能。

在鱼游机动运动中,研究者通过生物观察发现,鲹科鱼类的转弯过程可视为鱼体通过一个虚拟的“C 形管道”,即在执行快速启动的过程中,身体后段在伸展阶段几乎都通过了空间中的同一点。基于这一发现,科学家提出了“动态轨迹法”作为C 形启动的运动模型。动态轨迹法通过半周期调整来复现自然鱼在推进过程中产生的推进波,将向前游动与转弯机动整合在同一框架内。这样,不但可以简化控制系统的设计,还可以使正常的游动与转弯机动无缝衔接,平滑地在不同的状态间切换,非常适合作为路径规划等更高级控制算法的底层算法。

将该方法应用于自主研制的仿生机器鱼,实现了480°每秒的平均转向角速度和约670°每秒的峰值角速度。此外,研究者也将动态轨迹法应用于机器海豚的俯仰控制,在国际上首次实现了机器海豚前滚翻、后滚翻等机动运动,验证了前苏联生物学家马斯洛夫在1970 年提出的观点:海豚的俯仰机动性能高于其偏航机动性能。

你见过倒着游的鱼吗?在自然界中,欧洲鳗鱼依靠身体的波动可以实现倒退,其他一些鱼类依靠胸鳍实现倒游。鱼类的倒退游动启示我们,在某些复杂水域环境和管道作业的任务中,可以通过机器鱼的倒游来拓展游动技能,提高任务的完成率。但常用的倒游实现方法需要设计复杂的鱼体波,过程繁琐。

对于仿鳗鲡机器鱼来说,所有关节是头尾对称的,从而其游动的动作向前和向后是对称的,故只需将各关节的运动规律颠倒就可以产生反向的游动。对于有胸鳍的仿鲹科机器鱼,也无需经过复杂的动力学设计,仅仅依靠胸鳍的摆动即可实现后退游动。但对于没有胸鳍、仅依靠身体和尾鳍推进的机器鱼来说,想要倒着游绝对是不小的挑战。

在已有多关节仿鲹科机器鱼基础上,借助于水动力学分析和仿生中枢模式发生器(Central Pattern Generator, CPG)控制模型,分别给出了基于鱼体波动方程和基于CPG 模型的两类倒游控制方法。前者主要通过修改鱼体波动方程、颠倒机器鱼各个关节的控制规律来实现鱼体倒游;后者则基于CPG 模型,产生各个关节的节律摆动信号。

成为鱼群领导者的机器鱼

要使机器鱼变得聪明,必须为仿生机器鱼装配红外、视觉、声呐、压力、全球定位系统(GPS)、惯导等传感器,赋予机器鱼感知相应水下环境信息的能力;同时装备微型的嵌入式计算机或微控器,通过编写智能控制算法提升其自主能力和智能水平,让机器鱼成为一条“有头脑”的鱼,更好地为人类服务。

机载嵌入式控制系统能够与上层主控系统进行通信、发送数据、接收指令,收集并处理各传感器采集的数据,向各部位的驱动电机发送运动控制命令。综合多传感器感知的信息,构建闭环的控制系统,从而实现机器鱼在三维水环境中的位置和姿态控制。

机器鱼诱导鱼群

针对水质在线、安全、全方位监测的要求,研究者设计并实现了基于机器鱼的水质监测系统,由原位式节点网、机器鱼动态节点和上位机系统组成。机器鱼的腹部安装着各种传感器,用来测量水温、水体的酸碱度及含氧程度等水质参量。系统既利用了原位节点长期检测的特性,又发挥了仿生机器鱼移动全面检测的特点。该系统的构建,为远程、自主的大水域水质监测及预警提供了原型系统和技术支撑,有效满足了国家需求。

受自然界鱼群展现出来的群体智能影响,研究者进而提出了多仿生机器鱼协调与控制系统的体系结构,研制开发了多机器鱼协调与控制实验平台。该实验系统由四部分组成:决策与仿真子系统、视觉子系统、无线通讯子系统、机器鱼子系统。视觉子系统采集机器鱼信息和环境信息,经图像识别后,作为决策与仿真的输入量,决策输出经无线通讯子系统发送给机器鱼子系统,从而控制多机器鱼的行为,共同完成某一项任务。目前多机器鱼已能完成“协作过孔”“顶球”“人机对抗”“联合推箱子”“水球比赛”等多个任务。

更为有趣的是,在野外试验中,研究者发现,真鱼会追随机器鱼游动。惟妙惟肖地模仿真鱼的游动方式让机器鱼具有领导者的特质,带领鱼群游向其他方向,远离危险区。机器鱼被认为鱼群领导者的这一现象,展现了一种新的系统控制范式。即对于一个群体,引入可操控个体,通过对有限个体行为的控制,实现对群体系统行为的操控。

也许,在不远的将来,可以将机器鱼派遣到受有毒废水影响的水域,把鱼群带离危险区。甚至有一天,我们可以让机器鱼带领需要捕食的鱼群自投罗网。

获奖项目:仿生机器鱼高效与高机动控制的理论与方法

主要完成人:谭民(中国科学院自动化研究所),侯增广(中国科学院自动化研究所),喻俊志(中国科学院自动化研究所),程龙(中国科学院自动化研究所),王硕(中国科学院自动化研究所)

 

水质监测海豚

试验中的仿生鱼



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