宋詞 王超 呂詩(shī)晴 周子瑞 常月

摘 要：文章主要針對(duì)救援類機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)開展研究與設(shè)計(jì)。機(jī)器人一般配備彩色攝像機(jī)、熱成像儀、通信系統(tǒng)及急救包等設(shè)備，能夠替代救援人員深入情況危險(xiǎn)、時(shí)間緊迫、環(huán)境復(fù)雜的場(chǎng)所實(shí)施快速、精準(zhǔn)、高效的救援工作。文章重點(diǎn)研究仿生蜘蛛救援機(jī)器人系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案，并對(duì)部分核心進(jìn)行系統(tǒng)闡述。

關(guān)鍵詞：仿生;救援機(jī)器人;運(yùn)動(dòng)規(guī)劃;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

0 ? 引言

救援機(jī)器人是為救援而采取先進(jìn)科學(xué)技術(shù)研制的機(jī)器系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以由單體機(jī)器人獨(dú)立完成工作任務(wù)，也可以實(shí)現(xiàn)群體機(jī)器人的協(xié)同合作救援。救援機(jī)器人種類繁多，主要包括軍用救援機(jī)器人，災(zāi)后救援機(jī)器人，水下救援機(jī)器人、災(zāi)難偵察機(jī)器人等。

1 ? 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

20世紀(jì)80年代，美國(guó)、德國(guó)、日本等發(fā)達(dá)國(guó)家就開始了對(duì)救援機(jī)器人的研究和應(yīng)用，針對(duì)不同用途研發(fā)出具有不同功能的救援機(jī)器人。我國(guó)救援機(jī)器人的研究工作開展較晚，但發(fā)展速度很快[1]?！笆晃濉逼陂g，我國(guó)已將“救援機(jī)器人”項(xiàng)目列入國(guó)家863重點(diǎn)項(xiàng)目，包括沈陽(yáng)自動(dòng)化所、西安科技大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)等知名研究所和高校積極開展研究，設(shè)計(jì)并研發(fā)了廢墟可變形搜救機(jī)器人、機(jī)器人化生命探測(cè)儀、旋翼無人機(jī)救援機(jī)器人等性能優(yōu)越的救援系統(tǒng)[2]。

2 ? 主要研究?jī)?nèi)容

仿生蜘蛛救援機(jī)器人系統(tǒng)研究主要包括救援機(jī)器人軟硬件系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)、高爆發(fā)液壓驅(qū)動(dòng)及驅(qū)動(dòng)-傳動(dòng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)、復(fù)雜環(huán)境下救援機(jī)器人群體運(yùn)動(dòng)規(guī)劃與控制理論、多態(tài)勢(shì)救援機(jī)器人群體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型、虛擬力場(chǎng)法路徑規(guī)劃與障礙物規(guī)避算法5個(gè)部分內(nèi)容。

以六足式蜘蛛機(jī)器人硬件框架為依托，對(duì)蜘蛛的各類運(yùn)動(dòng)情況進(jìn)行建模仿真，包括常規(guī)前進(jìn)、后退、爬行、攻擊、躲避等。設(shè)計(jì)中采用高爆液壓驅(qū)動(dòng)傳動(dòng)系統(tǒng)障機(jī)器人的高機(jī)動(dòng)性和高爆發(fā)性。重點(diǎn)探討分布式蜘蛛機(jī)器人的群體協(xié)同控制與路徑規(guī)劃，并模擬救援場(chǎng)景下復(fù)雜環(huán)境中群體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)虛擬力場(chǎng)與傳感網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的規(guī)避算法[3]。

2.1 ?救援機(jī)器人軟硬件系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)

對(duì)比國(guó)內(nèi)外救援機(jī)器人系統(tǒng)性能，比較雙足式、四足式、車輪式、履帶式機(jī)器人特點(diǎn)，探討系統(tǒng)應(yīng)用環(huán)境因素與復(fù)雜性特點(diǎn)，研究機(jī)器人機(jī)械架構(gòu)、主控制系統(tǒng)、服務(wù)器監(jiān)測(cè)界面、移動(dòng)監(jiān)測(cè)終端界面4個(gè)方面設(shè)計(jì)內(nèi)容，擬合搜救路徑規(guī)劃與障礙規(guī)避算法，結(jié)合群體仿生理論制定一套較完備的分布式救援機(jī)器人系統(tǒng)模型方案。

2.2 ?高爆發(fā)液壓驅(qū)動(dòng)及驅(qū)動(dòng)-傳動(dòng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

救援機(jī)器人驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)中擬采用缸閥一體、空腔推桿和薄壁缸體的驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)模塊功能結(jié)構(gòu)一體化設(shè)計(jì)方法，以提高功率密度;研究?jī)?chǔ)能與增壓模塊、儲(chǔ)能與爆發(fā)時(shí)空狀態(tài)精準(zhǔn)轉(zhuǎn)換方法，研究強(qiáng)沖擊與重載荷下的液壓驅(qū)動(dòng)單元高速力/位混合伺服控制技術(shù);針對(duì)高爆發(fā)驅(qū)動(dòng)對(duì)元部件的不利影響，研究密封/潤(rùn)滑失效分析與優(yōu)化方法，研究關(guān)節(jié)傳動(dòng)機(jī)構(gòu)迭代優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，以集成多連桿傳動(dòng)機(jī)構(gòu)。

2.3 ?復(fù)雜環(huán)境下救援機(jī)器人群體運(yùn)動(dòng)規(guī)劃與控制理論

擬基于多元仿生耦合模型，分析蟻群等生物群體復(fù)雜運(yùn)動(dòng)過程中的運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)，提取與定義運(yùn)動(dòng)模式特征參數(shù)和描述運(yùn)動(dòng)性能的指標(biāo)參數(shù)，建立模式參數(shù)與運(yùn)動(dòng)性能之間的直觀映射。根據(jù)群體機(jī)器人運(yùn)動(dòng)時(shí)獲得的狀態(tài)反饋信息，研究運(yùn)動(dòng)軌跡在線調(diào)節(jié)與優(yōu)化方法，由此導(dǎo)出直接作用于群體機(jī)器人高機(jī)動(dòng)運(yùn)動(dòng)控制的伺服控制指令。

2.4 ?多態(tài)勢(shì)救援機(jī)器人群體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型

建立群體機(jī)器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，使其具備基本的應(yīng)激反應(yīng)。從信息處理角度對(duì)人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象并建立某種模型，按不同的連接方式組成不同的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，組建大量神經(jīng)節(jié)點(diǎn)（或神經(jīng)元）并進(jìn)行相互連接，并使每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一種特定的激勵(lì)函數(shù)，以節(jié)點(diǎn)間的連接作為該連接信號(hào)的加權(quán)值（權(quán)重），形成人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶功能，網(wǎng)絡(luò)的輸出則依網(wǎng)絡(luò)的連接方式、權(quán)重值和激勵(lì)函數(shù)的不同而有所調(diào)整，提高單體與群體的協(xié)同控制與反應(yīng)能力。

2.5 ?虛擬力場(chǎng)法路徑規(guī)劃與障礙物規(guī)避算法

構(gòu)造目標(biāo)方位引力場(chǎng)和障礙物周圍斥力場(chǎng)共同作用的虛擬人工力場(chǎng)，搜索勢(shì)函數(shù)下降方向找尋無碰撞路徑，使群體機(jī)器人沿虛擬排斥力和虛擬引力合力方向運(yùn)動(dòng)，結(jié)合人工勢(shì)場(chǎng)法和柵格法分析移動(dòng)機(jī)器人實(shí)時(shí)避障及最優(yōu)路徑規(guī)劃。構(gòu)建虛擬力場(chǎng)環(huán)境，統(tǒng)計(jì)并分析救援場(chǎng)所環(huán)境因素并提出風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)類人神經(jīng)系統(tǒng)自激反應(yīng)及自主學(xué)習(xí)功能。

系統(tǒng)利用采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行平衡性預(yù)判，集合超聲波測(cè)距獲取的周邊距離信息，實(shí)現(xiàn)六足機(jī)器人的平穩(wěn)行進(jìn)與智能避障功能。蜘蛛類六足仿生中采用L298N驅(qū)動(dòng)8路舵機(jī)實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的穩(wěn)態(tài)步進(jìn)，利用 PWM 波形進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)速，控制做出前進(jìn)、后退、轉(zhuǎn)彎等動(dòng)作。無線控制方式集合紅外編碼及藍(lán)牙技術(shù)，實(shí)現(xiàn)移動(dòng)終端與紅外線預(yù)設(shè)指令相結(jié)合的控制方式，設(shè)計(jì)中可利用無線設(shè)備進(jìn)行直接干預(yù)與控制，也可根據(jù)智能化程序進(jìn)行自我控制，豐富了蜘蛛類仿生機(jī)器人的控制方式以達(dá)到最佳的控制效果。仿生機(jī)器人系統(tǒng)硬件框架如圖1所示。

3 技術(shù)難點(diǎn)和關(guān)鍵技術(shù)

3.1 復(fù)雜環(huán)境下救援機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)與適應(yīng)性研究

救援機(jī)器人主要在極端復(fù)雜環(huán)境下開展工作，系統(tǒng)設(shè)計(jì)及功能對(duì)環(huán)境的適應(yīng)性要求很高，項(xiàng)目前期主要針對(duì)復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)能力開展項(xiàng)目的軟硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)，包括硬件機(jī)械機(jī)構(gòu)、機(jī)器人驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)、遠(yuǎn)程服務(wù)器控制端、移動(dòng)控制端等，針對(duì)行進(jìn)路徑規(guī)劃、無線信號(hào)傳輸質(zhì)量、高爆發(fā)機(jī)動(dòng)性等問題開展研究。

3.2 仿群體生物應(yīng)激反應(yīng)的救援機(jī)器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建與算法優(yōu)化

救援機(jī)器人群體高機(jī)動(dòng)運(yùn)動(dòng)過程中的反應(yīng)行為具有形態(tài)多樣、動(dòng)作復(fù)雜等特點(diǎn)，而做出反應(yīng)的依據(jù)是來自神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)外界環(huán)境因素的感知，構(gòu)建救援機(jī)器人群體神經(jīng)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型，使其具備可學(xué)習(xí)性和可訓(xùn)練性，能夠在復(fù)雜環(huán)境下開展單體救援與群體協(xié)同救援工作。

3.3 人工勢(shì)場(chǎng)因素與分散控制方法相結(jié)合的多智能體控制律

項(xiàng)目研究過程中集合群體生物運(yùn)動(dòng)及行為數(shù)據(jù)和人工勢(shì)場(chǎng)模型，分析救援機(jī)器人群體行為反應(yīng)及決策方式，構(gòu)建具有心跳、應(yīng)激、自組織運(yùn)動(dòng)模式等肢體特征的虛擬中樞-肢體代理模型和支持群組能夠基本維持生存、防御危險(xiǎn)和探索世界的“本能式運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)”功能模型，開展面向智能群體系統(tǒng)的群體救援系統(tǒng)在不同作業(yè)和模式下協(xié)作仿生策略與控制技術(shù)研究。仿生機(jī)器人系統(tǒng)研究方案如圖2所示。

4 ? 結(jié)語(yǔ)

希望通過針對(duì)救援機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)的研究助推智能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)升級(jí)發(fā)展，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)力量。通過和高科技產(chǎn)業(yè)的無縫對(duì)接，形成產(chǎn)品設(shè)計(jì)和開發(fā)能力，吸引風(fēng)險(xiǎn)投資，構(gòu)建仿生機(jī)器人產(chǎn)學(xué)研結(jié)合的局面。

[參考文獻(xiàn)]

[1]王超，張東杰，賈春磊，等.靈長(zhǎng)類仿生機(jī)器人高機(jī)動(dòng)運(yùn)動(dòng)與控制關(guān)鍵技術(shù)研究[J].無線互聯(lián)科技，2019（18）：107-108.

[2]程紅太，萬(wàn)登科，郝麗娜.靈長(zhǎng)類仿生機(jī)器人飛躍軌跡規(guī)劃及控制策略[J].東北大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2017（2）：168-173.

[3]趙旖旎，程紅太，張曉華.基于能量的欠驅(qū)動(dòng)雙臂機(jī)器人懸擺動(dòng)態(tài)伺服控制[J].西南交通大學(xué)學(xué)報(bào)，2009（3）：380-384.

（編輯 何 琳）