陳剛，徐一棟，楊鑫，趙鑫杰，任向英，呂菡之

（1.浙江理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，杭州 310018；2.浙江方圓檢測(cè)集團(tuán)股份有限公司，杭州 310000）

1 引 言

水下機(jī)器人目標(biāo)跟隨是一種新興的機(jī)器人技術(shù)，它可以讓機(jī)器人在水下環(huán)境中自主地跟隨目標(biāo)物體，可以為水下目標(biāo)的搜尋、打撈、救援以及海洋生物探測(cè)跟隨等任務(wù)提供有效的幫助。它還可以為軍事研究和開發(fā)提供寶貴的數(shù)據(jù)，幫助軍方更好地了解和掌握海洋的形態(tài)、氣候和環(huán)境等信息。

目前水下目標(biāo)跟隨技術(shù)的難點(diǎn)主要在水下視覺和機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制上。水下環(huán)境中的溫度、濕度、流速、濁度、噪聲等因素都會(huì)影響水下目標(biāo)檢測(cè)和跟隨的準(zhǔn)確性。此外，機(jī)器人在水中運(yùn)動(dòng)會(huì)受到水流等非線性因素干擾，這就要求機(jī)器人有良好的運(yùn)動(dòng)性能以及運(yùn)動(dòng)穩(wěn)定性。

經(jīng)過數(shù)百萬年的進(jìn)化，許多海洋生物進(jìn)化出優(yōu)秀的運(yùn)動(dòng)能力，包括高速、高效率、高敏捷性等，螳螂蝦更是其中的代表，其具有強(qiáng)有力的前螯［1］、出色的游動(dòng)能力［2］、獨(dú)特的視覺［3］特征，可以快速準(zhǔn)確地跟隨獵物，在必要時(shí)可以給予獵物致命一擊?；诜律鷮W(xué)，許多仿生水下機(jī)器人已經(jīng)涌現(xiàn)［4］，例如Muralidharan等利用形狀記憶合金設(shè)計(jì)仿生魚，能夠?qū)崿F(xiàn)雙向形狀記憶效果［5］。Chen等提出了一個(gè)仿生機(jī)器人蝠鲼，使用離子聚合物金屬?gòu)?fù)合材料作為人造肌肉來模仿蝠鲼的游泳行為［6］。Wang等提出了腿槳混合驅(qū)動(dòng)的淺灘類蟹機(jī)器人概念，并設(shè)計(jì)其步態(tài)［7］。本實(shí)驗(yàn)室同樣進(jìn)行了許多仿生機(jī)器人研究，如仿河貍機(jī)器人的智能控制［8］、仿河貍機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)建模［9］、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的軟體機(jī)器魚等［10］。螳螂蝦優(yōu)異的運(yùn)動(dòng)本領(lǐng)是水下機(jī)器人理想的仿生對(duì)象，而目前尚未有模擬螳螂蝦游動(dòng)的機(jī)器人。因此以螳螂蝦運(yùn)動(dòng)為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)一種性能優(yōu)異的仿螳螂蝦機(jī)器人具有重要研究意義。

運(yùn)動(dòng)性能優(yōu)異的水下機(jī)器人是完成目標(biāo)跟隨任務(wù)的基礎(chǔ)。此外，機(jī)器人完成水下目標(biāo)跟隨還需要通過各種傳感器反饋外界信息［11］。攝像頭結(jié)合了信息豐富和低成本的優(yōu)點(diǎn)，目前已被廣泛使用。如Sun等基于嵌入式視覺實(shí)現(xiàn)機(jī)器魚的目標(biāo)跟隨［12］。Yan等通過攝像頭判斷L形光陣實(shí)現(xiàn)自主水下航行器的回收［13］。可見為機(jī)器人配備攝像頭來捕捉水下目標(biāo)特征并完成目標(biāo)跟隨、定位和導(dǎo)航等任務(wù)，具有廣闊的應(yīng)用前景。

機(jī)器人自主完成目標(biāo)跟隨任務(wù)離不開對(duì)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制［14］，中央模式發(fā)生器（Central Pattern Generator，CPG）是動(dòng)物產(chǎn)生有節(jié)奏運(yùn)動(dòng)控制信號(hào)的自然方式，已被廣泛用于控制仿生機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)［15-16］。CPG控制器能夠以較少的參數(shù)調(diào)整機(jī)器人的節(jié)律性運(yùn)動(dòng)，控制運(yùn)動(dòng)高效、穩(wěn)定性好［17］。為使機(jī)器人能夠感知周圍的環(huán)境并做出相應(yīng)的調(diào)整，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的閉環(huán)控制非常重要。閉環(huán)CPG控制是提高機(jī)器人推進(jìn)效率和機(jī)動(dòng)性的一種有效方法［18］。例如，Chen等基于CPG的閉環(huán)控制驅(qū)動(dòng)機(jī)器魚避開障礙物并跟隨指定的方向［19］；Wang等基于CPG設(shè)計(jì)仿箱魚機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制器，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了開環(huán)和閉環(huán)CPG控制器的有效性和穩(wěn)定性［20］；Korkmaz等將CPG和模糊控制相結(jié)合，有效地控制了機(jī)器魚運(yùn)動(dòng)［21］。在這些研究中，展現(xiàn)了基于CPG的閉環(huán)控制系統(tǒng)能有效感知外界環(huán)境并調(diào)整機(jī)器人運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。但目前研究的閉環(huán)CPG控制是基于單關(guān)節(jié)或多關(guān)節(jié)設(shè)計(jì)，尚未有針對(duì)多腹足耦合運(yùn)動(dòng)的機(jī)器人進(jìn)行閉環(huán)CPG控制的研究。因此設(shè)計(jì)一種適合多腹足耦合運(yùn)動(dòng)的閉環(huán)CPG控制系統(tǒng)具有重要意義。

本文以螳螂蝦為仿生對(duì)象，完成了多腹足耦合運(yùn)動(dòng)的仿螳螂蝦機(jī)器人結(jié)構(gòu)與硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)，提出了一種基于多腹足耦合運(yùn)動(dòng)的仿生閉環(huán)CPG控制系統(tǒng)。本文的結(jié)構(gòu)如下：第二章介紹了生物螳螂蝦結(jié)構(gòu)以及仿螳螂蝦機(jī)器人結(jié)構(gòu)及硬件系統(tǒng)；第三章提出基于閉環(huán)CPG的控制系統(tǒng)；第四章通過靜態(tài)目標(biāo)跟隨與動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟隨實(shí)驗(yàn)對(duì)仿螳螂蝦機(jī)器人游動(dòng)性能進(jìn)行測(cè)試，并驗(yàn)證控制系統(tǒng)的有效性；第五章對(duì)本文進(jìn)行討論和總結(jié)。

2 仿螳螂蝦機(jī)器人設(shè)計(jì)

2.1 結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

本文設(shè)計(jì)了一種仿螳螂蝦機(jī)器人，該機(jī)器人旨在模仿螳螂蝦的運(yùn)動(dòng)方式，實(shí)現(xiàn)高效靈活的水下運(yùn)動(dòng)。如圖1（a）所示，生物螳螂蝦主要由頭部、爬行足、腹足、尾部組成。其中身體上的5對(duì)腹足是螳螂蝦游動(dòng)動(dòng)力的主要來源。以生物螳螂蝦的結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)仿螳螂蝦機(jī)器人，整體結(jié)構(gòu)及其重要零部件如圖1（b）所示。機(jī)器人主要由頭部、身體、尾部組成。在機(jī)器人的頭部安裝了攝像頭，用于檢測(cè)外界環(huán)境信息。機(jī)器人的身體上安裝了5個(gè)腹足基座，每個(gè)腹足基座上安裝了兩個(gè)防水舵機(jī)來控制一對(duì)腹足運(yùn)動(dòng)。機(jī)器人在水中游動(dòng)的動(dòng)力通過安裝在身體兩側(cè)的5對(duì)腹足前后劃動(dòng)產(chǎn)生。通過鋼絲繩帶動(dòng)柔性脊柱可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的轉(zhuǎn)向運(yùn)動(dòng)。機(jī)器人的制作材料主要為光敏樹脂，通過3D打印完成。光敏樹脂材料的成型精度高，在水下物理性質(zhì)穩(wěn)定。

圖1 生物螳螂蝦與仿螳螂蝦機(jī)器人Fig.1 Biological mantis shrimp and sionic mantis shrimp robot

圖2為基于生物螳螂蝦的腹足結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的仿生腹足，該仿生腹足采用三關(guān)節(jié)設(shè)計(jì)，其中一個(gè)關(guān)節(jié)為主動(dòng)關(guān)節(jié)，采用舵機(jī)驅(qū)動(dòng)，剩余兩個(gè)關(guān)節(jié)為被動(dòng)關(guān)節(jié)，利用水的阻力實(shí)現(xiàn)展開與折疊。當(dāng)腹足向后運(yùn)動(dòng)，此時(shí)處于推進(jìn)態(tài)，三個(gè)關(guān)節(jié)充分展開提供更大的推力。腹足回程時(shí)，此時(shí)處于恢復(fù)態(tài)，被動(dòng)關(guān)節(jié)折疊減小前進(jìn)的阻力。該設(shè)計(jì)充分利用水流特性，簡(jiǎn)化驅(qū)動(dòng)結(jié)構(gòu)，提高推進(jìn)能力，降低了控制難度。

圖2 仿生腹足Fig.2 Bionic pleopod

2.2 仿生腹足運(yùn)動(dòng)學(xué)建模

根據(jù)仿螳螂蝦機(jī)器人腹足的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，基于DH參數(shù)法對(duì)機(jī)器人的腹足關(guān)節(jié)建立如圖3所示坐標(biāo)系。其中腹足的第一關(guān)節(jié)為主動(dòng)關(guān)節(jié)，通過舵機(jī)運(yùn)動(dòng)實(shí)現(xiàn)，第二、三關(guān)節(jié)為被動(dòng)關(guān)節(jié)，主要受機(jī)械限位和水流的影響。將舵機(jī)基座設(shè)為參考坐標(biāo)系x0z0y0，依次建立第一至三關(guān)節(jié)的坐標(biāo)系x1o1y1至x3o3y3，此時(shí)所有的關(guān)節(jié)均在一個(gè)平面上且均為旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)。

圖3 仿生腹足坐標(biāo)系定義Fig.3 Bionic pleopod coordinate system definition

根據(jù)D-H參數(shù)表，當(dāng)i=1時(shí)，關(guān)節(jié)齊次變換矩陣01T為

當(dāng)i大于1時(shí)，其從i-1到i坐標(biāo)系的關(guān)節(jié)齊次變換矩陣均為

式中，cθ和sθ分別是cosθ和sinθ的簡(jiǎn)寫。因此，得到的仿生腹足的正運(yùn)動(dòng)學(xué)公式為

式中，c123=cos(θ1+θ2+θ3)，s123=sin(θ1+θ2+θ3)，且基于式（3），可根據(jù)舵機(jī)運(yùn)動(dòng)角度計(jì)算各關(guān)節(jié)在腹足關(guān)節(jié)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)。

2.3 硬件設(shè)計(jì)

仿螳螂蝦機(jī)器人的控制硬件系統(tǒng)如圖4所示，機(jī)器人的控制硬件主要分為視覺硬件和運(yùn)動(dòng)控制硬件兩部分，視覺硬件主要由攝像頭OV2640、LCD顯示屏、視覺控制板MaixBit組成。控制硬件主要由ESP-32 WROOM、舵機(jī)驅(qū)動(dòng)板PCA 9685、防水舵機(jī)組成。視覺硬件負(fù)責(zé)處理圖像信息，將攝像頭拍攝的圖像進(jìn)行去噪、校正、顏色濾波、二值化、繪制錨框等操作后，將物體的中心坐標(biāo)、距離等信息通過串口通訊傳遞到運(yùn)動(dòng)控制板ESP32，控制器通過邏輯運(yùn)算后調(diào)整運(yùn)動(dòng)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制。仿螳螂蝦機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制需要11個(gè)舵機(jī)電機(jī)，其中10個(gè)舵機(jī)控制5對(duì)腹足運(yùn)動(dòng)，1個(gè)舵機(jī)控制機(jī)器人轉(zhuǎn)向運(yùn)動(dòng)。舵機(jī)驅(qū)動(dòng)板PCA 9685基于IIC通訊可以驅(qū)動(dòng)16個(gè)舵機(jī)電機(jī)，滿足控制需求。運(yùn)動(dòng)控制板ESP-32 WROOM可以實(shí)現(xiàn)雙線程工作，能夠同時(shí)完成運(yùn)動(dòng)控制信號(hào)輸出和環(huán)境反饋信息處理。本文設(shè)計(jì)的控制硬件系統(tǒng)分為視覺硬件系統(tǒng)和運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)，兩者能夠獨(dú)立工作，充分利用硬件資源，也便于后期硬件升級(jí)適配。

圖4 控制硬件系統(tǒng)Fig.4 Control hardware system

3 基于CPG的閉環(huán)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

3.1 CPG運(yùn)動(dòng)控制

CPG控制著脊椎動(dòng)物有節(jié)奏運(yùn)動(dòng)。通過對(duì)生物螳螂蝦運(yùn)動(dòng)的觀察和分析，本文提出了一種仿螳螂蝦機(jī)器人CPG模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人腹足的靈活控制。采用的改進(jìn)CPG模型方程為

式中，ωi為振蕩器的期望頻率，xi、r2i和r1i代表第i個(gè)振蕩器中輸出偏差項(xiàng)、正弦項(xiàng)和余弦項(xiàng)的幅值狀態(tài)變量，、和代表振蕩器的偏差項(xiàng)、正弦項(xiàng)和余弦項(xiàng)的幅值狀態(tài)變量的二階導(dǎo)數(shù)；αi代表振蕩器從當(dāng)前值趨向期望值的趨勢(shì)因子，φij和wij分別決定了振蕩器j對(duì)于振蕩器i的耦合權(quán)重和相位的影響；R1i、R2i和Xi代表振蕩器各對(duì)應(yīng)輸出項(xiàng)的固有幅值；βi代表第i個(gè)振蕩器的最終輸出角度。該振蕩器輸出模型可以方便地根據(jù)運(yùn)動(dòng)步態(tài)規(guī)劃參數(shù)擬合仿螳螂蝦腹足運(yùn)動(dòng)特征，并繼承Ijspeert振蕩器的模型特點(diǎn)［22］，能夠?qū)φ袷幤鞯亩鄠€(gè)幅值參數(shù)、各振蕩器的頻率以及相位差進(jìn)行直接的調(diào)控。圖5展示了多腹足耦合運(yùn)動(dòng)的CPG網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。CPG網(wǎng)絡(luò)由6個(gè)振蕩器組成，包括一個(gè)控制機(jī)器人轉(zhuǎn)向的中樞振蕩器與控制5對(duì)游泳足耦合運(yùn)動(dòng)的振蕩器。

圖5 CPG網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.5 Topology of CPG network

3.2 基于CPG的目標(biāo)跟隨閉環(huán)控制

本文提出的基于CPG的目標(biāo)跟隨閉環(huán)控制系統(tǒng)包括：方向閉環(huán)控制和速度閉環(huán)控制。方向閉環(huán)控制用于調(diào)整跟隨運(yùn)動(dòng)的方向，速度閉環(huán)實(shí)現(xiàn)跟隨運(yùn)動(dòng)的速度控制，兩者協(xié)同實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物的精確跟隨運(yùn)動(dòng)。系統(tǒng)的控制框圖如圖6所示。CPG的目標(biāo)跟隨閉環(huán)控制器主要由CPG控制器、PID控制器、FL控制器組成。其中，CPG控制器作為機(jī)器人運(yùn)動(dòng)輸出的主控制器，PID控制器用于調(diào)整CPG控制器中的中樞振蕩器輸出實(shí)現(xiàn)方向閉環(huán)控制，F(xiàn)L控制器用于調(diào)整CPG控制器中的腹足振蕩器輸出來控制機(jī)器人的跟隨速度。

圖6 基于CPG的目標(biāo)跟隨閉環(huán)控制框圖Fig.6 CPG-based target following closed-loop control block diagram

整體工作流程為：視覺傳感器采集目標(biāo)物的信息輸入視覺控制板，經(jīng)過視覺控制板處理后，將目標(biāo)物的視覺反饋信息通過串口輸入到運(yùn)動(dòng)控制器，運(yùn)動(dòng)控制器通過PID控制器分析視覺信息中的水平偏差調(diào)整轉(zhuǎn)向CPG參數(shù)，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的轉(zhuǎn)向控制。對(duì)于機(jī)器人的速度控制，F(xiàn)L控制器結(jié)合視覺信息中的水平偏差和距離信息調(diào)整腹足CPG震蕩頻率，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的速度控制。兩者配合實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)方向與速度調(diào)整，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物的精確跟隨。

3.3 方向閉環(huán)控制

仿螳螂蝦機(jī)器人的方向控制是通過PID控制器調(diào)節(jié)CPG參數(shù)實(shí)現(xiàn)的。如圖7（a）所示，視覺傳感器得到的圖像大小為320×240，紅色十字的坐標(biāo)位置為（160，120）。攝像頭在檢測(cè)到目標(biāo)物時(shí)會(huì)給出白色錨框以及錨框中心的坐標(biāo)，通過對(duì)紅色十字和錨框中心的水平坐標(biāo)作差可以得到水平偏差x，其正負(fù)可以用來判斷目標(biāo)物相對(duì)于機(jī)體的位置，在本文中當(dāng)x為負(fù)時(shí)，表示目標(biāo)物在機(jī)體中心的左側(cè)。

圖7 方向與距離判斷原理Fig.7 Direction and distance judgment principle

PID控制器的輸入偏差信號(hào)e（t）計(jì)算為

通過PID控制器得到CPG模型輸入?yún)?shù)之一D（t），表達(dá)式為

D（t）為CPG模型的偏移量，是仿螳螂蝦機(jī)器人調(diào)整運(yùn)動(dòng)方向時(shí)唯一改變的參數(shù)。KP、Ki和Kd分別為PID控制器的比例系數(shù)、積分系數(shù)和微分系數(shù)。經(jīng)過多次水下試驗(yàn)，觀察仿螳螂蝦機(jī)器人在不同PID參數(shù)下的轉(zhuǎn)向性能。根據(jù)結(jié)果分析，采用比例積分控制來提高仿螳螂蝦機(jī)器人的轉(zhuǎn)向性能，KP，Ki，Kd分別設(shè)為0.7，0.2，0。為了保證結(jié)構(gòu)安全，限制的D（t）的范圍在［-35°，35°］。仿螳螂蝦機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)中根據(jù)誤差e（t），實(shí)時(shí)調(diào)整機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)方向，保證機(jī)器人跟隨目標(biāo)穩(wěn)定游動(dòng)。

3.4 速度閉環(huán)控制

仿螳螂蝦機(jī)器人的速度控制依據(jù)是視覺傳感器反饋的目標(biāo)位置和距離信息。如圖7（b）所示，藍(lán)色虛線以上為真實(shí)世界，藍(lán)線以下為相機(jī)世界。根據(jù)圖中幾何關(guān)系可得

式中，L為機(jī)器人與目標(biāo)物體的距離，R為目標(biāo)物的真實(shí)半徑，r為目標(biāo)物在視覺傳感器中半徑所占的像素，h為固定的像素值，α為視覺傳感器視野范圍的一半，判斷目標(biāo)物的錨框長(zhǎng)為a，寬為b。由于水下光線復(fù)雜，實(shí)際相機(jī)判斷錨框多數(shù)情況為矩形，有時(shí)還會(huì)出現(xiàn)矩形的長(zhǎng)寬差距較大的情況，這對(duì)距離的判斷有較大的干擾。因此計(jì)算目標(biāo)物半徑r時(shí)，同時(shí)考慮錨框的長(zhǎng)和寬，可以使距離判斷更加準(zhǔn)確。

為使機(jī)器人能夠自主實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)速度控制，本文設(shè)計(jì)模糊控制器如圖8所示。模糊控制器采用Mamdanitype推理、三角隸屬函數(shù)和質(zhì)心解模糊。表1展示了根據(jù)實(shí)驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)設(shè)置模糊控制器的模糊規(guī)則，由于視覺傳感器受光照影響較大，在判斷目標(biāo)物時(shí)容易出現(xiàn)錨框大小跳動(dòng)較大的問題，影響視覺信息的準(zhǔn)確性。因此，將解模糊后的輸出進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，得到合理的腹足運(yùn)動(dòng)頻率，使得機(jī)器人跟隨運(yùn)動(dòng)更加穩(wěn)定。

表1 機(jī)器人腹足D-H參數(shù)Table 1 Robot pleopod D-H parameters

圖8 模糊控制器Fig.8 Fuzzy controller

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

4.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

為驗(yàn)證基于CPG的目標(biāo)跟隨閉環(huán)控制系統(tǒng)的有效性，建立機(jī)器人實(shí)驗(yàn)平臺(tái)如圖9所示。實(shí)驗(yàn)水池大小為2 m×1 m×1 m，在水池頂部安裝有攝像頭，圖中所示目標(biāo)物黃色小球可以沿導(dǎo)軌運(yùn)動(dòng)。通過安裝在頂部的攝像頭記錄機(jī)器人的游動(dòng)視頻，攝像頭與智能手機(jī)交互，可實(shí)時(shí)觀察機(jī)器人游動(dòng)情況。機(jī)器人在跟隨運(yùn)動(dòng)時(shí)，使用機(jī)體視覺控制板記錄機(jī)器人游動(dòng)時(shí)的第一視角圖像。外部通過激光測(cè)距儀得到機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的距離變化。通過處理機(jī)器人游動(dòng)時(shí)間序列圖得到機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。

圖9 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)Fig.9 Experimental platform

4.2 靜態(tài)目標(biāo)跟隨

圖10為仿螳螂蝦機(jī)器人直行跟隨靜態(tài)目標(biāo)物，目標(biāo)物在機(jī)器人前方固定位置，機(jī)器人從靜止出發(fā)。圖10（a）為機(jī)器人運(yùn)動(dòng)時(shí)間序列圖，從圖中可以看出機(jī)器人在0～6 s快速游動(dòng)接近目標(biāo)物，當(dāng)距離目標(biāo)物較近時(shí)（即9～15 s）運(yùn)動(dòng)速度減慢，符合速度控制規(guī)則。圖10（b）為機(jī)器人判斷目標(biāo)物距離與真實(shí)距離對(duì)比，兩者運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)相同，但存在一定誤差，在第4秒達(dá)到最大誤差為0.13 m。目前，因本文對(duì)于目標(biāo)物的識(shí)別是基于顏色濾波，圖像濾波對(duì)光線非常敏感，又因水下光線情況復(fù)雜，所以對(duì)目標(biāo)物判斷會(huì)有較大影響。

圖10 機(jī)器人靜態(tài)目標(biāo)跟隨實(shí)驗(yàn)Fig.10 Robot static target following experiment

圖11（a）為機(jī)器人第一視角記錄的目標(biāo)物檢測(cè)圖像，紅色十字為視野中心，白框內(nèi)部為目標(biāo)物，藍(lán)色十字為目標(biāo)物的中心，控制目標(biāo)為兩個(gè)十字重合。圖11（b）為機(jī)器人運(yùn)動(dòng)過程中目標(biāo)物在視野水平方向上的偏移變化，紅線以上為目標(biāo)物在機(jī)器人右側(cè)，紅線以下為目標(biāo)物在機(jī)器人左側(cè)。機(jī)器人經(jīng)過5 s的轉(zhuǎn)向微調(diào)使得目標(biāo)物回到視野中心，在5～12 s的運(yùn)動(dòng)中，控制水平偏差在5像素內(nèi)。在12～15 s的運(yùn)動(dòng)中，目標(biāo)物逐漸偏離中心，主要原因是隨著機(jī)器人接近目標(biāo)物，機(jī)器人調(diào)整目標(biāo)物在視野中心需要更大的轉(zhuǎn)向幅度，此時(shí)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)受慣性的影響較大，在水中轉(zhuǎn)向時(shí)產(chǎn)生了漂移，從而導(dǎo)致不能及時(shí)調(diào)整位置。整體來看，機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)中能夠根據(jù)目標(biāo)位置實(shí)時(shí)調(diào)整跟隨方向，在本次靜態(tài)跟隨運(yùn)動(dòng)中控制左右偏差在11像素內(nèi)，跟隨方向波動(dòng)不大，具有良好的跟隨性能。

圖11 機(jī)器人第一視角記錄的目標(biāo)物檢測(cè)圖Fig.11 Target object detection map recorded from the first view of the robot

4.3 動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟隨

圖12為仿螳螂蝦機(jī)器人跟隨動(dòng)態(tài)目標(biāo)物的實(shí)驗(yàn)一，實(shí)驗(yàn)時(shí)目標(biāo)物沿黃色箭頭方向以0.1 m/s勻速運(yùn)動(dòng)，到達(dá)極限位置時(shí)停止運(yùn)動(dòng)。機(jī)器人垂直于目標(biāo)物運(yùn)動(dòng)方向從靜止出發(fā)。圖12（a）為機(jī)器人運(yùn)動(dòng)時(shí)間序列圖，可以看出機(jī)器人跟隨目標(biāo)物實(shí)時(shí)調(diào)整姿態(tài)，經(jīng)過13 s的運(yùn)動(dòng)順利追蹤上目標(biāo)物。圖12（b）為機(jī)器人判斷目標(biāo)物距離與真實(shí)距離對(duì)比圖，當(dāng)機(jī)器人與目標(biāo)物距離大于0.4 m時(shí)，出現(xiàn)距離判斷不準(zhǔn)確的情況，在距離較近時(shí)實(shí)際距離與判斷距離基本一致。

圖12 機(jī)器人動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟隨實(shí)驗(yàn)一Fig.12 Robot dynamic target following experiment I

圖13為機(jī)器人跟隨動(dòng)態(tài)目標(biāo)實(shí)驗(yàn)二，實(shí)驗(yàn)時(shí)目標(biāo)物沿黃色箭頭方向以0.1 m/s勻速運(yùn)動(dòng)，到達(dá)極限位置時(shí)停止運(yùn)動(dòng)。機(jī)器人初始運(yùn)動(dòng)方向與目標(biāo)物運(yùn)動(dòng)方向夾角為55°，實(shí)驗(yàn)設(shè)定的目標(biāo)為機(jī)器人接近目標(biāo)物，設(shè)定目標(biāo)距離為0便于測(cè)量機(jī)器人與目標(biāo)物的距離。機(jī)器人在跟隨運(yùn)動(dòng)的前13秒內(nèi)，與目標(biāo)物保持穩(wěn)定的距離。機(jī)器人跟隨運(yùn)動(dòng)的最小半徑為0.48 m，整體運(yùn)動(dòng)平穩(wěn)。

圖13 機(jī)器人動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟隨實(shí)驗(yàn)二Fig.13 Robot dynamic target following experiment II

結(jié)合動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟隨實(shí)驗(yàn)一和實(shí)驗(yàn)二的運(yùn)動(dòng)圖像觀察，當(dāng)目標(biāo)物與機(jī)器人中心偏差較大時(shí)機(jī)器人軀干的彎曲程度較大，這樣可以快速調(diào)整運(yùn)動(dòng)方向，當(dāng)目標(biāo)物逐漸回到視野中心，機(jī)器人軀干的彎曲角度逐漸減小，保持目標(biāo)物在機(jī)器人的視野范圍內(nèi)。

5 結(jié) 論

本文以螳螂蝦為仿生對(duì)象，設(shè)計(jì)仿螳螂蝦機(jī)器人及其硬件系統(tǒng)，提出了一種基于CPG的目標(biāo)跟隨閉環(huán)控制系統(tǒng)。該控制系統(tǒng)將CPG控制、PID控制和FL控制三者結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)速度和方向的靈活調(diào)控。通過對(duì)靜態(tài)目標(biāo)物和動(dòng)態(tài)目標(biāo)物的跟隨實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明機(jī)器人可以根據(jù)目標(biāo)物在水平方向上的偏差和距離快速調(diào)整跟隨速度和跟隨方向，具體表現(xiàn)為機(jī)器人距離目標(biāo)物越遠(yuǎn)跟隨速度越快，接近目標(biāo)物時(shí)速度減緩。當(dāng)目標(biāo)物偏離視野中心較大時(shí)，軀干的彎曲程度增大，轉(zhuǎn)向半徑更小，更有利于跟隨目標(biāo)物。偏差較小時(shí)，微調(diào)軀干彎曲角度，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的跟隨方向控制。

本文的研究結(jié)果驗(yàn)證了上述控制系統(tǒng)可以有效跟隨水下特定目標(biāo)，為水下目標(biāo)跟隨任務(wù)的實(shí)際應(yīng)用提供了有力的支持。受機(jī)器人硬件限制，目前對(duì)目標(biāo)物的識(shí)別為基于顏色濾波，在未來的研究中將提升機(jī)器人的硬件系統(tǒng)，可對(duì)基于多傳感器的機(jī)器人水下感知算法進(jìn)行研究，使仿螳螂蝦機(jī)器人具備更為高效的在水下復(fù)雜環(huán)境中進(jìn)行生物跟隨、搜索、救援和避障等任務(wù)的工作能力。