基于多目标遗传算法的仿人机器人中枢神经运动控制器的设计

∏ ∏
而且对于外部干扰有着很高的鲁棒性 仿真结 的设计是凭直觉通过反复试凑而获得的 这种 等人提 为了解决这个问
果证明了这种方法的有效性 但是在他的系统中 方法耗时! 缺乏理论依据 而且针对不同环境的适应 能力很差 同样的问题仍然存在于 出的全三维仿人步行控制方法中 题 ≤ 和
∏
≈
使用了 ≥ ≥ ≈ 来优化 ≤ ° 的参数 他们将 ≤ °
α
收稿日期
第
卷第
期
姜 山等
基于多目标遗传算法的仿人机器人中枢神经运动控制器的设计
是仿人步行控制的合理选择 而在仿人机器人的神 经网络运动控制中 由相当数量的节律振动神经元
∏
习控制提供了良好的实验平台
组成的中枢模 在实
式 生成器 ≤ ° ≤° 现稳定步行运动控制中发挥着重要的作用 将 ≤°
应用于仿人运动控制得益于神经生理
γ ξ γ ζ 为重力加速度 ξ ι ζ ι 为连杆 ι 在 Ξ Ζ 平面
优化策略 正如大多数客观事物那样 仿人机器人的稳定
步行存在着多种衡量标准和目标 将这些目标单独 地进行优化显然不能保证系统的整体性能 因此需 要在优化的时候对所要求的所有目标加以通盘考 虑 而使多个目标同时达到最优是困难的 有必要在 其中进行协调和折衷处理 使各目标函数尽可能达 到 最优 本文将使用多目标遗传算法
得到 了 充 分 的 研 究 机 器 人 的 每 个 关 节 都 由 一 个 驱动 而每个 抑制的神经元组成 如图
•
图
ƒ
仿人机器人模型
∏
和 ≤°
模型
≤° ƒ
图
模型
此模型可以通过以下的非线性微分方程描述
Τ ρξ ι ξι βϖι
ϕ
人每个关节都是由两个变量决定的 一个是平衡位 中 Σχηααλ 置Η β 另一个是叠加位置 Η σ 在文献 ≈ 在对仿人机器人的双臂运动控制中 就使用了这种 方法 这种方法易于实施 提高了系统的鲁棒性 而 且在人体生理运动学中也有现实的依据 在本文中
φ ιτ ξ Δσ ΝΗ ι ι ,
来处理多目 方法主要有权重系数变 法≈
标优化问题 常用的
∂∞ ∂ ∞√ ∏
为从机器人关
化 法! 排 序 选 择 法! Ε) 限 制 法 以 及 本 文 所 采 用 的 其中需要着重考虑的是种群选择和编码策略! 评价 函数的设计以及算法的具体实现
3 2
节空间到步行稳定指标空间的映射 评价函数 φιτ
≈
图
ƒ
关节变量配置
∏
在本文中 我们选择后者以避免繁琐的树型多 进行演化设计的 的
刚体动力学问题 但是在对 ≤ °
3
基于多目标遗传算法的 ΧΠΓ σ 优化设计
Μ ΟΓ Α βασεδ ΧΠΓ σ οπτιμ αλ δεσιγ ν
利用 ≤ ° 实现对仿人节奏运动控制可以通过
过程中 考虑了系统必要的动力学特性 而 还要经过与关节平衡位置的叠加 如图
其中 ξ ι 和 ξ ι 表示第 ι 个 中相互抑制的 神经元的内部状态 ϖι 和 ϖι 描述了两神经元相互抑 制的疲劳程度 β 和 Ξ 是预先定义的常数 外部恒定 激励输入 χ 决定了 的输出幅值 而时间常数 Τ ρ 和 Τ α 影响输出信号的频率和外形特性 Ρ ΟΝ 的输 出通常作为输入到相应关节的参考力矩≈ 或参考位 置
2
系统描述 Σψστεμ δεσχριπτιον
基于 的 / 远程脑0 概念≈ 我们建造了 作为针对仿人机器人的研
自由度仿人机器人 ≥ƒ 究载体 如图 和
ƒ
的模型
所示 ≥ƒ 的腿部和手臂分别有 个自由度 身体上有 个自由度 每个关节由 公司的
≤ 伺服模块驱动 伺服模块的电位
组成 它们之间的
关系可以归结为
≤° ! 机器人本体以及外部环境三者之间的交互作 2 1
图
ƒ ≥ƒ ≥ƒ
仿人机器人及其步行控制 ΧΠΓ σ 的建模
用来 使 机 器 人 能 够 在 平 地 和 斜 坡 上 稳 定 步 行! 避 障≈
≤°
象所有的脊椎动物一样 人类的运动是由中枢 神经系统 ≤ √ ∏ ≥ ≤ ≥ 来协调 的 在脑部的神经组织通过激活脑干的指定区域从 一系列的运动序列中选择指定的运动指令 紧接着 脑干又通过刺激位于脊髓中的 ≤ ° 来开始运动并 对运动的速度加以控制 当 ≤ ° 在对环境的适应过 程中使得其中的 在达到稳定时 能够相互之间 锁定彼此之间的相位关系 因此鲁棒性强 这种局部 的神经网络系统能够在按照合理的时序对肌肉组织 的收缩和舒张进行内在的协调 除了步行 人类的呼 吸! 吞咽! 眼球的运动以及其它的重复性的节奏运动 模式都是基于相同的控制机理 在本文中 只对前进方向平面内的步行控制加 以研究 因为我们认为在没有弄清两维步行的前提 下 针对更为复杂的全三维运动的研究不可能有满 意的结果 ≥ƒ 的模型如图 所示 机器人由 个连杆组成 共 个自由度 为了得到更为自然的仿 人步行步态 机器人的上肢和躯体被添加了进来 这 也是与传统的两足机器人的不同之处 模型的参数 见表 描述了用于步行运动控制的 ≤ ° 它由 个相对于相应关节的
中每个节奏振动神经元的状态的傅立叶变换作为评 价函数的基础 这样的处理方法虽然计算简单 但是 在他的模型中没有包括对稳定步行十分重要的踝关 节和脚 而且评价函数的选择缺乏关于稳定性定量 的分析 很难反应机器人的实际步行状态的优劣 本 文针对以上研究中存在的问题 提出了一种用多目 标遗传算法来进行 ≤ ° 设计的方法
学! 认知科学! 人工生命! 机器人学以及人工智能等 多学科的相互交叉和融合 动物生理学和神经生理 学的证据证明人和动物的诸如步行! 游泳! 呼吸以及 咀嚼这样的带有节律特性! 而且不需要外部传感输 入的运动是由位于神经中枢系统中脊髓和脑干的神 经网络组织 ) ) ≤ ° 所控制≈ × 首先将 ≤ ° 用在仿人步行运动控制中 他首先建立了描述仿人 运 动 的 神 经2肌 肉2骨 骼 组 织 的 模 型 然 后 借 助 于
≥ ≤ ∞ ∏ 2 ≤ ∞ 2 2∏ ° 2∏
Ι νφορμ ατιον Σ τοραγ ε Ρ εσ εαρχη Χεντερ Σ ηανγ ηαι ϑιαοτονγ Υ νιϖερσ ιτ ψ Σ ηανγ ηαι ϑιαοτονγ Υ νιϖερσ ιτ ψ Μ εχηανιχαλ Ε νγ ινεερινγ
输出并不是简单的直接输入到机器人的关节 其中 所示 机器
改变输入激励常数! 调整网络拓扑结构以及修正
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基于多目标遗传算法的仿人机器人中枢神经运动控制器的设计
之间的联系权重来实现 本文中各 定的 而且机器人仿人稳定步态是通过调节 间的权重来获得的 由于 ≤ ° 间
∏ ∏
的输 之
在机器人前进方向上的 理得到
智能机器人特点的仿人机器人得到了越来越多的关 注 而且仿人机器人产业被认为将在 世纪取代汽 车产业成为支柱产业 因此欧美和日本的一些大公 司和研究机构纷纷投入了大量的人力! 物力用于仿 人机器人研究 相应的研究领域覆盖了从仿人机器 人体系机构≈ ! 仿人视觉≈ ! 仿人交互≈ 到仿人两足 步行的控制≈ 其中 仿人两足步行在以往单纯两足 步行运动的基础上 又有了长足的发展 从步行机器 人的研究历史可以看出 其控制策略分为基于行为
! ! 和
机器人左 右 侧的踝! 膝! 髋和肩关节分别由神经元 ! ! 和 来驱动 神经元 负责腰部关节 相应
器信号用作关节位置反馈 安装在机器人本体上的 个单轴陀螺和一个三轴倾斜计用来敏感机器人在笛 卡儿空间中的姿态信息 基于富士通公司主动视觉 处理板 × ∂ 的视觉子系统也将被安装在机器人 的头部 用以增强机器人的避障和交互能力 ≥ƒ 为研究通用机器人学! 多传感器集成以及自适应学
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机器人
ΡΟΒΟΤ
∂
文章编号
基于多目标遗传算法的仿人机器人 中枢神经运动控制器的设计
α
姜
摘
≤°
山
程君实
陈佳品
包志军
马培荪
1 上海交通大学信息存储研究中心
1 上海交通大学机械工程学院
要 针对多自由度仿人机器人的运动控制 从神经生理学和机器人学的角度研究了基于中枢模式生成器 的仿人运动控制策略 提出了一种将多目标遗传算法应用于 ≤ ° 参数优化的方法 首先构造用于仿人机 的结构 其参数通过遗传算法按相应的评价函数得到优化 文献标识码
在保证步行稳定性的同时 步行姿态的合理性 也要加以考虑 虽然在某些姿态下能够保证稳定运 动 但是有可能存在姿态的不合理! 不自然 为了避 免这种情况 机器人的上体应该尽量保持直立 由此 可以得到第二个评价函数
φ ιτ ξ Η βοδ ψ Η Η
选择和编码策略 与≥
的选择算子不同 ∂ ∞ 首先将整个种 群按照待优化目标函数的数目均匀地分成相应的子 种群 在每个子种群中进行普通的选择操作以生成 各自新的子种群 进而所有的子种群又被重新混合 在一起以生成一个新的种群 然后针对这个种群进 行普通的交叉和变易操作 本文中 共有为数不多的 个待优化的参数 α α , α 见图 故 采用实数编码 其优点是易于实现和计算效率高 而 且实数编码的表示方法能够更符合实际参数的物理 特点 从而能够提高算法的精度
√ ∏
内的坐标 它可以通过运动学的正运算得到 如果机 器人在步行过程中 Ζ Μ Π 始终能够保证在单脚 双 足支撑时为双脚 支撑平面内 那么就能够保证步行 的稳定性 在这里 我们引出步行稳定指标 Δ σ Ζ Μ Π 与支撑平面边界的最小距离 当 Δ σ越大 则步行稳 定性越高 而 Δ σ 可以被用来作为评价函数设计的出 发点 针对群体中的个体 ξ 定义 Ν 由方程描述
Αβστραχτ × ≤ √ ∏ × √ ∏ ∏ √ √ ∏ Κ εψωορδσ √ ∏ ∏ 2 ∏ ∏ ∏ ∏