关于仿人智能控制HISC的研究——课程论文

惠州学院
HUIZHOU UNIVERSITY
智能控制导论
课程论文
题目：_______关于仿人智能控制的研究_____
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摘要 (3)
一，关于仿人智能控制的简介 (3)
二，仿人智能的应用目的及其价值 (3)
三，仿人智能控制的基础研究 (3)
四，仿人智能的发展研究方向 (4)
1，工业机器人的仿人智能控制 (4)
2，双足机器人动态步行仿人智能控制 (5)
3，基于ＡＲＭ的仿人机器人及其控制平台研究 (8)
五，结论：仿人智能控制的研究与实现 (10)
引用查阅文献 (10)
关于仿人智能控制（HISC）的研究
摘要：针对现代社会的发展，人类用到的智能控制越来越多，涉及的范围广，专业的研究非常深入。

但人类发现不可能缺少人类去进行的一些控制时，就需要到仿人智能控制了。

仿人智能控制在很久以前就有人开始进行研究，并取得一定的成果，例如79年周其鉴教授提出了仿人智能控制的基本算法。

仿人智能控制是非常的复杂的，所以一般都是专攻的方法去进行开发其控制的方向。

仿人智能控制在现行社会中非常重要，能代替人类解决问题的同时效率也比人类要高，所以仿人智能控制在未来将会更加的重要，影响更加大。

本文将会介绍仿人智能控制的基本算法，以及3种在仿人智能控制中起重要作用的专攻方向作为例子。

一，关于仿人智能控制的简介
在普通印象中，仿人智能就是模仿人类的行为动作。

但事实上仿人智能里面不仅仅只是仿人动作的仿生学，还包括人类的智能思考及反应等的人类思维层面的模仿。

仿人智能中，人类的智能思考及反应动作等都被应用于军事，工业或民用中。

而仿人智能的复杂程度难以想象，所以只能通过人类的研究来解锁他在机械中的应用。

现有仿人机器人系统的主要缺陷是对环境的适应性和学习能力的不足。

机器的智能来源于与外界环境的相互作用，同时也反映在对作业的独立完成度上。

机器人学习控制技术是实现仿人机器人在结构和非结构环境下实现智能化控制的一项重要技术。

但是由于受到传感器噪音，随机运动，在线学习方式以及训练时间的限制，学习控制的实时性还不能令人满意。

仍需要研究和开发新的学习算法，学习方式，以不断完善学习控制理论和相应的评价理论。

针对机器人学习控制的研究，大都停留在试验室仿真的水平上。

二，仿人智能的应用目的及其价值
仿人智能在实际中应用广泛，他可以作为机器人的理论控制，使机器人能够同人类一样做出动作，对环境及工作的实时情况等的不确定性因素做出反应并调整后做出反应动作。

由于人类的思维方式以及思考方式都太过复杂，难以将人类的全部思考范围以及人类的所有想法，反应等等的特殊想法都注入机器人的芯片中，所以现在大部分机器人都有其专门攻破的方向，比如生活服务机器人，特殊机器人，工业机器人，危险环境机器人，功能机器人及军事机器人等。

仿人智能不仅是能用在机械中也可用于一些智能操作的电脑系统中，方便人类使用。

但本篇论文主要讲的是人类将仿人智能用于工业机械中的应用及原理。

仿人智能最终的目的都是服务人类，是人类能够减轻自己的负担，并且是人类的生产效率提高。

仿人智能其价值体现在，使用效率，高错误率低且适应环境能力强。

对人类未来的生活有巨大的影响。

三，仿人智能控制的基础研究
以下是人造机械在仿人智能控制中的应用。

作为一种自制人造人类行为和智能控制理论思想，人类智能不仅提出了模型的特点，多模式控制和一系列基本概念，而且还涉及到智能控制器和系统建模，机械强度及其机械变化，性能指标，IQ和设计方法研究或机械方法，多系统协调解耦和控制研究。

1979年，根据周其鉴教授等人在重庆大学提出的半比例调节器，提出了以下仿人智能控制器的基本算法：
（1）静态特性和动态特性的类型如下（2）所示。

根据（1）运算算法及其特征，控制器通过误差的两个简单关系特征及其变化率发现并判断系统处于两种运动状态。

定量控制运算输出由误差峰值特征存储器与实时误差大小的关系决定。

这些可以被看作是对人类动态的简单而粗糙的模仿。

HISC理论的发展是基于此。

本文介绍的仿人智力控制不仅限于其基础研究，具体的控制算法可以参考李祖权先生的论文（仿人智力控制研究20年）。

四，仿人智能的发展研究方向
从上述仿人智能应用，HISC应用偏向于专业知识，使人类的智慧研究的发展方向有多种。

根据其应用的应用及其应用需求来确定其研究方向。

本文将介绍三种类仿人智能控制应用研究，简单介绍下一篇HISC研究及其应用。

1，工业机器人的仿人智能控制
工业机器人是多变量，非线性，时变系统，因此在高速，高精度要求下，只能
使用传统的PID控制才能达到人类所期望的效果。

为了提高工业机器人运行的
稳定性，准确性和速度，在学术领域提出了一系列更先进，更智能的控制算法，
如实际控制过程中广泛应用的HISC。

（1）工业机器人的HISC 系统
HISC系统运行过程：首先，系统的动态信息空间被划分，得到系统的
特征模型。

特征模型中当前系统的特征状态由特征识别确定，根据不
同的特征状态选择相应的控制模式。

基于特征模型的多模态控制。

引
进HISC进入工业机器人的控制，工业机器人HISC系统框图，如图1
所示。

（2）仿人智能控制器设计
2.特征模型设计
针对工业机器人的目标，将系统的动态信息空间划分为误差平面，获得
不同的特征状态，获得系统的特征模型。

针对特征模型中不同特征状
态，采用不同的控制方式设计仿人智能控制器。

特征模型如图1所示。

2，其中：区域1至7对应于特征模型中的不同特征状态，特征状态2
被细分为子状态，例如2-1,2-2和2-3; fde，E是相位轨迹的理想误差，
即仿人智能控制器设计中的瞬态性能指标。

2.参数修正2
对于具体的对象，为了能够自动设计仿人智能控制器，需要在特征模型
中自动校正阈值。

而为了实现良好的轨迹，还需要专注于具体状态的
控制器参数进行校正。

在本节中，参数修正分为两个阶段，第一阶段
为校正阈值参数，第二阶段为校正控制器参数。

3.稳定性分析
稳定性分析一直是HISC的难点。

一方面由于受控对象的复杂性，另一
方面是HISC算法本身的模糊性和非分辨率。

有鉴于此，在恒指中，从
系统不稳定监测的角度来研究智能控制问题的稳定性。

根据动态系统
输出的稳定性原理，对于HISC系统，如果输出信息空间与稳定线性稳
定系统具有相同的稳定特性，则系统可以认为是稳定的，否则系统被认
为是不稳定的对控制器的设计进行相应的调整。

（3）通过仿真，可以看出，使用HISC来控制机器人，同时保持系统过冲的稳定性比使用PD控制要小得多，而稳态精度远高于使用PD控制器，这
可以考虑到广泛的性能指标。

工业机器人的解决方案是根据3自由度工业机器人设计的，通过建立特
征模型和相应的HISC设计参数，并将与传统PD控制器的仿真平台进
行了比较，验证了HISC可以考虑到更多方面的绩效指标。

2，双足机器人动态步行HISC
毫无疑问，类人机器人的多样性，多功能性和必要的灵活性是“智能”实施的主要因素。

它是确保类人机器人的可塑性和与人交流的前提。

仿人机器人的结构确定人是否可以接受，并不像人们那么重要。

仿人机器人必须有两个类似于
人类上肢的机械手臂，并且在手臂的末端有两根或多根手指。

这不仅能满足机器人操作的一般需求，而且可以实现协调控制和手指控制，实现更复杂的操作。

仿人机器人必须具有完成复杂任务所需的感知活动，并且当任务完成时，会发生条件反射，自然而顺利地进行反应。

仿人机器人的结构是定义机器人系统的组件之间的相互关系和功能分布，并确定单个机器人或多个机器人系统的信息流关系和逻辑计算结构。

仿人机器人信息处理和控制系统的整体结构。

如果机器人的自主性是仿人机器人的设计目标，那么建筑的设计就是实现这一目标的手段。

仿人机器人的研究体系追求使用某些思想和技术来实现某种功能或达到一定的水平。

双足机器人和人类有类似的步行运动模式，帮助人类有非常特殊的意义，双足步行控制问题是双足机器人研究前沿和热点研究，但由于其存在高阶非线性和复杂性实现快速，稳定的HISC动态行走的能力仍然是一个非常具有挑战性的问题。

目前，双足机器人的步行控制主要采用跟踪离线或在线生成轨迹的控制方法，但控制方法存在一些问题。

从控制理论的角度来看，很难看出两足机器人在行走过程中的数据及其运动往往处于不稳定的领域。

基于双足机器人动力学模型的分析，HISC基于动力学智能模式的HISC分析与设计方法，设计了基于HISC模型的动态行走控制器。

并通过仿真实验验证了HISC控制策略的有效性。

（1）双足机器人模型
假设两足动物机器人的行走平面设置在矢量平面xz平面上，身体由人体
干燥的齿条和类似的腿组成，每条腿都有两根由膝关节，膝盖和臀部制
成的条，适合自由度旋转关节。

机器人步行过程由单腿支撑运行阶段
和腿部支撑运行阶段组成。

（2）基于动觉智能图式的步行控制
步行控制任务的分解
通过观察人类的步行运动，双足脚是支持交替的腿和摆动腿的周期性动
作。

基于HISC动态智能模式理论的HISC是基于步行摇摆腿和腿姿势
的变化，步行过程分为四个系列目标阶段：左腿在双支撑阶段前方，左
腿单支撑阶段，右腿在双支撑阶段和右腿单支撑阶段。

步行控制的关
键是单支撑相位摆臂和支撑腿的协调运动，如图所示。

DSP表示机器
人处于双重支撑阶段（左腿或右腿前部），SSP表示机器人处于单个支撑阶段（左腿或右腿单支撑）
各目标阶段的双腿运动姿态具体描述如下：
1）左腿在双支撑相位前。

该阶段是使用HISC中的控制模块来调整左腿和右腿，膝关节和初始速度值的初始角度的主要目标，使得两个腿处于允许结构适合于下一阶段左腿单支撑阶段运动状态。

2）左腿单支撑阶段。

在左腿单支撑阶段，摇摆腿动作变化最大，根据HISC参考其不同的运动姿势，单支撑阶段可分为刚好到地面阶段，一条腿前进阶段和单腿登陆支援阶段，3节。

i）刚刚离开地面，右大腿向前摆动产生一定的角度，右腿从地面摆动后，左腿保持动作可以支撑，如图3（a）所示，
Ⅱ）向前摆动，右大腿向前移动，右腿保持一定角度，身体躯干躯干左腿保持支撑，而大腿围绕左髋顺时针旋转，主体质量向前，如图3（b）所示;
（Iii）地板支撑台，右脚围绕膝盖逆时针旋转延伸到一定角度开始着陆，
左腿保持支撑，左腿大腿继续左髋关节旋转，如图3（c ）。

（3）仿真结果
基于HISC的HISC系统用于实现双足机器人连续动态稳定性的控制。

（4）结论
主要研究HISC下双足机器人的动态行走控制问题。

在分析平面五足双
足机器人的动态模型的基础上，将动态行走复杂控制任务按顺序分解为
多个过程，应用基于HISC动力学智能，HISC动态智能方案组为双足
机器人的动态行走控制。

基于仿人智能控制的分析设计方法。

仿真结
果表明，该控制方法实现了双足机器人的连续动态步行运动，控制方式
简单，使得两足动物的步行控制不仅限于我们所知道的传统方法，而且
快速走动和动态动态机器人的运行等人机智能控制有一定的参考。

3，基于ＡＲＭ的仿人机器人及其控制平台研究
目前，大多数机器人正在使用实时操作系统进行分散式运动控制。

但是，实时操作系统对于机器人运动性能的支撑较差，用户界面不友善，专业缺乏，因此增加了基于HISC的仿人机器人系统整体调试难度。

在本文中，基于ARM的HISC仿人机器人的特点，基于ARM和HISC的运动控制系统的架构以及主控层的分布式控制是从系统可靠性，稳定性和优化性方面进行设计的整体表现。

系统。

本文设计的HISC控制系统已经在物理仿人机器人平台上进行了实验测试。

最后，系统调试过程的设计方便，可以很好地控制各种类人机器人部分的电机协调工作，保证仿人机器人运动的稳定。

（1）仿人小提琴机器人基本原理
１．１基于ＡＲＭ的控制系统
随着移动机器人智能控制方法的发展，该项目实现了基于A RM的HISC
类人机器人控制系统的设计。

充分体现了可扩展性，可移植性和传输编
程设计原理，同时具有成本低，功耗低，优化程度高，可操作，智能化
高通用性等优点。

通过改变电动机方式来精确控制步进电机，通过实现
机器人部分的自由度联动和配电方式来匹配平衡和压力传感器，从而机
器人可以是人类行走的HISC系统，而按程序执行相关操作。

HISC结
构中使用的系统设计可以在分布式模型中使用，与集中式模型的所有功
能集成到一个处理器中，分布式模型根据多个模块的使用功能实现各种
功能，这不仅降低了处理器处理能力的要求，而且易于维护，操作方便。

１．１．１主控制层模块
主层发出控制指令，指示各个模块通过执行这些指令来完成指定的动作。

在该系统中，主控层包括ARM控制板和计算机，ARM控制卡在HISC系统中工作，系统稳定性非常可靠，实时系统稳定，系统完成机器人四- 腿部操作及其步态规划和步行控制。

计算机工作在HISC系统中，由于HISC可以更直观地显示每个关节电机的工作，因此易于执行机器人关节电机调试。

１．１．２通信层模块
通信层负责主机和执行层之间的信息传输。

主控制系统和电机控制器之间的连接主要是通过串行端口连接。

串行通信结构简单，支持大多数设备连接。

具体连接方式是：主系统通过串口连接到每个控制器，每个控制器的反馈信息也从串口发送到主控层。

１．１．３协调执行层模块
执行层主要负责机器人联合控制。

这种控制的目的是提高机器人的稳定性，控制每个接头的模块化。

每个联合模块是独立的，每个模块由联合控制器，联合驱动器和相应的传感器组成。

另一方面，模块接收传感器信息，反馈到主层，并与主层协作处理类人体控制。

该模块从联合控制层接收传感器信息并控制联合控制。

机器人的异常情况。

接头模块的组成如图1所示。

基于HISC的联合模块分层控制系统，通过充分发挥其智能，提高了HISC 整个机器人控制系统的稳定性。

１．２主控层模块设计
在控制过程中，ARM控制系统作为控制核心，负责发出控制信号和反馈，实时控制，保护仿人机器人运动。

HISC系统主要负责机器人关节电机调试，电机传输信号检测，感应信息提供全面的软件支持。

根据HISC和ARM控制系统的功能，整个软件系统分为交互层，信息层，处理层，控制系统软件框架如图3所示。

（2）本研究完成了机器人机械平台的设计和制造，完成了基于HISC的控制平台和基于嵌入式ARM的串行接口的构建。

并在两个控制平台上实现对
仿人机器人的控制，开发出方便用户使用的型号，易于二次开发。

开
发分布式控制模块。

五，结论：仿人智能控制的研究与实现
目前，仿人智能控制研究非常多，研究成果也很实际。

因此，有必要深化仿人智能研究，打破更多领域，甚至开发更多的新方向，使人类社会的发展更加快速，突破。

研究人类的路径和方法有很多方法，研究方向是不一样的。

模仿智慧能突破智能控制的同时，也能突破人类的极限。

仿人智能控制机器人是一些基础学科，一些高科技的一体化，代表了机器人的尖端技术。

因此仿仿型机器人是当代科技研究的热点之一。

仿人机器人不仅是国家高科技综合水平的重要标志，而且在人类生产中，生活具有广泛的应用。

中国仿人机器人研究与世界先进水平相比差距。

中国科技工作者正在努力向前迈进，我们热切期待着我们自己的更高层次，更强大的类人机器人与您会面。

仿人机器人是理想的机器人，可以与人交往，因为它看起来像人，其思维方式和行为将更接近人。

仿人机器人可以通过与环境的互动来继续获取新知识，并且可以利用他们的设计师来想象他们无法想像的各种任务，并且适应非结构化的动态环境。

在人类历史上，一旦因为制造机器的限制，我们必须适应机器，我们希望机器适应我们，仿人机器人是完成这个梦想的最好机会。

引用查阅文献
[1]于今. 基于仿人智能的两轮轮式机器人运动控制实现[D].重庆大学,2015.
[2]冯茜,王磊. 仿人智能协调控制在循环流化床锅炉燃烧控制系统中的应用[J]. 计算
机测量与控制,2014,(10):3158-3160.
[3]张卫忠. 基于仿人智能控制的无人地面车辆自动驾驶系统研究[D].中国科学技术
大学,2014.
[4]余波,谭航,吴兆耀. 基于仿人智能控制算法的温度控制器设计[J]. 国外电子测量
技术,2014,(06):44-47.
[5]涂亚庆,陈浩,杨辉跃. 一种自动泊车的仿人智能控制方法[J]. 控制工
程,2014,(02):161-167.
[6]何勇,谢俐,薛方正,邓谱. 仿人智能控制器的参数简化[J]. 计算机测量与控
制,2013,(04):916-919.
[7]赵中原. 基于仿人智能控制的两轮轮式机器人运动控制研究[D].重庆大学,2013.
[8]陈情,薛方正. 工业机器人的仿人智能控制[J]. 重庆理工大学学报(自然科学),2012,(07):42-49.
[9]叶玮琼. 基于可拓学的仿人控制及应用研究[D].广东工业大学,2011.
[10]王忠峰,汤伟,刘庆利,王孟效. 仿人智能PID在APMP盘磨控制中的设计与应用[J]. 化工自动化及仪表,2010,(12):11-14.
[11]任冰,李振宸,魏家芸. 模糊仿人智能控制器的分析与应用[J]. 工业仪表与自动化装置,2010,(06):58-60+75.
[12]任冰. 模糊仿人智能控制在倒立摆系统中的应用研究[D].兰州理工大学,2010.
[13]查智. 水下机器人运动控制中的仿人智能控制策略[J]. 重庆理工大学学报(自然科学版),2010,(03):85-90.
[14]董小闵,李祖枢,余淼,廖昌荣,陈伟民. 仿人智能控制及其在磁流变半主动悬架中的应用(英文)[J]. 控制理论与应用,2010,(02):249-256.
[15]吴朋,时光,聂绍忠. 仿人智能控制在智能电-气阀门定位器中的应用[J]. 仪器仪表学报,2009,(09):1930-1934.
[16]杨豪. 无刷直流电机仿人智能控制系统的设计与研究[D].重庆大学,2009.
[17]罗忠,柳洪义,王菲,姜杨. 基于规则的仿人智能控制方法及其应用[J]. 控制工程,2009,(01):83-87.
[18]冯茜,李胜玉. 基于仿人智能模糊控制算法的青霉素发酵pH值优化系统[J]. 中国酿造,2008,(11):55-58.
[19]冯茜. 基于仿人智能协调控制的发酵补料控制系统研究[D].内蒙古科技大学,2008.
[20]何术利,洪厚胜. 仿人智能PID控制器的设计与应用[J]. 工业仪表与自动化装置,2007,(06):31-33.
[21]郭光辉. 仿人智能控制算法的现状及趋势[J]. 安徽职业技术学院学报,2007,(03):13-15.
[22]张利建. 仿人智能控制算法研究[D].青岛科技大学,2007.
[23]刘军,胡章军. 一种仿人智能控制参数整定方法[J]. 控制工程,2006,(S1):91-93.
[24]刘军,张利建,于玮. 非线性PID仿人智能控制算法及仿真[J]. 青岛科技大学学报(自然科学版),2006,(06):532-534.
[25]周彦. 时变大滞后过程的仿人智能模糊控制[D].广西大学,2006.
[26]胡章军. 仿人智能控制算法研究[D].青岛科技大学,2006.
[27]牛鹏辉,涂亚庆. 过程控制中的仿人智能控制算法[J]. 计算机测量与控制,2005,(10):44-45+84.
[28]刘立君,吴林. 遥控焊接力觉临场感仿人智能控制[J]. 焊接学报,2005,(07):9-12+81.
[29]周彦,王冬丽,何小阳. 仿人智能PID控制的PLC实现及其应用[J]. 微计算机信息,2005,(09):1-2.
[30]杨飚,张曾科. 仿人智能控制器的动态特性参数整定方法[J]. 信息与控制,2004,(06):670-673.
[31]曾成. 基于仿人智能控制的双功能燃气热水器控制器设计与研究[D].重庆大学,2004.
[32]夏晓晶. 单片机实现的仿人智能PID控制器[D].大连海事大学,2004.
[33]戴宁. 电热锅炉供暖系统的仿人智能控制器的设计与研究[D].重庆大学,2002.
[34]苏玉刚,张邦礼. 仿人智能模糊控制器及其仿真分析[J]. 重庆大学学报(自然科学版),2002,(04):55-60.
[35]胡明. 带有语音功能的仿人智能控制器的设计[D].浙江大学,2002.
[36]苏玉刚,曹长修,黄建明. AMT车辆节气门执行器的仿人智能模糊控制[J]. 重庆大学学报(自然科学版),2002,(01):70-74.
[37]谢昭莉. 基于仿人智能控制的汽车制动器测试系统的设计与研究[D].重庆大学,2001.
[38]吴建辉,章兢,侯庆平. 仿人智能模糊控制在污水处理中的应用[J]. 电脑与信息技术,2000,(02):8-10+26.
[39]章真,郑迎九,冯铮,赵军,曹云娟. 仿人智能积分控制算法的改进[J]. 热力发电,1995,(06):22-25+63.
[40]刘成军,薛方正,李祖枢,邓航见. 双足机器人动态步行仿人智能控制[J]. 重庆大学学报,2013,(02):45-50.
[41]陈情,薛方正. 工业机器人的仿人智能控制[J]. 重庆理工大学学报(自然科学),2012,(07):42-49.
[42]王铁强. 基于ARM的仿人机器人及其控制平台研究[J]. 廊坊师范学院学报(自然科学版),2014,(02):50-54.。