（控制理论与控制工程专业论文）多仿生机器鱼控制与协调研究.pdf

摘要 摘要 多俯垒瓿器受的控麓与协璃 拜究是锖对复杂、动态隶f 珥境中多饶7 t 搬器 人系统协调作业而开展的桐关理论和关键技术的研究，在海洋探测和军事应用 等壤域具鸯重大豹瘟琢份臻。本文玖规嚣魏豹运动学模型入手，麟决运动控制 问题；以实时视觉信息处理技术为前提，为多鱼协调定位提供位漤信息；基f 行为选撂瓿蠲弱魏t 睾篆赡，为投器鱼兹任务级协 譬抒f 基继；最厝，焰所有算 法集成到多仿生机器鱼协调实验平台m r f s 上。 本文营先对蕊尘援嚣焦帮多谚生掇嚣照协调豹概念、饯越性取应用背豢进 乱r 介绍，对国内外在鱼类推进机理和仿生机器馥控制方丽的研究概况及丰要 研究内容避- h ：t 综述，并对本文麴选题鸷慧和主要内容徽了分绍。 其次，根据鱼类游动的特点，提取机器鱼的形体参数和运动参数，筒化并 改进了鲮科鱼类熬运毯学模型，势辗摇实际元器纷和实现方法豹约束，对豁l 器 鱼进行优化设计：同时，通过机器鱼样机的研制来验证该设计方法的有效性。 凳三，褥孛晁器鱼豹运动控副分荛速菠控裁翻方囱控剿，提囊了分段控螽l 豹 速度策略以及采用r b f 神经网络和p i d 控制相结合的稳态游速控制方法，采用 模鞠控捌方法实缆了极嚣垒戆方穗茬刳，缝合速凄控裁秘方彝控铡实璎了规爨 饥的点到点挎制。同时，采用改逆e 的距离转换方法实现机器鱼的路径规划。 第嚣，提出了一穆蘩予色度豢方蚕襄键秘瘦囊方图粒蠡适应潮篷分割簿法。 同时，结含计算机并行处理技术，利用汇编级的m m x 指令和s s e 指令对整个 揽觉浆踩算法进行了荠行缝优化。 第五，引入了六种蕊本行为，设计了合理的行为选择条件，采用角色分配 露为决策角色转挨蓑路寒实瑷辍器玺裁熬协谣运动。 第六，给h 了一种多机器鱼协调系统的软、硬件体系结构，在此结构基础 ：提出了多辍器象协调实验系统静设计方案，曩：发磅裁了多谤生撬器鱼翰。调实 验平台，并应用于一种协作型机器鱼的c l b 分层式控制结构的研究中。 袋瑟，对本论文瑟遴行懿王终帮取褥酶成栗籀强惑缝，著豢懑了需要送一 步研究的工作。 笑健词：仿生聿a 瓣鱼，凑调与掩翻，运臻控键，藜予行为，褫赞蹀踩 多仿，f 机器鱼拄制与m 峭研究 a b s t r a c t ih er e s e a r c ho nc o n t r o la n dc o o r d i n a t i o n0 lm u l t i p l eb i o m i m e t i cr o b o tf i s h e s1 s s | u d i e df o re s s e n t i a lt h e o r i e sa n dk e yt e c h n o l o g i e sf o rc o o p e r a t i v et a s ko fm u l t i p l e r o b o t su n d e rac o m p l e xa n dd y n a m i eu n d e r w a t e re n v i r o n m e n t ，w h i c hw i l lp r o v i d e v a l u a b l ea p p l i c a t i o n ss u c ha so c e a n i ci n v e s t i g a t i o na n dm i l i t a r ym i s s i o n i nt h i sp a p e r s t a r t e dw i t has i m p l i f i e dk i n e m a t i cm o d e lf o rf i s h ，t h er o b o tf i s h sm o t i o nc o n t r o l p r o b l e m i ss o l v e dp r o c e e d e dw i t hr e a l t i m ev i s u a li n f o r m a t i o n p r o c e s s i n g ， i n f o r m a t i o no ft h ef i s h e s p o s i t i o na n do r i e n t a t i o ni so b t a i n e df o rp o s i t i o n i n gi nt h e f o l f o w i n g c o o r d i n a t e e x p e r i m e n t b y c o o r d i n a t et a s k sa r ea c h i e v e d f i n a l l y , a l l r o b o tf i s h e sc o o r d i n a t es y s t e m ( m r f s ) u t i l i z i n g t h eb e h a v i o r b a s e d s t r a t e g i e s ， a l g o r i t h m sa r ea l li n t e g r a t e di n t om u l t i p l e f i r s t l y ，t h ec o n c e p t i o n ，a d v a n t a g e sa n da p p l i c a t i o n s o fm u l t i p l er o b o tf i s h e s c o o r d i n a t i o na r ei n t r o d u c e d t h er e s e a r c hd e v e l o p m e n ta n dm a i nr e s e a r c hd i r e c t i o n s 0 1 1b o t hf i s h sp r o p u l s i v em e c h a n i s ma n dr o b o tf i s h sc o n t r o la th o m ea n da b r o a da r e r e v i e w e d t h eb a c k g r o u n da n ds t r u c t u r eo f t h i st h e s i sa r ea l s oa d d r e s s e d s e c o n d l y , a c c o r d i n g t oc h a r a c t e r i s t i c so ff i s h s s w i m m i n g ，b o t hb o d y a n d m o v e m e n t p a r a m e t e r so f b i o m i m e t i cr o b o tf i s ha r ee x t r a c t e d a f t e rt h a t ，ak i n e m a t i c p r o p u l s i v em o d e lf o rc a r a n g i f o m ap r o p u l s i o ni ss i m p l i f i e da n di m p r o v e d c o n s i d e r e d t h el i m i t a t i o n so ft h ee l e c t r i c a la n dm e c h a n i c a la p p a r a t u s ，t h er o b o tf i s hd e s i g ni s o p t i m i z e d i nt h em e a nt i m e ，ar o b o tf i s hp r o t o t y p ei sd e v e l o p e d ，w h i c hv a l i d a t e st h e e f f e c t i v e n e s so f t h e d e s i g nm e t h o d i h i r d l y ，t h ef i s h sm o t i o nc o n t r o lt a s ki sd e c o m p o s e di n t oo n l i n es p e e dc o n t r o l a n do r i e n t a t i o nc o n t r 0 1 a sf o rt h es p e e dc o n t r o l ，ap i e c e w i s ec o n t r o ls t r a t e g ya n da s t e a d y - s w i m m i n gs p e e dc o n t r o l m e t h o di n t e g r a t e dr b fn e u r a ln e t w o r kw i t hp i d c o n t r o l l e l la r e p r o p o s e d ；a s f o rt h eo r i e n t a t i o n c o n t r o l ，af u z z yl o g i c m e t h o di s e m p l o y e di nt h ei m p l e m e n t a t i o n c o m b i n e dt h es p e e dc o n t r o lw i t ht h eo r i e n t a t i o n c o n t r 0 1 a p o i n t t o p o i n t c o n t r o l a l g o r i t h m i sr e a l i z e d i nt h em e a n t i m e ，t h ep a t h p l a n n i n go f t h e r o b o tf i s hi sa c h i e v e db y i m p r o v e dd i s t a n c et r a n s f o r m m e t h o d f o u r t h l y ，a na d a p t i v es e g m e n t a t i o na l g o r i t h m b a s e do nh u eh i s t o g r a ma n d i i a b s t r a c t s a t u r a t i o nh i s t o g r a mi sp r e s e n t e da tt h es a m et i m e ，o nt h eb a s i so f c o m p u t e rp a r a l l e l p r o c e s s i n gt e c h n o l o g y , t h e o v e r a l lv i s u a l t r a c k i n ga l g o r i t h m s a r e o p t i m a l l y p a r a l l e l i z e du s i n ga s s e m b l e r b a s e dm m x a n ds s ei n s t r u c t i o n s l ：i f t h l y ，s i xp r i m i t i v e b e h a v i o r sa r e i m p o r t e d ，a n dr e a s o n a b l e c o n d i t i o n so f b e h a v i o rs e l e c t i o na r e d e s i g n e d l h e c o o r d i n a t em o t i o n so ft h ef i s h e sa r et h e n a c c o m p l i s h e db y m e a n so fm o t i o n s t r a t e g y b a s e do nr o l e a l l o c a t i o n ，b e h a v i o r s e l e c t i o na n dr o l et r a n s i t i o n s i x t h l y , t h ec o n t r o la r c h i t e c t u r eo fb o t hh a r d w a r ea n ds o f t w a r ef a c i n gm u l t i p l e r o b o tf i s h e s c o o r d i n a t i o ni s p r o p o s e db a s e do nt h ea b o v e ，ad e s i g ns c h e m ef o rt h e m u l t i p l e r o b o tf i s h e s e x p e r i m e n t a ls y s t e m i sa l s ol a i do u tt h eo v e r a l l p h y s i c a l e x p e r i m e n t a lp l a t f o r mi st h e nr e a l i z e da n da p p l i e dt ot h es t u d yo fac o o p e r a t i v er o b o t f i s hw i t hl a y e r e dc l bc o n t r o la r c h i t e c t u r e f i n a l l y , t h eo b t a i n e dr e s u l t sa r es u m m a r i z e da n df u t u r ew o r ki sa d d r e s s e d k e yw o r d s ：b i o m i m e t i cr o b o tf i s h ；c o o r d i n a t i o na n dc o n t r o l ；m o t i o nc o n t r o l ； b e h a v i o r - b a s e d ；v i s u a lt r a c k i n g i 独创性声明 本人声明所成交的论文是我个人在导师指导下进行的研究_ t 仟及取得竺醐 膂警嚣篓冀饕显蒜嬲驾雾霉翌粼篙兰暑耘冀蕞鑫磊器藉篓簇 人已经发表或撰写过的研究成果。与我一【司工作【1 刁同志对卒计氕肌1 取州1 t 1 ”j 贝i 卧 均l _ ! ，在论文中作了明确地况明并表示了谢意。 签名 关于论文使用授权的说明 本人完全了解中国科学院自动化研究所有关保留、使用学位论文的规毫：竺： 中国辑学院自动化研究所有权保留送交论文的复印件，允许论文被查鲤； ? 傅罔； 。i 西公柿论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 签名：一导师签名 日期 。4 雩l 京 第一章绪论 2 0 爨纪6 0 每饯诞生靛仿生学( b i o n i c s ) ，是生貔科学黝工程技术科学枣秘互渗 透、相互结合而形成的，其主要目的是通过学习、模仿、复制和再造生物系统 的结构、功麓、王作原溅及控制辊利，寒改造现有的技术装置，创造毅型的技 术系统l 豫l 。现代仿生学已延伸到多个领域，其中机器人学就是其主要结合和应 用领域之。 进入9 0 年代，机器人的应用开始从制造领域向非制造领域( 比如，宇宙探测、 深海勘掇、海洋救捞、管道敷设秘检修、军用、服务、娱乐等方隧) 扩最，从巍 然：j j 非结构化环境、极限条件下的特种机器人技术及其应用逐渐成为智能机器 人技术研究和发矮的重点。非缝擒化环境下机器入技术的优势在于机器人系统 对环境的适应性、相容性，从而，基于仿生学原理及针对相应的环境信息的机 器人运动机理、控制算法、行为策略等的研究也裁成为特神机器人技术的一个 热点，相关的研究成果不断涌现i j j 。 鱼类， 乍为舅然晃媛早出现的脊椎动物，经过亿万年的自然选择，进化出 了非j 、l 的水中运动能力，既可以在持久游速下保持低能耗、高效率，也可阻在 拉力游速或爆发游速下实现高机动性。依靠尾和矮的协调摆动，一方面，普通 鱼类的游动推进效率可达8 0 以上，鳇科鱼类的推进效率超过9 0 ，而普通的 推进器的平均效率只有4 0 - 5 0 ；另方两，海豚可轻易地以2 0 节的速度跟随 船只游弋，黄鲭鲔鱼的速度可达4 0 节，接近每小时8 0 公鼙以上；而梭子鱼更 可以用2 0 9 的加速度迅遮起动来掠取猎物。此外，鱼类可迅速地以只有1 0 3 0 体长距离为转弯半径来变换行进方向，丽般船舶须以3 5 倍体长静半径缓懂逮 网转【4 4 】。这些数据表明，鱼类的游泳本领远远商于人类现有的航海科技。丁f 是 鱼类酶送耱高效、侠速、梳动灵活的承下雍遘方式，哥麓会绘米来航行雒迸带 来技术性的变革，包括水下潜器、船舶工程、微小型武器平台及作战模式的改 交。垒黉在承中运动酶完美往，嚷g 玺三物学家磺究鱼类静运动狐瑾，橇器天学 者则希望制造出和真鱼样的人工机器鱼 7 - 1 3 】。 随着高新技术的发袋，1 9 9 4 年m i t 成功研翻了世界上第一一祭真正意义上的 多仿生机器鱼控制与协调研究 仿生金枪鱼( r o b o t u n a ) ，丌斤 了机器鱼研制的先河【13 1 。l 比后，结合仿l - 学、材料 学、机械学和自动控制的新发展，机器鱼研制渐成热点。仿生机器鱼作为鱼类 推进机理和机器人技术的结合点，它为研制高效、高机动性、低噪声和易隐蔽 的水下航行器提供了一种新思路。刖，步入应用，机器鱼将在复杂环境f 的水 f 作业、海洋监测、海洋生物观察、车事侦察及排雷、布雷等方面发挥作用【5 ”j 。 n 前，幽内外丰要集中于个体机器鱼的研究。在实际应用中，由于任务本身的 复杂性、1 i 确定性、并发性，单条机器鱼能力有限。在这种情况下，一+ 条切实 可行的途径是通过采用多条机器鱼协作来完成。这样，不但可弥补个体能力的 不足，而且使系统具有了机器鱼个体所无法比拟的并行性、鲁棒性和柔性等i 】。 在自然界，单条鱼的力量比较弱小，游动比较简单，但作为一个群体，鱼 类在攫取食饵、逃避敌害、繁殖后代和集群洄游等方面表现出的力量几乎令人 难以置信。比如，生物学家发现：鱼群能够利用彼此之间产生的旋涡来提高游 动效率，在集群洄游过程中单条鱼的续航能力可增加2 - 6 倍【l “1 7 1 。鉴于水下工作 环境的特殊性、复杂性和机器鱼运动方式的独特性，基于移动机器人、工业机 器人取得的多机器人系统的研究成果很难直接移植到多仿生机器鱼的控制与协 调中来。因此，对于机器鱼单体的运动控制算法和群体的协调协作机制等问题 都有待深入研究，以保证复杂环境下任务的i , n n 完成。 基于国家8 6 3 计划机器人技术主题资助课题“多微小型仿生机器鱼群体协 作与控制的研究”，结合中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验 室在多机器人系统控制和协调协作理论方面的成果，并借鉴国内外在仿生机器 鱼研制方面的经验，我们在微小型机器鱼单体的运动控制算法和群体的协调协 作机制等方面开展了一系列工作。本课题的研究成果可为深入研究多机器鱼的 任务级协作打下基础，并可用于研制新型仿鱼推进的水下潜器或水下机器人， 从而为未来多水下机器人协同完成海洋石油及矿产的勘测开采、水下救捞、海 底设施维护和修理、海洋领土的防御等提供理论和技术支撑。 1 2 仿生机器鱼和多仿生机器鱼协调的含义 1 2 1 仿生机器鱼定义及分类 由于机器人的结构和功能大都以模仿人类和生物为目标，作为机器人大家 2 族t q 员机器鱼的饲f 究以模仿自然界鱼类游动的高效性、快速性、高机动 州、低噪j h 以及鱼类与周围流体相互作用的涡控角i k v o r t i c i t yc o n t r 0 1 ) 机制。经过 f k ) d q i 的自然选择，鱼类的形体j u , , i 参数、组纵系统结构和皮肤构造机理符合 流体j 学特性，能很好地适应水，| 二环境。鱼类在水中的自主游动t 其速度或效 44 - h g 说达剑了最优，但其整体性能却接近最优。无论是结构仿生还是功能仿 生，机器龟也只能部分复现或接近鱼类的部分特征。 仿7 卜机器鱼( b i o - m i m e t i cr o b o tf i s h ，又名机械鱼，人工鱼或鱼形机器人) ，顾 铝思义，即参照鱼类游动的推进机理，利用机械、电子元器件或智能材料u 8 1 ( s m a r t m a t e r i a l l 来实现水下推进的一种运动装置。从仿生的角度来沈，机器鱼的推进运 动是基于鱼类的游动技能及其解剖学结构：波动或摆动的鱼体、控制自如的鳍 和大展弦比的月牙尾。 按照推进模式、体积和驱动方式的4 i 同，机器鱼可以分为不同的种类： ( 1 1 按鱼类游动推进模式分类 幽1 - 1 鱼体的彤态特征描述术语 图1 - 2 鱼类游动推进模式的分类及功能 对鱼类游动的推进模式和推进机理的研究是仿生机器鱼研究的理论基础。 在自然界，为了适应环境，鱼类进化出各式各样的运动形式如游动、潜伏、滑 翔、射流反冲推进等。对流体力学和生物学者来说，其兴趣主要在于鱼类游动 的周期性运动。1 9 2 6 年b r e d e r 首先对鱼类游动的推进模式进行了分类，为以后 的鱼类推进机制分类奠定了一个框架1 叭。1 9 8 4 年，w e b b 根据鱼类推进所使用的 身体部位的不同，将鱼类游动的推进模式分为两类：身体尾鳍推进模式( b o d y a n d o rc a u d a lf i n ，简称b c f ) ： i i 中央鳍对鳍模式( m e d i a na n d o rp a i r e df i n ，简称 m p f ) t 2 0 - 2 2 。按照这种分类方法，机器鱼可以分成两大类：b c f 式和m p f 式。图 多仿生机器鱼控制o 协悯研究 1 1 给i l j 7 m 体形念特征描述的订父术刊。图1 2 给出rw e b b 关_ ：卜鱼类游动 桁进模式的分类和特点【2 1 j 。 按照鱼类推迸运动的特征，机器鱼可以分成波动式机器鱼和拦动式机器鱼。 波动式是指存游动过程中整个推进结构都参与了人振幅的波动，并且在推进长 度 ：至少提供一个完整的波形。摆动式是指推进结构绕着基体转动，并不呈现 波的形状。般来说，波动式常指身体波动式，摆动式常指尾鳍摆动式。相对 _ i = ：r 尾鲭摆动式而言，身体波动式推进效率较低，但机动性较好。而尾鳍摆动式 具有很高的推进效率，适于长时间、长距离巡游，不足之处是机动性较差。 此外，从机器鱼推进器的设计和应用出发，按照鱼体的形态及运动形式”， 机器鱼又可以分成鳗鲡模式( a n g u i l l i f o r mm o d e ) 机器鱼、鳇科模式( c a r a n g i f o r m l n o d e l 机器鱼、鲣科加月牙尾推进( t h u n n i f o r mm o d e ) 村u 器鱼和胸鳍摆动波动式机 器鱼。前三种模式的主要区别在于产生推进运动的身体波( b o d yw a v e ) 的特征： 1 鳗鲡模式是指整个鱼体从头到尾都作波状摆动，而且波幅基本不变，其 特点是行进单位距离所需能量最少。 2 鳇科模式的波动主要集中在身体后2 3 部分，推进力主要由具有一定刚 度的尾鳍产生，推进速度和推进效率较鳗鲡模式高，在速度、加速度和可控性 三蔓者之间有最好的平衡。 3 在鲣科加月牙尾推进中，鱼的前体基本失去柔性，推进运动仅限于身体 后1 3 部分，特别是尾鳍至尾柄处。通过具有一定刚度、高展弦比尾鳍的运动， 鱼体产生超过9 0 的推进力。孩模式适于长时间高速巡游，海洋中游速最快的 鱼类如鲨鱼和金枪鱼几乎都采用该推进模式。快速( 巡游速度高达2 0 节) 和高效 推进( 流体推进效率高达8 0 以上) 的优点，使鳗科加月牙尾推进成为仿生推进研 究的热点h 1 。 4 胸鳍摆动，波动式推进所产生的推进力和推进效率最低，大部分鱼类主要 通过胸鳍的摆动波动来提高游动的机动性或作辅助推进。 r 2 ) 按机器鱼体积分类 目前，仿鱼推进技术的研究虽然还未达到实用程度，但各种各样针对理论 研究和性能验证的机器鱼设计正在实验室进行。从体积的角度来划分，可分为 常规机器鱼和微小型机器鱼。常规机器鱼的研究与开发，旨在设计一种快速、 高效、可操纵的水下推进装置，试图在水下潜器和水下机器人领域取代螺旋桨 4 第章缨沦 耸常规推进器。髓彗微机屯系统( m e m s ) 的发展，仿鱼类微型泳动推进装鼹成为 ，瞧柬越受到关注的前沿研究课题之一。液体中泳动微车凡嚣人的研究，梅为液体 微管道机器人提供一彳一重要的形式，同时 l 为血管机器人的研究搬供基础“。 按机器鱼驱动方式分类 按照驱动方式麴不| 司，目内处现已玎发的机器鱼可分为两类：一类是采用 液胍、电磁马达锌常舰驱动元件的机器鱼，另一类是采用智蘸材猎如形状记忆 食会( s m a ) ”1 、愿电陶瓷( p z t ) 闭嚣 采用特殊发动枫如半岛由活塞型斯特灵发动 j l ( s e m i f r e e p i s t o ns t i r l i n ge n g i n e ) 1 2 6 1 等特殊驱动元件驱动的机器惫。 份为鱼类接进枫理秘工程技术的结合点，仿生机器鱼是包含水动力学控制 和机器人技术的多学科问题。有关鱼类的科学性研究，簸早可以追溯郅希腊学 者亚里赣多德( a f i s t o t l e ，公元前3 8 4 3 2 2 ) ”1 ，而真正意义上机器鱼的出现是近 1 0 年的霉。由于鱼类游动方式龟含着深刘的生物学和流体力学梳理，涉及仿生 学、材料学、控制技术、制造技术、群体行为学等，机器鱼作为一种新生事物， 萁发展有赖于多学科的交汇融合、协同努力。 1 2 2 多机器人系统和多年几器鱼协调 在褫器人技术领域，当蕈个橇器入难以独立完成任务簿，楚了弥静个薅鼹 力的不足，人们通常采用多个机器人相互合作来共同完成某项复杂任务。所谓 多辊器久诲谲，是据设计者绘定一些任务，多瓠器天系统在事先设诗酶协调器 理的基础上展现出协调的行为，以提高熬个系统的效用。相对于单机器人系统， 个稳秘帮罨弱多撬器入系统翼有黻下後越牲 | 5 , 2 8 - 3 1 1 ： 相瓦协调的n 个机器人系统的能力可以远大于个单机器人系统的h 倍。通过资源( 信怠、知识、秘理装霉簿) 共享帮任务分簿，多 ；l 器人系统可 以实现单机器人系统无法实现的复杂任务，拓宽机器人的应用领域。 多裰器入系统中各辊器人功麓或籀瀚或予差万铡，它翻分奄在王俸空闼 的不同区域同时或分时协同工作，相互间共享信息。并行的工作方式缩短了任 务鼹执行时闻，提高了系统夔任务完成效率。 同时建造和应用若干个结构、功能简单的机器人比设计个功能强大的 视器人菱蕊经济、容易、灵活，降低了成本酌攒失率，嚣显逶避有效甄综合各 5 多仿生机器鱼控制与协调研究 机器八提供的关f 环境的冗余信息、互补信息，增强j ，剥环境的了解。 增加了系统的鲁棒性、柔性及容错性等特性。当系统中某一机器人出现 敞障州，通过自我调节町以实现任务的重新分配，从而弥补了由于突发故障造 成1 q 性能降低，提高了完成任务的可能性。 利用多机器人系统的诸多优点，针对币条机器鱼无法完成的复杂任务，拟 采用多机器鱼协调来完成。多机器鱼协调系统r 描述为：多条机器鱼( 主体) 扯 个实时、噪声以及对抗性的环境下，通过协作、配合完成一个共同的目标( 或复 杂任务) 。显然，面对某项复杂任务，机器鱼群体如何相互通讯、如何相互协调 好各自目标与整体目标，如何避免冲突和死锁，已成为实时决策的一个基本问 颢。 图1 - 3 多仿生机器鱼协调系统的组成 1 决策主机；2 无线发射模块：3 支架；4 摄像头；5 水池；6 小球；7 机器鱼 目前，基于全局视觉的多机器鱼系统采用集中控制式结构。全局感知和集 中策略使得整个系统具有全局规划和推理能力，并对环境作出合理的反映。各 机器鱼在空间上是分布的，运动状态和相对位置共享，通过采用“角色分配 j 7 j , j 决策角色转换”策略来实现机器鱼间的协调运动。图l 一3 给出了多仿生 机器鱼协调系统的示意图，摄像头( c c d 相机) 采集机器鱼运动信息和环境信息， 经图像识别后，作为决策与仿真的输入量，决策系统的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，共同地完成某一项任务。 6 1 3 国内外仿生机器鱼的研究和发展现状 经过数口万年的自然演化，持久的速度、迷一般的效率和大的推重比，鱼 类及鲸豚类以高超的游泳技巧远高明于人类现有的航海技术，而它们流线形身 体其确流体力学分析的最佳性能，更为造船工程学者所赞叹。1 9 3 6 年，英幽牛 物学家j a m e sg r a y 发表论断，估算出海豚的肌肉所能提供的功率只相当与它身 体相似的刚体模型以15 - 2 0 节的时速前进时所需功率的1 7 。g r a y 从能量。、) = 。叵的 角度向流体力学者提出j ，一个疑题：海豚的游动效率远远超出了1 0 0 口“。人们 将这个结论推广到整个鱼类，称为g r a y 悖论( g r a y sp a r a d o x ) 。直到今天，g r a y 悖沦还激励着广大科学工作者以精确的科学手段汪明其对错。 关于仿生机器鱼的研究主要分为两个阶段：2 0 世纪9 0 年代以前主要侧重于 基础理论的研究，9 0 年代以后随着机器人学、新型材料和驱动装置的进步人们 丌始机器鱼的研制。目前，对仿生机器鱼的研究主要侧重于两方面：一方面深 入探索鱼类高效、快速游动的机理，建立简单、实用的动力学和运动学模型： 另一方面，从仿生的角度研制快速、高效、高机动性的机器鱼，揭示鱼类涡控 制的奥秘。 1 3 1 国外研究现状 1 3 1 1 鱼类推进机理研究现状 列鱼类推进模式的研究是仿生机器鱼研制的基础，国外学者很早就致力于 这方面的工作。希腊学者亚里斯多德在动物史一书中就记述了鱼类的构造、 繁娟和洄游，并认为所有的鱼都有鳃和鳍，多数鱼类有鳞片，有眼睑，无耳【2 “。 在以后很长的段时间里，人类处于逐步认识鱼类和积累鱼类知识的阶段。从 1 7 世纪后期起，对鱼类的科学研究有所增加，如从气压的角度对鱼鳔进行研究。 1 7 0 018 0 0 年间在鱼类研究方面的进展不大，直到测压装置的进一步改进和照 相术的发明。1 9 l o 一1 9 5 0 年间，动物学家和工程学者通力协作，产生了一批富 囱意义的成果，如b r e d e r 对鱼类推进的分类和g r a y 对鳗鱼和鳕鱼等鱼类运动出 展示的身体波的研究。1 9 5 0 年前后，数学家加入了研究行列，对鱼类推进的研 究由此从定性分析转变为定量分析，建立了相关的力学和数学模型。6 0 年代到 7 0 年代中期，是鱼类外部流体力学领域富有硕果的时期，以英国的h i g h t h i l l 和 多仿生机器鱼控制与协调研究 欠m j1 y w u 为代表，发表了 系列 创性论文【3 3 1 。从8 0 年代至今，结合计 卿技术和流场测试手段的进展，对鱼类的推进理论开展深入细致的研究。表1 1 给mr 、1 辄h 幽外! j 鱼类摊：进研究相关的螳研究机构眇3 “。 表l 一1l 目外与鱼类推进研究相关的研究机构 国别研究单位研究内容 m i1 ，mt r i a n t a f y l l o u 研究组 涡流控制和减阻机制 北咂利桑那1 i 、1 人学，生物系鱼类游动行为 v a s a a r 学院，生物，学实验室 _ 梵 lj i 【人学z m 物系鱼类推进数学模型 l a f a y e t t e 人学，数学系 鱼类推进的数学模型 康涅狱格人学鱼类游动的结构和功能 南加州大学游动和飞行的研究 圈 宾夕法尼弧大学 鳗状推进 东北大学，海洋科学中心鳗状推进 u n i v e r s i t yo f m i n n e s o t a ，机械t 程系 流体控制 加拿人 瀛太毕人学电予鱼研究项目 东海火学，k a t o 实验室胸鳍推进 i 东京工学院，机槭动力学和控制实验室 运输省，船舶技术研究所( s r l l 驱动装置、机动性研究 出 n i h o n 大学n a k a m u r a 实验室鱼类推进 2 0 0 0 年麻省理工学院( m i t ) 的m t r i a n t a f y l l o u 研究组( 以下简称m t ) 在对鱼 类推进机理研究的综述口7 。“j 中指出： 1 描述鱼类尾迹的三维非定常流动的力学模型尚不完善。 2 鱼类游动的高效、高速源自涡控制。m t ( 19 9 9 ) 用r o b o t u n a 放在拖曳水池 巾做模拟活鱼阻力实验，实验结果表明：如果机器鱼处于低推进效率时，“活” 鱼的阻力会比死鱼大许多；只有当机器鱼的波状游动处于最佳推进效率范围， “活”鱼才会大大减阻，相对于死鱼可减阻5 0 以上。减阻的原因在于鱼善于 利用尾鳍进行涡控制，从而达到理想的推进效率。对拍动翼( 主要模仿鳕科加月 牙尾推进模式) 的推进性能研究发现，影响其推进性能的的参数主要有5 个：( a ) 沉浮振幅与翼弦长度之比；( b 1 名义攻角( n o m i n a la n g l eo f a t t a c k ，沉浮引起的气 流偏角与俯仰角之差的最大值) ；( c ) 沉浮与俯仰两种振动的相位差：( d ) 无量纲 频率( 斯德鲁哈尔数s t ，s t = f a u ，此处厂是振动频率，一是尾迹宽度，u 是前进 速度) ；( e ) 俯仰轴在翼弦上的相对位置。从游动显示的尾迹形态来看，当尾迹呈 班反向卡门涡街( k a r m a n v o r t e xs t r e e t ) 形态时，推进效；簪将会卜列。 3 尾迹的反向# 门涡街形态可以采用量化的三维粒子影像测速法( d p i v ) 【3 9 i 观测，或采用数值仿真方法计算。 4 鱼类游动的快速性、高效性和身体的“c ”形运动有关“j 。 1 3 1 2 仿生机器鱼控制的研究现状 随着鱼类推进机理研究的深入和机器人技术的发展，1 9 9 4 年m t 研究组成 功研制了州界上第一条真正意义上的仿生金枪鱼。此后，结合仿生学、机械学、 u _ ：二学、材料学和自动控制的新发展，机器鱼研制渐成热点，表1 2 给出了国外 些典型的机器鱼研究项目e 4 1 - 4 3 1 。 表1 - 2 国外典型的仿生机器鱼研究项目 国别研究单位 研究项目 第一条机器鱼r o b o t u n a ( 1 9 9 4 年) r o b o t u n a 改进版p i k e ( 1 9 9 5 年1 m i t r o b o t u n a 最高版v c u u v ( 1 9 9 8 年1 拍动翼研究 中佛罗里选人学微电子机器鱼( 应用s m a 技术) 美 德州农i _ 大学仿生驱动材料研究 东北人学海洋科学中心仿生水下机器人项目( 鳗鲡目推进) 波十顿大学机器鱼推进建模 闽 加州理t 学院 机器鱼推进的传感和控制 新墨西哥大学 鳗状游动( i e m 驱动) u n i v e r s i t y o f i l l i n o i s ， 电子鱼研究项目 u r b a n a - c h a m p a i g n u n i v e r s i t y o fc a l i f o r n i aa t 机器鱼( c a l i b o t ) b e r k e l e y 比利时 v r i j e 大学 机器鱼智能体研究 英l 面h e r i o t - w a t t 人学f l a p s 项目 东海大学，k a t o 实验室人工胸鲭黑鲈( b l a c k b a s s l 名古屋大学 微型水下仿胸鳍模式浮游机器人( n - 电陶瓷驱动) 微型身体波动式水下推进器( 彤状记忆合金驱动) r a k a r a 公司 机器鱼，机器水母( 宠物鱼) 奉 三菱晕r机器鱼“m i t s u b i s h ia n i m a t r o n i c s ”( 宠物鱼) p f - 3 0 0 ，p f 6 0 0 s f p s e 2 0 0 ，p f 一7 0 0 ，u p f 一2 0 0 】 运输省，船舶技术研究所( s r l l p f - 2 0 0 ( 上浮r f 潜) p f - 5 5 0 ( 上浮下潜) 从表中可以看出，美国和日本进行的机器鱼研究比较多，取得的成果也比 9 多仿生机器鱼控制与协渊研究 较彩。外仿 l - , f j l 器值的研究发胜趋势是利j = | j 新材料、新技术，对机器鱼n 0 结 构不断改进；结合水动力学研究的进展，提升机器鱼的综合性能，使之更加符 介鱼类的推进机理。在此基础上，丌始研制具有3 d 运动( 卜| 浮1 v 潜) 的机器龟， 并目结合传感和控制技术研制人机交互式的智能龟。 由t 本文侧重于机器鱼的控制问题研究，下面刘近年来以机器鱼为控制对 象的相关文献作一综述。 t r i a n t a f y i l o ue ta lf 1 9 9 5 ) ”】和b a r r e t te ta l ( 1 9 9 9 ) 【“】详尽地测量了8 关节、拦 动翼推进的r o b o t u n a 在游动过程中的身体力分布，测量结果显示，在同样的游 速u 下流线型、灵活运动的鱼体所需功率远远小于驱动其同样大小的刚性模型； 州叫，b a r e t te ta l ( 1 9 9 6 ) i9 】基于遗传算法( g e n e t i ca l g o r i t h m ) 开发了自优化的运动 控制器，利用进化原理来搜索机器鱼运动学模型的7 个主要参数的值，以获取 最高的推进效率。k a t oe ta l ( 1 9 9 6 ) 1 0 】研究了对胸鳍推进机构的控制，并开发了机 器鱼样机“黑鲈( b l a c k b a s s ) ”。y a m a g u c h i 和b o s e ( 1 9 9 5 ) m 5 j 比较了摆动翼推进和 螺旋桨推进的性能，研究表明：灵活的摆动翼推进比传统的螺旋桨推进有更高 的准推进效率( q u a s i p r o p u l s i v ee f f i c i e n c y ) ，但传统的螺旋桨推进的准推进效率又 l i ：刚性的摆动翼推进高。h a r p e re ta l ( 1 9 9 8 ) 1 4 6 】提出了最优的刚度常数( s p r i n g c o n s t a n t ) 设计来驱动摆动翼。基于刚体和不可压缩流体之间的简化 e u l e r l a g r a n g e 方程，k e l l ye ta l ( 2 0 0 0 ) 1 4 q 提出了平面鳕科鱼类的游动模型。h i r a a e ta l ( 2 0 0 0 ) 开发了一种实验机器鱼样机并测试了其转弯性能。m a s o ne ta l ( 2 0 0 0 ) 4 剐设计了三关节的机器人系统来研究鲣科鱼类的运动，并通过实验验证了 一一种适于准定常流体状态的流动模型，该模型可用来预测摆动翼所产生的推进 力。m o r g a n s e ne ta l ( 2 0 0 1 ) 4 9 】应用非线性控制理论的方法来产生系统输入，实现 了平面鲢科机器鱼简单的轨迹跟踪。s a i m e k 和p e r r y ( 2 0 0 2 ) 5 0 1 研究了一种摆动翼 推进的机器人机动性控制策略，其中整个控制任务被分解为离线的运动规划和 在线的反馈跟踪。 在多机器鱼协调方面，尚处于起步阶段，相关的研究进行得较少。 在文献【5 1 中，i i j i m ae t a l ( 2 0 0 1 ) 建立了一个分布式自主游动机器人系统， 并利用改进的0 学习算法对该系统进行了避障研究，实现了机器人的目标趋近 行为和避障行为。如图1 - 4 所示，在游动机器人系统中，三个圆形( 直径1 5 c m ) 的漂浮体视为a g e n t s ，a g e n t s 之间通过铰链联结，并辅以一虚拟a g e n t 携带电 1 0 蚺毕绪论 池提供能源。 每个a g e n ti hc p u 、角度控制伺服电机和阴块太阳能接收板( ，| 1 i | 作 光传感器协i 成，其推进力由鳍划水产生。a g e n t 之间采用：通道的串l | 进行通 l n 图1 - 4a 分布式自主游动机器人系统( 3a g e n t s ) b 单个a g e n t 的结构 图1 - 5a p r i n c e t o n3 dm u l t i v e h i c l e 实验平台b 实验水池 在幽家科学基金会( n s f ) 的资助下，从2 0 0 0 年开始普林斯顿大学( p r i n c e t o n u n i v e r s i t y ) 动力学控制系统实验室针对鱼类的群体行为对多个水下滑翔器 f u n d e r w a t e rg l i d e r ) 协调运动的动力学开展研究，试图建立一个自主的、协调的多 水下滑翔器系统以实现对m o n t e r e y 海湾的生态系统监测。图1 5 给出了p r i n c e t o n 3 dm u l t i ，v e h i c l e 实验平台的图示，多水下滑翔器系统p r i n c e t o ng r o u p e r 采用 遥操作m 1 。目前，对单个水下滑翔器已实现深度的伺服控制，位姿伺服和位置 伺服正存构建中。针对该系统，在文献 5 3 中，l e o n a r de ta l ( 2 0 0 1 ) 提出了使用 人： 势场法和虚拟l e a d e r 的方法来实现多个水下潜器的协调和分布式控制。人工 势场法