CN104199461A - 机器人鸟自主导航系统及导航方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种机器人鸟自主导航系统及导航方法，该系统包括微控制器、微GPS模块、主控制板模块以及用于调节刺激强度和航向角的模糊控制器。通过对GPS信息的获取、分析和处理，该系统实时计算机器人鸟当前的实际航向角和目标航向角，并依据模糊控制器对两者偏差和偏差变化率的处理结果，输出适宜强度的刺激信号至相应的神经核团，从而实现机器人鸟飞行方向的纠偏，以达到将机器人鸟导航到目标区域之目的。相比现有技术，该系统不需无线通讯，不需专用操作人员全程参与，功耗低，体积小，重量轻。克服了受通讯距离限制的不足，提高了效率，增强了实时性和实用性。

Description

机器人鸟自主导航系统及导航方法

技术领域

本发明涉及动物机器人导航领域，尤其是一种不用无线遥控的机器人鸟自主导航系统及导航方法。

背景技术

动物机器人是一种特殊的仿生机器人，它不同于机电式机器人。它是以脑科学、神经科学、计算机科学等多学科的交叉为基础，是机器人家族中的一个全新的“物种”。它的出现呈现给我们一个全新的机器人研究思路。所谓动物机器人，就是以活体动物为本体、用编码电信号控制其大脑神经或肌肉，以实现对本体控制的智能动物。一旦停止电刺激，动物本体就会立即恢复常态，和普通动物一样正常生活、繁衍生息。与传统的机电式机器人相比，动物机器人继承了动物天生、固有的智能和运动天赋。动物机器人利用动物自身视、听及感觉能力，具有机电式机器人难以达到的高级的智能，能实现机电式机器人难以达到的高度自主能力和探测能力。动物机器人靠自身的体能运动，运动灵活而敏捷，而且可长时间，长距离运动。其运动能力不会像机电式移动机器人那样受自身携带能量的限制。另外，动物机器人具有天然的隐蔽性，是某些特殊应用的理想选择。正是基于以上因素，动物机器人已成为当今一个新的前沿性研究热点。

动物机器人与机电式机器人在结构上有很大区别，一般来说，动物机器人的基本构成可概括为四大部分：控制器4、无线通讯基站1、接口2、动物本体3。如图1，以机器人鸟为例所示。

控制器4，安装在动物身上，传统的控制器包括多通道编码信号发生器和无线通讯单元，多通道编码信号发生器的功能是产生用于刺激动物神经核团的编码电信号，它的信号输出端与接口的微型电气插座相连。无线通讯单元的功能是接收来自无线通讯基站的数据和命令，以实现对动物机器人的遥控功能。

无线通讯基站1，包括无线发射器和与之相连的电脑或PDA，操作者可利用运行在电脑或PDA上的软件无线传输数据或命令至控制器，以实现对控制器的遥控，包括控制多通道编码信号发生器的启动和停止、工作通道的选择(即开启哪对刺激电极)、编码信号参数的调节等功能。从而实现无线遥控动物机器人。

接口2，是连接控制器与被刺激神经核团的桥梁，由三部分组成：刺激微电极，微型电气插座，牙科水泥。刺激微电极只有尖端导电，6根刺激微电极分成3对。按照坐标数值并借助于立体定位仪，这3对电极(左侧，中间，右侧)的尖端穿过颅骨被植入到动物大脑内相应的3个神经核团中。这些电极的另一端通过细导线分别与6针微型电气插座相连。最后，用牙科水泥将以上所述的电极、细导线及微型插座固定于动物颅骨表面上，而形成一个接口。

动物本体3：这一部分与传统机器人的构成有很大不同，动物本体就是活体动物，如大鼠，鸽子或壁虎等。

据上述，在结构上，动物机器人与传统机器人有很大区别，两者的区别不仅于此，也体现在它们的工作原理上。动物机器人的工作原理建立在神经科学、电子科学等多学科交叉基础之上的。它是将人工电信号施加到动物的神经系统的特定功能区域，并按照一定的规律微电刺激这些与动物情绪或运动等特定功能相关的区域，从而实现对动物运动行为的调控。

以鸽子为本体，举例，说明其控制原理，选择家鸽丘脑腹前背中核(thethalamic nucleus dorsalis intermedius ventralis anterior，DIVA)和古纹状体(archistriatum)作为刺激的神经位点。以上三个特定区域均与鸽子的情绪相关，实验已经证明，若分别刺激机器人鸟大脑左/右侧DIVA，机器人鸟向左/右方向运动；刺激大脑的古纹状体，可使机器人鸟从静止状态下起飞或者在空中向前飞。这就是机器人鸟的工作原理。

现在技术一：基于短距离无线通讯的导航系统，该系统主要包括无线发送模块和动物机器人控制器。无线发送模块与电脑或PDA相连，通过无线通讯的方式，发送来自电脑或PDA的数据或命令到控制器上。控制器安装在动物背上其输出端连接到接口的微型电气插座上，或者控制器通过输出排针直接插入并固定在接口的微型电气插座上。操作人员实时观察机器人鸟的运动状态，及时通过电脑或PDA及无线发送模块发送数据或命令到控制器，控制器接收这些数据或命令，并据此产生相应的刺激信号到对应的神经核团，实现对机器人鸟运动行为的控制，使其沿着设定的路线运动，从而完成对机器人鸟的导航。这类导航系统的通讯距离一般在100米左右，主要应用于机器人鸟或其它类型动物机器人的室内导航实验。

现有技术二：采用了中国移动的GPRS功能，借用中国移动的GPRS的无线通讯网络可以实现远程数据传输。基于这一方案，机器人鸟的控制器包括主控制器模块，GPRS收发模块，GPS模块及电源模块等。控制器安装在机器人鸟背上，控制器的输出端通过导线连接到接口的电气插座上。该系统的工作过程是操作人员利用运行在PC机上的软件，通过internet网络发送数据到GPRS收发模块，主控制器读取数据后，产生相应的刺激信号，经刺激电极到相应的神经核团，从而完成对机器人鸟的微电刺激，以实现对机器人鸟运动方向的遥控。同时，主控制器读取GPS数据信息，并通过GPRS收发模块将GPS数据发送到邻近的GPRS基站，然后再经过internet网络传到PC机端，操作人员根据GPS信息判断机器人鸟的运动状态和航向角，并据此发送下一个指令，从而实现对机器人鸟的导航。

现有技术一，由于无线通讯距离较短，一般在100米内。所以它主要用于实验室内的动物机器人导航，不能实现远距离导航，不能适用于自由飞翔状态下的机器人鸟导航。现有技术二，加入了GPRS功能，可以实现远距离的动物机器人导航。但实验证明两者都有明显的不足和缺点：

两者需要专业的操作人员，且操作人员要在整个动物机器人导航过程中全程参与，效率低下。

现有技术二中的控制器设计了GPSR模块，增大了控制器重量和体积，增大了机器人鸟的负重，影响鸟的正常飞行。

现有技术二中，GPRS模块必需双向通讯才能实现导航功能，而GPRS收发模块工作在发送状态时，峰值电流达1.5安培，功耗很高。由于重量和体积的限制，不能使用大容量电池，所以功耗较高续航能力有限，实用性不强是它另一不足之处。

现有技术二通讯是基于网络的，由于网络通讯的延迟，整个导航系统很难实现较好的实时性，这严重影响了导航效果。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本发明设计了一种不用无线遥控的机器人鸟自主导航系统及其控制方法，不需要人为参与，并且控制器轻便、实时性好；本发明采用如下技术方案：

机器人鸟自主导航系统，包括微控制器、微GPS模块、主控制板模块以及用于调节刺激强度和航向角的模糊控制器；所述主控制板模块包括电源管理模块、刺激信号输出接口；所述的微GPS模块分别与微控制器、模糊控制器连接，所述的电源管理模块为微控制器提供电源；所述的微控制器、模糊控制器并联后连接刺激信号输出接口；

微GPS模块，接收卫星信号，并计算出机器人鸟的位置信息，并将信息输送给微控制器；

微控制器每隔一秒读取来自微GPS模块的一帧数据，解析得到对应时刻的经、纬度和速度信息，这就是机器人鸟在对应时刻的位置和速度信息；根据这些信息，微控制器算出机器人鸟的实际航向角和目标航向角，从而得到角度偏差及其角度偏差变化率，并将角度偏差及其角度偏差变化率作为输出变量输送给模糊控制器；

模糊控制器，根据微控制器输出的角度偏差及其角度偏差变化率，基于模糊控制策略产生一个适宜的刺激强度值；并将该刺激强度值输送给微控制器，微控制器以此数据为依据，产生一个对应于该时刻的刺激序列；

刺激信号输出接口，微控制器产生相应强度的刺激序列经过刺激信号输出接口输出到对应的神经核团，以调整机器人鸟的飞行方向，使其回到目标航向上来。

机器人鸟自主导航系统控制方法为：

在整个导航过程中，微控制器每隔一秒从微GPS模块读取一帧GPS数据，并判断微GPS模块是否进入有效定位状态，若微GPS模块进入有效定位状态，微控制器将从GPS数据帧中解析出此时刻的经、纬度和速度信息；根据此时刻机器人鸟所处的经纬度数据和目标点的GPS数据，计算两点的平面距离，如果距离小于或等于20米，则说明机器人鸟到达目标点范围，本次导航结束；

否则，将继续进行如下判断，若速度不小于1米/秒，则说明机器人鸟处于飞行状态；接着，微控制器根据此时刻和上一时刻的GPS经、纬度数据，利用两点一线的计算方法，得到此时的机器人鸟的实际航向角；同理，根据此时刻的GPS数据和目标点的GPS数据，计算出此时的目标航向角；实际航向角减去目标航向角可得到此时航向角偏差；

若偏差大于或等于80度，则用刺激强度为频率为100Hz，脉冲宽度为8，每个宽度单位是0.1ms，脉冲的个数为30个，刺激序列为每秒2个的刺激序列，刺激机器人鸟大脑左侧的DIVA，使机器人鸟向左偏转；若偏差小于或等于负80度，则用如上述同样的强度刺激机器人鸟大脑右侧的DIVA，使机器人鸟向右偏转；

若航向角偏差的绝对值小于80度，则根据上一个航向角偏差计算出此时的航向角偏差变化率；

接着，将航向角偏差和航向角偏差变化率进行模糊化处理，并得两个变量的模糊值，依据两变量的模糊值查询模糊查询表，得到输出变量刺激强度的模糊值，然后对其进行去模糊化得精确值U；如果U＞0，则控制器输出频率为100Hz，脉冲宽度为U，宽度单位是0.1ms，脉冲的个数30个，刺激序列为每秒2个的刺激序列，刺激机器人鸟大脑左侧的DIVA，使机器人鸟向左偏转；若U＜0，则用如上述同样强度的信号刺激机器人鸟大脑右侧的DIVA，使机器人鸟向右偏转；若U＝0，则控制器不输出刺激。然后，每隔一秒钟重复以上过程，直到机器人鸟到达目标点20米的范围内，本次导航结束；

在上述判断过程中，若机器人鸟的速度小于1m/s时，说明机器人中止了飞行，此时微控制器根据本次连续飞行的时间做出如下判断，若连续飞行时间大于或等于10分钟时，让机器人鸟休息2分钟；然后，用中等强度，频率为100Hz，脉冲宽度为4，宽度单位是0.1ms，脉冲的个数20个，刺激序列为每秒2个的刺激序列的刺激，刺激机器人鸟的古纹状体，强迫机器人鸟起飞；如果连续飞行时间小于10分钟，则微控制器立即发出刺激强迫机器人鸟起飞。

在上述导航过程中，所述的模糊控制器的模糊查询表，设计过程如下：

角度偏差E的实际范围是(-80，80)，角度偏差的变化率范围是(-160，160)，脉冲宽度的实际变化范围是(0，8)；

定义角度偏差的论域，角度偏差变化率的论域和输出脉冲宽度的论域均为{-8，-7，-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6，7，8}；

偏差系数Ke＝16/(80+80)＝0.1；

偏差变化率系数Kec＝16/(160+160)＝0.05；

脉冲宽度系数Ku＝16/8＝2；

基于模糊控制，对于角度偏差E、角度偏差变化率EC和输出脉冲宽度都定义9个语言值{NG(负极大)，NB(负大)，NM(负中)，NS(负小)，Z(零)，PS(正小)，PM(正中)，PB(正大)，PG(正极大)}，与以上对应的语言值定义为[1，2，3，4，5，6，7，8，9]；以上三个变量的隶属度函数均采用三角函数；根据经验性的控制规则，并得到基于模糊语言的规则表，结合隶属度和规则表，得以上规则所蕴含的模糊关系R，根据两个输入变量航向角偏差E和航向角偏差变化率EC的所有的模糊组合，并组合模糊关系R可以求得到模糊查询表FT。

机器人鸟自主导航系统的使用方法为：

(1)通过PC机，将导航目标点的经纬度信息写入微控制器的存储器中；

(2)将设置好目标点信息的机器人鸟自主导航系统固定在机器人鸟背上，保持有GPS天线的一面朝上；

(3)将机器人鸟自主导航系统的刺激信号输出接口的排针连接在机器人鸟头部的接口上；

(4)将机器人鸟移到一个开阔地带，以便微GPS模块获得有效定位；打开电源，当机器人鸟自主导航系统接收到有效的GPS数据，放飞机器人鸟，机器人鸟自主导航系统进入自主导航工作状态，无需人工参与。

本发明提供的机器人鸟自主导航系统及其控制方法，通过对GPS信息的获取、分析和处理，该系统实时计算机器人鸟当前的实际航向角和目标航向角，并依据模糊控制器对两者偏差和偏差变化率的处理结果，输出适宜强度的刺激信号至相应的神经核团，从而实现机器人鸟飞行方向的纠偏，以达到将机器人鸟导航到目标区域之目的。相比现有技术，该系统不需无线通讯，不需专用操作人员全程参与，功耗低，体积小，重量轻。克服了受通讯距离限制的不足，提高了效率，增强了实时性和实用性。

附图说明

图1为现有技术的基于无线遥控的机器人鸟控制系统结构示意图；

图2为本发明的机器人鸟自主导航系统结构示意图；

图3为本发明的机器人鸟自主导航系统的导航工作主流程图；

图4为本发明的机器人鸟自主导航系统的飞行导航流程图；

图5为本发明的机器人鸟自主导航系统的导航原理示意图。

具体实施方式

以鸽子为动物本体，说明本发明具体实施方式。

如图2所示，机器人鸟自主导航系统，包括微控制器、微GPS模块、主控制板模块以及用于调节刺激强度和航向角的模糊控制器；所述主控制板模块包括电源管理模块、刺激信号输出接口；所述的微GPS模块分别与微控制器、模糊控制器连接，所述的电源管理模块为微控制器提供电源；所述的微控制器、模糊控制器并联后连接刺激信号输出接口；

微GPS模块，接收卫星信号，并计算出机器人鸟的位置信息，并将信息输送给微控制器；

微控制器每隔一秒读取来自微GPS模块的一帧数据，解析得到对应时刻的经、纬度和速度信息，这就是机器人鸟在对应时刻的位置和速度信息；根据这些信息，微控制器算出机器人鸟的实际航向角和目标航向角，从而得到角度偏差及其角度偏差变化率，并将角度偏差及其角度偏差变化率作为输出变量输送给模糊控制器；

模糊控制器，根据微控制器输出的角度偏差及其角度偏差变化率，基于模糊控制策略产生一个适宜的刺激强度值；并将该刺激强度值输送给微控制器，微控制器以此数据为依据，产生一个对应于该时刻的刺激序列；

刺激信号输出接口，微控制器产生相应强度的刺激序列经过刺激信号输出接口输出到对应的神经核团，以调整机器人鸟的飞行方向，使其回到目标航向上来。

所述微控制器包括微处理器、晶振、及复位电路。微控制器选择ATmega8单片机，它具有8K字节的系统内可编程Flash，512字节EEPROM，1K字节SRAM，32个通用I/O口线和可编程串行USART等片上资源。

微GPS模块选择Progin SR-92型号的GPS模块，它集GPS接收机和接收天线于一体，体积小，重量轻。该GPS模块可以输出多种格式的数据，通过设置，本发明中此模块只输出GPRMC((Recommended Minimum SpecificGPS/TRANSIT Data))格式的GPS数据。主控制板模块是用PROTEL设计的，选用超薄PVC板材加工的PCB电路板，PCB电路板上设有电源管理模块、刺激信号输出接口。

电源管理模块是DC-DC稳压芯片，稳压芯片选用REG710-3.3，它可提供3.3V的稳定的直流电压。PCB板上设有6个信号输出端子，每2个端子组合成一个刺激通道，共3对刺激通道。每一对刺激通道的一端与ATmega8单片机的2个I/O口相连；另一端利用细导线引出到一个排针上，以方便与机器人鸟的接口连接。

微控制器的微处理器ATmega8单片机通过UART与型号为ProginSR-92的微GPS模块相连，实现串行通讯。每一秒ATmega8单片机通过这一通讯接口读取ProginSR-92 GPS模块所产生的GPRMC格式的GPS数据帧。并分析、提取出经纬度和速度信息。根据这些信息进行如下的导航。

如图3，在整个导航过程中，微控制器每隔一秒从微GPS模块读取一帧GPS数据，并判断微GPS模块是否进入有效定位状态，若微GPS模块进入有效定位状态，微控制器将从GPS数据帧中解析出此时刻的经、纬度和速度信息；根据此时刻机器人鸟所处的经纬度数据和目标点的GPS数据，计算两点的平面距离，如果距离小于或等于20米，则说明机器人鸟到达目标点范围，本次导航结束；

否则，将继续进行如下判断，如图4，若速度不小于1米/秒，则说明机器人鸟处于飞行状态；进行空中飞行导航；微控制器根据此时刻和上一时刻的GPS经、纬度数据，利用两点一线的计算方法，得到此时的机器人鸟的实际航向角；同理，根据此时刻的GPS数据和目标点的GPS数据，计算出此时的目标航向角；实际航向角减去目标航向角可得到此时航向角偏差；

若偏差大于或等于80度，则用刺激强度为频率为100Hz，脉冲宽度为8，每个宽度单位是0.1ms，脉冲的个数为30个，刺激序列为每秒2个的刺激序列，刺激机器人鸟大脑左侧的DIVA，使机器人鸟向左偏转；若偏差小于或等于负80度，则用如上述同样的强度刺激机器人鸟大脑右侧的DIVA，使机器人鸟向右偏转；

若航向角偏差的绝对值小于80度，则根据上一个航向角偏差计算出此时的航向角偏差变化率；

接着，将航向角偏差和航向角偏差变化率进行模糊化处理，并得两个变量的模糊值，依据两变量的模糊值查询模糊查询表，得到输出变量刺激强度的模糊值，然后对其进行去模糊化得精确值U；如果U＞0，则控制器输出频率为100Hz，脉冲宽度为U，宽度单位是0.1ms，脉冲的个数30个，刺激序列为每秒2个的刺激序列，刺激机器人鸟大脑左侧的DIVA，使机器人鸟向左偏转；若U＜0，则用如上述同样强度的信号刺激机器人鸟大脑右侧的DIVA，使机器人鸟向右偏转；若U＝0，则控制器不输出刺激。然后，每隔一秒钟重复以上过程，直到机器人鸟到达目标点20米的范围内，本次导航结束；

如图3所示，在上述判断过程中，若机器人鸟的速度小于1m/s时，说明机器人中止了飞行，此时微控制器根据本次连续飞行的时间做出如下判断，若连续飞行时间大于或等于10分钟时，让机器人鸟休息2分钟；然后，用中等强度，频率为100Hz，脉冲宽度为4，宽度单位是0.1ms，脉冲的个数20个，刺激序列为每秒2个的刺激序列的刺激，刺激机器人鸟的古纹状体，强迫机器人鸟起飞；如果连续飞行时间小于10分钟，则微控制器立即发出刺激强迫机器人鸟起飞。

在上述导航过程中，所述的模糊控制器的模糊查询表，设计过程如下：

角度偏差E的实际范围是(-80，80)，角度偏差的变化率范围是(-160，160)，脉冲宽度的实际变化范围是(0，8)；

定义角度偏差的论域，角度偏差变化率的论域和输出脉冲宽度的论域均为{-8，-7，-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6，7，8}；

偏差系数Ke＝16/(80+80)＝0.1；

偏差变化率系数Kec＝16/(160+160)＝0.05；

脉冲宽度系数Ku＝16/8＝2；

基于模糊控制，对于角度偏差E、角度偏差变化率EC和输出脉冲宽度都定义9个语言值{NG(负极大)，NB(负大)，NM(负中)，NS(负小)，Z(零)，PS(正小)，PM(正中)，PB(正大)，PG(正极大)}，与以上对应的语言值定义为[1，2，3，4，5，6，7，8，9]；以上三个变量的隶属度函数均采用三角函数；根据经验性的控制规则，并得到基于模糊语言的规则表，结合隶属度和规则表，得以上规则所蕴含的模糊关系R，根据两个输入变量航向角偏差E和航向角偏差变化率EC的所有的模糊组合，并组合模糊关系R可以求得到模糊查询表FT。

机器人鸟自主导航系统的使用方法为：

(1)通过PC机，将导航目标点的经纬度信息写入微控制器的存储器中；

(2)将设置好目标点信息的机器人鸟自主导航系统固定在机器人鸟背上，保持有GPS天线的一面朝上；

(3)将机器人鸟自主导航系统的刺激信号输出接口的排针连接在机器人鸟头部的接口上；

(4)将机器人鸟移到一个开阔地带，以便微GPS模块获得有效定位；打开电源，当机器人鸟自主导航系统接收到有效的GPS数据，放飞机器人鸟，机器人鸟自主导航系统进入自主导航工作状态，无需人工参与。

具体的，导航过程分析如图5：

假设，A点是导航的起始点，机器人鸟在A点时，微控制器的微处理器通过串口UART读取微GPS模块的数据。分析处理后，得到A点的经、纬度数据(Ajdu，Awdu)和该时刻的运动速度Va。如果速度Va大于1米/秒，说明机器人鸟在A点处于飞行状态。由于本微GPS模块的更新率为1秒，1秒钟后微控制器得到一组新的GPS数据，此时机器人鸟飞行至B点。微控制器做同样的处理，得到对应于B点的一组经纬度数据(Bjdu，Bwdu)和速度Vb。目标点G点的经纬度数据(Gjdu，Gwdu)已预存于微控制器的微处理器的内存中。此时，计算B点距目标点G的平面距离，计算方法如下：

$L=2*R*\arcsin \left(\sqrt{{\sin }^2\left(\frac{\mathrm{Gwdu}-\mathrm{Bwdu}}{2}\right)+\cos \left(\mathrm{Gwdu}\right)*{\sin }^2\left(\frac{\mathrm{Gjdu}-\mathrm{Bjdu}}{2}\right)*\cos \left(\mathrm{Bwdu}\right)}\right)$

R为地球半径，根据上述微处理器计算出L。

如果L小于或等于20米，则说明机器人鸟已到达目标区范围，本次导航结束。

如果L大于20米，则导航继续，按如下步骤进行。

如果Vb大于1米/秒，

首先，根据已知两点经纬度确定航向角的公式，可得从A点到B点的航向角D(ab)

如下所示：

$D\left(\mathrm{ab}\right)=\arctan \left(\frac{(\mathrm{Bjdu}-\mathrm{Ajdu})*\cos \left(\mathrm{Bwdu}\right)}{\mathrm{Bwdu}-\mathrm{Awdu}}\right)$

以正北方向为基准，统一航向角，执行如下变换规则：如果Bjdu＞Ajdu并且Bwdu＞Awdu，则上式中的D(ab)就是所求；如果Bjdu＜Ajdu并且Bwdu＞Awdu，则上式中的D(ab)+360是所求；如果Bwdu＜Awdu，则上式中的D(ab)+180是所求；经上述变换后可得最终的导航角D(ab)。

同理可求得从B点到G点的目标航向角D(bg)，如下式所示，

$D\left(\mathrm{bg}\right)=\arctan \left(\frac{(\mathrm{Gjdu}-\mathrm{Bjdu})*\cos \left(\mathrm{Gwdu}\right)}{\mathrm{Gwdu}-\mathrm{Bwdu}}\right)$

同相做如上述的规则变换，可得最终的目标航向角D(bg)。

B点的航向角偏差E(b)＝D(ab)-D(bg)，如果E(b)＞80或E(b)＝80，则微控制器用刺激强度为频率为100Hz，脉冲宽度为8(宽度单位是0.1ms)，脉冲的个数30个，刺激序列为每秒2个的刺激序列，刺激机器人鸟大脑左侧的DIVA，使机器人鸟向左偏转；若Eb＜-80或Eb＝-80，则用如上述同样的强度刺激机器人鸟大脑右侧的DIVA，使机器人鸟向右偏转。

如果-80＜E(b)＜80，则根据上一个点航向角偏差计算出此时的航向角偏差变化率，由于A点是起点，其导航角偏差取0。所以，B点的航向角偏差变化率为EC(b)＝E(b)-0＝E(b)。接下来，将航向角偏差和航向角偏差变化率为两个输入变量，并将它们进行模糊化处理得两个变量的模糊值，如下式

FE(b)＝＜Ke×E(b)＞FEC(b)＝＜Kec×EC(b)＞

注：＜＞代表取整数运算。

得到FE(b)和FEC(b)两个数值后，它们是模糊控制器的两个输入。根据这两个值查询模糊查询表FT，可得模糊控制器的输出变量U，利用U*＝Ku×U去模糊化，得到的U*四舍五入取整数，U*的绝对值就是刺激脉冲的宽度。如果U*＞0，则控制器输出频率为100Hz，脉冲宽度为U*(宽度单位是0.1ms)，脉冲的个数30个，刺激序列为每秒2个的刺激序列，刺激机器人鸟大脑左侧的DIVA，使机器人鸟向左偏转；若U*＜0，则用如上述同样强度的信号刺激机器人鸟大脑右侧的DIVA，使机器人鸟向右偏转。若U*＝0，则微控制器不输出刺激。然后，每隔一秒钟重复以上过程，直到机器人鸟到达目标点20米的范围内，本次导航结束。

需要说明的是，在上述判断过程中，若机器人鸟的速度小于1m/s时，说明机器人中止了飞行。此时微处理器根据本次连续飞行的时间做出如下判断，若连续飞行时间大于或等于10分钟时，让机器人鸟休息2分钟。然后，用中等强度(频率为100Hz，脉冲宽度为4(宽度单位是0.1ms)，脉冲的个数20个，刺激序列为每秒2个的刺激序列)的刺激，刺激机器人鸟的古纹状体，强迫机器人鸟起飞。如果连续飞行时间小于10分钟，则控制器立即发出刺激强迫机器人鸟起飞。

Claims (3)

1.机器人鸟自主导航系统，其特征在于：包括微控制器、微GPS模块、主控制板模块以及用于调节刺激强度和航向角的模糊控制器；所述主控制板模块包括电源管理模块、刺激信号输出接口；所述的微GPS模块分别与微控制器、模糊控制器连接，所述的电源管理模块为微控制器提供电源；所述的微控制器、模糊控制器并联后连接刺激信号输出接口；

微GPS模块，接收卫星信号，并计算出机器人鸟的位置信息，并将信息输送给微控制器；

微控制器每隔一秒读取来自微GPS模块的一帧数据，解析得到对应时刻的经、纬度和速度信息，这就是机器人鸟在对应时刻的位置和速度信息；根据这些信息，微控制器算出机器人鸟的实际航向角和目标航向角，从而得到角度偏差及其角度偏差变化率，并将角度偏差及其角度偏差变化率作为输出变量输送给模糊控制器；

模糊控制器，根据微控制器输出的角度偏差及其角度偏差变化率，基于模糊控制策略产生一个适宜的刺激强度值；并将该刺激强度值输送给微控制器，微控制器以此数据为依据，产生一个对应于该时刻的刺激序列；

刺激信号输出接口，微控制器产生相应强度的刺激序列经过刺激信号输出接口输出到对应的神经核团，以调整机器人鸟的飞行方向，使其回到目标航向上来。

2.机器人鸟自主导航系统的控制方法，其特征在于：

微控制器每隔一秒从微GPS模块读取一帧GPS数据，并判断微GPS模块是否进入有效定位状态，若微GPS模块进入有效定位状态，微控制器将从GPS数据帧中解析出此时刻的经、纬度和速度信息；根据此时刻机器人鸟所处的经纬度数据和目标点的GPS数据，计算两点的平面距离，如果距离小于或等于20米，则说明机器人鸟到达目标点范围，本次导航结束；

否则，将继续进行如下判断，若速度不小于1米/秒，则说明机器人鸟处于飞行状态；接着，微控制器根据此时刻和上一时刻的GPS经、纬度数据，利用两点一线的计算方法，得到此时的机器人鸟的实际航向角；同理，根据此时刻的GPS数据和目标点的GPS数据，计算出此时的目标航向角；实际航向角减去目标航向角可得到此时航向角偏差；

若偏差大于或等于80度，则用刺激强度为频率为100Hz，脉冲宽度为8，每个宽度单位是0.1ms，脉冲的个数为30个，刺激序列为每秒2个的刺激序列，刺激机器人鸟大脑左侧的DIVA，使机器人鸟向左偏转；若偏差小于或等于负80度，则用如上述同样的强度刺激机器人鸟大脑右侧的DIVA，使机器人鸟向右偏转；

若航向角偏差的绝对值小于80度，则根据上一个航向角偏差计算出此时的航向角偏差变化率；

接着，将航向角偏差和航向角偏差变化率进行模糊化处理，并得两个变量的模糊值，依据两变量的模糊值查询模糊查询表，得到输出变量刺激强度的模糊值，然后对其进行去模糊化得精确值U；如果U＞0，则控制器输出频率为100Hz，脉冲宽度为U，宽度单位是0.1ms，脉冲的个数30个，刺激序列为每秒2个的刺激序列，刺激机器人鸟大脑左侧的DIVA，使机器人鸟向左偏转；若U＜0，则用如上述同样强度的信号刺激机器人鸟大脑右侧的DIVA，使机器人鸟向右偏转；若U＝0，则控制器不输出刺激。然后，每隔一秒钟重复以上过程，直到机器人鸟到达目标点20米的范围内，本次导航结束；

在上述判断过程中，若机器人鸟的速度小于1m/s时，说明机器人中止了飞行，此时微控制器根据本次连续飞行的时间做出如下判断，若连续飞行时间大于或等于10分钟时，让机器人鸟休息2分钟；然后，用中等强度，频率为100Hz，脉冲宽度为4，宽度单位是0.1ms，脉冲的个数20个，刺激序列为每秒2个的刺激序列的刺激，刺激机器人鸟的古纹状体，强迫机器人鸟起飞；如果连续飞行时间小于10分钟，则微控制器立即发出刺激强迫机器人鸟起飞。

3.根据权利要求2所述的机器人鸟自主导航系统的控制方法，其特征在于：所述的模糊控制器的模糊查询表，设计过程如下：

角度偏差E的实际范围是(-80，80)，角度偏差的变化率范围是(-160，160)，脉冲宽度的实际变化范围是(0，8)；

定义角度偏差的论域，角度偏差变化率的论域和输出脉冲宽度的论域均为{-8，-7，-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6，7，8}；

偏差系数Ke＝16/(80+80)＝0.1；

偏差变化率系数Kec＝16/(160+160)＝0.05；

脉冲宽度系数Ku＝16/8＝2；

基于模糊控制，对于角度偏差E、角度偏差变化率EC和输出脉冲宽度U都定义9个语言值{NG(负极大)，NB(负大)，NM(负中)，NS(负小)，Z(零)，PS(正小)，PM(正中)，PB(正大)，PG(正极大)}，与以上对应的语言值定义为[1，2，3，4，5，6，7，8，9]；以上三个变量的隶属度函数均采用三角函数；根据经验性的控制规则，并得到基于模糊语言的规则表，结合隶属度和规则表，得以上规则所蕴含的模糊关系R，根据两个输入变量航向角偏差E和航向角偏差变化率EC的所有的模糊组合，并组合模糊关系R可以求得到模糊查询表FT。