CN115167223A - 一种水下多足机器人智能控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种水下多足机器人智能控制系统，基于仿生控制，由高层神经处理器、中层神经处理器、低层神经处理器按串联的方式组成层次结构；高层神经处理器，用于实现机器人与外界的通信、全局导航规划与定位、交互信息显示的功能，并产生相应的任务规划指令；中层神经处理器，用于基于任务规划指令和传感信息解算生成对应步态关节驱动参数；低层神经处理器，用于实现关节执行器的位置速度双闭环和各种传感信息的采集；三个层级之间实现数据指令的有效实时传输，递进处理不同的优化问题。本发明神经处理器各级之间分工明确协调通信，在保证机器人运动稳定性和灵活性的同时，提高了机器人的智能化程度和自主性，实时性强，可靠性高。

Description

一种水下多足机器人智能控制系统

技术领域

本发明属于仿生机器人控制技术领域，涉及一种水下多足机器人智能控制系统。

背景技术

近年来，海洋与陆地衔接的浅滩带越来越受到科学研究、环境监测、能源开发及军事等领域的关注，推动了适用于浅滩环境作业的机器人技术发展。多足机器人是为了满足当前海洋领域特定需求而研究的一种新型足式机器人，在传统水下机器人无法到达的区域实现运动和作业。多足机器人是以海蟹为生物原型对其外形结构和运动功能进行仿生，六条步行足和两条游泳足成星形对称分布于躯体两侧，每条步行足有三个驱动关节，每条游泳足有四个驱动关节，共计二十六个伺服电机驱动，形成了二十六个自由度。由于采用了防水数字舵机进行驱动解决了之前的整体密封限制关节自由的问题，这样只需要对控制电子仓进行单独密封即可，通过对海蟹运动形式的仿生可以实现机器人的水下浮游、水下行走、陆上行走等两栖运动形式。由于其具有典型的多关节并联机器人的冗余自由度结构并且机器人身处陆上和水下非结构复杂环境，使其自身运动学、动力学和水动力学分析十分困难，同时水下推进的协调规划和恶劣环境下突发状况的反应能力更是对控制理论，智能控制研究提出了巨大的挑战，如何有效的进行环境识别、复杂环境响应、控制决策、运动协调、步态仿真、轨迹规划和具体实现等都是多足机器人需要面临的问题。

为了实现多足机器人能够在水下复杂环境的行走、水中浮游和两栖环境步态平稳切换的研究目标，对机器人的控制系统提出如下要求：

1.数据处理能力强。机器人有26个驱动关节、大量的传感器和通信设备组成，无论是机器人水下运动还是陆上运动都是在控制系统综合了各类传感信息和通信指令的情况下通过内部算法结算生成相应的关节控制参数驱动关节运动，这就要求控制系统有强大的数据处理能力可以处理这些数据。

2.系统实时性强。机器人在水下复杂环境采用足桨混合步态运动，受到海流海浪和海底礁石的影响，各种突发状况都有可能发生影响机器人的运动形式，这就要求控制系统对突发状况有实时快速响应能力来保证机器人的稳定性。

3.可扩展性强。随着机器人作业功能的增加，控制系统将不断地拓展，所以良好的可扩展性是未来技术升级的保障。

4.智能化程度高。机器人的智能化程度越高，人为地干预就越少，在复杂环境下其运动自主性就会更加的优良。

5.可靠性高。机器人要保证长期的稳定工作，即使某个功能系统出现故障，也不会对整体性能产生大的影响。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供一种水下多足机器人智能控制系统，神经处理器各级之间分工明确协调通信，在保证机器人运动稳定性和灵活性的同时，提高了机器人的智能化程度和自主性，实时性强，可靠性高，解决了现有技术中存在的问题。

本发明所采用的技术方案是，一种水下多足机器人智能控制系统，基于仿生控制，由高层神经处理器、中层神经处理器、低层神经处理器按串联的方式组成层次结构；

所述高层神经处理器，用于实现机器人与外界的通信、全局导航规划与定位、交互信息显示的功能，并产生相应的任务规划指令；

所述中层神经处理器，用于接收高层神经处理器发送的任务规划指令和低层神经处理器的发送的传感信息，并基于任务规划指令和传感信息解算生成对应步态关节驱动参数；

所述低层神经处理器，用于实现关节执行器的位置速度双闭环和各种传感信息的采集；

所述高层神经处理器、中层神经处理器和低层神经处理器的三个层级之间分别通过基于TCP/IP协议的网络和RS232串口实现数据指令的有效实时传输，三个层级递进处理不同的优化问题。

本发明的有益效果是：

本发明实施例基于仿生控制系统的分层递阶式控制，实现机器人的指定运动，通过采集传感系统采集的传感信息和外界控制指令，在保证机器人运动稳定性和灵活性的同时，提高了机器人的智能化程度和自主性，实时性强，可靠性高，易于扩展和维护，在仿生机器人控制方面具有广阔的应用前景。运动稳定性和灵活性的实现是依托于中层神经处理器，智能化程度和自主性和依托于高级神经处理器。实时性强、可靠性高依托于基于BSP的嵌入式操作系统VxWorks。易于扩展和维护依托于数据采集卡。

本发明实施例通过各级神经处理器实现机器人的运动控制，智能化程度高，具备多种环境的适应能力，能够减少环境分析和建模的工作。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例多足机器人智能控制系统整体逻辑框图。

图2为本发明实施例控制系统的硬件结构框图。

图3为本发明实施例的任务规划器结构示意图。

图4为本发明实施例的数据采集卡结构示意图。

图5为本发明实施例的网络通信TCP/IP协议架构图。

图6为本发明实施例基于BSP的嵌入式操作系统VxWorks结构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例中水下多足机器人为足桨耦合的推进形式，单输入多输出，即面对一个控制命令，需要26个舵机协调完成。且在水下运动学模型、驱动力计算形式不明确，会产生多个可行解，无法通过简单的线性控制技术实现，控制难度大，本发明实施例通过中层神经处理器进行实时寻优的方式对26个舵机进行规划控制，能够适用水下和陆上环境，完成陆上和水中的行走任务。

水下多足机器人智能控制系统，包括防水驱动各关节的多足机器人结构本体、任务规划器、通信系统、人机界面、导航与定位系统、运动控制器、传感器信息处理器、基于ARM舵机驱动器、各个关节执行器与各种信息传感器。

通信系统、导航与定位系统和人机界面安装于任务规划器上，采集机器人所处的地理方位地形地貌信息并接收外界控制指令，通过相应的接口传递给任务规划器，任务规划器融合采集到的外界环境信息和控制指令通过解算生成相应的行进控制策略，并通过基于TCP/IP协议的网络接口传递给运动控制器，运动控制器根据相应的控制策略结合传感器信息处理器采集到的各种传感信息通过内部控制算法的解算生成相应的机器人运动步态，通过串口RS232将生成的关节驱动指令传递给基于ARM的舵机控制器，进而驱动各个关节舵机按照规划的轨迹运动，实现机器人的指定运动（路上爬行和水下推进）。

如图1-2所示，智能控制系统基于仿生控制，由高层神经处理器、中层神经处理器、低层神经处理器按串联的方式排列而形成的层次结构；

高层神经处理器包括任务规划器、通信系统、导航与定位系统和人机交互系统，用于实现机器人与外界的通信、全局导航规划与定位、交互信息显示等功能，并产生相应的任务规划指令。通信系统是以ADF7020-1为核心的无线通讯模块，负责多机器人间协调通信，接收外部人为操作指令。人机交互界面是液晶显示器负责显示机器人的运行状态参数，导航与定位系统包括测量机器人所处经度纬度位置的GPS导航模块，标定地磁角度的电子罗盘模块，测量相对方位的陀螺仪加速度计模块，探测前方障碍物的红外探测模块和水下地形勘测的摄像视频模块。

中层神经处理器包括运动控制器和传感信息处理器，用于接收高层神经处理器发送的任务规划指令和低层神经处理器的发送的传感信息，并基于任务规划指令和传感信息解算生成对应步态关节驱动参数。运动控制器是由内嵌VxWoks操作系统的PC104主控模块和外部扩展数据采集卡构成。

低层神经处理器包括基于ARM的舵机驱动器、关节执行器和多种检测机器人自身状态的传感器，用于实现关节执行舵机（即关节执行器）的位置速度双闭环和多种传感信息的采集。舵机控制器采用32位ARM内核的处理器芯片控制精度可以达到1us，内置512K存储芯片可以存储上百个动作组，可以同时同步控制32个舵机，通过ARM内核产生PWM控制信号进而生成相应的控制指令实现被控舵机的位置、速度双闭环。

上级控制决策的功能水平高于下级，其中高层神经处理器是控制系统中枢，负责机器人系统总体规划，其智能程度最高；中层神经处理器是接口级，是上下级的过渡，主要用于分解控制策略，协调分系统工作；低层神经处理器是串联控制的最底层，其智能程度最低，但作为末端执行级，其精度要求较高。高层神经处理器、中层神经处理器和低层神经处理器的三个层级之间分别通过基于TCP/IP协议的网络和RS232串口实现数据指令的有效实时传输，三个层级递进处理不同的优化问题，分别是任务规划的最优问题，运动控制的最优问题以及底层硬件指令的最优问题，满足不同层级任务对智能化和精细化的需求，在实现高度智能化的同时保证末端执行器的工作精度。采样层级递进的优化方式能够解耦不同的优化问题，分离出不同优化问题的侧重点，即保证了问题的最优化又能减小技术实现难度。

电量检测传感器、质心波动传感器、深度计通过数据采集卡和嵌入式系统PC104连接，同时嵌入式系统PC104也通过数据采集卡和其他元件连接。在本发明实施例中电量检测传感器、质心波动传感器、深度计都用于获得机器人的状态信息，中层神经处理器通过这些状态信息实时计算更新机器人足部的运动轨迹。

如图3所示，任务规划器包括内嵌多任务实时操作系统VxWorks的嵌入式工控机PC104和外部扩展的通信接口模块，以嵌入式工控机PC104为核心。

通信接口模块包括采集电子罗盘信号的IIC接口，采集红外传感器信号的I/O接口，采集陀螺仪加速度计信号的SPI接口以及与工控机PC104主控通信的PC/104总线接口。

嵌入式工控机PC104包括以PentiumM处理器为核心外扩的电源管理系统、内存控制器、看门狗定时器、以太网控制器、外设接口模块的硬件平台和以嵌入式操作系统VxWorks为核心的软件平台。

外设接口模块包括：RS232串口模块、TTL串口1模块、TTL串口2模块、CF卡接口模块、USB接口模块、CRT接口模块、LAN接口模块；其中，RS232串口模块、TTL串口1模块、TTL串口2模块分别用于上位机调试、接收GPS导航数据、通讯连接无线数传模块；CF卡接口模块连接系统程序引导模块，用于初始化数据存储；USB接口模块连接视频传感器，用于采集视频信号；CRT接口模块连接VGA显示器，用于VGA显示；LAN接口模块用于网络通信。

软件平台在VxWorks操作系统的基础上集成了传感器接口驱动模块、传感器信号采集模块、数据融合算法解算模块、网口驱动模块、基于TCP/IP协议数据传输通信模块和看门狗定时器实时监控模块，增强了程序的完整性和强壮性。

本发明实施例在任务规划器的设计上提出了一种自适应权重的数据融合算法，在传统的数据融合算法基础上，利用高级神经处理器实现对外界环境的辨识，在环境辨识的基础上自适应改变数据融合算法的权重。本发明实施例针对的机器人需要同时适应陆上和水下环境，且需要面对未知的地形特性，在不同环境中通过自适应调整权重的方式能够提高数据融合算法的环境适应能力，提高数据融合的准确性。

如图4所示，数据采集卡，用于采集机器人运动过程中自身传感信息；数据采集卡内部结构是以ADT652为核心扩展8位寄存器、FIFO缓存模块、地址解码器、IRQ逻辑模块、DMA逻辑模块、12位A/D转换器、RS232串口模块、DIO 82C55芯片、OSC模块、DC-DC模块。

其中，地址解码器用于组成PC/104总线的地址和数据总线；

IRQ逻辑模块、DMA逻辑模块，用于组成PC/104总线的中断控制；

足端力传感器通过信号放大器连接12位A/D转换器，12位A/D转换器与ADT652卡之间设有触发逻辑模块，用于采集足端力传感器的模拟线号并转换为数字信号。

RS232串口模块连接姿态位置传感器，用于采集机器人的实时姿态信号。

漏水检测传感器通过寄存器连接DIO 82C55芯片，用于采集漏水检测传感器的高低电平信号，保证机器人在控制舱进水后断电保护。

OSC模块，用于提供时钟信号。

DC-DC模块，用于保证数据采集卡的能源供应。

在嵌入式操作系统VxWorks基础上集成了网络数据传输通信模块、内部耦合算法解算模块、用于自适应阻抗控制CPG步态生成转化模块、用于同基于ARM舵机驱动器通信的串口模块。其中，网络数据传输通信模块基于TCP/IP协议，用于与高层神经处理器PC104通信。内部耦合算法解算模块，用于把高层神经处理器传递的控制策略指令同数据采集卡采集的数据融合。

本发明实施例通过足尖力传感器的反馈实现在不同地形下的六足全触底，其中，中层神经处理器包含了多个CPG神经网络结构，这些网络结构通过实时的传感器反馈，实时计算更新足部的节律性运动，并结合自适应阻抗控制实现陆上和水中的行走运动，保证运动过程中机体的协调性。依靠足尖力传感器、姿态位置传感器和质心波动传感器等实时监测机器人的状态信息，中层神经处理器包含的多层网络结构依靠机器人的状态信息实时更新足部的运动，能够在外界环境扰动和地形条件未知的情况下，保证陆上和水中行走过程中机体的平稳性，在实现六足全触底的基础上，又实现了陆上和水中的行走任务。

本发明实施例针对的机器人是一种具有典型的多关节并联机器人的冗余自由度结构并且机器人身处陆上和水下非结构复杂环境，使其自身运动学、动力学和水动力学分析十分困难；本发明实施例通过一种水下多足机器人建立了一套智能控制系统，利用层级递进的方式处理优化问题，在提高智能化的同时保证了末端执行器的高精度控制。在中层神经处理器中设计了自适应阻抗控制CPG步态生成转化模块实现足部运动轨迹规划，实现了陆上和水中的行走运动，解决了机器人冗余耦合结构产生的多解问题，且在外界环境扰动和地形条件未知的情况下，保证行走过程中机体的平稳性和协调性。

如图5所示，任务规划器与运动控制器之间通过基于 TCP/IP协议的网络进行通信。

具体的实施过程：把主机的PC104与从机的PC104通过网线连接，然后在基于VxWorks操作系统的软件平台上编写TCP/IP协议。

程序架构如下：

服务器端首先调用socket函数建立流式套接字，然后用bind函数将此流式套接字和本地地址绑定；调用listen函数准备接收客户端的连接；然后调用accept函数接收连接，当接收到客户端的请求后，建立连接，accept函数返回新的流式套接字，就可以在新的流式套接字上读写数据；原来的流式套接字则可以继续通过accept函数调用等待另一个连接。

客户端也首先调用socket函数建立流式套接字，然后调用connet函数向远地主机（即机器人本体建立的服务器端）发起连接请求，连接建立后就可以在流式此套接字上进行数据读写，至此完成了基于TCP/IP协议的网络通信。

如图6所示，BSP是板级支持包（Board Support Package）缩写，VxWorks提供的大部分功能模块是与硬件无关的，比如TCP/IP网络协议栈、Task管理调度和通信手段、I/O系统和文件系统、VxWorks库等，为了使VxWorks能运行于不同的处理器体系结构上，必须使上述的功能模块与硬件之间加入一层软件，并对这层软件规定标准的接口，这层软件就是BSP。VxWorks内核诸多模块通过标准接口控制并响应底层硬件动作，可见BSP是VxWorks中与硬件相关的一部分代码，VxWorks和上层应用程序与硬件保持了无关性。基于BSP的嵌入式操作系统VxWorks是一种已知的成熟嵌入式操作系统，系统具备实时性强和良好的可靠性，提高了系统的实时运算求解能力，且提高了系统的可靠性。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种水下多足机器人智能控制系统，其特征在于，基于仿生控制，由高层神经处理器、中层神经处理器、低层神经处理器按串联的方式组成层次结构；

所述高层神经处理器，用于实现机器人与外界的通信、全局导航规划与定位、交互信息显示的功能，并产生相应的任务规划指令；

所述中层神经处理器，用于接收高层神经处理器发送的任务规划指令和低层神经处理器的发送的传感信息，并基于任务规划指令和传感信息解算生成对应步态关节驱动参数；

所述低层神经处理器，用于实现关节执行器的位置速度双闭环和各种传感信息的采集；

所述高层神经处理器、中层神经处理器和低层神经处理器的三个层级之间分别通过基于TCP/IP协议的网络和RS232串口实现数据指令的有效实时传输，三个层级递进处理不同的优化问题。

2.根据权利要求1所述一种水下多足机器人智能控制系统，其特征在于，所述高层神经处理器包括任务规划器、通信系统、导航与定位系统和人机交互系统；

所述任务规划器包括内嵌多任务实时操作系统VxWorks的嵌入式工控机PC104和外部扩展的通信接口模块，以嵌入式工控机PC104为核心，用于辨识外界环境，在环境辨识的基础上自适应改变数据融合算法的权重；

所述通信系统以ADF7020-1为核心的无线通讯模块，用于实现多机器人间协调通信，接收外部操作指令；

所述导航与定位系统包括测量机器人所处经度纬度位置的GPS导航模块、标定地磁角度的电子罗盘模块、测量相对方位的陀螺仪加速度计模块、探测前方障碍物的红外探测模块和水下地形勘测的摄像视频模块；

所述人机交互系统，用于显示机器人的运行状态参数。

3.根据权利要求1所述一种水下多足机器人智能控制系统，其特征在于，所述中层神经处理器包括运动控制器和传感信息处理器，运动控制器包括内嵌VxWoks操作系统的PC104主控模块和外部扩展的数据采集卡。

4.根据权利要求3所述一种水下多足机器人智能控制系统，其特征在于，所述数据采集卡，用于采集机器人运动过程中自身传感信息；数据采集卡内部结构是以ADT652为核心扩展8位寄存器、FIFO缓存模块、地址解码器、IRQ逻辑模块、DMA逻辑模块、12位A/D转换器、RS232串口模块、DIO 82C55芯片、OSC模块、DC-DC模块；

其中，地址解码器用于组成PC/104总线的地址和数据总线；

IRQ逻辑模块、DMA逻辑模块，用于组成PC/104总线的中断控制；

足端力传感器通过信号放大器连接A/D转换器， A/D转换器与ADT652卡之间设有触发逻辑模块，用于采集足端力传感器的模拟线号并转换为数字信号；

RS232串口模块连接姿态位置传感器，用于采集机器人的实时姿态信号；

漏水检测传感器通过寄存器连接DIO 82C55芯片，用于采集漏水检测传感器的高低电平信号，保证机器人在控制舱进水后断电保护；

OSC模块，用于提供时钟信号；

DC-DC模块，用于保证数据采集卡的能源供应。

5.根据权利要求3所述一种水下多足机器人智能控制系统，其特征在于，所述内嵌VxWoks操作系统的PC104主控模块在嵌入式操作系统VxWorks基础上集成了网络数据传输通信模块、内部耦合算法解算模块、自适应阻抗控制CPG步态生成转化模块、用于同基于ARM舵机驱动器通信的串口模块；

其中，网络数据传输通信模块基于TCP/IP协议，用于与高层神经处理器PC104通信；内部耦合算法解算模块，用于将高层神经处理器传递的控制策略指令同数据采集卡采集的数据融合。

6.根据权利要求5所述一种水下多足机器人智能控制系统，其特征在于，所述自适应阻抗控制CPG步态生成转化模块包含多个CPG神经网络结构，用于通过实时的传感器反馈实时计算更新足部的节律性运动，并结合自适应阻抗控制实现陆上和水中的行走运动，保证运动过程中机体的协调性。

7.根据权利要求1所述一种水下多足机器人智能控制系统，其特征在于，所述低层神经处理器包括基于ARM的舵机驱动器、关节执行器和多种检测机器人自身状态的传感器；所述舵机驱动器能够同时同步控制多个关节执行器，通过ARM内核产生PWM控制信号进而生成相应的控制指令，实现被控关节执行器的位置、速度双闭环。

8.根据权利要求4所述一种水下多足机器人智能控制系统，其特征在于，所述舵机驱动器采用32位ARM内核的处理器芯片，控制精度为1us。

9.根据权利要求1所述一种水下多足机器人智能控制系统，其特征在于，所述高层神经处理器用于处理任务规划的最优问题，所述中层神经处理器用于处理运动控制的最优问题，所述低层神经处理器用于处理底层硬件指令的最优问题。

10.根据权利要求2所述一种水下多足机器人智能控制系统，其特征在于，所述任务规划器与中层神经处理器的运动控制器之间通过基于 TCP/IP协议的网络进行通信。

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