一種仿生機器鼠的跟蹤與避障策略

滿春濤， 曹淼,， 曹永成， 宋永博

(1.哈爾濱理工大學(xué) 自動化學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150080；2. 中國科學(xué)院自動化研究所 復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室，北京 100190；3. 黑龍江東方學(xué)院 電氣工程及其自動化教研室，黑龍江 哈爾濱 150086)

一種仿生機器鼠的跟蹤與避障策略

滿春濤1， 曹淼1,2， 曹永成3， 宋永博2

(1.哈爾濱理工大學(xué) 自動化學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150080；2. 中國科學(xué)院自動化研究所 復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室，北京 100190；3. 黑龍江東方學(xué)院 電氣工程及其自動化教研室，黑龍江 哈爾濱 150086)

針對一種新型仿生機器鼠平臺的運動規(guī)劃問題主要包括跟蹤、避障等問題，依據(jù)仿生機器鼠的雙目視覺系統(tǒng)以及多自由度的機械結(jié)構(gòu)，根據(jù)驅(qū)動電機的特性，建立仿生機器鼠的扭腰、抬身、攀爬等動力學(xué)模型，采用“記憶”目標(biāo)鼠的特征、“學(xué)習(xí)”最優(yōu)避障路徑、“推斷”目標(biāo)鼠的運動方向等方法，實現(xiàn)了仿生機器鼠的跟蹤與避障行為，提出了一種基于仿生學(xué)原理的仿生機器鼠的跟蹤與避障策略。在一種新型仿生機器鼠平臺上的實驗結(jié)果表明，相比與基于虛擬阻抗模型的控制方法，該跟蹤與避障策略能夠更好地實現(xiàn)仿生機器鼠的跟蹤與避障行為，從而驗證了策略的可行性與有效性。

機器人；仿生機器鼠；仿生學(xué)；雙目視覺系統(tǒng)；運動規(guī)劃

0 引 言

隨著人們生活壓力的不斷增大，越來越多的人開始出現(xiàn)各種心理疾病，比如焦慮、抑郁等[1,2]。相應(yīng)地，很多研究人員開始著手心理疾病病因的研究，同時研制新型的治療藥物。然而由于患者的個體差異較大，在臨床試驗中很難直接確定藥效，所以研究人員經(jīng)常利用模式動物(注：模式動物指的是為了保證實驗動物的研究更具有可重復(fù)性和準(zhǔn)確性，而建立起的標(biāo)準(zhǔn)化的實驗動物)[3]，尤其是模式鼠，代替人類來驗證藥效。

研究表明，社交互動能力的變化是人類以及模式動物心理疾病的最重要的癥狀[2]。在臨床試驗中，研究人員通常利用模式鼠來驗證藥物對其社交互動行為所產(chǎn)生的影響。然而模式鼠的社交互動行為實驗是不可再現(xiàn)的，所以研究人員很難控制和評估模式鼠的社交互動行為。仿生機器鼠(下文統(tǒng)稱為智能鼠)的出現(xiàn)解決了上述難題，由于其具有可編程、行為可再現(xiàn)等特點，所以其為研究模式鼠的社交互動行為提供了新穎的實驗方法[4]。

在智能鼠的社交互動行為實驗中智能鼠的行為必須是自然、安全、可控的，本文中智能鼠可以自然地模仿生物鼠的行為(比如抬身、扭腰等)，所以如何讓智能鼠的行為更加安全、可控變得十分重要。若要保證智能鼠行為的安全性、可控性，就必須研究智能鼠的運動規(guī)劃問題，其中最重要的是智能鼠的跟蹤與避障問題。解決智能鼠的跟蹤與避障問題主要有以下兩個難點：1)如何讓智能鼠具有生物鼠的思考能力，從而可以像生物鼠一樣完成跟蹤與避障任務(wù)；2)如何解決跟蹤過程中目標(biāo)鼠快速、無規(guī)則移動的問題。

在之前關(guān)于智能鼠運動規(guī)劃的研究中，Shi等人提出一種基于虛擬阻抗模型的控制方法[5-6](注：基于虛擬阻抗的控制算法是指通過設(shè)置虛擬接觸面，利用任務(wù)智能鼠與目標(biāo)智能鼠或者空間障礙物之間的虛擬阻抗產(chǎn)生可對任務(wù)智能鼠實現(xiàn)協(xié)調(diào)控制的虛擬力)。但是由于沒有視覺反饋，這種基于虛擬阻抗模型的控制方法的準(zhǔn)確性和魯棒性遠(yuǎn)不能滿足智能鼠運動控制的要求?；谝陨峡紤]，本文提出一種基于雙目視覺的智能鼠的跟蹤與避障策略。

接下來，本文將從以下幾個方面展開討論：第一部分主要介紹智能鼠的硬件結(jié)構(gòu)、控制系統(tǒng)以及雙目視覺系統(tǒng)等內(nèi)容；第二部分將要著重介紹智能鼠的跟蹤與避障策略，分為智能鼠的跟蹤策略、避障策略、綜合運動策略等三方面內(nèi)容；第三部分將會利用該智能鼠本體驗證智能鼠的跟蹤與避障策略，同時給出相應(yīng)的實驗結(jié)果；最后一部分是關(guān)于實驗結(jié)論以及未來研究方向的描述。

1 智能鼠本體介紹

本節(jié)主要介紹智能鼠本體的結(jié)構(gòu)，包括硬件結(jié)構(gòu)、控制系統(tǒng)、雙目視覺系統(tǒng)等內(nèi)容。

1.1 智能鼠的硬件結(jié)構(gòu)

該智能鼠的硬件結(jié)構(gòu)如圖1所示，該智能鼠平臺有如下幾個特點：1)該智能鼠的物理尺寸為240 mm×65 mm×95 mm，與成年雌鼠的大小相似；2)該智能鼠有13個自由度，由13個電機驅(qū)動；3)由于該智能鼠各個關(guān)節(jié)的運動特點不同，所以該智能鼠的驅(qū)動電機分為3類，其中6個直流電機用于驅(qū)動腰部和后輪，3個舵機用于驅(qū)動頭部、頸部和尾部，4個直流微電機用于驅(qū)動前肢；4)由于該智能鼠具有豐富的自由度而且不同關(guān)節(jié)由不同的電機驅(qū)動，所以在智能鼠的社交互動行為實驗中其可以靈活地模仿生物鼠的抬身、扭腰、攀爬等行為。

圖1 智能鼠硬件結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure of the intelligent rat

1.2 智能鼠的控制系統(tǒng)

該智能鼠的控制系統(tǒng)板如圖2所示，控制系統(tǒng)框圖如圖3所示，主要包括：ARM控制器、無線傳輸模塊、電機驅(qū)動模塊等。其中，ARM控制器使用的是STM32F103RG，無線傳輸模塊使用的是CS8635藍(lán)牙模塊，電機驅(qū)動模塊用于驅(qū)動該智能鼠的所有電機。STM32F103RG作為控制系統(tǒng)的核心，其作用是控制各個電機的運行狀態(tài)，同時通過無線傳輸模塊將該智能鼠的狀態(tài)信息(比如移動速度、各個關(guān)節(jié)的關(guān)節(jié)角等)發(fā)送給遠(yuǎn)程PC。

圖2 智能鼠的控制系統(tǒng)板Fig.2 Control board of the intelligent rat

圖3 智能鼠的控制系統(tǒng)框圖Fig.3 Control system diagram of the intelligent rat

1.3 雙目視覺系統(tǒng)

該智能鼠采用雙目視覺系統(tǒng)，有以下兩點考慮：1)采用傳感器的方式不符合本文仿生學(xué)的研究思路，而雙目視覺系統(tǒng)可以模仿生物鼠的眼睛去感知周圍環(huán)境；2)單目視覺系統(tǒng)無法獲取障礙物的深度信息，而雙目視覺系統(tǒng)可以獲取障礙物的深度信息。

在執(zhí)行跟蹤與避障任務(wù)之前，必須對該智能鼠的雙“眼”進(jìn)行標(biāo)定，本文采用一種新的相機標(biāo)定法進(jìn)行相機標(biāo)定。首先，采用張正友標(biāo)定法獲取攝像頭的內(nèi)參數(shù)和外參數(shù)[8]；其次，由于移動過程中攝像頭在世界坐標(biāo)系中的位置是變化的，所以獲取攝像頭的外參數(shù)之后需要把世界坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到機器人坐標(biāo)系，方法如下：

將機器人坐標(biāo)系的原點定在兩個攝像頭的中點，其在世界坐標(biāo)系中的位置坐標(biāo)已知，設(shè)為 (-t1,-t2,-t3)；假設(shè)某個點在世界坐標(biāo)系中的位置(xw,yw,zw),那么其在機器人坐標(biāo)系中的位置為(xw+t1,yw+t2,zw+t3)。

圖4 智能鼠雙目視覺系統(tǒng)的測距原理Fig. 4 Binocular vision system of the intelligent rat

2 智能鼠的跟蹤與避障策略

本節(jié)提出了一種基于仿生學(xué)的跟蹤與避障策略，其意圖是使智能鼠可以像生物鼠一樣具有記憶、學(xué)習(xí)、推斷能力，從而以生物啟發(fā)的方式完成跟蹤與避障任務(wù)。下面將著重介紹智能鼠的跟蹤策略、智能鼠的避障策略、智能鼠的綜合運動策略等三方面內(nèi)容。

2.1 智能鼠的跟蹤策略

智能鼠的跟蹤過程主要有以下兩個難點：1)跟蹤過程中，目標(biāo)智能鼠可能會發(fā)生位姿突變(比如大幅度扭腰)，這會給目標(biāo)智能鼠的特征點匹配帶來很大的困難；2)在實際跟蹤生物鼠的過程中，目標(biāo)鼠的位置可能會發(fā)生突變，然而本文的實驗過程中不會出現(xiàn)目標(biāo)鼠位置突變的情況，所以暫不考慮這種情況。

研究表明[9]，生物鼠的記憶時間長達(dá)5個月之久?；诖?，本文提出了一種基于“記憶”的跟蹤策略，其原理如下：1)在進(jìn)行跟蹤任務(wù)之前，任務(wù)智能鼠的“大腦”(ARM控制器)中“記憶”(存儲)了目標(biāo)智能鼠的身體特征，比如頭部特征、前肢特征、尾部特征等；2)跟蹤過程中，如果目標(biāo)智能鼠發(fā)生位姿突變(本文以大幅扭腰為例)，任務(wù)智能鼠可以通過“大腦”中“記憶”的其他特征進(jìn)行目標(biāo)智能鼠的識別，同時計算出目標(biāo)智能鼠的扭轉(zhuǎn)角度，從而判斷目標(biāo)智能鼠的移動方向—如果目標(biāo)智能鼠繼續(xù)前進(jìn)，任務(wù)智能鼠需要作出相同幅度的扭腰動作才能持續(xù)跟蹤目標(biāo)智能鼠，反之，如果目標(biāo)智能鼠轉(zhuǎn)身朝向任務(wù)智能鼠移動，任務(wù)智能鼠可通過面部特征朝向目標(biāo)智能鼠移動，直至二者足夠接近，任務(wù)智能鼠完成跟蹤任務(wù)。

智能鼠的跟蹤策略流程圖如圖5所示，具體跟蹤過程如下：1)在首次執(zhí)行跟蹤任務(wù)之前，任務(wù)智能鼠需要“記憶”目標(biāo)智能鼠的所有特征包括頭部、尾部、前肢等身體特征；2)在跟蹤過程中任務(wù)智能鼠不斷重復(fù)預(yù)處理過程(包括：目標(biāo)檢測、目標(biāo)智能鼠的特征提取以及特征點匹配)，并且計算其與目標(biāo)智能鼠的相對距離以及目標(biāo)智能鼠的移動速度，如果任務(wù)智能鼠與目標(biāo)智能鼠足夠接近且目標(biāo)智能鼠靜止，則任務(wù)智能鼠完成跟蹤任務(wù)；3)最后，根據(jù)生物鼠的行為特點，跟蹤結(jié)束后，任務(wù)智能鼠做出抬身、攀爬、扭腰等動作。

圖5 智能鼠的跟蹤策略流程圖Fig.5 Tracking strategy of the intelligent rat

本文提出的智能鼠的跟蹤策略以及綜合運動策略中都涉及到目標(biāo)智能鼠相對于任務(wù)智能鼠的距離以及任務(wù)智能鼠和目標(biāo)智能鼠的移動速度等的計算，這里本文給出的方法如下：1)1.3節(jié)中提到，將機器人坐標(biāo)系的原點定在任務(wù)智能鼠兩個攝像頭的中點，此時以目標(biāo)智能鼠尾部中心點為特征點，通過雙目視覺算法即可計算目標(biāo)智能鼠相對于任務(wù)智能鼠的距離dt；2)任務(wù)智能鼠的運動速度由任務(wù)智能鼠控制系統(tǒng)控制，為已知量；3)前面得出了目標(biāo)智能鼠相對于任務(wù)智能鼠的距離dt，同時任務(wù)智能鼠觀測相對距離的時間間隔是確定的(本文取為1s)，所以目標(biāo)智能鼠相對于任務(wù)智能鼠的速度就可以計算出來，即vt=dt-dt-1。

2.2 智能鼠的避障策略

本文假設(shè)智能鼠的避障實驗如圖6所示，智能鼠的避障過程主要有三個問題需要解決：1)路徑規(guī)劃問題：要保證智能鼠的避障路徑為最優(yōu)路徑；2)路徑記憶問題：在獲得最優(yōu)路徑之后，智能鼠需要“記憶”該避障路徑；3)危險路徑的判斷問題：研究表明[10]，如果遇見危險情況，生物鼠會將其長久記憶下來，所以危險路徑的判斷與記憶也是需要解決的問題。

圖6 智能鼠的避障實驗環(huán)境Fig.6 Obstacle environment of the intelligent rat

為了解決上述問題，本文提出了一種基于強化學(xué)習(xí)的避障策略[11]。該強化學(xué)習(xí)算法的規(guī)則如下：

上式中：1)Q矩陣可以視為智能鼠的“大腦”，其存儲著智能鼠通過“學(xué)習(xí)”獲得的知識，初始化Q為0；2)R矩陣為環(huán)境獎勵矩陣，其中，R(狀態(tài)，行為)為介于0至100的數(shù)值；3)γ(注：參數(shù)γ的設(shè)置是為了保證Q收斂。如果γ更接近0，智能鼠趨向于只考慮瞬時獎勵值，反之如果更接近1，則智能鼠更側(cè)重于延遲獎勵)的取值范圍是0～1，本文取γ為0.6。

本文提出的避障策略的流程圖如圖7所示，具體過程如下：1)避障過程中，任務(wù)智能鼠重復(fù)障礙物的檢測過程，判斷前方是否存在障礙物，如果存在障礙物則抬身觀察障礙物大小、相對距離以及熟悉程度(是否為危險障礙物等)；2)經(jīng)過多次避障過程，任務(wù)智能鼠可以“學(xué)習(xí)”到一條最優(yōu)避障路徑；3)到達(dá)終點之后，任務(wù)智能鼠抬身、扭腰，至此，任務(wù)智能鼠完成避障任務(wù)。

圖7 智能鼠的避障策略流程圖Fig.7 Obstacle avoidance strategy of the intelligent rat

2.3 智能鼠的綜合運動策略

智能鼠的綜合運動策略需要解決智能鼠的動態(tài)路徑規(guī)劃問題，本文分兩種情況討論：1)在任務(wù)智能鼠綜合運動的起點，如果其與目標(biāo)智能鼠之間無障礙物遮擋，那么任務(wù)智能鼠只需保持與目標(biāo)智能鼠移動相同的軌跡即可完成綜合運動任務(wù)；2)在任務(wù)智能鼠綜合運動的起點，如果其與目標(biāo)智能鼠之間有障礙物遮擋，那么任務(wù)智能鼠需要定時地抬身觀察目標(biāo)智能鼠的位置，以相對最優(yōu)的運動路徑繞過障礙物即可完成綜合運動任務(wù)。

該策略的流程圖如圖8所示，具體綜合運動過程如下：1)在綜合運動過程中，任務(wù)智能鼠不斷重復(fù)預(yù)處理過程(包括：目標(biāo)智能鼠與障礙物的檢測、目標(biāo)智能鼠的特征提取以及特征點匹配)，并且計算其與目標(biāo)智能鼠的相對距離以及目標(biāo)智能鼠的移動速度，如果任務(wù)智能鼠與目標(biāo)智能鼠足夠接近且目標(biāo)智能鼠靜止，此時，任務(wù)智能鼠完成綜合運動任務(wù)；2)在綜合運動過程中，如果任務(wù)智能鼠與目標(biāo)智能鼠之間有障礙物遮擋，則需要根據(jù)目標(biāo)智能鼠的移動速度調(diào)整任務(wù)智能鼠抬身的頻率(目標(biāo)智能鼠移動速度越快，任務(wù)智能鼠抬身的頻率越高)，并以相對最優(yōu)的運動路徑繞過障礙物；3)到達(dá)終點之后，任務(wù)智能鼠做出抬身、攀爬、扭腰等動作，至此綜合運動任務(wù)完成。

圖8 智能鼠的綜合運動策略流程圖Fig.8 General movement strategy of the intelligent rat

上述綜合運動策略中，選擇相對最優(yōu)的運動路徑有兩個可以選擇的原則：a)以最優(yōu)路徑避開障礙物，而后跟蹤目標(biāo)智能鼠，b)保持跟蹤目標(biāo)智能鼠，同時避過障礙物。但是，考慮到目標(biāo)智能鼠的移動是變化的，此時任務(wù)智能鼠如果選擇原則a)，在以最優(yōu)路徑避開障礙物之后，可能無法保持跟蹤到目標(biāo)智能鼠，因此，需要重新跟蹤目標(biāo)智能鼠，這就降低了綜合運動算法的效率；同樣，此時任務(wù)智能鼠如果選擇原則b)，雖然可以完成綜合運動任務(wù)，但是避障路徑卻不是相對最優(yōu)的路徑。于是，基于仿生學(xué)的原理，本文綜合以上兩個原則的優(yōu)點，提出一種相對最優(yōu)的綜合運動：綜合判斷目標(biāo)智能鼠的運動方向以及目標(biāo)智能鼠可選擇的避障路徑。為了更好地模仿生物鼠的思考方式，在進(jìn)行綜合判斷時，本文賦予目標(biāo)智能鼠的運動方向占比重為65%，避障路徑占比重為35%。從圖14中可以看出，該算法具體的實現(xiàn)過程如下：當(dāng)任務(wù)智能鼠處于位置2時，任務(wù)智能鼠判斷出目標(biāo)智能鼠朝右下方移動，同時任務(wù)智能鼠距離障礙物下方更近，所以此時任務(wù)智能鼠選擇從障礙物2的下方跟蹤目標(biāo)智能鼠；反之，若此時任務(wù)智能鼠判斷出目標(biāo)智能鼠朝右上方移動，此時，雖然任務(wù)智能鼠距離障礙物下方更近，但是由于目標(biāo)智能鼠的運動方向在判斷中所占比重更大，所以此時任務(wù)智能鼠選擇從障礙物2的上方跟蹤目標(biāo)智能鼠。

3 實驗結(jié)果

本節(jié)在智能鼠平臺上進(jìn)行跟蹤、避障等實驗來驗證本文提出的跟蹤與避障策略的有效性與合理性，并且將本文提出的跟蹤與避障算法同基于虛擬阻抗模型的控制方法進(jìn)行比較，其中，3.1～3.3節(jié)為跟蹤、避障等實驗的結(jié)果曲線，3.4節(jié)為智能鼠綜合運動實驗的實物圖(注：本節(jié)算法一指的是本文提出的跟蹤與避障算法，算法二指的是基于虛擬阻抗模型的控制方法)。

3.1 智能鼠的跟蹤實驗

該智能鼠的跟蹤實驗結(jié)果如圖9和圖10所示，關(guān)于該實驗結(jié)果有以下幾點說明：1)初始狀態(tài)下，任務(wù)智能鼠在坐標(biāo)位置(0,0)(注：本文中坐標(biāo)位置的單位均為cm)處，目標(biāo)智能鼠在坐標(biāo)位置(10,20)處；2)開始跟蹤時由于任務(wù)智能鼠與目標(biāo)智能鼠距離較遠(yuǎn)，所以任務(wù)智能鼠會以較快的速度，朝向目標(biāo)智能鼠移動；3)采用算法一時，當(dāng)目標(biāo)智能鼠通過扭腰來改變移動方向或者目標(biāo)智能鼠發(fā)生位姿突變時(圖9中的1,2,3處)，任務(wù)智能鼠需要計算目標(biāo)智能鼠的扭轉(zhuǎn)角度，所以此時跟蹤誤差會大一些，待任務(wù)智能鼠調(diào)整完成之后，跟蹤誤差會逐漸減小；4)圖9和圖10中，比較算法一和算法二的實驗結(jié)果可以看出，由于沒有視覺反饋，算法二的跟蹤誤差波動(變化)要比算法一大。

3.2 智能鼠的避障實驗

該智能鼠的避障實驗結(jié)果如圖11所示。關(guān)于該實驗結(jié)果有以下幾點說明：1)避障實驗起點設(shè)在坐標(biāo)位置(10,30)處，終點設(shè)在坐標(biāo)位置(60,50)處；2)采用算法一時，該智能鼠在避障的“學(xué)習(xí)”過程中共走過5條軌跡，通過計算Q的值得出最優(yōu)避障路徑為避障路徑2；3)采用算法一時，在確定了最優(yōu)避障路徑之后，智能鼠“記憶”該路徑，從而該智能鼠可以以最優(yōu)路徑完成避障任務(wù)；4)比較算法一和算法二的實驗結(jié)果可以看出，盡管智能鼠采用算法二時可以完成避障任務(wù)，但是由于沒有引入“學(xué)習(xí)”機制，智能鼠無法獲得最優(yōu)避障路徑。

圖9 智能鼠的跟蹤實驗結(jié)果(算法一)Fig.9 Tracking result of the intelligent rat(algorithm 1)

圖10 智能鼠的跟蹤實驗結(jié)果(算法二)Fig.10 Tracking result of the intelligent rat (algorithm 2)

圖11 智能鼠的避障實驗結(jié)果Fig.11 Obstacle avoidance result of the intelligent rat

3.3 智能鼠的綜合運動實驗

根據(jù)初始狀態(tài)下兩個智能鼠之間有無障礙物的遮擋，該智能鼠的綜合運動實驗分為兩種情況(有障礙物遮擋、無障礙物遮擋)，實驗結(jié)果分別如圖12～圖15所示。

圖12 智能鼠的綜合運動實驗結(jié)果(情形一，算法一)Fig.12 General movement result of the intelligent rat (situation 1, algorithm 1)

圖13 智能鼠的綜合運動實驗結(jié)果(情形一，算法二)Fig.13 General movement result of the intelligent rat (situation 1, algorithm 2)

圖14 智能鼠的綜合運動實驗結(jié)果(情形二，算法一)Fig.14 General movement result of the intelligent rat (situation 2, algorithm 1)

關(guān)于該實驗結(jié)果有以下幾點說明：1)圖12和圖13中，任務(wù)智能鼠只需要保持跟蹤目標(biāo)智能鼠即可完成綜合運動任務(wù)；2)圖14中，當(dāng)任務(wù)智能鼠處于位置1時，雖然任務(wù)智能鼠從障礙物1下方跟蹤目標(biāo)智能鼠的路徑最優(yōu)，但是此時任務(wù)智能鼠判斷出目標(biāo)智能鼠朝y軸正方向移動，所以根據(jù)局部最優(yōu)策略，任務(wù)智能鼠將從障礙物1的上方跟蹤目標(biāo)智能鼠；3)圖14中，當(dāng)任務(wù)智能鼠處于位置2時，任務(wù)智能鼠判斷出目標(biāo)智能鼠朝右下方移動，同時任務(wù)智能鼠從障礙物2的下方避障路徑最優(yōu)，所以此時任務(wù)智能鼠將從障礙物2的下方跟蹤目標(biāo)智能鼠；4)圖12和圖13中，比較算法一和算法二的實驗結(jié)果可以看出，盡管采用算法二時智能鼠可以完成綜合運動任務(wù)，但是由于沒有引入視覺反饋以及生物鼠大腦的判斷機制，算法二的跟蹤誤差波動(變化)要比算法一大；5)圖14和圖15中，比較算法一和算法二的實驗結(jié)果可以看出，盡管采用算法二時智能鼠可以完成綜合運動任務(wù)，但是由于沒有引入生物鼠大腦的判斷機制，任務(wù)智能鼠無法通過判斷目標(biāo)智能鼠的移動方向來調(diào)整自身的運動姿態(tài)。

圖15 智能鼠的綜合運動實驗結(jié)果(情形二，算法二)Fig.15 General movement result of the intelligent rat (situation 2, algorithm 2)

3.4 智能鼠綜合運動實驗的實物圖

本小節(jié)給出智能鼠采用算法一時，在實際實驗環(huán)境中綜合運動的實驗結(jié)果，如下圖16～圖21所示(注：圖17～圖21中用箭頭表示智能鼠大致的運動方向)，說明如下：圖16為智能鼠綜合運動的實驗環(huán)境，包括智能鼠、障礙物等；圖17～圖21為智能鼠綜合運動過程的各個階段。另外需要說明的是在智能鼠綜合運動的起點、終點以及運動過程中任務(wù)智能鼠會定時地抬身觀察目標(biāo)智能鼠的位置。

圖16 綜合運動實驗環(huán)境Fig.16 Experimental environment of the general movement

圖17 綜合運動開始Fig.17 Starting point of the general movement

圖18 綜合運動階段1Fig.18 Phase 1 of the general movement

圖19 綜合運動階段2Fig.19 Phase 2 of the general movement

圖20 綜合運動階段3Fig.20 Phase 3 of the general movement

圖21 綜合運動結(jié)束Fig.21 Ending point of the general movement

4 結(jié) 論

本文提出一種基于仿生學(xué)的智能鼠的跟蹤與避障策略：采用雙目視覺系統(tǒng)模仿生物鼠的眼睛，同時引入生物鼠的“學(xué)習(xí)”、“記憶”與“判斷”等機制。通過實驗結(jié)果曲線可以看出，相比與基于虛擬阻抗模型的控制方法，本文提出的跟蹤與避障算法的跟蹤、避障以及綜合運動的性能更好。

關(guān)于智能鼠硬件及其運動策略的研究，在后續(xù)的研究中可以考慮如下幾個方面：1)為了使得智能鼠在外表上更加接近生物鼠，需要給智能機器鼠加上一層皮膚(可以是人造皮膚或者是經(jīng)過處理的生物鼠皮膚)；2)由于生物鼠對于周圍環(huán)境的感知很多都是通過其胡須以及嗅覺完成的，所以可以給智能鼠加入胡須和嗅覺傳感器來模仿生物鼠的環(huán)境感知能力[12]；3)研究多智能鼠的協(xié)同與控制[13]同樣具有重要的意義。

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(編輯：賈志超)

Tracking and obstacle avoidance strategy for a bionic robot-rat

MAN Chun-tao1， CAO Miao1，2， CAO Yong-cheng3， SONG Yong-bo2

(1. School of Electric and Engineering, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China; 2.Key Laboratory of Complex System and Intelligence Science, Institute of Automation, China Academy of Sciences,Beijing 100190, China; 3.Computer & Electrical Engineering Department, Heilongjiang East College, Harbin 150086, China)

This strategy mainly focuses on the motion planning problems such as tracking and obstacle avoidance method for bionic intelligent rat platform. According to the binocular vision system and multiple degrees of freedom of the mechanical structure, the dynamic model of the bionic intelligent rat (twisting waist, rising body, and climbing etc.)was based on the characteristics of driving motors. By using the method of remembering the feature of the target intelligent rat, learning the optimal obstacle avoidance path, inferring the movement direction of the target rat, the bionic intelligent rat can track the target rat and avoid the obstacle. Accordingly, this strategy proposed a tracking and obstacle avoidance method that is based on the principle of bionics. A new kind of bionic intelligent rat is used for the motion experiments. The results demonstrate that compared with the virtual impedance model, the proposed motion algorithms can realize tracking and obstacle avoidance of the intelligent rat, and thus show the feasibility and validity of the proposed algorithms.

robotics; bionic intelligent rat; bionics; binocular vision system; motion planning

2016-05-23

黑龍江省教育廳科學(xué)技術(shù)學(xué)研究項目(12521092)

滿春濤(1965—)，男，博士，教授，研究方向為工業(yè)過程穩(wěn)態(tài)優(yōu)化控制； 曹 淼(1992—)，男，碩士研究生，研究方向為機器人控制； 曹永成(1972—)，男，博士，講師，研究方向為人工智能與優(yōu)化控制； 宋永博(1989—)，男，碩士，助理工程師，研究方向為機器人控制。

宋永博

10.15938/j.emc.2017.06.014

TP 13

A

1007-449X(2017)06-0104-09