基于丘脑底核‑苍白球起搏器的四足机器人控制器 |
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| 申请号 | CN201710306898.9 | 申请日 | 2017-05-04 | 公开(公告)号 | CN107194458A | 公开(公告)日 | 2017-09-22 |
| 申请人 | 天津大学; | 发明人 | 王江; 王天昕; 杨双鸣; 刘晨; 邓斌; 魏熙乐; 于海涛; 李会艳; | ||||
| 摘要 | 本 发明 提供一种基于丘脑底核‑苍白球起搏器的四足 机器人 控制器 ，该控制器利用FPGA作为下位机产生四足节律的控制 信号 ，通过Qt编写上位机界面进行四足节律 控制信号 的模式、 频率 的选择，并对四足信号进行观察。其中FPGA实现数学模型，模拟四组丘脑底核与苍白球核团的相互耦合作用，产生四组不同的四足节律信号：齐足跳、行走、奔跑和跳跃，作为四足机器人的控制信号，上位机对该控制信号进行模式选取和频率控制，同时利用内部晶振产生不同频率的调制信号来协调四足信号的 相位 关系，从而产生可以控制四足运动的四足机器人控制器。 | ||||||
| 权利要求 | 1.一种基于丘脑底核-苍白球起搏器的四足机器人控制器，其特征是：该控制器包括FPGA开发板(1)、上位机(2)、四足控制信号输出端口模块(3)、调剂信号控制模块(4)和环境信号采集与控制模块(5)；所述FPGA开发板(1)包括四足耦合作用的步态控制模块(11)、调剂信号控制模块(4)和环境信息采集模块(26)； |
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| 说明书全文 | 基于丘脑底核-苍白球起搏器的四足机器人控制器技术领域背景技术[0002] 20世纪40年代，四足机器人的研究开始启动。随着计算机技术的发展，四足机器人的研究已经进入到广泛开展的阶段。世界上第一台四足机器人是由Frank和McGhee于1977年共同开发制作的，该机器人可以实现稳定性较好的步态运动，但是该机器人的关节是由逻辑电路构成，这使得机器人的运动具有很大的局限性。 [0003] 20世纪90年代，四足机器人又有了很大的飞跃，其中日本Shigeo Hirose实验室研制的TITAN系列机器人最具有代表性。其脚部装有传感器和信号处理装置，其脚部装有记忆合金，可以自动判断与地面接触的状态，并由几台传感器进行对动作的判断，最终实现在不同地面上的四足运动。 [0004] 2002-2003年，日本电气通信大学木村浩等人研制成功了具有狗的外形的机器人Tekken-IV，该机器人具有生物应激性的特点，可以在不规则地面上实现自适应动态步行，也可以辨别和躲避障碍，制定运动路径。 [0005] 目前国际上最具有代表性的四足机器人是美国Boston Dynamics实验室研制的Big-Dog，该机器人拥有多种步态，可以在各种恶劣的地面上行进，并且可以负载52Kg重量，可以攀爬35度角倾斜的斜坡，该机器人机动性和反应能力都很强，平衡能力极佳。但是其发电机为汽油发电机，不易携带，受环境影响较大。 [0006] 20世纪80年代开始，国内开始对四足机器人进行研究。清华大学、上海交通大学、哈尔滨工业大学在这方面取得了一定的成果。清华大学研制的四足机器人，采用开环关节连杆机构来模拟四足动物的步态，实现稳定的四足节律运动，可以在复杂地形上稳定行走，具有避障功能。但缺点是退步协调运动过于复杂，承重能力较小。上海交通大学研究了JTUWM系列四足机器人，该机器人采用开式链腿结构，每个腿有三个自由度，具有体积小、结构简单、质量轻等优点。采用力和位置共同控制，与人工神经网络和迷糊算法相结合，实现对角动态行走。但是其行走速度很慢，负重极小，所以实际应用较差。 [0007] 当代四足机器人向着智能化方向发展，神经控制和仿生控制成为四足机器人发展的主要方向。神经网络控制的研究已经有30多年的历史，这种控制方法介于符号推理和数值计算之间，非常适合用作智能控制的算法。而且神经网络可以模拟人类大脑的功能，对信息有较快的处理速度，可以帮助机器人实现信息旳实时处理，并带给机器人学习能力，因此在机器人控制中具有广泛的应用前景。丘脑底核(subthalamic nucleus，STN)，苍白球外侧(external globus pallidus，GPe)是大脑亚皮层区重要的神经核团基底核[0008] (basal ganglia system，BGS)的重要组成部分，该部位控制生物运动等复杂功能。如今Izhikevich模型可以很好的仿真这两种神经细胞的生物动作电位，产生不同的生物节律控制信号，以此为基础搭建神经网络算法，并在FPGA开发板上实现这些复杂的生物动作电位，便可以产生十分接近于生物运动的节律信号，以此搭建机器人控制器将具有更高级的稳定性。 发明内容[0009] 考虑到神经网络在四足机器人控制领域的广泛前景，本发明的目的是提供一种基于丘脑底核-苍白球起搏器的四足机器人控制器。本发明通过FPGA系统模拟这两种神经元核团STN和GPe的耦合作用产生控制信号，并利用四组丘脑底核-苍白球核团的相互作用，产生相互配合的四足控制信号：齐足跳、行走、奔跑和跳跃，可以实现四足机器人运动节律的控制。由于神经细胞具有较强的抗干扰性，所以利用STN和GPe细胞核团的耦合产生的神经节律信号具有更强的抗干扰性和稳定性。 [0010] 为实现上述目的，本发明采用的技术方案是提供一个基于丘脑底核-苍白球起搏器的四足机器人控制器，其中：该控制器包括FPGA开发板、上位机、四足控制信号输出端口模块、调剂信号控制模块和环境信号采集与控制模块；所述FPGA开发板包括四足耦合作用的步态控制模块、调剂信号控制模块和环境信息采集模块。 [0011] 所述环境信息采集与控制模块包括相互连接的超声波传感器、摄像头、超声波信号传输装置、图像信号传输装置、环境信息采集模块和步态选择模块；所述调剂信号控制模块包括FPGA开发板内置晶振、分频器和调剂信号模块；所述四足控制信号输出端口模块包括CAN总线、串口输出线路和左后足信号输出端口、左前足信号输出端口、右前足信号输出端口、右后足信号输出端口的四组信号输出端口；FPGA开发板中四足耦合作用的步态控制模块、步态选择模块和调剂信号模块通过Verilog语言编写实现，分频器利用Quartus中内置IP软核实现，FPGA开发板与上位机通过USB BLASTER进行通讯，并通过上位机操作界面改变四足间耦合参数、STN与GPe耦合参数、GPe自耦合参数的数值或通过齐足跳、行走、奔跑、跳跃四组步态选项卡来实现具体操作与控制。 [0012] 本发明的效果是：1.可以实现仿生学的四足机器人控制，通过四组STN与GPe核团的耦合作用产生控制信号。这种四足信号相互耦合作用较强，更加符合生物学的四足运动节律，也更加稳定，当耦合参数改变时，仍然可以保证四足节律的稳定性和相互的相位关系稳定；2.该系统具有与环境的交互能力，FPGA芯片通过超声波传感器和摄像头以及外部信号采集处理模块相连接，通过超声波传感器了解前方障碍，通过摄像头捕捉周围环境，寻找运动路线，做到四足机器人控制器自动判断行走路线和步态控制；3.该发明STN与GPe核团的耦合参数、四组核团之间的耦合参数以及调剂信号的频率都可以通过上位机进行控制和调节，在上位机的控制作用和四足机器人控制器的自动控制共同作用下，来控制和协调四足机器人的控制信号节律；4.上位机界面可以实时显示四足机器人的四组控制节律信号，可以实时了解机器人的运动状态，方便调整控制信号的频率和各耦合参数的具体数值。附图说明 [0013] 图1为本发明的控制系统结构示意图； [0014] 图2为四足耦合作用的步态控制模块； [0015] 图3为单足的STN与GPe耦合作用模块； [0016] 图4为神经元的仿真模型； [0017] 图5为环境采集与控制模块； [0018] 图6为调剂信号控制模块； [0019] 图7为四足控制信号输出端口； [0020] 图8为上位机操作界面。 [0021] 图中： [0022] 1.FPGA开发板；2.上位机；3.四足控制信号输出端口模块；4.调剂信号控制模块；5.环境采集与控制模块；6.超声波传感器；7.摄像头；8.外部环境信息；9.USB BLASTER；10.信号采集端口；11.四足耦合作用的步态控制模块；12.四足间耦合参数；13.单足控制器左后足；14.单足控制器左前足；15.单足控制器右前足；16.单足控制器右后足；17.STN核团仿真模型；18.GPe核团仿真模型；19.STN与GPE耦合参数；20.GPe自耦合参数；21.神经元仿真模型；22.神经元模型初值输入；23.神经元模型膜电压输出；24.超声波信号传输装置；25.图像信号传输装置；26.环境信息采集模块；27.串口通讯线路；28.步态选择模块；29.FPGA内部通讯路线；30.FPGA开发板内置晶振；31.分频器；32.调剂信号模块；33.CAN总线；34.串口输出线路；35.左后足信号输出端口；36.左前足信号输出端口；37.右前足信号输出端口； 38.右后足信号输出端口；39.上位机操作界面；40.界面基本操作；41.四组控制信号观测窗；42.步态选项卡；43.四足间耦合参数矩阵；44.STN与GPe耦合参数输入；45.GPe自耦合参数输入；46.运动频率参数输入；47.界面操作选项； 具体实施方式[0023] 结合附图对本发明的基于丘脑底核-苍白球起搏器的四足机器人控制器结构和工作方式加以说明。 [0024] 本发明的基于STN-GPe起搏器的四足机器人控制器的设计思路是在FPGA系统中搭建STN核团仿真模型17和GPe核团仿真模型18，之后通过STN核团仿真模型17和GPe核团仿真模型18的相互耦合作用19以及GPe核团仿真模型18的自耦合作用20，产生一组节律稳定的神经信号，作为四足机器人的单足控制器左后足13、单足控制器左前足14、单足控制器右前足15、单足控制器右后足16。一共构建四组单足控制模块13，将每一组的输出都通过一定比例与其它三组控制模块耦合，通过不同的四足间耦合参数12和不同的耦合关系，产生不同节律的四组控制信号，进而产生不同步态的四足控制信号：齐足跳、行走、奔跑和跳跃。同时通过CAN总线33将四足控制信号传输到四足控制信号输出端口模块3，通过四个不同的输出端口输出四足信号。FPGA开发板内置晶振30产生50MHz的时钟信号，之后通过Quartus中的IP软核中的分频器31，对频率进行分频处理，之后再通过Verilog语言写成的调剂信号模块32，产生所需要频率的调剂信号，输入给四足机器人的单足控制器左后足13、单足控制器左前足14、单足控制器右前足15、单足控制器右后足16模块，进而控制单足信号的频率，产生不同速度的四足运动节律信号。该系统通过超声波传感器6和摄像头7采集外部环境信息8，通过超声波信号传输装置24和图像信号传输装置25将外部信息传输进入环境信息采集模块26，对信息进行数字化处理，并通过串口通讯线路27，将数字化的信息输入给步态选择模块28，根据外部环境判断所采用的运动状态，并对四足控制器的耦合参数进行调整，产生相应的步态变化。上位机2通过USB BLASTER9与FPGA开发板1保持通讯，对四足机器人运动的调剂信号模块32、步态选择模块28、四足间耦合参数12以及FPGA开发板1中STN与GPE耦合参数19和GPe自耦合参数20进行控制和调整，保证四足机器人控制信号稳定执行。同时上位机 2还通过信号采集端口10采集四足控制信号的具体波形并显示在上位机控制界面，以方便实时观察机器人是否正常运动。 [0025] 所述的四足耦合作用的步态控制模块11由单足控制器左后足13、单足控制器左前足14、单足控制器右前足15、单足控制器右后足16构成，并通过四足间耦合参数12来互相耦合互相影响形成仿真四足动物的四足运动节律。其中单足控制器左后足13、单足控制器左前足14、单足控制器右前足15、单足控制器右后足16模块由Verilog语言编写的STN核团仿真模型17和GPe核团仿真模型18以及STN与GPE耦合参数19和GPe自耦合参数20共同组成，这两种神经核团模型采用Izhikevich模型的数学模型搭建，并通过Runge-Kutta进行离散化处理，采用流水线的方法进行搭建，使复杂的常微分方程可以并行计算。流水线方法的思路就是通过延时寄存器将数学模型分散为多个子运算过程，这样在每个周期之中各个子运算过程可以同时进行不同神经元核团、不同时刻的的计算和仿真。单独流水线计算的结果将会和另一参数的流水线结果相互耦合产生，在两组参数的共同作用下，产生STN或GPe核团的输出膜电位仿真信号。再将STN核团仿真模型17和GPe核团仿真模型18通过STN与GPE耦合参数19进行相互耦合作用，同时让GPe核团仿真模型18通过GPe自耦合参数20进行自耦合作用，在这两种模拟神经元核团共同的耦合作用下，使STN核团仿真模型17和GPe核团仿真模型18可以仿真人脑的工作方式产生和生理控制信号相类似的膜电位信号，我们将此信号作为单足控制信号，来进行单足运动的节律控制。 [0026] 所述环境采集与控制模块5由超声波传感器6、摄像头7、信号采集端口10和四足耦合作用的步态控制模块11组成。所述超声波传感器6采用UB2000-F42-I-V15，摄像头采用Logitech Pro9000摄像头。其中四足耦合作用的步态控制模块11由Verilog语言写成。超声波传感器6采集机器人运动路线前方障碍，摄像头7采集周围的外部环境信息8进行处理，并通过四足耦合作用的步态控制模块11判断具体步态和运动方向。 [0027] 所述调剂信号控制模块4由FPGA开发板内置晶振30、分频器31和调剂信号模块32组成。其中调剂信号模块32由Verilog语言写成，分频器31利用Quartus中的IP软核产生。FPGA开发板内置晶振30产生50MHz的时钟信号，分频器31对其进行分频处理，在此基础上，调剂信号模块32将时钟信号频率调整为机器人运动所需节律，输出到单足控制器左后足 13、单足控制器左前足14、单足控制器右前足15、单足控制器右后足16之中，调节运动几率。 [0028] 所述四足控制信号输出端口模块3是由CAN总线33、串口输出线路34、左后足信号输出端口35、左前足信号输出端口36、右前足信号输出端口37和右后足信号输出端口38构成。通过CAN总线33将四足控制信号分离成具有运动节律的四组控制信号，通过四组输出的端口作为四足控制信号的输出装置。 [0029] 所述上位机操作界面39：上位机操作界面39由Qt语言编写实现，通过VISA(Virtual Instrument Software Architecture，虚拟仪器软件体系结构)与上位机2相连，通过USB BLASTER9与FPGA开发板1相连接，并可以写入STN与GPE耦合参数19和GPe自耦合参数20、四足间耦合参数12以及调剂信号频率和步态选择信息等数据，来控制步态的频率与相位关系，调节四足间节律关系。同时上位机2还可以通过串口输出线路34来读取四足控制信号输出端口模块3的信息，实时观察四足控制信号的具体波形，以实现对四足控制机器人节律的监控作用。 [0030] 本发明的基于STN-GPe起搏器的四足机器人控制器，由FPGA开发板1、上位机2、四足控制信号输出端口模块3、环境采集与控制模块5组成。其中FPGA开发板1用来实现四足耦合作用的步态控制模块11、调剂信号控制模块4以及环境采集与控制模块5中步态选择模块29。上位机2用来实现上位机操作界面39，以及步态选择、频率控制耦合参数确定和对步态信号进行观察的作用。四足控制信号输出端口模块3则实现四足控制信号的输出功能。环境采集与控制模块5实现对外界环境信息的提取和自动决策功能。 [0031] 如图1所示，对硬件平台进行设计，FPGA开发板1采用Altera公司生产的StratixⅢEP3SE260F1152C4N芯片，根据Izhikevich数学模型，采用离散法搭建STN核团仿真模型17和GPe核团仿真模型18，并通过耦合作用产生单足控制器左后足13、单足控制器左前足14、单足控制器右前足15、单足控制器右后足16，再利用四组控制信号的相互作用，产生不同相位的四足节律信号：齐足跳、行走、奔跑和跳跃。环境采集与控制模块5通过超声波传感器6和摄像头7采集环境信息，并对步态进行选择。调剂信号控制模块4通过FPGA开发板内置晶振30产生50MHz的原始时钟信号，通过IP软核产生的分频器31，对时钟信号进行分频作用，并通过Verilog编写的调剂信号模块32对时钟信号进行调整，使其可以产生所需的运动节律。 上位机2与FPGA开发板1保持通讯，通过上位机操作界面39实现步态的选择、耦合参数的选取和输出信号的观察与监控。四组控制信号输出端口模块3利用CAN总线33将四足信号分别传送到四组信号输出端口：左后足信号输出端口35、左前足信号输出端口36、右前足信号输出端口37、右后足信号输出端口38，从而产生模仿生物运动规律的四足运动控制信号。 [0032] 如图2所示，四足耦合作用的步态控制模块11由单足控制器左后足13，单足控制器左前足14，单足控制器右前足,15和单足控制器右后足16四部分组成，每个单足控制器结构完全一样，都是由STN核团仿真模型17和GPe核团仿真模型18组成，四组控制器的耦合参数也保持一致，保证单足步态波形的一致性。每个单足控制器输出一组与生物单足运动节律的相类似的电压信号，这电压信号除输出到单足信号端口外，还通过三组四足间耦合参数12参数作用下，分别传输给其他三组控制器，通过改变这包含12个参数的耦合矩阵可以产生四组不同的运动步态：齐足跳、行走、奔跑和跳跃，进而实现步态的控制。 [0033] 如图3所示，单足控制器左后足13、单足控制器左前足14、单足控制器右前足15、单足控制器右后足16由STN核团仿真模型17和GPe核团仿真模型18以及STN与GPE耦合参数19和GPe自耦合参数20共同组成。四组控制器完全一致，STN与GPE耦合参数19和GPe自耦合参数20也完全相同，保证每一个单足控制器的输出信号波形一致。STN与GPE耦合参数19和GPe自耦合参数20则是模仿底丘脑核的作用机理，STN神经元核团对GPe神经元核团起到起到促进作用，GPe神经元核团对STN神经元核团和自身有抑制作用。这两组耦合参数通过模仿这两种神经元核团的促进和抑制机制来模仿生物运动节律，产生仿生学信号。 [0034] 如图4所示，神经元系统21如STN核团仿真模型17和GPe核团仿真模型18利用Izhikevich模型进行搭建，由寄存器、移位器和乘法器等结构组成，实现Izhikevich模型的数学结构。STN核团仿真模型17与GPe核团仿真模型18结构基本一致，只有参数初始值不同。神经元模型初值输入22进入流水线结构，通过Izhikevich模型的计算作用产生神经元模型膜电压输出23，并与其他输出信号进行耦合。 [0035] 如图5所示，环境采集与控制模块5由包括超声波传感器6、摄像头7、超声波信号传输装置24、图像信号传输装置25、环境信息采集模块26号、和步态选择模块28。超声波传感器6和摄像头7采集外部环境信息8，并通过超声波信号传输装置24和图像信号传输装置25传输到环境信息采集模块26，在环境信息采集模块26进行模数转换，将数据通过串口通讯线路27传输如FPGA开发板1，在FPGA开发板1中的步态选择模块28对输入信息进行判断，并选择具体步态，并改变四足间耦合参数12，实现步态的改变。 [0036] 如图6所示，调剂信号控制模块4包括FPGA开发板内置晶振30、分频器31和信号调剂模块32，这三部分都位于FPGA开发板1中，晶振频率为50MHz，将晶振信号作为时钟信号，通过Quartus内置软核产生的分频器31的4分频作用，产生12.5MHz的时钟信号，之后通过Verilog语言编写的信号调剂模块32，对时钟信号进行调整，产生所需频率的，所需频率由上位机操作界面39输入。 [0037] 如图7所示，四足控制信号输出端口模块3包含CAN总线33、串口输出线路34、左后足信号输出端口35、左前足信号输出端口；36、右前足信号输出端口37和右后足信号输出端口38组成。CAN总线33将产生的四足控制信号分配给四个串口输出线路34，四个串口输出线路34再把信号传输到四个信号输出端口，进而产生四足机器人的控制信号。 [0038] 所述上位机2通过USB BLASTER9与FPGA开发板1进行通讯，控制FPGA开发板1中四足间耦合参数12、STN与GPE耦合参数19、GPe自耦合参数20，具体步态选择信息和运动频率。上位机还通过信号采集端口与四足控制信号输出端口模块3相连接，实时读取四足控制信号波形。 [0039] 如图8所示，上位机操作界面39通过Qt语言编写。上位机操作界面39包含界面的基本操作40、四组控制信号观测窗41、步态选项卡42、四足间耦合参数矩阵43、STN与GPE耦合参数输入44、GPe自耦合参数输入45、运动频率参数输入46以及界面操作选项47。其中界面基本操作39包含开始和暂停按钮，可以控制程序得启停，可以通过进度条观测程序运行情况，同时还包刷新、分析、帮助和显示，方便界面进行基本操作。四足控制信号观测窗41则用来显示上位机2通过信号采集端口10读取的四足控制信号波形，方便对机器人运作的监控。步态选项卡42包含四组步态选项：齐足跳、行走、奔跑和跳跃，可以通过选择不同的选项卡来使机器人利用不同步态运动。四足间耦合参数矩阵43可以输入四足间耦合参数12，该矩阵代表每个单足控制信号对其他三组信号的影响，这个矩阵必须为对称矩阵。STN与GPe耦合参数输入44和GPe自耦合参数输入45可以在上位机输入STN与GPe耦合参数19和GPe自耦合参数20，并通过USB BLASTER9输入到FPGA开发板1控制单足控制器节律。运动频率参数输入46则输入四足运动的频率到调剂信号模块，产生所需频率的调剂信号32。界面操作选项 47则控制界面数据的保存和退出操作界面。 |
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