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多仿生机器鱼协调控制研究

作　者: 张叶蒙
导　师: 王一晶
学　校: 天津大学
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 仿生机器鱼 协调控制 模糊控制 人工势场 强化学习算法
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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引　用: 2次
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内容摘要


在不久的将来,仿生机器鱼会在极为复杂的水下环境中进行海洋生物观察、海底资源勘探、军事侦察和水下施工等艰巨工作。因此,针对群体机器鱼开发出高效、灵活、且具有很强鲁棒性的协调控制方法是一个重要的研究方向。由于水下工作环境的复杂性,以及机器鱼自身的推进方式的特殊性,一般的协调控制方法很难直接应用在机器鱼的身上。因此,多机器鱼的协调控制是一个具有挑战性的研究课题。受到生物智能的启发,由多机器人协调和控制技术相支撑,以机器鱼硬件平台的成功开发作为基础,本文开展了多仿生机器鱼协调控制方法的研究。首先介绍了仿生机器鱼及其协调控制方法的研究背景,综述了国内外相关的研究成果,并简要介绍了论文的主要工作。接着,根据多关节仿生机器鱼的动力学模型,利用一种通用的机器鱼性能优化方法,对我们所使用的三关节机器鱼进行了直游性能上的优化。另外,我们还把模糊控制的基本思想应用于多机器鱼速度的协调控制中。然后研究了存在有多个障碍物的环境下两条机器鱼的协调控制问题。采用人工势场法,将机器鱼运行空间虚拟成一个存在力的场,并建立了机器鱼之间以及机器鱼与目标点和障碍物之间的力学关系模型。采用我们的方法,两条机器鱼可以完成从各自起始点出发,避开障碍物和对方,顺利到达目标点的任务。这为机器鱼将来在水下复杂环境中有效的执行任务提供了方法依据。本文还利用强化学习算法,设计了一个两条机器鱼依次过孔的任务。通过在不同的状态下对不同的动作进行尝试,机器鱼根据所得到的结果获取回报,并根据回报值来指导下一步的动作,最终能够实现在不同的状态下自主选择较优的行动策略。最后总结全文,并指出今后需要进一步开展的工作。

全文目录


摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
第一章 绪论  8-16
  1.1 仿生机器鱼的研究意义  8-9
  1.2 仿生机器鱼协调控制方法的研究意义  9-13
    1.2.1 群体智能  9-10
    1.2.2 多机器人协作系统  10-12
    1.2.3 机器鱼及其控制平台  12-13
  1.3 仿生机器鱼及其协调控制的国内外研究现状  13-15
    1.3.1 仿生机器鱼的研究现状  13-14
    1.3.2 仿生机器鱼协调控制的研究现状  14-15
  1.4 论文的主要工作和结构安排  15-16
第二章 多关节机器鱼直游性能优化与速度的模糊协调控制  16-29
  2.1 引言  16-17
  2.2 多关节机器鱼直游性能优化  17-22
    2.2.1 构建鱼类游动模型  17-19
    2.2.2 机器鱼尾部三关节摆动角度优化  19-22
    2.2.3 优化结果  22
  2.3 基于模糊控制的双鱼速度协调  22-28
    2.3.1 模糊控制思想  22-23
    2.3.2 基于模糊控制的机器鱼控制系统  23
    2.3.3 双鱼速度协调控制问题描述  23
    2.3.4 双鱼速度模糊协调控制方法  23-26
    2.3.5 实验结果及其分析  26-28
  2.4 小结  28-29
第三章 基于人工势场法的多机器鱼避碰避障算法实现  29-45
  3.1 引言  29-30
  3.2 人工势场法  30-31
    3.2.1 传统的人工势场法  30-31
    3.2.2 改进的人工势场法  31
  3.3 机器鱼避碰避障任务描述  31-32
  3.4 算法的实现过程  32-35
    3.4.1 单机器鱼避障算法实现  32-35
    3.4.2 多机器鱼的避碰避障算法实现  35
  3.5 仿真与实验结果分析  35-44
    3.5.1 单机器鱼避障的matlab 仿真  36-37
    3.5.2 实验平台下单机器鱼避障  37-40
    3.5.3 实验平台下多机器鱼的避碰避障  40-44
  3.6 小结  44-45
第四章 基于强化Q 学习算法的双鱼过孔任务  45-55
  4.1 引言  45-46
  4.2 多智能体强化Q 学习算法  46-49
    4.2.1 强化Q 学习算法  46-47
    4.2.2 强化Q 学习算法流程  47-48
    4.2.3 强化Q 学习算法具体步骤  48-49
  4.3 双鱼过孔任务描述  49-50
  4.4 双鱼过孔任务Q 学习系统  50-52
    4.4.1 状态空间集选取  50
    4.4.2 动作空间集选取  50-51
    4.4.3 参数和回报值的设定  51-52
    4.4.4 强化Q 学习算法机器鱼过孔任务的实验步骤的具体实现  52
  4.5 实验结果及其分析  52-53
    4.5.1 实验结果  52-53
    4.5.2 实验结果分析  53
  4.6 小结  53-55
第五章 结束语  55-57
参考文献  57-62
获得奖励说明  62-63
致谢  63

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 机器人技术 > 机器人
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