基于Kimura神经元的CPG控制：AIBO机器人行走研究

本文主要探讨了基于中枢模式发生器（Central Pattern Generator, CPG）的机器人行走控制技术在四足机器人AIBO上的应用。中枢模式发生器是一种模仿生物体内神经网络结构和功能的控制器，它在动物运动中起着关键作用，尤其是对于周期性、协调性的运动，如行走。作者陈启军、王国星和刘成菊来自同济大学电子与信息工程学院，他们将这种生物运动控制原理引入到机器人领域。 文章的核心内容是利用Kimura振荡神经元来构建分布式CPG控制网络。Kimura振荡器以其模拟生物神经元的特性，能够产生稳定的节律信号，这对于实现机器人步态的稳定性和协调性至关重要。通过多目标遗传算法对CPG网络中的参数进行优化，这种算法能够在寻找最优解的过程中处理多个目标函数，从而提高行走模式的逼真度和效率。 在实现过程中，研究者首先构建了CPG控制网络模型，然后通过遗传算法对网络参数进行调整，以使AIBO机器人的运动更接近动物的自然行走方式。这包括步长、步频和关节角度的控制，这些参数的精确设置直接影响到机器人的运动效果。 为了验证所设计的控制网络和方法的有效性，研究者进行了Webots仿真和实体实验。Webots是一款广泛用于机器人仿真和控制系统测试的软件平台，它能提供精确的物理模拟环境。通过仿真，研究人员可以预先测试和优化控制策略，而实体实验则确保了理论成果在实际硬件上的可行性。通过这两阶段的实验，研究者确认了基于CPG的机器人行走控制方案不仅在理论上可行，而且在实践中表现出良好的性能。 本文的研究成果对于理解和模仿生物运动控制机制在机器人技术中的应用具有重要意义，特别是在自主移动机器人领域的开发中，CPG作为一种生物启发式的控制策略，有助于提高机器人的适应性和行为多样性。同时，这种方法也为未来的仿生机器人设计提供了新的思路和技术支持。