黑龙江省2012年度专业技术人员继续教育知识更新培训学习心得
仿生原理与仿生机械概论
学习心得
通过学习吴伟国老师主讲的《仿生原理与仿生机械概论》，对探讨工业仿生机器人应用于工业生产、科研实验等实际操作任务前应具备的基础理论和技术，如工业仿生机器人运动学、动力学、工业机器人样机或本体产品的物理参数识别、末端操作器操作轨迹规划、各种控制方法与技术等内容进一步掌握。学习涉及到机械原理、机械设计、理论力学、自动控制理论基础、线性代数、机电一体化等机械工程类大学本科所学的专业基础课程的知识，使自己对仿生机器人控制的实际应用有了更全面、更深入的认识和理解，尤其对机器人控制在原理、结构级成及控制策略上加深了理解，理论上得到了提高，下面就具体谈谈学习上的一些体会：
一、仿生机械与仿生机器人技术进展
1.仿生机械与仿生机器人主要的基础问题
仿生学[ bionics, biomimetics ] —— 以在自然界中生存的、经过数十亿万年长期进化的生物为研究对象，研究生物系统机能、结构、能量、信息机制等问题，并利用研究中获得的知识去解决工程问题的分支科学。研究模仿生命系统功能的系统的科学。
机器人[android， automaton， robot] ——ISO定义：是一种自动的、位置可控的、具有编程能力的多功能机械手，这种机械手具有几个轴，能够借助于可编程操作来处理各种材料、零件、工具和专用装置，以执行各种任务。——工业机器人！
机器人—— （1）像人或人的上肢，并能模仿人的动作；（2）具有智力或感觉与识别能力；（3）是人造的机器或机械装置。
仿生机械研究的特点与难点
复杂灵活的运动机能、天然合理的体能与形体设计、控制灵活/柔软、环境适应性、快速反应能力、损伤再生能力、复杂的群体社会行为这些都是目前仿生机器人研究中所要面对的难点。
仿生机械与生物对比存在的问题 (1) 驱动机构
首先是驱动器的重量/性能比同生物的筋肉相比小。鸟类和哺乳类生物平均单位筋肉的有效功率约为200W/kg;单台小型大扭矩型DC电机约为550W/kg。但实际上，为适应于关节驱动的角速度，加上减速齿轮、谐波减速器驱动，就变为110W/kg左右，远不及动物的筋肉程度。再加上电源系统来比较差别就更大了。昆虫跳跃时瞬时功率，狍子竞达2800W/kg。它不单纯是筋肉瞬间收缩，还依赖于事前蓄积的弹性能的急剧释放。在高温高压下进行燃烧的引擎的重量/功率比可以达到同肌肉相当的程度。但是从小型化和控制方面来看不适于机器人。使用电机作驱动源很难达到与动物同等运动性能的目标。因此，M.H.Raibert 在研究模仿动物动态运动时他的单腿跳跃机器人采用液压驱动解决了问题。
(2) 能量
目标轨迹追踪控制或者力矩(转矩)控制——是目前多被用于机器人的控制手法。可是，伴随着轨迹准确追踪能被实现的另一方面，电机消耗能量成为大问题。高密度的电池开发正在进行，但是能够保证正常工作时间的很少。生物的运
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动巧妙地利用重力和共振，从而减少其能量消耗。它不单单是驱动各关节，有时是非驱动的，利用重力等外力几乎使之自由运动，通过共振作用来增加振幅。有人将这些原理的机构及控制手法应用于机器人，研究并实现高效率运动控制。例如，就双足步行动作，McGeer 制作了没有驱动器的步行机，实现了一边下坡一边步行动作。此外，这种被动步行(Paive Walking)、在关节施加一定的力矩时的步幅的变化、以及周期性的Chaos变化等也被研究了。
(3) 机构
动物的筋肉收缩时作为驱动系统工作，伸展时仅作为弹性要素被动工作。因此，不总是主动控制/驱动关节，有时利用重力等自由运动来减少能量损耗。●具有与动物的筋肉产生相同的驱动力矩、而且非驱动时完全自由动作等特性的驱动器重量将变得很重——离合器。此外，动态运动与被形态和重力支配的机构固有振动模型有相当大的关系。因此，关于动物有利于其运动的机构(长度、质量分布)的报告出现了。其中指出，有关人与猴子在躯体与脚长比、质量分布等数据表明：人易于双足步行，而猴子更易于攀援树枝。对于机器人也同样，也需要实现目标动作的合理质量分布。因此，用较少的能量，既可准确控制又能劣驱动关节控制的机器人是可能的。但是，驱动器的质量、及其搭载性问题等。
(4) 柔软性
生物的关节以及骨骼在生物与物体发生撞击时，能起到减缓冲击力，吸收能量的作用。用金属做成机器人的情况下，要想使其自身来具有这样的缓冲特性是很难的，虽然可以通过阻抗控制让各驱动关节具有任意的动态特性的方法来解决，但从采样实时等方面来看，对于造成冲击的外力很难得到充分的响应特性。此外，与采用柔软材料可以减缓冲击力的优点相反，因为柔软材料的形变，自身位置控制又变得十分困难。
(5) 控制
控制对象通常为多杆件系统，不只非线性强，而且在与环境接触的情况下，系统杆件结构也发生变化。例如，体操比赛和跳高比赛，运动员跳向空中时刻，来自环境的约束没有了，系统的结构发生变化了。还有，运动员在空中进行姿势控制时，结构上为劣驱动系统。在这样的动态系统中，系统具有的特性发生了很大的变化，因此其控制方法也需要相应地改变。诸如跳跃的体育机器人
仿生机器人运动学习控制的必要性完全靠基于模型的控制方法是很难达到面向复杂应用环境的仿生机器人的柔软、灵活的控制目的。
(1) 多输入多输出(Multi-I/O)问题
(2) 内部模型的构筑(非线性、杆件结构的变化) (3) 劣驱动系统（被动驱动系统） (4) 较大的搜索次数
(5) 环境部分观测的马尔可夫决定过程 (6) 稳定性，Robust 的评价方法 (7) 复杂行为的实现方法
二、仿生学研究中生物运动形态与力学原理
仿生学的力学原理——腿式行走生物的稳定性与力学 1.双足步行的机构、力学、稳定性与控制 2.四足步行步态、稳定性与動力学 3.六足昆虫的自律步行原理与控制 4.単腿跳跃式行走的力学原理
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5.飛翔的運動性：翼的形状、運動与空気推進力学；胴体 双足步行机器人机构
双足步行机器人本体设计时应考虑的问题
(1)便于运动学分析和控制—— 尽可能将运动分解成独立的Sagittal平面和Lateral平面内运动；(2)步行控制时可以最大限度地选择着地点—— 从脚底来看期望惯性矩尽可能地小。惯性小时，可以快速迈动抬离地面的脚(游脚)，而且迈脚时的动态影响也小。快速摆动游脚与高速动步行相关；(3)关节驱动系统及机器人的整体刚度要好；(4)较大的关节运动范围，等等。
四足步行步态、稳定性与動力学
间歇小跑步态”是高速四足步行机器人的最优步态从步态规划的角度来看，“间歇小跑步态”也是有利的。这正如后面所述的那样，因为“间歇小跑步态”能够同时得到相对的两脚的着地点相同状态(同时起落)。另外，从安全性角度来看，“间歇小跑步态”也是优越的。为使机器人实用化，不只是实验室这样的理想环境下的稳定性，在有凸凹不平、外力等未知外部绕乱之类的环境下也需要有持续的步行能力。这样，即使未知因素导致步行中平衡遭到破坏的非常事态，也能期望通过让处在游脚状态的脚着地来完全回避跌倒的发生。间歇小跑步态在2脚支撑期间，对于两着地点的连线无论哪一侧平衡遭到破坏都有防止跌倒的游脚，可以认为是安全步态。根据上述理由，可以认为间歇小跑步态是高速的四足步行机器人最优步态。
飞翔的运动性—— 鸟、昆虫等小型生物高飞行性能的机制
生物体的大小与飞行特征的关系:给出了生物体大小与前进速度间的关系。由图中可以看出，生物体越小则其前进速度V减小。因此，前进速度可由重量W，翼面积S的实测值推定出来。摇摇晃晃飞行所需的能量，也能从摇摇晃晃飞行到前进飞行，而且可以较宽速度范围进行飞行。前进飞行中，昆虫翼的对气速度大大偏离于在翅膀动作效果下前进速度，翼产生的升力也常常不能垂直向上，
概念—— 升阻比：升力与阻力的比。升力是与翼运动方向垂直的力，是与能量消耗无关的力。阻力是与翼的运动平行的力，伴随着能量消耗。我们期望的翼应该是：尽可能在较小的能量消耗下，产生尽可能大的升力(即有效的飞行力)。所以，具有高升阻比的翼既是高性能的翼。结论：综上所述，薄的、具有锯齿状断面的翼具有较高的升阻比，刚度也高。这样断面形状的翼也正是昆虫的翼的形状。
飞翔生物的神经系统（控制系统）、感知器（测控系统）、筋肉（动力源）在工学领域也是具有相当大研究魅力的课题，正在不断取得进展。只有在完全弄清楚生物飞行的各个方面的机理，才能制作出不亚于生物的机器。
三、仿生学研究中从生物学到的设计技术
为了人工再现生命系统，就必须实现部分的综合化。复杂性的科学或许能够对此问题给与一些解释。目前，在探索生命奥秘的研究上，许多学者把生命现象完全寄托在基因组解明上，而与此相反，美国华盛顿大学的J.Baingthwaighte教授则提倡生理机能测定上的Physiome概念，他认为生命现象应该在生理学上寻求答案。Physiome的中心思想是综合各个层次的研究，然后搞清楚整体机能。这一学已经萌芽，并且已开始就把握住住综合研究生命系统的问题，已成为二十一世纪的重要方向。
1.从细胞学到的微化学分析
FIA装置与混合反应器、微型搅拌机、由微混合器的化学分析。
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作为物质生产装置的生物——生物制造工程新开端 生物工业的发展与人类的需求： 理想的人工肠道系统： 2.自修复性与自修复机械
生命系统可以看作是许多被称为细胞的均质要素（可以看作“机械单元”）构成的分散型机械系统。因此，日本学者村田志(Murada)研究由概念性地模拟细胞的“单元”集合而成的自重构的可变机械，他指出这种机械可以自装配、自修复。他提出了一种全新概念的机械系统，实验性地给出这种系统的可行性，进一步地用计算机仿真验证了系统功能的实现。可以说是生命系统的特征能够在工学上实现，也预示了适应进化系统的可能性。分散型机械系统的研究实例、自重构可变机械和自修复、自重构可变机械和自修复、自重构可变机械的单元、自装配的软件。
大规模系统的自装配和自修复
通过均质的机械单元的集合能够实现型的自装配和自修复。当然，“形状”是伴随着机械所拥有的机能的，仅此距离现实的（能够自装配自修复）的“机械”还相差很远。均质-分散型单元机械还面临着许多难题，但是，如果说本来的研究目标的话，那就是“适应、进化的系统的实现”。不仅是形状，就连系统的机能也应相应于环境的变化形成具有系统自己期望的相应机能的系统——自己生成新的自我。自装配和自修复还只是其第一步。
3.环境适应性
支撑生物的构造组织、生物体组织的适应性、Cell Automaton Model (细胞自动机模型)、构造的自组织化Simulation、仿真结果、面向超级生物机械的实现。
从蚯蚓学到的“柔软机械”的设计技术
“柔软机械”与蚯蚓、蚯蚓的构造、蚯蚓的行为、蚯蚓的学习、蚯蚓行为的电气生理学解释。以上从神经生物学的角度汇总介绍了有关蚯蚓的行为及神经回路的最近主要研究成果。通过早期的达尔文观察，以及利用各种实验器具进行的学习实验，象蚯蚓这样可能具有简单神经系统的生物是否存在智能的疑问正在被逐步弄清楚。此外，作为制作能够在现实世界空间移动中进行作业的机械思想的算法也被提出了。种种研究表明：能够仿生研究出象蚯蚓自适应环境那样的自适应型机械。
4.创造性—通过RoboCup进行的认知机器人的学习与开发
认知机器人学的设计论、RoboCup机器人行为学习、进化、RoboCup的根本问题是多智能体的协调。迄今为止的强化学习的手法还只是在不存在其他能动的智能体的简单作业下，能够自律地构成状态空间。但是随着维数的极度增加，并且环境中有对手的情况下，还难于直接应用。基于网络环境的移动智能体机制及一个人援助为目标的分散机器人统合法。
四、仿生学研究中的生物运动系统与仿生运动控制
六足昆虫机器人自律步行的力学原理与控制
现代科学技术的理论体系是站在截取自然的某些片断角度，在其状况确定的情况下，追求自然规律。因此，在不可预测的环境变化下，不可能实时地进行柔软的运动控制等等。一方面，可以认为生命系统具有实时地进行柔软控制的方法。这个差别归结为本质上把不完全设定问题的课题作为完全设定问题来处理是否具有方法论的差异。在不可预测、复杂、变化的环境下为把不完全设定问题作为
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完全设定问题处理需要有把初始条件、参数、边界条件能够由系统自身自治地确定的机制。基于这种机制才能开始构筑出生成信息智能性系统。迄今为止的控制理论都是以把某一系统放在某一给定环境时为实现给定机能的控制为目标的。例如：诺尔伯特•维纳(NorbertWiener[1894-1964])的Cybernetics(控制论：1948年)认为：“假设关于我们的状况的变量有两个，其一是我们所不能够控制的，而另一个是由我们能够调节的。基于从当时不能控制的变量的过去到现在的值，适当地选定可调节的变量的值，有希望给我们带来我们所期望的最好状况”。现代控制理论就是基于这一想法发展起来的，但其理论是以系统能够得到的状态空间是可控为前提才成立的。
无限定问题与生命系统
这里我们总结一下无限定问题中时时刻刻面对着的生命系统的特点。构成生物的要素的数量同迄今为止工程上处理的任何系统相比都压倒性地多。人脑超过一千亿以上。如果即使构成人脑的各要素的力学方程式能够写出，要素越多我们所能得到的信息就越有限，所以初始条件、各参数就不能完全确定出来，此时就成为不完全设定问题。为了从“自他分离”以外的观点来解决不完全设定问题，通过减少未知变量的数量、象规定参数那样人为地把各种约束条件强加给系统转化成“完全系统”来求解。但是，在人脑这样的系统中，从外部用非自治地施加约束条件的方法作为可规定的问题处理从观测限度来看几乎是不可能的。再者，生命系统本质上就是不完全设定问题，否则就会存在不可能。
在不可预测的变化生命系统在被放置在某个环境中才开始有意义。因为给定的环境与生命系统融合在一起形成约束条件，生命系统能够在给定的环境下养成自己与环境的关系。但是，所说的生成的约束条件与环境给与生命系统全部要素的初始条件和参数是有本质区别的。这是因为生命系统是“自己自言”(自我参照地)地生成约束条件的。
作为不完结系统的多形态回路
作为生命系统的控制系统最发达的就是神经网络。神经网络可以说是能够对应于从认知到运动控制的各种各样无限定问题的系统。
多形态回路——是从上位神经系统接受用受限物质表示的少数自由度输入，在这些输入基础上生成多样的输出样本的信息生成系统
由实验结果汇总多形态回路的特点如下： 1)神经细胞的活动具有内因的驰缓振动特性；
2)位相关系是由Postinhibitory Rebound特性引起 的；
3)介入到多形态回路生成的是驰缓振动，输出的猝发 (Burst)没有介入；
4)决定多形态性的是来自monoamine(一元胺，单胺： 只含有一个胺原子团的胺化合物，尤指作用于神经 传递的化合物) 等的含有受限物质神经。 步行样本的Simulation和Robot 在此就模型化的系统详细考察、研究了当目标(约束条件)和环境变化时生成的步行样本是如何变化的，并与实验结果进行了比较。所进行的计算分以下四种情况：1)目标速度变化的情况下；2)沿行进方向负荷变动的情况下(Load effect) ；3)肢体受到损伤的情况下(切断—— Amputation) ；4）对四肢的运动施加外部扰动的情况下(Stability) 。
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