螞蟻機器人有很多種,常見的是由一組舵機驅(qū)動的模仿螞蟻外形和動作的多自 由度機器人,高J一點的則是由若干個d立機器人組成的蟻群,成員之間共享信 息,協(xié)同工作。本節(jié)介紹的是一種相對較易實現(xiàn),造價也比較低的螞蟻機器人,研 究的是如何利用電路構(gòu)造簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),指揮機器人的運動。
文所說的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”指的是Mark Tilden提出的Neural Network和由此派生 出來的BEAM機器人,雖然很可能此“神經(jīng)”非彼“神經(jīng)”,但是考慮到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 本身就是處于研究階段的一門科學(xué),而BEAM機器人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又是業(yè)余條件下少 數(shù)可以實現(xiàn)的方案之一,也就沒什么好抱怨的了。
基于上述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器人,Z經(jīng)典的要數(shù)BEAMant, 從字面上翻譯過來就 是機器螞蟻。機器螞蟻先后有過很多個版本,因為時間久遠, 一些早期的設(shè)計在網(wǎng) 上已經(jīng)找不到了,F(xiàn)在beam-wiki (比較權(quán)威的BEAM 機器人網(wǎng)站)上面提供的官 方版本是Mark Tilden在1999年設(shè)計的BEAMant 6.0,如圖2-6、圖2-7所示。
下面是兩只機器螞蟻的制作過程。
材 料 :
>> 74HC240,4 個
>>光敏二極管,2個
>> 0.22μF 無極電容,6個
>>微型電機,2個
>>1MΩ 電阻,6個
>>1.5MΩ 電阻,2個
>>PC 電源端子(母,拆芯),2位
>>小型壓線端子(拆芯),2位
>> 3mm 黃銅管(可選),1小段
>>RCA 插頭尾簧,1個
>>尼龍扎帶,2根
>>4×AA 電池倉,1個
>>熱縮管,1小段
>> 洞洞板(實際使用4孔×7孔),1小塊
>>通孔珠子,1顆
>> 0.1μF無極電容(電機消噪聲,可選),2個
>> PC機箱板卡擋片(或其他替代材料),2片
>>雙面膠帶、螺母、螺絲、導(dǎo)線,適量
工 具 :
>>烙鐵、焊錫
>> 彎頭鑷子
>>止血鉗
>> 偏口鉗
>>電鉆、 M3.2鉆頭
>> 電吹風(fēng)
>>臺鉗
>>管子割刀
>>銼刀(可選)
光電跟蹤頭的感光元件可以使用任何規(guī)格的光敏二極管或紅外線接收二極管;74HC240 在這里作為兩組神經(jīng)元電路使用;74HC245 是小型BEAM 機器人常用的雙向電機驅(qū)動芯片
電機為機器人制作中常用的N20 微型減速電機,標稱電壓為6V;感光元件串聯(lián)在電源兩端;芯片的第1/19腳為 使能端,實際使用中要接低電平;端子芯取自工業(yè)連接器里面的接線排座
機器人電子部分的主要元件使用的三極管是C1815, 可以替換成電流更大的8050,也可以使 用其他型號的小功率NPN 型三極管。鋰電池充電器用一個報廢的摩托羅拉手機充電器(標稱輸出 4.4V/1A)改造而成
機器人的身體。身體是一個由兩個電機驅(qū)動的可以自由活動的小 車式底盤。身體相當于機器人的骨架,機器人的傳感器和控制器都搭載在它上面。 車輪和電機構(gòu)成了機器人的運動器官
上位機軟件負責(zé)根據(jù)誤差信號,伺服控制器從主機得到控制指令,進行適當?shù)奶幚砗螽a(chǎn)生相應(yīng)的PWM 電機控制信號控制電機轉(zhuǎn)動,利用上位機的 CMOS 定時來實現(xiàn),可以精確到微秒級
一種附加力外環(huán)的機器人力/位置自適應(yīng)模糊控制方法,是把力控制器的輸 出作為位置控制給定的修正值,通過提高位置控制的精度達到控制力的目的,并利用自 適應(yīng)模糊控制的魯棒性,使控制系統(tǒng)對不同的剛性環(huán)境具有自適應(yīng)能力
機器人的進化控制系統(tǒng)用于復(fù)雜系統(tǒng)的控制器設(shè)計,可以很好地解決其學(xué)習(xí)與適應(yīng)能力問題,根據(jù)環(huán)境的特點和自身的目標自主地產(chǎn)生各種行為能力,展現(xiàn)適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的自主性
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對信息的并行處理能力和快速性,適于實時控制和動力學(xué)控制;能夠解決那些用數(shù)學(xué)模型或規(guī)則描述難以處理或無法處理的控制過程;具有很強的自適應(yīng)能力和信息綜合能力
1)基于模式識別的學(xué)習(xí)控制;2)反復(fù)學(xué)習(xí)控制;3)重復(fù)學(xué)習(xí)控制;4)連接主義學(xué)習(xí)控制,包括再勵(強化)學(xué)習(xí)控制;5)基于規(guī)則的學(xué)習(xí)控制,包括模糊學(xué)習(xí)控制;6)擬人自學(xué)習(xí)控制;7)狀態(tài)學(xué)習(xí)控制
模糊控制提供一種實現(xiàn)基于知識(基于規(guī)則)的甚至語言描述的控制規(guī)律的新機理,由模糊化接口、知識庫、 推理機和模糊判決接口4個基本單元組成
一個典型的和廣泛應(yīng)用的基于知識的控制系統(tǒng)包含知識庫、推理機、控制規(guī)則集和/或控制算法等;推理機用于記憶所采用的規(guī)則和控制策略,根據(jù)知識進行推理,搜索并導(dǎo)出結(jié)論
遞階智能控制是按照精度隨智能降低而提高的原理(IPDI) 分級分布的,由三個基本控制級構(gòu)成的,系統(tǒng)的輸出是通過一組施于驅(qū)動器的具體指令來實現(xiàn)的