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機器人的避障功能原理:接觸式傳感器觸發的“神經阻斷”電路

來源:機器人制作從入門到精通      編輯:創澤      時間:2026/1/26      主題:其他   [加盟]

機器人在CPG的控制下已經具備了下意識的活動能力,對路況有一定的適 應性,但是還只能盲目前進。為了讓它變得聰明起來,就要賦予它一定的意識,讓 意識去干預CPG, 產生有一定目的的隨意動作。

為了簡化問題,我們以常見的避障功能為例,讓機器人可以對前方出現的物體 做出規避。在圖2-11所示的電路里,我設置了4個斷點——J1 、J2 、J3和J4 。在前面 的試驗中,它們是連通的,這樣才能形成一個完整的CPG網絡。現在要在網絡中插 入一個由接觸式傳感器觸發的“神經阻斷”電路,如圖2-15所示。

材 料 :

>>74HC240,1 個

>> 47kΩ電阻 (R3、R4、R5、R6),4 個

>>10μF 電容 (C),2 個

>>1MΩ 電阻 (R1、R2 ),2 個

>>觸須傳感器(自制),2個

觸須傳感器在上一節制作機器螞蟻時已經介紹過。為了外觀漂亮,這次制作靜片使用的材料是端子芯和黃銅管,把一根有彈性的金屬絲套在銅管里做開關的動 片,碰到物體后,金屬絲和銅管內壁接觸,電路導通。這對自制觸須開關的細節如 圖2-16所示。為了降低制作難度,也可以用電阻引腳彎個圓圈做成靜片。

這個電路的原理很簡單,74HC240 構成了兩個為一組的電子開關。注意這次 74HC240 的使能端——1腳和19腳不直接接地,而是連接到了觸須傳感器和RC 網 絡。當機器人前方沒有物體時,幾個電子開關處于開路狀態, CPG 網絡中相當于插 入了4個固定電阻 (R3 、R4 、R5 和R6), 因為它們的阻值比較低,對神經網絡的 影響可以忽略不計。

當觸須碰到物體時,以左側觸須為例,74HC240 的19腳變成低電平,1Y1和 1Y2 激活,它們會使左前腿和左后腿構成的主-從神經元的相位發生變化,主從關 系顛倒,相當于左前腿變成左后腿,左后腿拖著左前腿動作,機器人這一側身體的 活動會減弱并發生反向,機器人將做出向右拐彎的動作。當然,實際情況并不這么 簡單,因為CPG 并沒有真正地斷開,只是插入了一個變量,Z先受到影響的是左側 身體,進而通過CPG 蔓延到機器人的整個肢體。

而當左、右兩個觸須同時碰到物體時,情況就變得更有趣了,機器人會發生 “經脈大逆轉”,頭變腳,腳變頭,倒退著行走。如果你覺得這樣的解釋不夠形 象,就想想金庸筆下西毒的下場吧!當然這個狀態只是暫時的, RC 網絡放電完畢 后 ,CPG會用幾組肌肉信號把它再次刷新到正常狀態。

注:文中給出的RC網絡數值不是固定的,只是經過實驗確定這個延時時長可 以讓機器人做出有效的規避動作。玩家可以根據實際情況自行調整。






4足機器人的制作材料:微型減速電機,車條,曲別針,熱縮管

電機的布局建議稍微靠后,給兩條前腿留出多 一點活動空間。因為前面制作的CPG 是主-從神經元結構,前腿帶著后腿走,前腿的動作幅度大于后腿。這樣的設計可以使機器人跨越路面上的一些小障礙

機器人CPG(中樞模式發生器)的制作材料:74HC240,電阻,洞洞板,20腳PDIP插座,鋰電池,LED

神經網絡中最關鍵的元件是電阻R3,R3的阻值過小,左、 右兩側機體就無法協調運轉,機器人就好像喝醉了一樣。實際R3的阻值可以選取 1~10MΩ

螞蟻機器人的制作材料:74HC240,光敏二極管,微型電機,電源端子,插頭尾簧,洞洞板

,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

3D光電跟蹤頭的制作材料:74HC240,二極管,電容電阻,鋰電池,開關端子

光電跟蹤頭的感光元件可以使用任何規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元電路使用;74HC245 是小型BEAM 機器人常用的雙向電機驅動芯片

2D光電跟蹤頭的構造:兩個光敏二極管, 一 片數字邏輯集成電路,一個減速電機

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;端子芯取自工業連接器里面的接線排座

尋光機器人電子部分的制作材料:三極管,光敏電阻或光敏二極管,紅外線接收管,鋰電池

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

尋光機器人機械部分的制作:車式底盤,傳感器和控制器,車輪,蓋形螺帽

機器人的身體。身體是一個由兩個電機驅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。 車輪和電機構成了機器人的運動器官

機器人多指靈巧手的神經控制的原理:控制系統硬件,控制系統軟件,復合控制方法

上位機軟件負責根據誤差信號,伺服控制器從主機得到控制指令,進行適當的處理后產生相應的PWM 電機控制信號控制電機轉動,利用上位機的 CMOS 定時來實現,可以精確到微秒級

機器人自適應模糊控制: PID 模糊控制、自組 織模糊控制、自校正模糊控制

一種附加力外環的機器人力/位置自適應模糊控制方法,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 適應模糊控制的魯棒性,使控制系統對不同的剛性環境具有自適應能力

機器人的進化控制系統:解決其學習與適應能力問題

機器人的進化控制系統用于復雜系統的控制器設計,可以很好地解決其學習與適應能力問題,根據環境的特點和自身的目標自主地產生各種行為能力,展現適應復雜環境的自主性

機器人的神經控制系統特性和能力:并行處理能力和快速性,自適應能力和信息綜合能力

神經網絡對信息的并行處理能力和快速性,適于實時控制和動力學控制;能夠解決那些用數學模型或規則描述難以處理或無法處理的控制過程;具有很強的自適應能力和信息綜合能力

機器人的學習控制系統:搜索、識別、記憶和推理

1)基于模式識別的學習控制;2)反復學習控制;3)重復學習控制;4)連接主義學習控制,包括再勵(強化)學習控制;5)基于規則的學習控制,包括模糊學習控制;6)擬人自學習控制;7)狀態學習控制
 
資料獲取
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