基于遗传算法的蛇形机器人CPG模型参数优化  

CPG model parameters optimization based on genetic algorithm for snake-like robot

作　　者：连晓峰[1] 郭卫平[1] 廉小亲[1] 苏中[2] 赵旭[2] 

机构地区：[1]北京工商大学计算机与信息工程学院,北京100048 [2]北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室,北京100101

出　　处：《计算机工程与设计》2015年第7期1859-1864,共6页Computer Engineering and Design

基　　金：国家自然科学基金项目(61261160497);北京市科技计划基金项目(z121100001612007);北京市教育委员会市属高校科技创新能力提升计划基金项目(PXM2014-014213-000033)

摘　　要：针对蛇形机器人采用的循环抑制CPG模型,为解决CPG控制模型中参数整定效率低、不稳定的问题,阐述基于CPG模型的蛇形搜救机器人控制系统总体方案的设计,提出一种基于遗传算法的CPG控制模型参数优化方法,实现链式CPG网络的节律输出。仿真实现蛇形搜救机器人各关节控制信号的有效输出,仿真结果表明,该方法具有高效、准确、稳定等优点,可有效应用于蛇形搜救机器人的步态控制。For the circulation inhibition of CPG model used in the snake-like robot,to solve the problem that tuning efficiency of GPC control parameters is low and unstable,the overall design scheme of control system of snake-like robot based on CPG model was described firstly,then a method was proposed to optimize parameters of the CPG mode based on genetic algorithm,so that the rhythmic output of the GPG network chain was implemented.Finally,the effecitive output of each joint control signal of snake-like robot was implemented by simulation.The experimental results show that the method has the advantages of high efficiency,accuracy and stability,which can be effectively applied to the gait control of snake-like robot.

关 键 词：中枢模式发生器 遗传算法 参数优化 节律 蛇形机器人 

分 类 号：TP15[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]