一种仿蝠鲼机器人与蝠鲼运动模态相似度评价方法 专利技术说明

五金工具产品及配附件制造技术1.本发明属于仿生机器人技术领域，涉及一种仿蝠鲼机器人与蝠鲼运动模态相似度评价方法，具体涉及一种仿蝠鲼机器人仿生运动相似度评价方法，通过该方法可以定量评价仿蝠鲼机器人与蝠鲼的运动相似度，为仿蝠鲼机器人的运动优化控制策略指明了方向。背景技术：2.蝠鲼是一种典型的胸鳍摆动推进模式的鱼类，其流线型扁平的躯体和较大展弦比的胸鳍，使得蝠鲼有着高推进效率、高稳定性和高机动的特点，对于水下机器人来说，蝠鲼是一个很好的仿生对象。对于仿蝠鲼机器人来说，更高的仿真度意味着更高的生物亲和性和隐蔽性，应用场景也更加广泛，如深海渔场鱼情监测、海洋馆科教娱乐、水下娱乐载人航行器等领域。也可在模仿蝠鲼的运动过程的同时，通过研究其运动机理指导机器人实现更高的机动性及稳定性。3.在仿蝠鲼机器人的研究中，为提高仿生机器人的性能，各国研究学者从外形结构到运动控制设计对仿蝠鲼机器人做了很多研究。但目前各种仿蝠鲼机器人从外形结构、运动模态及性能与真实蝠鲼之间还存在较大的差异。仿蝠鲼机器人能从视觉效果上模仿蝠鲼的各类动作，但靠人为去描述模仿的是否到位缺乏科学性。前人并没有从定量的角度出发去评价这种相似度，由于缺乏一个定量评价这种运动相似度的方法，故很难在运动的模仿上对仿蝠鲼机器人进行改进，限制了仿蝠鲼机器人的优化控制策略的应用。而运动状态常常直观表现为机器人运动时的姿态，即空间中的运动轨迹，但仿生并不仅仅意味着模仿生物的运动姿态，还要通过此姿态影响仿生机器人的运动性能。因此，本发明建立定量运动状态的相似度评价方法，将从运动姿态及运动性能对仿蝠鲼机器人进行评价。技术实现要素：4.要解决的技术问题5.为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种仿蝠鲼机器人与蝠鲼运动模态相似度评价方法。6.技术方案7.一种仿蝠鲼机器人与蝠鲼运动模态相似度评价方法，其特征在于步骤如下：8.步骤1：选取仿蝠鲼机器人胸鳍鳍条末端点作为i个特征点，蝠鲼按同比例关系在蝠鲼胸鳍鳍条末端点选取特征点；9.步骤2、运动状态捕捉及数据预处理：通过运动捕获设备将观察蝠鲼和仿蝠鲼机器人的运动动作进行记录；10.对捕获中丢失的数据采用拉格朗日插值法进行处理：11.若蝠鲼特征点t时刻的特征点坐标丢失，采用拉格朗日插值法进行处理后得到蝠鲼特征点序列为mi＝{qi1,qi2,qi3,...,qin}，其中i为选取的胸鳍特征点的个数；12.若仿蝠鲼机器人特征点t时刻的特征点坐标丢失，采用拉格朗日插值法进行处理后得到仿蝠鲼机器人特征点序列为qi＝{wi1,wi2,wi3,...,wim}，i为选取的胸鳍特征点的个数；13.步骤3：采用步骤2处理后的数据，利用dtw算法对仿蝠鲼机器人与蝠鲼的运动姿态进行相似度评价为：[0014][0015]其中，a为特征点的个数，m为各特征点序列中特征点坐标的个数；[0016]步骤4：建立仿蝠鲼机器人与蝠鲼的运动性能相似度评价方法：[0017][0018]其中：β1、β2、β3为前游、偏航、俯仰基本姿态所占的权重，ρ11为前游姿态下机动性所占的权重，ρ12为前游姿态下稳定性所占的权重，ρ21为偏航姿态下机动性所占的权重，ρ22为偏航姿态下稳定性所占的权重，ρ31为俯仰姿态下机动性所占的权重，ρ32为俯仰姿态下稳定性所占的权重；speed、pitch、roll、yaw分别代表速度、俯仰角、横滚角、航向角，speedm_max表示蝠鲼最大前游速度，speedq_max表示仿蝠鲼机器人最大前游速度；pitchm_t表示蝠鲼俯仰角变化随时间变换的范围，pitchq_t表示仿蝠鲼机器人俯仰角变化随时间变换的范围；rollm_t表示蝠鲼横滚角变化随时间变换的范围值，rollm_t表示仿蝠鲼机器人横滚角变化随时间变换的范围；yawm_max表示蝠鲼最大偏航速度，yawq_max表示仿蝠鲼机器人最大偏航速度；pitchm_max表示蝠鲼最大俯仰角，pitchq_max表示仿蝠鲼机器人最大俯仰角；[0019]步骤5：运动状态相似度评价，结合运动姿态相似度sma(mi,qi)评价方法、运动性能相似度ssp(mi,qi)评价方法，综合建立仿蝠鲼机器人及蝠鲼相似度评价采用下式：[0020][0021]其中κ1、κ2为运动姿态、运动性能占总运动状态相似度的权重。[0022]所述胸鳍鳍条末端点特征点的选取为3个。[0023]所述运动捕获设备中的捕获方式有：机械电动式、光学式及电磁感应式。[0024]所述步骤2若蝠鲼特征点t时刻的特征点坐标丢失，构建t时刻的插值函数则可得到t时刻的坐标qt。经处理后蝠鲼特征点序列为mi＝{qi1,qi2,qi3,...,qim}，其中i为选取的胸鳍特征点的个数。[0025]所述步骤2若仿蝠鲼机器人特征点t时刻的特征点坐标丢失，构建t时刻的插值函数则可得到t时刻的坐标w。经处理后仿蝠鲼机器人特征点序列为qi＝{wi1,wi2,wi3,...,wim}。[0026]所述仿蝠鲼机器人速度、俯仰角、横滚角、航向角由机器人所搭载的姿态传感器所测得。[0027]所述蝠鲼速度、俯仰角、横滚角、航向角由s2步骤中光学采集视频所得。[0028]所述前游、偏航、俯仰基本姿态所占的权重β1、β2、β3为：若仿蝠鲼机器人的运动状态只表现为前游，则β1＝1,β2＝β3＝0；若仿蝠鲼机器人的运动状态只表现为偏航，则β2＝1,β1＝β3＝0；若仿蝠鲼机器人的运动状态只表现为俯仰，则β3＝1,β1＝β2＝0。[0029]所述κ1、κ2为0.5。[0030]有益效果[0031]本发明提出的一种仿蝠鲼机器人与蝠鲼运动模态相似度评价方法，选取仿蝠鲼机器人胸鳍鳍条末端点作为i个特征点，蝠鲼按同比例关系在蝠鲼胸鳍鳍条末端点选取特征点；通过运动捕获设备将观察蝠鲼和仿蝠鲼机器人的运动动作进行记录；利用dtw算法对仿蝠鲼机器人与蝠鲼的运动姿态进行相似度评价，建立仿蝠鲼机器人与蝠鲼的运动性能相似度评价方法，将其分解为前游、俯仰、偏航三种基本模态对仿蝠鲼机器人进行运动性能相似度计算对仿蝠鲼机器人及蝠鲼相似度评价。本发明建立仿蝠鲼机器人与蝠鲼的相似度评价体系，为仿蝠鲼机器人仿生运动控制优化指明了方向。[0032]本发明具体有益效果：[0033](1)针对蝠鲼数据采集时，观测场地有大量其他鱼群，易对蝠鲼产生遮挡，造成运动捕捉时数据丢失的问题。所以本发明对丢失的数据采用拉格朗日插值法进行处理，特征点的运动轨迹经过线性插值后，可保证连续性的要求，为后续的运动相似度分析提供了条件。[0034](2)仿蝠鲼机器人及蝠鲼运动速度、同步性有差异，二者动作几乎是相似的，但在时间序列上却不一定是一一对应的。针对仿蝠鲼机器人及蝠鲼运动姿态时间轨迹的不易对齐的特性，采用dtw算法进行运动姿态相似度计算，考虑了时间上的动态变化，可明显减小数据采集误差带来的相似度计算不准的问题。[0035](3)针对仿蝠鲼机器人具有多种复杂运动的模态，本文将其分解为前游、俯仰、偏航三种基本模态对仿蝠鲼机器人进行运动性能相似度计算，便于运动性能相似度计算。[0036](4)本发明建立仿蝠鲼机器人与蝠鲼的相似度评价体系，为仿蝠鲼机器人仿生运动控制优化指明了方向。附图说明[0037]图1：仿蝠鲼机器人运动状态相似度评价方法流程图[0038]图2：仿蝠鲼机器人与蝠鲼特征点选取[0039]图3：仿蝠鲼机器人及蝠鲼特征点运动序列对比图具体实施方式[0040]现结合实施例、附图对本发明作进一步描述：[0041]图1所示为根据本发明的仿蝠鲼机器人运动相似度评价方法的流程图，包括以下步骤：[0042]s1：运动姿态特征点选取。[0043]蝠鲼完成复杂的游动模态主要依靠两侧宽大的胸鳍，其运动姿态由两侧胸鳍的不同动作而改变，所以对于运动姿态相似度的定量分析，本发明将采用胸鳍边缘对应特征点角度的轨迹关系来评价仿蝠鲼机器人与蝠鲼的运动姿态的相似度。[0044]而对于特征点的选取，本发明从仿蝠鲼机器人的角度出发，选取胸鳍鳍条末端点作为特征点，按其比例关系，选取蝠鲼胸鳍对应的特征点，如附图2所示。[0045]s2：运动状态捕捉及数据预处理。[0046]运动捕获通过运动捕获设备将观察对象的运动动作记录下来进行分析与特征提取。常用的捕获方式有：机械电动式、光学式及电磁感应式。本发明仿生观察对象为蝠鲼，观察场地及条件有限，且较难给蝠鲼身上粘贴传感器去捕捉其运动姿态。因此，只能使用光学式捕捉方式进行蝠鲼的运动动作捕捉。[0047]采用光学捕捉方式，因观测场地海洋馆内还有大量其他鱼群，对采集蝠鲼运动视频时产生遮挡，易造成运动捕捉时数据丢失。观测设备高清摄像头采样频率为60hz，采样周期不足0.04s，在一个采样周期内蝠鲼运动的动作较小，所以本发明对丢失的数据采用拉格朗日插值法进行处理。[0048]已知在区间[a,b]上一个函数f(x)在n+1个不同的点fj处的值yj＝f(xj)(j＝0,1,2,...n)，存在n次多项式满足差值条件：[0049][0050]其中：[0051][0052]选取n＝1；即为线性插值，则有：[0053][0054][0055]若蝠鲼特征点t时刻的特征点坐标丢失，则根据式(4)构建t时刻的插值函数则可得到t时刻的坐标qt。经处理后蝠鲼特征点序列为mi＝{qi1,qi2,qi3,...,qim}，其中i为选取的胸鳍特征点的个数。[0056]本实施例中：得到t时刻的坐标qt经处理后蝠鲼特征点序列为mi＝{qi1,qi2,qi3,...,qim}(i＝1,2,3)，其中i代表胸鳍的3个特征点。[0057]则若仿蝠鲼机器人特征点t时刻的特征点坐标丢失，则根据式(4)构建t时刻的插值函数则可得到t时刻的坐标w。经处理后仿蝠鲼机器人特征点序列为qi＝{wi1,wi2,wi3,...,wim}。[0058]本实施例中：得到t时刻的坐标w。经处理后仿蝠鲼机器人特征点序列为qi＝{wi1,wi2,wi3,...,wim}(i＝1,2,3)。[0059]蝠鲼和仿蝠鲼机器人的胸鳍特征点运动序列对比图如图3所示。[0060]s3：由于动物运动姿态具有随机性，仿蝠鲼机器人及蝠鲼运动速度、同步性有差异，特征点的时间序列在时间轴上存在大致相似，动作几乎是相似的，但在时间序列上却不是一一对应的，通过传统的距离算法进行计算的话，不会考虑时间上的动态变化，很明显会造成极大的误差。dtw算法可对两个长度不同的时间序列的进行相似度计算。针对仿蝠鲼机器人及蝠鲼运动姿态时间轨迹的特性，本节采用dtw算法对仿蝠鲼机器人与蝠鲼的运动状态进行相似度评价。[0061]采用dtw算法构建的运动姿态sma(mi,qi)相似度计算公式如下：[0062][0063]其中，a为特征点的个数。m为各特征点序列中特征点坐标的个数。[0064]本实施例中：a＝3。m为各特征序列中特征点坐标的个数。[0065]s4：运动性能相似度评价方法建立。[0066]蝠鲼在水中游动时具有多种运动模态，而蝠鲼的基本动作为前游、偏航、俯仰，这三个动作是蝠鲼完成高机动、高稳定性的多模态运动的基元。在前游过程中前游速度为蝠鲼机动性表现，俯仰角变化为稳定性表现；在偏航过程中偏航速度为机动性表现，横滚角变化为稳定性表现；俯仰过程中最大俯仰角为机动性表现，俯仰角变化为稳定性表现。因此针对蝠鲼多模态运动姿态，建立仿蝠鲼机器人与蝠鲼的运动性能相似度评价方法如下：[0067][0068]其中：β1、β2、β3为前游、偏航、俯仰基本姿态所占的权重；ρ11为前游姿态下机动性所占的权重，ρ12为前游姿态下稳定性所占的权重；ρ21为偏航姿态下机动性所占的权重，ρ22为偏航姿态下稳定性所占的权重；ρ31为俯仰姿态下机动性所占的权重，ρ32为俯仰姿态下稳定性所占的权重；speed、pitch、roll、yaw分别代表速度、俯仰角、横滚角、航向角，仿蝠鲼机器人速度、俯仰角、横滚角、航向角由机器人所搭载的姿态传感器所测得；蝠鲼速度、俯仰角、横滚角、航向角由s2步骤中光学采集视频所得。详细的，speedm_max表示蝠鲼最大前游速度，speedq_max表示仿蝠鲼机器人最大前游速度。pitchm_t表示蝠鲼俯仰角变化随时间变换的范围，pitchq_t表示仿蝠鲼机器人俯仰角变化随时间变换的范围。rollm_t表示蝠鲼横滚角变化随时间变换的范围值，rollm_t表示仿蝠鲼机器人横滚角变化随时间变换的范围。yawm_max表示蝠鲼最大偏航速度，yawq_max表示仿蝠鲼机器人最大偏航速度。pitchm_max表示蝠鲼最大俯仰角，pitchq_max表示仿蝠鲼机器人最大俯仰角。[0069]若仿蝠鲼机器人的运动状态只表现为前游，则β1＝1,β2＝β3＝0；若仿蝠鲼机器人的运动状态只表现为偏航，则β2＝1,β1＝β3＝0；若仿蝠鲼机器人的运动状态只表现为俯仰，则β3＝1,β1＝β2＝0。[0070]s5：运动状态相似度评价方法建立。[0071]结合运动姿态相似度sma(mi,qi)评价方法、运动性能相似度ssp(mi,qi)评价方法，综合建立仿蝠鲼机器人及蝠鲼相似度相似度评价方法：[0072][0073]其中κi为运动姿态、运动性能占总运动状态相似度的权重。本案例中取0.5，可根据侧重姿态相似或性能相似的情况进行调整。[0074]以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所做修改、减少、等同替换等，均应包含在本发明的保护范围内。









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