题目：群体机器人协同进化自适应控制机理研究

随着在空间探测、轨道服务、军事侦察、搜索救援等非结构化环境下应用需求的增加，机器人技术面临新的挑战。这类环境中存在着复杂因素和一些不可预知的变化，单一形态的个体机器人由于功能、形态的限制，已很难满足要求。因此开展具有高度适应性，能够根据环境变化和任务需求做出相应调整的群体机器人具有广泛应用前景。在自然系统中，生物体相互配合，通过集群优势，形成一个庞大的机体，这个机体作为一个整体去运动，来完成一些相对于单个个体较为困难的任务。这可以视为一种从细胞级功能到小尺寸个体再到大尺寸系统的进化。使得在不同环境下，都有能与之相适应的物种，其在身体和智力上都得以加强。由此，具有进化特点的群体机器人应运而生。第一，为使群体机器人具有自主移动和对接的功能，设计研制出一种带有自组装功能的群体机器人系统。其中每个机器人单元都是一个自主移动模块，它们通过相互之间的自主对接，可组装成各种各样的构型。采用了模块化的设计保证了各个模块之间的一致性，每个机器人都是一个分布式节点，具有独立的控制、电源、通讯单元。进行了驱动系统设计，使机器人能组建更多的系统并驱动其产生运动。设计了无线通讯程序，使各个机器人之间能够方便地通信合作，利于控制。第二，根据机器人的组装方式，提出一种连接状态表的机制来构建群体机器人机体模型。分析了机器人群体可以组成的各种构型，将其细分为线性构型和多足构型。利用类似于树型结构的连接状态表来描述不同构型和每个机器人的连接状态。采用了基于状态机的自组装方法，结合连接状态表的机制来引导各个机器人模块完成自组装，构建机器人机体。第三，利用基于生物控制方法的中央模式控制器Central Pattern Generators (CPGs)实现机器人的运动控制。分析了CPGs振荡器的数学模型，通过搭建仿真模型，分析CPGs的参数意义及对输出波形的影响。在实际使用过程中，利用Runge-Kutta法对非线性振荡器模型进行数值求解，并针对线形构型和四足构型进行求解和分析，由此建立相同的运动控制模型，实现不同构型的运动控制。第四，区别于以往机器人设计过程中的结构优化和自适应控制，本文利用协同进化原理实现机器人群体在环境中的自适应。分析机器人群体组成的机体的拓扑结构和其控制模型参数，提出了混合基因型。通过改进遗传算法中的操作因子，提出利用遗传算法来实现机器人机体构型与控制的系统进化。阐述了构型和控制在自适应过程中的优化步骤，并通过构型与控制的最佳匹配和优化选型使机器人群体的环境自适应能力显著提高。最后，搭建了实验平台并设计硬件实验和软件仿真，实现机器人群体在给定的环境中自适应形成一定构型，继而产生运动。在实验中，机体能够克服障碍，执行任务，当环境参数改变时，机器人群体也能做出相应的调整，实现构型和控制的相应变化来实现自适应。在实验平台上针对不同模块数量的群体系统，进行了从组装到运动的硬件实验，结果验证了机器人系统设计的可行性。