Trajectory tracking of bionic fish based on a complex-valued central pattern generation network
本文提出了一种用于仿生鱼机器人的鲁棒轨迹跟踪系统，该系统集成了一个由陀螺仪反馈驱动以控制鳍和尾部的复值中枢模式发生器网络，以及一个基于扩展 Featherstone 动力学模型的模型预测控制位置控制器，从而在存在外部扰动的情况下实现对直线和圆周路径的有效导航。
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在变幻莫测的水下航行世界中，机器人面临着一个长期困扰工程师的挑战：如何像生物一样优雅且富有韧性地移动。不同于依赖刚性螺旋桨和固定舵的潜艇，鱼类通过协调身体和鳍的节奏性波动来游泳，这种运动由一种生物节律发生器控制，使其能够瞬间适应水流和障碍物。这种被称为“中枢模式发生器”（central pattern generator）的生物节律，就像是一个内部运动时钟，能够产生驱动肌肉所需的重复信号，而无需持续的意识参与。几十年来，研究人员一直试图在机器中复制这一系统，希望制造出能够像金枪鱼或鲤鱼那样在湍流中毫不费力地航行的机器人。其目标不仅是模仿鱼的形状，更是要复制那种让鱼在水流冲击下仍能保持平衡并遵循路径的神经智能。
浙江科技大学的一个研究小组通过为他们称为 BF-1 的仿生鱼设计一种新型控制系统，在实现这一目标方面迈出了重要一步。他们的方法将机器人的物理运动的高级数学模型与模拟鱼类内部节律的神经网络相结合。其创新的核心是一个“复值”（complex-valued）网络，这是一种数字大脑，能够以一种比传统系统更灵活的方式处理信息。该系统并非仅仅是对干扰做出反应，而是通过利用陀螺仪（测量机器人倾斜和转动的传感器）发出的信号，预判干扰并即时微调机器人尾部和鳍部动作的时机与强度。通过将这种节律控制与不断计算机器人位置的预测算法相结合，研究人员创造了一个即使在水流汹涌时也能让机器人保持航向的系统。
机器人本身是一个精巧的机器，拥有塑料外壳、用于安置电子设备的密封舱以及由防水电机驱动的仿生尾部。它还配备了两个位于侧面的胸鳍，与尾部协同工作以进行转向和稳定。研究人员在户外水环境中测试了他们的系统，使机器人经历了两种截然不同的条件：平静的稳态水流和湍流的扰动水流。在平静条件下，机器人沿着直线平稳移动，其尾部和鳍部以稳定、协调的节奏振荡。然而，真正的考验出现在水流突然变得湍急时，这导致机器人发生倾斜并偏离航线。在这些时刻，陀螺仪检测到角度的变化，并立即向中枢模式发生器发送信号。系统通过改变驱动尾部和胸鳍信号的相位和振幅做出响应，有效地重置了机器人的节律，以抵消水流的力量。
实验结果表明，这种新型控制系统非常有效。当实验进行到五秒处，水流从平缓变为湍急时，机器人的身体角度最初发生了偏移，但控制系统迅速纠正了偏差。机器人能够恢复到稳定状态，并继续按照预定直线路径行驶，而没有迷失方向。研究人员观察到，左右胸鳍以同步的方式运动以维持平衡，而尾部则调整力量以对抗水流。这种协调作用使得机器人即使在水流冲击下也能高精度地追踪直线。该系统不仅是对干扰做出反应，还利用预测模型估算机器人的未来位置，并主动调整其速度和方向，确保跟踪误差保持在极小范围内。
为了进一步测试其设计的通用性，团队还引导机器人在类似的湍流条件下进行圆形轨迹运动。转圈需要一种不同类型的协调：尾部必须产生旋转身体的动力，同时胸鳍要进行调整以保持转向平滑。复值网络通过调整不同关节之间的相位延迟成功管理了这一过程，使机器人能够旋转并遵循圆形路径。即使水流干扰了机器人的运动并导致其倾斜，系统也会通过调整鳍部运动的频率和强度来进行补偿。机器人保持了其圆形路径，证明了该控制系统不仅可以处理直线追踪，还能应对动态环境中的复杂机动。
研究人员强调，他们的成功依赖于节律性中枢模式发生器与预测位置控制器的特定结合。传统的控制方法（例如基于简单反馈回路的方法）在水流过于湍急时往往难以应对，会导致运动不稳定或无法收敛至目标路径。相比之下，这种新系统利用机器人的物理动力学模型来估算未知的扰动，并将该信息反馈到控制回路中。这使得机器人能够保持鲁棒性能，实时调整其内部节律以适应外部环境。研究得出结论，这种方法为仿生鱼机器人的导航提供了一种稳定且准确的方式，证明了即使面对显著的水流扰动，它们仍能继续沿原定方向移动。虽然目前的实验侧重于表层运动，但研究人员指出，未来的工作需要解决更深层潜水的挑战，因为在那里的水动力学和机器人的行为可能会发生进一步变化。不过，目前的工作已经展示了一条清晰的路径，使机器人能够具备像生物对手那样的适应性和韧性。
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