基于动物运动神经系统的蛇形机器人控制方法研究

模仿动物运动神经系统的机理控制机器人在复杂环境中实现有效运动，可以为仿生机器人的运动控制提供全新的方法，并且为进一步理解动物的神经系统机理提供理论储备和可行手段。因此，蛇形机器人运动控制的问题可以从生物蛇获得启示进而探索解决的方法。通过建立以CPG为振荡器的模式发生机制，在高层神经元的协调下，融合内、外传感器感知信息的运动神经系统的研究，可以解决蛇形机器人在复杂的非结构环境下实现自主运动的问题。本项目的主要研究内容是建立基于CPG 的蛇形机器人运动神经系统模型，分析其机理，实现在计算机上的仿真，并应用到能适应复杂环境的蛇形机器人上，为蛇形机器人在崎岖的非结构环境中实现自主运动提供新的控制方法。该研究具有很高的理论和应用价值，不仅为蛇形机器人的应用开辟新的领域，而且为生物蛇神经系统机理的研究探索有效途径。