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纳米机器人控制系统 目录： 1.控制系统分类 2.纳米机器人控制系统构成 3.纳米机器人控制算法原理 方家豪 1140209265 控制系统分类 1.对于非全自主性纳米机器人，主要基于原子力显微镜（AFM）以及力反馈传感器将纳米环境中的信息经过比例放大后反馈给操作者，操作者根据传感器信号给出控制指令。 2.目前国际上还没有研制出真正意义上的全自主纳 米机器人，但是关于纳米机器人的控制系统的理论研究以及仿真工作依然是研究的热点问题。 纳米机器人控制系统构成 纳米机器人的控制系统与传统的控制系统在硬件上并没有什么本质区别，只是在要求上，尺寸更小到纳米级别，同时在位姿控制上，由于纳米环境与宏观环境的不同，对控制算法的要求更高。 纳米级传感器：包括接触式及非接触式传感器：激光扫描器，红外传感器，超声传感器 纳米级板载控制器：包括一个90nm尺寸的Intel的CPU，包括一个52Mb SRAM 执行结构：一对双向桨用于在液体环境中导航 纳米机器人控制系统构成 纳米机器人控制系统构成 纳米机器人构成 纳米机器人控制系统构成 其中传感器的作用主要是探测未知环境中的障碍物的存在以及三维空间位置的定位，这可以通过接触式或者红外传感器来实现，基于左右两侧的传感器来进行导航，当某一边的传感器测到障碍物时这边的传感器就会返回给控制器一个1值，而没有检测到障碍物的一边的传感器则返回给控制器0值，采用这种二值化的方法来表示传感器的一种优势就是不需要考虑各种传感器的不同输入信号，而统一采用这种二值化的表示，方便了后续控制器的设计。 二值化传感器 纳米机器人控制算法原理 首先构建纳米机器人的虚拟工作环境，如下图所示，整个虚拟工作环境，由纳米机器人，障碍物，生物分子，以及器官入口组成。每一个纳米机器人650nm长，160nm宽，生物分子直径约为10nm，障碍物直径大约为120nm，器官入口400nm高，入口直径大约为720nm。 纳米机器人控制算法原理 在建立纳米机器人的控制系统时，运用状态方程，位置约束以及运动学，动力学正逆方程来计算纳米机器人的运动学响应。由于纳米机器人工作在液态环境下，需要考虑环境中的阻尼，摩擦以及粘滞效应，同时可以忽略重力。在这样的环境中可以应用Reynolds number（Re）来进行运动学计算： 纳米机器人惯性力计算： 纳米机器人控制算法原理 接下来通过遗传算法和神经网络算来来实现多个纳米机器人协同给各个器官的入口输送药物。 遗传算法理论公式： 纳米机器人控制算法原理 遗传算法算法步骤： 纳米机器人控制算法原理 运用神经网络算法来寻找纳米机器人运动过程中的最短轨迹，在经典的运动规划问题中，运用NP-Hard算法可以在三维空间中寻找最短路径以及避开空间障碍，但是在这个工作环境下，运用不确定性轨迹的方法来确定三维空间中的最短路径问题是一种较为合理的方法，具体来说是一种随机前馈神经网络模型，和backpropagation算法以及greedy heuristic approach算法相比运算量更小。这种前馈神经网络算法的最大优势在于在6自由度的空间中进行运动规划的运算量比较小，我们根据二值化的传感器阈值给予执行器运动指令，这样在设计电机的运动方式的时候就可以统一化各类传感器的信息。 Thank you!!!