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制造业自动化 神经网络在仿昆微型飞行机器人控制中的应用 周建华，颜景平，王姝歆，张志胜 (东南大学 机械系，南京 210096) 摘 要：分析了拍翅式仿昆微型飞行机器人控制系统的特点，探讨了人工神经网络在飞行机器人控制 系统中的应用，提出了一种具有神经辨识器NNI和神经PID控制器NNC的飞行机器人控制系统。 关键词：人工神经网络；控制系统；仿昆飞行；机器人 中图分类号：TP24 文献标识码：A 文章编号：1009-0134(2004)02-0040-03 Application of artificial neural network for insect-like fly ing microrobot ZHOU Jian-hua, YAN Jing-ping, WANG Shu-xin, ZHANG Zhi-sheng Abstract : Cha racteristic of control system for insect-like f lying microrobot w ith flapping wing was analyz ed. Application of a rtific ial neural network for insect-like flying micro robot w as discussed. Control system with neural network identification (NNI) and neural PID control (NNC) were proposed. Key words : artificial neural network; control system; insect-like fly ; robot 目前，拍翅式仿昆微型飞行机器人已成为微型 飞行机器人的主要结构可分为六个单元：通讯 飞行器 (MAV)研究的一个热点，其在军事上、民 单元、控制单元、传感器单元、能源供应单元、动 用上均具有广泛的应用前景。英国剑桥大学、美国 力系统单元和运动机构单元(图2)。通讯单元主要完 加州大学、日本东京大学等都在进行这方面的研究 成地面与飞行器的相互通讯，实现地面遥控。控制 [1-3] 单元完成对飞行器的控制，可分为轨迹规划和姿态 探索工作 。随着研究的深入，有关对飞行机器人 飞行的控制系统的研究成为了其中一个重要的内容。 控制两部分。传感器单元用来获得飞行器的空间位 仿昆微型飞行机器人的动力学系统不仅具有非线性、 置(空间坐标)和姿态(俯仰角、滚动角和倾斜角），控 强耦合和时变的特点，而且存在着多种非确定性因 制单元利用传感器的信号，对飞行器进行控制，传 素。从系统建模角度来看，可以分为系统建模误差 感器采用全球定位系统 （GPS）获得飞行器的空间 (如仿昆微型飞行机器人运动学及动力学参数的非确 坐标，用陀螺仪获得飞行器的姿态。能源单元为各 定性等)与未建模误差(如空气流动、传动机构非线 单元供应动力，最主要是为动力系统供应能源，用 性等)两个方面，传统的控制方法很难甚至无法满足 燃料电池或采用导线外部供应。动力系统为运动机 其控制的要求。近几年来,神经网络理论与应用研究 构提供动力，可采用压电双晶片为机构提供动力。 得到了迅速发展，神经网络控制已经成为智能控制 的一个重要分支，并在控制系统中得到广泛应用。 本文主要探讨了神经网络在仿昆微型飞行机器人飞 行控制中的应用。 图1仿昆飞行机器人3维模型图 1 仿昆微型飞行机器人模型和结构