鴿子啄食：形態(tài)學控制與工程靈感

尚 宇，劉艷強，延現(xiàn)有，張德遠

（北京航空航天大學 機械工程及自動化學院，北京 100191）

1 表征現(xiàn)象觀察與描述

鴿子的生活習性為群居生活，個體在群體中有一定的生存壓力并且個體之間會存在競爭，為了能夠獲取更多的食物，在成長過程中的長時間鍛煉學習以及物種進化的影響，使其能夠在不同環(huán)境下根據(jù)食物的不同位置進行頭頸姿態(tài)的靈活調(diào)整，僅通過快速的“點頭”動作就能快速準確地啄食。

研究最初，通過慢鏡頭記錄了鴿子的一個完整啄食過程，可以明顯的發(fā)現(xiàn)，在啄食時，鴿子的頭頸部在向目標食物靠近的過程中，并不是一次到位啄取食物，而是身體通過雙腿的運動向目標靠近到一定程度時，頭頸部發(fā)生一次“暫?！?，之后身體靜止，并且會伴隨著頭頸部的角度與方位的調(diào)整來向食物靠近，在靠近的過程中間會再進入一次“暫?！睜顟B(tài)，接著繼續(xù)向食物靠近，最后通過一個瞬間地“點頭”動作啄取食物。而且，鴿子在啄取后續(xù)的食物時，不再移動身體，僅通過頭頸的方位調(diào)整就可以啄取在其能接觸到的范圍內(nèi)的多個食物，即可以“一次定位，多次啄取”。

2 分析與假設(shè)

1975年弗萊得曼（Mark B.Friedman）教授通過實驗給出結(jié)論：鴿子頭部的前后擺動行為與保持視野穩(wěn)定有很大關(guān)系，鴿子頭部的暫時靜止，可以使清晰的視野穩(wěn)定在視網(wǎng)膜上，頭部的前伸，可以在深度上對圖像進行感知[1]。根據(jù)此實驗結(jié)論可以認為，鴿子在啄食過程中的頭頸運動是在視覺反饋的控制下進行的。鴿子的視錐細胞（視網(wǎng)膜的感光神經(jīng)元具有辨別顏色的能量）均勻地分布在視網(wǎng)膜的表層，因而鴿子可以看清視野內(nèi)幾乎所有的物體[2]。就橫向位置而言，單只鴿眼不移動時，視野范圍約160°，由于鴿眼可以轉(zhuǎn)動，每只眼睛可以增加約20°視野，在中間的區(qū)域，雙眼視野交疊約25°（即雙眼能夠同時看到這個角度內(nèi)的物體，稱為“雙目視野”），此外鴿子頭部后方存在一片20°～25°范圍的“盲點”不在視野范圍內(nèi)（如圖1所示）。鴿子由于雙目視野較小，不易于識別圖像深度，即立體視覺較弱，因此鴿子需要不斷地通過“頭部前伸”與“頭部暫?！钡慕惶鎭慝@取圖像上的深度信息，從而實現(xiàn)視覺反饋定位。

2016年，加拿大女王大學（Queens University）的學者Leslie M. Theunissen通過實驗發(fā)現(xiàn)鴿子啄食時，頭頸在進入第二次暫停狀態(tài)之后，鴿子的眼睛幾乎處于閉合狀態(tài)，此時可以認為視覺不發(fā)揮作用或視覺反饋效果已經(jīng)大大削弱[3]。

根據(jù)所觀察到的現(xiàn)象以及現(xiàn)有的研究成果，對鴿子單次啄食的動作進行階段的劃分，并提出一種控制假設(shè)：鴿子的運動控制模式在不同時期進行切換。頭部第一次進入暫停狀態(tài)之前，身體不斷向食物方向靠近，此時運動處于視覺反饋下的半閉環(huán)控制，稱為粗略定位階段；第一次暫停，確定要啄食的目標所處的區(qū)域位置，之后開始調(diào)整頭頸部的角度方位再次向食物靠近，此時運動仍處于視覺反饋下的半閉環(huán)控制，稱為精確定位階段；第二次暫停后，通過“點頭”動作啄取食物，此時的運動控制處于開環(huán)控制，稱為最終啄食階段。這一階段可以認為是其頭頸部在長期訓練中形成的一種固化，通過生物體本身的感覺估計或慣性來完成對最后動作的配置，可以稱之為身體智能（Embodied Intelligence）或形態(tài)學控制（Morphology control）。

鴿子進行啄食主要通過頭頸骨骼的運動，鴿子的頸椎關(guān)節(jié)有12節(jié)并且關(guān)節(jié)面呈馬鞍形，由于氣管、食道等組織沒有頸椎關(guān)節(jié)長，所以鴿子的頸部關(guān)節(jié)呈S型并且具有高可動性和高柔韌性[4]， 可以靈活的接觸到一定范圍內(nèi)的多個目標點，因此，鴿子可以高效的進行“一次定位，多次啄食”。

圖1 鴿子視野范圍

3 控制模型建立與仿真

3.1 運動控制模型建立

鴿子的雙腿運動和頭頸運動之間是獨立發(fā)生的，鴿子可以在無視覺變化情況下進行無頭頸動作的雙腿移動，也可以在雙腿靜止時單獨進行頭頸動作[5]。因此，可以認為在鴿子啄食時，控制身體跟進和頭頸運動的大腦對身體的運動和頭頸定位運動的控制指令是單獨發(fā)出的。

頭頸運動控制與視網(wǎng)膜信息處理、視覺神經(jīng)通路及腦部活動有關(guān)，基于視覺生理學的概念，我們把頭頸運動分成兩個基本層次：Higher Level和Lower Level——視覺感知層和運動控制層（如圖2所示）。

圖2 鴿子頭頸運動層次劃分

上層部分主要是生物視覺圖像算法與處理，通過環(huán)境建模、目標特征提取、目標檢測與定位實現(xiàn)，下層部分主要頭頸運動部分，通過視覺的定位與肌肉骨骼的運動實現(xiàn)。

根據(jù)提出的控制假設(shè)，建立鴿子頭頸定位和運動控制模型如圖3所示。

圖3 視覺定位與運動控制模型

頭頸運動模型中的運動控制由兩部分組成，分別為視覺反饋的半閉環(huán)運動和頭頸部的開環(huán)運動，兩種運動模式由控制器進行切換，最后完成定位。

3.2 控制模型仿真

鴿子啄食是基于形態(tài)智能與估計的一種控制方式，依賴于長期進化的結(jié)果，誤差的隨機性使得在控制上有很大的難度。模糊控制完全是根據(jù)操作人員的操作經(jīng)驗實現(xiàn)對系統(tǒng)的控制，具有較強的魯棒性，不依賴于對象的數(shù)學模型，并且對被控對象參數(shù)的變化不明顯。

通過MATLAB設(shè)計模糊控制器和仿真模型，本文中選取誤差e和誤差變化率ec作為模糊控制器的輸入變量，模糊化為E和EC，選取u為輸出變量，模糊化為U，輸入輸出的輪域均設(shè)計為[-5,5]，輸入輸出模糊子集均取{NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB}，模糊子集對應的隸屬度曲線圖如圖4所示。

圖4 變量E、EC、U的隸屬度曲線

根據(jù)控制規(guī)律，建立49條模糊控制規(guī)則如表1所示。

表1 模糊控制規(guī)則表

模糊推理采用Mamdani法，解模糊利用重心法centroid。在Simulink中建立定位與運動控制模型并仿真運行。

圖5 Simulink模糊控制模型

圖6 仿真運行結(jié)果

通過仿真運行結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，當輸入為正弦曲線時，輸出也為正弦曲線，誤差較小且運行平穩(wěn)，可以驗證假設(shè)及控制模型的正確性。

4 工程啟發(fā)與應用

在航空裝備領(lǐng)域，用于飛機進氣道制孔的爬壁機器人已經(jīng)廣泛地應用于飛機自動化裝配技術(shù)中。但是由于飛機S型進氣道的特殊結(jié)構(gòu)，車輪在與導軌的直接接觸時處于純滾動狀態(tài)，加上摩擦力的影響等原因，爬壁機器人在沿著導軌移動過程中會出現(xiàn)隨機打滑的現(xiàn)象，會帶來較大的定位誤差，對制孔的效率和制孔的質(zhì)量帶來較大的影響。

借鑒鴿子的視覺反饋定位機制，以及前文提出的控制模式在不同時期進行半閉環(huán)與開環(huán)不斷切換的控制模式，在工程應用中，使用非接觸式視覺定位技術(shù)，在機器人鉆頭旁邊安裝內(nèi)窺鏡，將圖像反饋引入運動控制系統(tǒng)當中，實現(xiàn)視覺反饋下的半閉環(huán)運動控制；借鑒鴿子的身體智能和形態(tài)控制機理對鉆頭結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化，使用膨脹套筒與柔性氣鉆進行配合，膨脹套筒由內(nèi)套和外套組成，并且內(nèi)套與外套錐面配合，由支撐架帶動向鉆模板的標記孔運動，進一步保證定位精度，靠柔性機構(gòu)之間的約束實現(xiàn)開環(huán)控制。

制孔機器人在加工過程中的尋孔定位和制孔操作與鴿子啄食時的運動有相似之處，包括車輪在內(nèi)的機器人主體相當于鴿子身體，用于識別標記孔的內(nèi)窺鏡相當于鴿子的眼睛，制孔操作相當于鴿子的啄食動作。

爬壁制孔機器人的結(jié)構(gòu)簡圖如圖7所示。

圖7 爬壁制孔機器人結(jié)構(gòu)簡圖

建立爬壁制孔機器人的運動模型如圖8所示。

圖8 爬壁制孔機器人的運動模型

在鉆頭進行姿態(tài)調(diào)整的過程中，內(nèi)窺鏡對目標點的位置圖像進行采集和特征提取，將誤差值作為反饋量用于定位補償，直至加工鉆頭在目標點位置處于一種正確的姿態(tài)，此時的控制過程為視覺反饋下的半閉環(huán)控制；定位完成之后，柔性加工鉆頭通過與膨脹套筒之間的約束，進行后續(xù)的制孔加工，此時的控制過程為開環(huán)控制，通過控制模式的不斷切換，能夠提高定位精度和制孔效率。

5 結(jié)束語

對鴿子啄食時頭頸運動及鴿眼視野進行分析，可以發(fā)現(xiàn)在運動控制中視覺反饋發(fā)揮著關(guān)鍵作用，視覺的反饋有助于鴿子啄食時的姿態(tài)調(diào)整以及準確地啄取食物。根據(jù)自動控制原理，對鴿子啄食運動進行分析，可以建立其啄食過程的視覺定位與運動控制模型，將視覺反饋的運動控制模型應用到爬壁制孔機器人中，使用半閉環(huán)與開環(huán)方式不斷切換的控制方式，提高定位精度和效率，提出了一種由自然生物表征到工程實際的仿生控制應用方案。