阅读说明：本技术 基于多巴胺神经元仿生cpg系统的机械臂控制器 (Mechanical arm controller based on dopamine neuron bionic CPG system ) 是由 王江 匡载波 杨双鸣 邓斌 魏熙乐 李会艳 于 2019-09-25 设计创作，主要内容包括：本发明涉及一种基于多巴胺神经元仿生CPG系统的机械臂控制器,在FPGA开发板上搭建多巴胺神经元仿真模型,之后通过多巴胺神经元仿真模型与另一个多巴胺神经元仿真模型通过耦合突触电流连接模块组成多巴胺神经元仿生CPG网络模块,通过上位机对机械臂关节期望移动轨迹进行设置,并通过上位机计算机械臂关节实际移动轨迹与期望轨迹之间的扭矩误差,并将其传输给误差校正反馈控制信号模块处理,之后传输给控制信号调制模块,计算对CPG网络模块的相应输入刺激,该CPG网络模块通过相互耦合的多巴胺神经元仿真模型模块产生输出控制信号,经控制信号输出模块输出到机械臂并通过USB接口模块传递到上位机中显示。(The invention relates to a manipulator controller based on a dopamine neuron bionic CPG system, wherein a dopamine neuron simulation model is built on an FPGA development board, then the dopamine neuron simulation model and another dopamine neuron simulation model form a dopamine neuron bionic CPG network module through a coupling synaptic current connection module, the upper computer is used for setting the expected movement track of the mechanical arm joint, and the upper computer is used for calculating the torque error between the actual movement track and the expected track of the mechanical arm joint, and transmits the data to an error correction feedback control signal module for processing, then transmits the data to a control signal modulation module, calculates corresponding input stimulation to the CPG network module, the CPG network module generates output control signals through the dopamine neuron simulation model module which is coupled with each other, the output control signals are output to the mechanical arm through the control signal output module and are transmitted to the upper computer through the USB interface module to be displayed.)

基于多巴胺神经元仿生CPG系统的机械臂控制器

技术领域

本发明涉及生物医学工程技术和控制科学技术，特别是一种基于FPGA的多巴胺神经元仿生CPG系统机械臂控制器。

背景技术

机械臂作为机器人设计结构中的重要组成部分，在工业控制、医学治疗疗、国防科技、集成电路生产等领域都起着重要的作用。随着计算机技术的飞速发展，对机械臂的控制研究也越来越广泛。工业制造中生产汽车的机械臂是一种高度耦合非线性的复杂系统，在汽车装配中被广泛使用。2000年，由美国麻省理工大学研制的达芬奇外科手术系统就是通过对机械手臂的指令控制完成各种复杂的外科手术。该系统中的机械臂精度极高，能够在非常小的区域内进行准确的切割。机械臂控制研究作为一个新兴领域，集合了控制科学，机械工程，计算机以及人工智能等诸多学科。

当代机械臂的控制研究朝着智能化的方向不断发展，基于神经控制和仿生控制的生物控制已经成为机械臂控制的主要方向。生物中枢模式发生器(central patterngenerator,CPG)现已被证明在许多无脊椎与脊椎动物中存在并对动物运动控制机理起着重要影响。基于生物中枢模式发生器原理的控制是一种仿生的控制方法，通过对一些生物控制模型的模拟仿真来提高控制的水平与能力，非常适合作为智能控制的方法。位于腹侧中脑被盖区的多巴胺神经系统是用于控制运动和认知行为神经回路的基本组成部分。多巴胺(Dopamine)神经元模型可以很好的仿真该神经细胞的生物动作电位与电生理特性，同时基于多巴胺神经元的CPG系统也能产生不同的控制信号。以此为基础在FPGA开发板上实现该复杂的仿生CPG系统，这对于高效仿生控制机械臂有着重要的作用。

现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)技术在近些年实现生物神经系统的计算神经科学领域逐渐受到青睐，相比于其他硬件实现的方法，FPGA基于并行处理计算、集成度高、可重复配置、低功耗等优点，在实现仿生CPG系统以控制机械臂方面有着重要的应用价值。

现有的技术还处于初级阶段，因此仍存在以下缺点：尚无基于多巴胺神经元仿生CPG系统的机械臂控制器；人机界面尚未完善，无法对机械臂进行实时控制操作与数据分析，因此对机械臂的仿生控制比较困难。

发明内容

考虑到仿生控制在机械臂控制领域的广泛前景，本发明的目的是提供一种基于多巴胺神经元仿生CPG系统的机械臂控制器。本发明通过FPGA系统模拟机械臂关节误差反馈信号下多巴胺神经元仿生CPG系统的相互耦合产生关节扭矩控制信号，可以实现对机械臂给定轨迹运动的控制。由于相互耦合的多巴胺神经元组成的CPG系统具有较强抗干扰性，在外界扰动信号作用下可以快速恢复，因此利用相互耦合的多巴胺神经元组成的仿生CPG系统产生的神经控制信号具有更强的鲁棒性和稳定性。技术方案如下：

一种基于多巴胺神经元仿生CPG系统的机械臂控制器，在FPGA开发板上搭建多巴胺神经元仿真模型，之后通过多巴胺神经元仿真模型与另一个多巴胺神经元仿真模型通过耦合突触电流连接模块组成多巴胺神经元仿生CPG网络模块，FPGA开发板内置晶振产生50MHz的时钟信号，之后通过QuartusII中IP软核中分频器对频率进行分频处理输入多巴胺神经元仿生CPG网络模块中，通过上位机对机械臂关节期望移动轨迹进行设置，并通过上位机计算机械臂关节实际移动轨迹与期望轨迹之间的扭矩误差，并将其传输给误差校正反馈控制信号模块处理，之后传输给控制信号调制模块，计算对CPG网络模块的相应输入刺激，该CPG网络模块通过相互耦合的多巴胺神经元仿真模型模块产生输出控制信号，经控制信号输出模块输出到机械臂并通过USB接口模块传递到上位机中显示。根据机械臂的移动情况，对耦合突触电流计算模块中相应的耦合参数和控制信号输出模块的控制信号频率模式进行控制和调制，保证机械臂在外界干扰情况下在控制信号下稳定执行。同时上位机还通过信号采集口采集机械臂的具体轨迹和控制信号具体波形并显示在上位机控制界面上，以观察机械臂是否在正常移动。

所述误差校正计算反馈模块接收外部输入的机械臂轨迹信号并将校正后信号输出给控制信号调制模块处理。

所述多巴胺神经元仿生CPG网络模块包含多巴胺神经元模块和耦合突触电流计算模块，多巴胺神经元仿真模型在FPGA中采用欧拉法离散化，并采用流水线技术搭建，耦合突触电流计算模块根据不同的耦合参数计算神经元之间相应的突触电流。

所述上位机操作界面编写采用Labview开发实现，通过VISA与上位机相连，通过操作界面对机械臂各关节期望轨迹和CPG网络耦合参数进行设定，同时人机操作界面能够实时显示机械臂的控制信号和具体轨迹。

附图说明

图1为本发明的控制器系统结构示意图；

图2为多巴胺神经元电压变量计算模块；

图3为耦合突触电流计算模块；

图4为本发明的人机操作界面示意图；

图中：

1.FPGA开发板 2.上位机 3.多巴胺神经元计算模块 4.耦合突触电流计算模块5.时钟模块 6.误差校正反馈模块 7.扭矩误差信号 8.输出控制信号 9.USB接口模块 10.人机操作界面 11.控制信号调制模块 12.仿生CPG网络模块 13.多巴胺神经元耦合参数14.Ik电流查找表 15.IsNa电流查找表 16.Ina电流查找表 17.Ca变量查找表 18.耦合连接ROM存储器 19.基本操作框 20.显示界面 21.耦合参数配置框 22.输出控制信号频率配置框 23.仿真参数配置框 24.晶振 25.分频器 26.控制信号输出模块。

具体实施方式

下面结合附图内容对本发明的基于多巴胺神经元仿生CPG系统的机械臂控制器结构加以说明。

本发明的基于多巴胺神经元仿生CPG系统的机械臂控制器的设计思想首先在FPGA开发板上搭建多巴胺神经元仿真模型，之后通过多巴胺神经元仿真模型与另一个多巴胺神经元仿真模型通过耦合突触电流连接模块组成多巴胺神经元仿生CPG网络模块。FPGA开发板内置晶振产生50MHz的时钟信号，之后通过QuartusII中IP软核中分频器对频率进行分频处理输入多巴胺神经元仿生CPG网络模块中。该系统通过上位机对机械臂关节期望移动轨迹进行设置，并通过上位机计算机械臂关节实际移动轨迹与期望轨迹之间的扭矩误差，并将其传输给误差校正反馈控制信号模块处理，之后传输给控制信号调制模块，计算对CPG网络模块的相应输入刺激，该CPG网络模块通过相互耦合的多巴胺神经元仿真模型模块产生输出控制信号，经控制信号输出模块输出到机械臂并通过USB接口模块传递到上位机中显示。根据机械臂的移动情况，对耦合突触电流计算模块中相应的耦合参数和控制信号输出模块的控制信号频率模式进行控制和调制，保证机械臂在外界干扰情况下在控制信号下稳定执行。同时上位机还通过信号采集口采集机械臂的具体轨迹和控制信号具体波形并显示在上位机控制界面上，以观察机械臂是否在正常移动。

所述误差校正计算反馈模块接收外部输入的机械臂轨迹信号并将校正后信号输出给控制信号调制模块处理。

所述时钟模块由FPGA开发板内置晶振和分频器模块组成。其中分频器利用QuratusII软件中IP软核产生，FPGA开发板内置晶振产生50MHz时钟信号，分频器对其进行分频处理并将信号输入多巴胺神经元仿生CPG网络模块中，用于神经元模型的计算。

所述多巴胺神经元仿生CPG网络模块包含多巴胺神经元模块和耦合突触电流计算模块。多巴胺神经元仿真模型在FPGA中采用欧拉法离散化，并采用流水线技术搭建，将复杂的常微分方程并行计算，模型中复杂的非线性函数通过分段线性优化并通过查找表实现，耦合突触电流计算模块根据不同的耦合参数计算神经元之间相应的突触电流。

所述上位机操作界面编写采用Labview开发实现，通过VISA(Vietual InstrumentSoftware Architecture,虚拟仪器软件体系结构)与上位机相连，通过操作界面对机械臂各关节期望轨迹和CPG网络耦合参数进行设定，同时人机操作界面能够实时显示机械臂的控制信号和具体轨迹。

本发明的本发明的基于多巴胺神经元仿生CPG系统的机械臂控制器由FPGA开发板和上位机组成。其中FPGA开发板用来实现误差校正反馈模块，控制信号调制模块，控制信号输出模块和多巴胺神经元CPG网络模块。上位机用来设计人机操作界面并通过USB接口模块与FPGA开发板实现通讯。以下加以说明：

如图1所示，对硬件平台进行设计，多巴胺神经元仿生CPG网络模块由多巴胺神经元仿真模型和耦合突触电流计算模块组成。FPGA开发板采用Altera公司生产的开发板，首先根据多巴胺神经元仿真模型，采用欧拉法离散化并搭建神经元流水线模型，对模型中的复杂非线性函数进行分段线性优化设计并通过查找表实现。耦合突触电流计算模块计算多巴胺神经元之间的突触电流时钟模块通过FPGA开发板内置晶振产生50NHz原始时钟信号，通过QuartusII中IP软核产生的分频器对时钟信号进行调整并输入到多巴胺神经元仿生CPG网络模块中。上位机与FPGA开发板之间保持通信，通过耦合参数数据总线在人机操作界面中对耦合突触电流计算模块中相关参数进行设置，进而实现对多巴胺神经元仿生CPG网络模块输出信号的控制。

如图2所示的多巴胺神经元模型中电压变量数据链路计算模块，其主要由加法器，乘法器以及查找表模块组成，多巴胺神经元细胞膜上有着不同类型的离子通道，离子通道电导随着离子通道的激活变量和失活变量变化而变化，其数学公式可描述为：

各参数如下：

膜电容：c＝1μF/cm²

离子通道反电势：E_k＝-90mV,E_l＝-90mV,E_Ca＝50mV,E_Na＝55mV

突触电流I_syn接收来自耦合突触电流计算模块的输出值。

其他参数值：g_KCa＝7.8mS/cm²,

g_sNa＝0.13mS/cm²,

g_l＝0.18mS/cm²

如图3所示为耦合突触电流计算模块，其根据耦合参数ROM存储器计算多巴胺神经元的突触电流，突触电流可由下式描述：

I_syn＝g(v-E_syn)

其中v为多巴胺神经元膜电位，突触反电势E_sys＝0，g为多巴胺神经元之间的耦合参数。

人机操作界面。

在上位机中运用Labivew来设计实现人机操作界面，FPGA开发板通过USB接口模块实现与上位机的数据通讯工作。使用Labview编程时采用多线程编程技术，多线程技术科研在实时显示图形曲线的同时兼顾数据处理功能，保证数据连续采集。所述人机操作界面包含基本操作框，用于实现对人机操作界面的基本操作；包含神经元耦合参数配置，仿真参数配置选项，对多巴胺神经元CPG网络进行参数配置，同时可以对多巴胺神经元CPG系统输出控制信号进行模式选择，实时显示输出控制信号。