技术领域
[0001] 本发明涉及仿真机器人相关技术领域，具体为仿真爬行机器人及其控制方法。
相关背景技术
[0002] 仿真机器人又叫仿生机器人，是指模仿生物、从事生物特点工作的机器人，仿真机器人在各个领域都有着广阔的应用前景，在教育领域仿真机器人可以教育学生各种生物学知识，可以避免课本教学的枯燥乏味，也无需真实接触危险的生物，其中比较有代表性的就是蜘蛛仿真机器人。
[0003] 传统的蜘蛛仿真爬行机器人，如中国专利CN205984082U一种教学用仿真机器蜘蛛，作为教育用机器人，与蜘蛛外观相似度不足，难以让学生联想到蜘蛛本身，且难以模拟出蜘蛛在蛛网上爬行的姿态，难以让学生了解到蜘蛛真实的外观及活动姿态，仿真效果不佳，同时结构复杂，局限性较大。
具体实施方式
[0019] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0020] 为进一步了解本发明的内容，结合附图对本发明作详细描述。
[0021] 请参阅图1，所述仿真爬行机器人，包括蛛网支撑架1，蛛网支撑架1上通过轨道固定螺钉3固定安装有弧形轨道4，弧形轨道4上通过跨坐轮组5活动安装有蜘蛛仿生机器人6，蜘蛛仿生机器人6通过随动接电线7与蛛网支撑架1中心的旋转接头8连接，旋转接头8下方连接有电源线9，蜘蛛仿生机器人6内设置有齿轮驱动机构11来驱动其前进，齿轮驱动机构11通过齿轮传动连接有蛛腿随动机构12，蛛腿随动机构12通过齿轮传动连接有仿生蛛腿
13，蜘蛛仿生机器人6眼睛处设置有两组LED灯珠14。
[0022] 请参阅图1‑图3，蛛网支撑架1包括八边形内蛛网101和拼接外蛛网102，八边形内蛛网101呈八边形，位于蛛网支撑架1中间，蛛网支撑架1四周设置有四组拼接外蛛网102，八边形内蛛网101四周下方设置有卡和连接块103，拼接外蛛网102上开设有卡和连接槽104，八边形内蛛网101和拼接外蛛网102通过卡和连接块103和卡和连接槽104的配合卡和连接，从而可以将四组拼接外蛛网102和八边形内蛛网101进行拼接组合，拼接时可以将八边形内蛛网101上的卡和连接块103插入拼接外蛛网102上的卡和连接槽104内，从而将蛛网支撑架1组合完成，拼接外蛛网102尖端处卡和连接有固定吸盘2，这样就可以将蛛网支撑架1通过固定吸盘2吸附在黑板等光滑的墙面上进行展示，弧形轨道4呈弧形弯曲围绕蛛网支撑架1一周，弧形轨道4的路径贴合蛛网支撑架1的蛛网骨架的位置，便于轨道固定螺钉3的连接以及美观。
[0023] 请参阅图1和图4，蜘蛛仿生机器人6尾部固定连接有链条护套10，链条护套10，随动接电线7穿过链条护套10与旋转接头8连接，从而在蜘蛛仿生机器人6着弧形轨道4环绕运动时，随动接电线7会带动旋转接头8转动，同时保持接电，避免电线缠绕，同时链条护套10可以防止随动接电线7移动时被刮擦磨损，同时还可以使得随动接电线7保持下垂，不易出现缠绕的情况。
[0024] 请参阅图4和图5，跨坐轮组5包括定位轮支撑架501，定位轮支撑架501两端活动连接有跨坐定位轮502，跨坐定位轮502设置有两组，且两组跨坐定位轮502分别位于弧形轨道4两侧，两组跨坐定位轮502将弧形轨道4夹在中间，定位轮支撑架501后侧设置有对位夹紧轮503，对位夹紧轮503一侧设置有动力齿轮504，对位夹紧轮503和动力齿轮504将弧形轨道
4夹在中间，弧形轨道4截面呈“十”字形，弧形轨道4下方一侧加工有轨道弧形齿条401，跨坐定位轮502、对位夹紧轮503和动力齿轮504中间部位均设置有与弧形轨道4截面形状相配合的卡和槽，避免跨坐轮组5脱出弧形轨道4，这样蜘蛛仿生机器人6就不会脱落，在蜘蛛仿生机器人6转弯时，定位轮支撑架501可以转动并带动跨坐定位轮502转向。
[0025] 请参阅图6‑图8，齿轮驱动机构11包括驱动电机1101，蜘蛛仿生机器人6内设置有驱动电机1101，驱动电机1101的输出端通过键槽固定连接有小带轮1102，小带轮1102通过皮带传动连接有大带轮1103，大带轮1103下方固定连接有第一齿轮1104，第一齿轮1104啮合有第二齿轮1105，第二齿轮1105上方固定连接有第三齿轮1106，第三齿轮1106啮合有第四齿轮1107，第四齿轮1107下方固定连接有第五齿轮1108，第五齿轮1108啮合有第六齿轮1109，第六齿轮1109下方固定连接有第七齿轮1110，第七齿轮1110啮合有第八齿轮1111，第八齿轮1111与动力齿轮504固定连接，从而驱动电机1101启动后会带动小带轮1102转动，小带轮1102转动时会通过皮带带动大带轮1103转动，大带轮1103带动第一齿轮1104转动，第一齿轮1104带动与其啮合的第二齿轮1105转动，第二齿轮1105带动第三齿轮1106转动，第三齿轮1106带动与其啮合的第四齿轮1107转动，第四齿轮1107带动第五齿轮1108转动，第五齿轮1108带动与其啮合的第六齿轮1109转动，第六齿轮1109带动第七齿轮1110转动，第七齿轮1110带动与其啮合的第八齿轮1111转动，第八齿轮1111会带动动力齿轮504转动，动力齿轮504与弧形轨道4上的轨道弧形齿条401啮合，因此蜘蛛仿生机器人6就会沿着弧形轨道4前进。
[0026] 请参阅图7和图8，蛛腿随动机构12包括第九齿轮1201，第一齿轮1104啮合有第九齿轮1201，第九齿轮1201啮合有第十齿轮1202，第十齿轮1202下方固定连接有蜗杆1203，蜗杆1203传动连接有蜗轮1204，蜗轮1204一侧通过传动杆1205固定连接有偏心连杆1206，偏心连杆1206上通过偏心套筒1207活动连接有仿生蛛腿13，从而驱动电机1101带动第一齿轮1104转动时，第一齿轮1104也会带动第九齿轮1201转动，第九齿轮1201转动时会带动第十齿轮1202转动，第十齿轮1202会带动蜗杆1203转动，蜗杆1203会带动蜗轮1204转动，蜗轮
1204会通过传动杆1205带动偏心连杆1206转动，偏心连杆1206转动时会通过与偏心套筒
1207的配合带动四组仿生蛛腿13做爬行动作，由于每一组仿生蛛腿13处的偏心连杆1206依次存在九十度相位差，因此每一组仿生蛛腿13会依次按顺序交错运动，更加符合蜘蛛腿的运动姿态。
[0027] 工作原理：在使用该仿真爬行机器人时，首先可以将四组拼接外蛛网102和八边形内蛛网101进行拼接组合，拼接时可以将八边形内蛛网101上的卡和连接块103插入拼接外蛛网102上的卡和连接槽104内，从而将蛛网支撑架1组合完成，然后可以将蛛网支撑架1通过固定吸盘2吸附在黑板等光滑的墙面上进行展示；在蛛网支撑架1固定好后可以通过电源线9进行插电，此时齿轮驱动机构11内的驱
动电机1101启动，会带动小带轮1102转动，小带轮1102转动时会通过皮带带动大带轮1103转动，大带轮1103带动第一齿轮1104转动，第一齿轮1104带动与其啮合的第二齿轮1105转动，第二齿轮1105带动第三齿轮1106转动，第三齿轮1106带动与其啮合的第四齿轮1107转动，第四齿轮1107带动第五齿轮1108转动，第五齿轮1108带动与其啮合的第六齿轮1109转动，第六齿轮1109带动第七齿轮1110转动，第七齿轮1110带动与其啮合的第八齿轮1111转动，第八齿轮1111会带动动力齿轮504转动，动力齿轮504与弧形轨道4上的轨道弧形齿条
401啮合，因此蜘蛛仿生机器人6就会沿着弧形轨道4前进，由于弧形轨道4截面呈“十”字形，且跨坐定位轮502、对位夹紧轮503和动力齿轮504中间部位均设置有与弧形轨道4截面形状相配合的卡和槽，从而在蜘蛛仿生机器人6沿着弧形轨道4移动时，对位夹紧轮503配合动力齿轮504将弧形轨道4夹紧，两组跨坐定位轮502也会将弧形轨道4夹紧，这样蜘蛛仿生机器人6就不会脱落，在蜘蛛仿生机器人6转弯时，定位轮支撑架501可以转动并带动跨坐定位轮
502转向；
在蜘蛛仿生机器人6着弧形轨道4前进时，驱动电机1101带动第一齿轮1104转动
时，第一齿轮1104也会带动第九齿轮1201转动，第九齿轮1201转动时会带动第十齿轮1202转动，第十齿轮1202会带动蜗杆1203转动，蜗杆1203会带动蜗轮1204转动，蜗轮1204会通过传动杆1205带动偏心连杆1206转动，偏心连杆1206转动时会通过与偏心套筒1207的配合带动四组仿生蛛腿13做爬行动作，由于每一组仿生蛛腿13处的偏心连杆1206依次存在九十度相位差，因此每一组仿生蛛腿13会依次按顺序交错运动，更加符合蜘蛛腿的运动姿态；
在蜘蛛仿生机器人6着弧形轨道4环绕运动时，随动接电线7会带动旋转接头8转
动，同时保持接电，避免电线缠绕，同时链条护套10可以防止随动接电线7移动时被刮擦磨损，同时还可以使得随动接电线7保持下垂，不易出现缠绕的情况。
[0028] 本发明实施例还公开了一种仿真爬行机器人的控制方法，用于控制所述仿真爬行机器人；所述仿真爬行机器人的控制方法包括有：获取多个爬行速度控制策略对目标仿真爬行机器人的可信爬行速度控制变化数
据，并基于所述可信爬行速度控制变化数据生成所述目标仿真爬行机器人的训练依据簇，所述训练依据簇包括各爬行速度控制策略对应的训练依据；
将所述目标仿真爬行机器人的速度控制环境配置特征输入初始化模型权重参数
的爬行速度控制决策模型，生成所述目标仿真爬行机器人的爬行速度控制决策数据簇，所述爬行速度控制决策数据簇包括各爬行速度控制策略对应的爬行速度控制决策数据；
基于所述训练依据簇、所述爬行速度控制决策数据簇以及所述爬行速度控制决策
数据簇中的爬行速度控制变化态势，确定所述爬行速度控制决策模型的模型收敛指标；
基于所述模型收敛指标对所述爬行速度控制决策模型的权重信息进行更新，生成
训练完成的所述爬行速度控制决策模型，训练完成的所述爬行速度控制决策模型用于对任意输入的指定仿真爬行机器人的速度控制环境配置特征进行爬行速度控制决策，并根据爬行速度控制决策结果对所述指定仿真爬行机器人进行爬行速度控制。上述方法由所述仿真爬行机器人中的控制器控制处理完成。
[0029] 在本发明实施例中，所述基于所述可信爬行速度控制变化数据生成所述目标仿真爬行机器人的训练依据簇，包括：将所述多个爬行速度控制策略对所述目标仿真爬行机器人的可信爬行速度控制
变化数据进行规则化转换，生成规则化转换后的可信爬行速度控制变化数据；
基于所述规则化转换后的可信爬行速度控制变化数据生成所述目标仿真爬行机
器人的训练依据簇。
[0030] 本发明基于爬行速度控制策略对目标仿真爬行机器人的可信爬行速度控制变化数据可以获得高精度的训练依据簇，通过目标仿真爬行机器人的速度控制环境配置特征以及爬行速度控制决策数据簇来完成目标仿真爬行机器人和爬行速度控制策略之间的模型构建关系，并且基于训练依据簇、爬行速度控制决策数据簇和爬行速度控制决策数据簇中的爬行速度控制变化态势来确定爬行速度控制决策模型的模型收敛指标，可以从多个模态使得建立的爬行速度控制决策模型能够更广泛地应用于仿真爬行机器人的可信爬行速度控制，从而提高爬行速度控制决策模型的爬行速度控制决策性能，从而提高仿真爬行机器人的控制效率，进一步解决了上述背景技术提出的目前传统的蜘蛛仿真爬行机器人仿真效果不佳，使用局限性较大的问题。
[0031] 尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
