SIMOTION_AKQUISITION_CHINESE
mnn模型量化剪枝蒸馏
mnn模型量化剪枝蒸馏英文回答：Quantization, pruning, and distillation are three commonly used techniques in model compression to reduce the size and improve the efficiency of deep neural networks. In this answer, I will explain the process of quantization, pruning, and distillation in the context of MNN model compression.Quantization is the process of reducing the precision of weights and activations in a neural network. By quantizing the model, we can represent the weights and activations using fewer bits, which leads to a smaller model size and faster inference time. For example, instead of using 32-bit floating-point numbers, we can use 8-bit integers to represent the weights and activations. This reduces the memory footprint and allows for more efficient computation on hardware with limited resources.Pruning, on the other hand, involves removing unnecessary connections or neurons from a neural network. The idea behind pruning is that not all connections or neurons contribute equally to the network's performance. By removing the less important connections or neurons, we can reduce the model size and improve the inference speed without sacrificing much accuracy. Pruning can be done based on various criteria, such as weight magnitude or activation importance. For example, we can prune connections with small weights or neurons that have low activation values.Distillation is a technique that involves training a smaller "student" network to mimic the behavior of a larger "teacher" network. The teacher network is usually a larger and more accurate model, while the student network is a smaller and less accurate model. The student network is trained to match the output probabilities of the teacher network, using a combination of the teacher's soft targets and the ground truth labels. The idea behind distillation is that the student network can learn from the teacher network's knowledge and generalize better than if it wastrained from scratch. This allows us to compress the knowledge of the larger model into a smaller model without sacrificing much accuracy.To illustrate the process of quantization, pruning, and distillation, let's consider the example of compressing a large image classification model.First, we can start by quantizing the weights and activations of the model. For instance, we can convert the 32-bit floating-point weights to 8-bit integers. This reduces the model size and allows for faster inference on hardware with limited resources.Next, we can apply pruning to remove unnecessary connections or neurons from the model. For example, we can prune connections with small weights or neurons that have low activation values. This further reduces the model size and improves the inference speed.Finally, we can use distillation to train a smaller student network to mimic the behavior of the larger teachernetwork. The student network is trained to match the output probabilities of the teacher network, using a combination of the teacher's soft targets and the ground truth labels. This allows us to compress the knowledge of the larger model into a smaller model without sacrificing much accuracy.中文回答：量化、剪枝和蒸馏是模型压缩中常用的三种技术，用于减小深度神经网络的大小并提高效率。
bert-base-chinese 用法 -回复
bert-base-chinese 用法-回复使用bertbasechinese模型的步骤和示例Bertbasechinese是Google发布的BERT模型的中文版，它通过预训练和微调的技巧，可以用于多种自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别和情感分析等。
本文将详细介绍bertbasechinese模型的使用步骤，并提供一些示例来帮助读者更好地理解和应用该模型。
第一步：准备环境在使用bertbasechinese模型之前，需要准备一些必要的环境和工具。
首先，我们需要安装Python和TensorFlow，这是BERT模型的核心库之一。
然后，我们需要下载bertbasechinese模型的预训练权重和词汇表。
预训练权重可以在Google官方的BERT GitHub页面上找到，而中文词汇表可以在GitHub上的中文BERT项目中找到。
第二步：导入模型和数据预处理在导入bertbasechinese模型之前，我们需要对待处理的文本数据进行预处理。
这包括标记化（将文本转换为单词序列）、分段（将文本划分为固定长度的片段）和添加特殊标记（如[CLS]和[SEP]）。
为了方便起见，我们可以使用Google推出的BERT库，其中包含了一些实用的函数和类来帮助我们进行数据预处理。
以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用BERT库对文本进行预处理：pythonimport bertfrom bert import tokenization# 加载bertbasechinese模型的词汇表vocab_file = "path/to/vocab.txt"tokenizer = tokenization.FullTokenizer(vocab_file=vocab_file)# 预处理文本text = "这是一个例子。
"tokens = tokenizer.tokenize(text)tokens = ["[CLS]"] + tokens + ["[SEP]"]segment_ids = [0] * len(tokens)input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)# 打印预处理结果print("Tokens:", tokens)print("Segment IDs:", segment_ids)print("Input IDs:", input_ids)这个示例展示了一个简单的文本预处理过程。
用albert-tiny-chinese 做文本分类-概述说明以及解释
用albert-tiny-chinese 做文本分类-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述在当今信息爆炸的时代，准确、高效地对文本进行分类变得越来越重要。
文本分类可以帮助我们理解和组织海量的文本数据，为我们提供精准的信息，从而支持决策和应用开发。
而在进行文本分类任务时，合适的预训练模型的选择则变得尤为关键。
本文将介绍一种基于自然语言处理技术的预训练模型——Albert-tiny-chinese，并探讨其在文本分类中的应用。
Albert-tiny-chinese是一种中文预训练模型，它采用了ALBERT（A Lite BERT）架构，并在中文语料上进行了预训练。
相比于传统的BERT模型，Albert-tiny-chinese在参数量和模型大小方面进行了精简，具有更高的效率和灵活性。
文章将从Albert-tiny-chinese的简介开始，介绍其背后的原理和关键技术。
随后，将探讨文本分类的应用场景，包括情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类等。
通过具体的案例和实验结果，展示Albert-tiny-chinese在这些场景中的应用效果和优势。
然后，文章将对于Albert-tiny-chinese在文本分类中的效果进行深入分析，并与其他常见的预训练模型进行对比。
通过评估指标的统计和对比实验的结果，我们可以更好地理解Albert-tiny-chinese在文本分类任务中的性能和优势所在。
最后，文章将总结Albert-tiny-chinese的优势和不足之处，并对未来的发展方向进行展望。
通过全面的分析和探讨，我们可以更好地了解Albert-tiny-chinese在文本分类中的实际应用价值，为相关领域的研究和实践提供指导和参考。
1.2 文章结构本篇文章主要介绍如何利用Albert-tiny-chinese模型进行文本分类任务。
文章分为以下几个部分：引言：本部分将简要概述本文的主要内容和目的，以及对Albert-tiny-chinese模型在文本分类任务中的应用和效果进行介绍。
Unit1CulturalHeritageReadingandThinking阅读课件高中英语人教版
advantages(prons) a） to control floods
disadvantages(cons)
why? d) would likely damage many temples
b) to produce electricity
e) would destroy cultural relics
Prediction
Probably, the text is about _h__o_w__p_e_o_p_le__h_a_v_e_s_o_lv_e_d__p_r_o_b_l_em__s_ about/related to cultural heritage in Egypt.
1 What are the problems? 2 How to solve the problem?
building the new dam.
They turned to the UN for help.
Read Para.2
Big challenges, however, can sometimes lead to great solutions. In the 1950s, the Egyptian government wanted to build a new dam across the Nile in order to control floods, produce electricity, and supply water to more farmers in the area. But the proposal led to protests. Water from the dam would likely damage a number of temples and destroy cultural relics that were an important part of Egypt’ s cultural heritage. After listening to the scientists who had studied the problem, and citizens who lived near the dam, the government turned to the United Nations for help in 1959.
通义千问fine tune训练集合
通义千问fine tune训练集合Fine-tuning是一种机器学习的训练技术，它可以通过在已有模型上进行微调来提升模型的性能。
这种方法在自然语言处理领域得到了广泛的应用，尤其是在文本分类、情感分析和机器翻译等任务中。
为了进行Fine-tuning训练集合，首先需要准备一个基础模型，通常是使用预训练的大型神经网络模型，例如BERT、GPT等。
这些模型在大规模的语料库上进行了预训练，具有良好的语言理解能力。
接下来，我们需要一个与目标任务相关的数据集。
这个数据集应该包含足够的样本来代表目标任务的各种情况。
例如，在进行情感分析的Fine-tuning训练时，我们需要一个包含积极、消极和中性情感标签的数据集。
在进行Fine-tuning之前，我们需要对预训练模型进行一些修改。
通常情况下，我们会添加一个额外的全连接层，这个层的输出节点数等于目标任务的类别数。
通过这个额外的层，我们可以将预训练模型调整为适应目标任务的模型。
接下来，我们需要使用Fine-tuning数据集来训练这个修改后的模型。
在训练过程中，我们会根据Fine-tuning数据集的标签来计算模型的损失，并使用反向传播算法来更新模型的参数。
这样，模型就可以逐渐适应目标任务的需求。
训练完成后，我们可以使用Fine-tuned模型来进行预测。
对于新的文本样本，我们可以将其输入Fine-tuned模型中，得到相应的预测结果。
这样，我们就可以利用Fine-tuned模型来解决目标任务了。
总的来说，Fine-tuning是一种有效的机器学习训练技术，可以通过微调预训练模型来提升模型的性能。
在自然语言处理任务中，Fine-tuning可以帮助我们快速构建高效的模型，提高文本分类、情感分析和机器翻译等任务的准确性。
通过合理运用Fine-tuning技术，我们可以更好地满足人们对文本理解和处理的需求。
基于双语词典的远距离语对无监督神经机器翻译方法
现代电子技术Modern Electronics Technique2024年4月1日第47卷第7期Apr. 2024Vol. 47 No. 70 引 言2013年，Nal Kalchbrenner 和Phil Blunsom 提出了端到端编码器⁃解码器结构[1]，这一创新将神经机器翻译引入了主流研究领域。
近年来，基于深度学习的方法逐渐在机器翻译领域占据主导地位。
这些方法在许多语言对之间的翻译任务上表现出色，有些情况下甚至超越了人类翻译的质量。
然而，基于神经网络的翻译模型高度依赖于可用平行数据的数量和语言之间的相关性。
在一些拥有丰富平行语料的语言对，尤其是同一语系的语言对上，神经机器翻译已经展现出了卓越性能[2]。
但在实际应用中，存在很多语言对之间缺乏足够平行语料的情况，有些语言甚至没有可用的平行数据，导致神经机器翻译的性能下降。
为了减少神经机器翻译模型对平行数据的依赖，文献[3]提出了无监督神经机器翻译（Unsupervised Neural Machine Translation, UNMT ）方法。
这种方法仅利用两种语言的单语语料库进行翻译，而不使用平行语料，从而摆脱了对大量平行数据的需求。
在某些语言对上，无监督神经机器翻译已经取得了出色的效果，甚至能够媲美基于双语词典的远距离语对无监督神经机器翻译方法黄孟钦（昆明理工大学 信息工程与自动化学院， 云南 昆明 650500）摘 要： 为了缓解大型平行语料库稀缺性对机器翻译质量的影响，无监督方法在神经机器翻译领域备受关注，但其在远距离语言对上的翻译表现仍有待提高。
因此，文中引入了翻译语言模型（TLM ）并提出了Dict⁃TLM 方法。
该方法的核心思想是结合单语语料和无监督双语词典训练语言模型。
具体而言，模型首先接受源语言句子作为输入，然后，不同于传统TLM 只接受平行语料，Dict⁃TLM 模型还接受源语言句子通过无监督双语词典处理后的数据作为输入，在这种输入中，模型将源语言句子中在双语词典中出现的单词替换为相应的目标语言翻译词，重要的是，该方法中的双语词典是无监督获得的。
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LSAT Logical Reasoning BibleLSAT Logic Games BibleLSAT Reading Comprehension BibleThe LSAT Trainer只有一本，包含全部LR LG RC的内容，作者是Mike Kim。
2习题Prepare Test1-73也就是俗称的PT1-73，全部是曾经北美考区的LSAT真题，每年更新三套（June,September/October,December）Cambridge的LSAT Logic Games/Logical Reasoning/Reading Comprehension by Type，这个是将PT1-38的进行拆分按照类型分类整理而成的习题册。
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面向蛇形机器人的三维步态控制的层次化联结中枢模式生成器模型
第39卷第10期自动化学报Vol.39,No.10 2013年10月ACTA AUTOMATICA SINICA October,2013面向蛇形机器人的三维步态控制的层次化联结中枢模式生成器模型杨贵志1,2马书根1,3李斌1王明辉1摘要提高蛇形机器人的三维运动控制能力是提高蛇形机器人环境适应能力的关键之一.虽然联结中枢模式生成器(Connectionist central pattern generator,CCPG)模型具有复杂度小、适合硬件实现等优点,但是目前的CCPG模型难以生成相位协调的多自由度运动的控制信号,从而限制了它的三维步态控制能力.本文根据生物CPG机制的分层结构和运动神经元的功能,提出一个有层次化结构的CCPG(Hierarchical CCPG,HCCPG)模型.HCCPG模型由基本节律信号生成层、模式形成层、运动信号调整层这三个部分组成.运动信号调整层的运动神经元能够独立地对模式形成层的输出信号的幅值、相位等进行调整,从而较好地解决了CCPG模型难以生成相位协调的多自由度运动控制信号的问题.HCCPG模型具有步态控制能力强、复杂度小、有良好的扩展性等优点,从而适合用于控制三维步态.在HCCPG模型的基础上提出一个三维步态控制方法.仿真验证了这个控制方法的有效性.关键词蛇形机器人,联结中枢模式生成器模型,运动神经元,循环抑制CPG模型,三维步态引用格式杨贵志,马书根,李斌,王明辉.面向蛇形机器人的三维步态控制的层次化联结中枢模式生成器模型.自动化学报, 2013,39(10):1611−1622DOI10.3724/SP.J.1004.2013.01611A Hierarchical Connectionist Central Pattern Generator Model forControlling Three-dimensional Gaits of Snake-like RobotsYANG Gui-Zhi1,2MA Shu-Gen1,3LI Bin1WANG Ming-Hui1Abstract A key to promoting the snake-like robot s adaptability is improving its3-D locomotion ability.Although the connectionist central pattern generator models(CCPG)have merits such as low complexity,appropriate for the hardware implementation,the current CCPG models have difficulties in generating the phase-coordinated control signals for the multi-degrees-of-freedom motions.Consequently,the CCPG s ability to generate the3-D gaits of snake-like robots are seriously restricted.According to the layered structure of the biological CPG mechanism and the functions of the motoneuron,a hierarchical CCPG(HCCPG)model is proposed.The HCCPG is composed of three layers,namely the basic rhythm generation(RG)layer,the pattern formation(PF)layer,and the motion modulation(MM)layer.The motoneurons of the MM layer can independently modulate the amplitude and phase of the PF layer s output so it overcomes the difficulty faced by the current CCPG models.The HCCPG model has merits such as strong gaits adjustment ability, small complexity,and good expendability,which make it appropriate for generating the3-D gaits.Based on the HCCPG model,a3-D gait control method is proposed.Simulations have validated this gait control method.Key words Snake-like robot,connectionist central pattern generator model,motoneuron,cyclic inhibition CPG,three-dimensional gaitsCitation Yang Gui-Zhi,Ma Shu-Gen,Li Bin,Wang Ming-Hui.A hierarchical connectionist central pattern generator model for controlling three-dimensional gaits of snake-like robots.Acta Automatica Sinica,2013,39(10):1611−1622收稿日期2012-05-29录用日期2012-11-30Manuscript received May29,2012;accepted November30,2012国家自然科学基金(61075103)资助Supported by National Natural Science Foundation of China (61075103)本文责任编委谭民Recommended by Associate Editor TAN Min1.中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室沈阳1100 16,中国2.中国科学院大学北京100049,中国3.立命馆大学草津525-8577,日本1.State Key Laboratory of Robotics,Shenyang Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences,Shenyang110016, China2.University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China3.Ritsumeikan University,Kusatsu-Shi525-8577,Japan经过长期进化,蛇具有很强的环境适应能力.为此,人们根据蛇的结构特点设计了各种蛇形机器人,期望使其具有与蛇同样强的运动能力.蛇具有强大的环境适应能力,主要是由于它具有灵活的三维运动能力.它能够根据环境状态的变化调整或者选择不同的三维运动步态,比如在沙漠中用侧向蜿蜒步态(Sidewinding)[1]、在光滑地面上用手风琴式步态(Concertina)[2]等.因此有必要在蛇形机器人上实现各种三维步态.蛇形机器人的三维步态是由符合特定规律的不同自由度的运动组合而成的,比如偏航(Yaw)、俯仰(Pitch)自由度运动的组合.比如侧1612自动化学报39卷向翻滚步态(Lateral rolling)要求偏航、俯仰运动各自的相邻关节之间的相位差为0◦,以使身体成弧形[3].蛇形机器人的步态基本上都是节律运动,而研究表明脊椎动物中存在一种称为中枢模式生成器(Central pattern generator,CPG)的神经机制控制着它们的一些节律运动[4],所以可以构造CPG模型来控制蛇形机器人的三维步态.与基于Hirose 等[5]提出的蛇形曲线(Serpenoid curve)的控制方法相比,基于CPG模型的步态控制方法具有抗扰动、模型调整时输出依然连续、适合融合传感器信息、适合实现分布式控制等优点[6].根据CPG模型的基本组成单元的类型,可以将它分为三种[6]:1)振荡器模型(Oscillator models)[7].这种模型由非线性振荡器模型组成,比如Hopf振荡器[8]、Van der Pol振荡器[9]等.这种模型的形式简单,模型参数有直接的物理意义,如模型参数直接对应输出的幅值、相位等.这种模型便于分析和控制[10].2)详细的生物物理模型(Detailed biophysical models).这种模型由能准确地体现神经元特性的神经元模型组成,比如Hodgkin-Huxley模型[11].这种模型复杂度大,不便于分析、控制,所以应用较少.3)联结模型(Connectionist models)[12].这种模型由较为简单但又能体现神经元主要特性的神经元模型组成,比如Leaky integrator神经元模型[13]、时变型神经元模型[14].联结中枢模式生成器(Connectionist CPG, CCPG)模型有助于了解CPG神经机制,同时复杂度比详细的生物物理模型低,便于对机器人进行控制.此外,相比于前面两种模型,联结模型更适合用模拟电路硬件来实现,而不是在处理器上通过软件程序来实现.Yang等[15]利用模拟电路实现了一个由时变型神经元模型组成的CCPG模型,以生成竹节虫的腿上各个关节的控制信号;Okazaki等[16]用CMOS电路来实现一个由时变型神经元模型组成的CCPG模型,用于控制一个六足机器人.与用软件实现相比较,用硬件实现CCPG具有便于实现分布式控制、功耗小、控制器体积小等优点[17−19],所以本文提出一个CCPG模型来控制蛇形机器人的三维步态.目前,CCPG模型主要用来生成二维运动步态[20−22].虽然卢振利等[23]用循环抑制CPG (Cyclic inhibition CPG,CICPG)模型来生成三维步态,但是CICPG的三维步态控制能力差,存在无法调整偏航与俯仰自由度运动之间的相位关系、调整步态时CPG的输出不连续等问题.实际上,由于CCPG模型不能像有些基于振荡器的CPG模型[24]那样直接定义、调整相位,所以难以用CCPG 模型来生成实现三维步态所需的相位协调的多自由度运动控制信号.虽然Huang等[25]提出一个反馈机制来实现CCPG之间的相位协调,但是该方法存在复杂度大(需要用两个CCPG来分别生成两自由度信号和额外的反馈机制来调整二者之间的相位)、不可靠(调整相位的同时会不可预料的改变幅值)等问题.因此需要寻找更有效的方法来解决CCPG生成相位协调的多自由度运动控制信号问题.实际上,神经生理学的研究表明生物CPG由三部分组成:1)由感知神经元组成的感知输入部分;2)由中间神经元(Interneuron,IN)组成的节律信号生成部分;3)由运动神经元(Motoneuron, MN)组成的运动信号调整部分(Motion modula-tion,MM)[26].节律信号生成部分还可以进一步分为基本节律生成器(Rhythm generator,RG)、模式生成器(Pattern formation,PF).RG生成基本的节律信号,而PF根据RG的输出激发运动神经元.这种功能结构使动物具有较高的运动能力,而CICPG模型只相当于实现了RG部分的功能.因此可以构造合适的多层的CCPG模型来提高步态控制能力.Wang等[27]用Hopfield连续神经元模型[28]等构造了一个2层结构的CCPG模型来控制双足跳跃机器人的腿部运动,Noble等[29]用Hodgkin-Huxley神经元模型构造了一个有2层结构的CCPG模型来控制单自由度关节的运动.但是目前的多层CCPG模型都只能生成单自由度运动控制信号,依然没有解决生成相位协调的多自由度运动控制信号的问题,所以难以生成蛇形机器人的三维步态.实际上,生物研究表明运动神经元能够对它的输入信号的波形、相位等进行调整[30],而现有的多层CCPG模型都没有实现、利用这种特性,所以步态控制性能受到较大限制.本文根据生物CPG的研究成果,提出一个有3层结构的层次化的CCPG(Hierarchical CCPG, HCCPG)模型:1)基本节律信号生成层(RG).它由基于持续型神经元模型[14]的CICPG模型[31]组成,用于生成基本节律信号,并实现HCCPG之间的相位协调.2)模式生成层(PF).它由简化后的持续型神经元模型组成.它对RG的输出进行滤波,生成运动神经元所需的外部激励信号.3)运动信号调整层(MM).它也是由简化后的持续型神经元模型组成,用于生成三维步态所需的两自由度运动的参考控制信号,比如参考角位置控制信号.关节伺服电机的控制器根据这个参考信号和实际的角位置信号等来确定电机的最终控制信号.因为HCCPG模型以较小复杂度解决了生成相位协调的多自由度运动控制信号的问题,所以适合用于控制三维步态.因此本文以HCCPG模型为基础提出一个三维步态控制方法.仿真验证了该方法的有效性.10期杨贵志等:面向蛇形机器人的三维步态控制的层次化联结中枢模式生成器模型16131层次化联结CPG 模型基于CPG 模型的控制器来源于对脊椎动物的CPG 神经机制的研究.因此更深入地了解、更好地实现这个机制,有助于设计更好的CPG 控制器,提高机器人的运动控制能力.根据这种思想,本文提出一个HCCPG 模型以控制蛇形机器人的三维步态.1.1CPG 神经机制研究表明,CPG 作为脊椎动物控制节律运动的一种重要的神经机制,具有复杂的结构,但是根据功能的不同大体可以将CPG 分为几个主要部分.McCrea 等[26]提出了如图1所示的由Hodgkin-Huxley 神经元模型[11]组成的2层结构的CPG 模型.图中,下标E 、F 分别表示与伸肌(Extensor)、屈肌(Flexor)的控制相关;以黑色实心圆为端点的线代表抑制连接,而以黑色空心圆为端点的线代表激励连接.信号流向为从无头端到有头端.每个神经元只有1个输出,但是该输出可以同时作为多个别的神经元的外部激励或者抑制输入.RG 是由中间神经元群组成的基本的节律信号生成器,主要负责生成基本的节律信号;PF 是由中间神经元群组成的模式生成器,主要负责根据RG 的输出激发运动神经元;MM 是运动神经元群,主要负责激活肌肉效应器,从而控制肌肉的运动;IN S 是带有感知输入的中间神经元群(Interneuron with sensory input),起到辅助激活运动神经元的作用.在该模型中,RG 、PF 部分各算为1层;各个神经元群内部包含的神经元数在20∼50之间.这种分层结构能够较好的解释一些生物现象,比如感知输入对运动的作用.已经有一些列基于这个模型的CCPG 模型被提出来以控制不同的机器人[18,27,29,32].图12层CPG 模型的结构Fig.1Structure of the two-level CPG model1.2HCCPG 模型McCrea 等的模型可以提高CCPG 模型的控制能力,但是却只能输出一个自由度运动的控制信号,而蛇形机器人的三维步态的实现需要有相位协调的两自由度运动控制信号.如果用2个CCPG 来分别生成这两个信号,则因为CCPG 模型不能像基于振荡器模型的CPG 模型那样直接定义、调整输出信号的相位,所以难以实现两个信号的相位协调.虽然Huang 等[25]提出了一个复杂机制来实现相位协调,但是调整相位的同时可能会不可预料地改变幅值,所以应用受到限制.实际上,由于大部分情况下这两个信号的周期一致,只是幅值、相位不同,而生物研究[30]表明运动神经元能够对它的外部激励输入信号的波形、相位等进行调整,所以本文据此提出一个HCCPG 模型来控制蛇形机器人的三维步态,如图2所示.HCCPG 的两个运动神经元分别生成所需的2个信号.图2HCCPG 模型的结构Fig.2Structure of the HCCPG modelHCCPG 主要分为3层:1)RG 层,即图中的中间神经元I 1、I 2、I 3组成的部分.由于RG 只需生成有期望周期的信号,而对其幅值等没有要求,所以为了减小HCCPG 模型的整体复杂度,本文将由3个持续型神经元模型组成的CICPG 模型[23]作为RG.Lu 等[31]证明CICPG 模型在由持续型或者时变型神经元模型通过抑制连接构成的可产生节律输出的CCPG 模型中是复杂度最小的(微分方程数最少).式(1)是单个持续型神经元模型.其中,τ是膜电势的时间常量;u 、y 分别是神经元的膜电势、输出;s 、w 是神经元的外部1614自动化学报39卷输入及其连接系数.τ·˙u=−u+w·sy=max(0,u)(1)2)PF层,即图中的中间神经元I4组成的部分.本文的PF主要是对RG的输出进行过滤(低通滤波),为MM层的运动神经元提供共同的外部激励输入.由于持续型神经元模型的输出有阈值限制,即输出只取非负值,所以为了实现过滤功能、同时也降低模型复杂度,本文对持续型神经元模型进行了简化,即不再对输出进行阈值限制.简化后的模型如式(2)所示.其中,u、y分别是神经元的膜电势、输出;k 是相位调整系数;s、g是神经元的外部输入及其幅值调整系数.将简化后的模型作为I4的模型.˙u=−k·u+g·sy=u(2)3)MM层,即图中的运动神经元M1、M2组成的部分.M1、M2能够独立地对I4的输出进行调整.M1、M2的输出分别作为生成三维步态所需的两个自由度运动的控制信号.为了降低模型复杂度, M1、M2也都采用式(2)所示的模型.假设蛇形机器人有n个关节,并且每个关节有两个运动自由度,即偏航、俯仰自由度.每个关节都由一个HCCPG来控制.HCCPG之间只通过它们的RG部分的连接来实现各个关节运动的协调.Wu 等[33]的研究表明通过引入如图3所示的局部闭环连接结构,即将第q个RG(RG q(q=1,···,n))的各个神经元的输出回馈给第一个RG(RG1)的对应神经元,可以改善RG的输出,比如使得各个RG的输出的幅值更一致等.为此,本文也采用这种闭环结构,从而得到如图4所示的各个HCCPG的RG之间的连接拓扑结构.为了更好地说明这种闭环结构,图中在RG1前面多画了一个RG q,以表示RG1有来自RG q的回馈连接,但是实际上这个RG q与图中的另一个RG q指的是同一个RG,而非两个不同的RG.综上所述,得到第i个HCCPG的模型,如式(3)所示.图3连接RG的局部闭环拓扑结构Fig.3The local closed-loop structureused to connect RGss图4采用局部闭环结构时,RG的各个神经元间的连接形式Fig.4The connections among the RGs neurons when the local closed-loop structure is adoptedτ·˙u i,j=−u i,j−w·y i,k+w o·y s,j+S i˙u P Fi=−k P Fi·u P Fi+g P Fi·y i˙u MNi,r=−k MNi,r·u MNi,r+g MNi,r·y P Fi y i,j=max(0,u i,j)y i=y i,m−y i,1y P Fi=u P Fiy MNi,r=u MNi,ri=1,···,n;j=1,···,m;r=1,2s=q,若i=1i−1,否则k=m,若j=1j−1,否则(3)其中,n是HCCPG的总节数、机器人的总关节数; m是1个RG内部包含的中间神经元总数.在本文中m=3;s,q是RG的序号,q表示RG q的输出回馈给RG1,s,q=1,···,n;j,k是神经元在RG内部的序号;u i,j,y i,j分别是第j个神经元的膜电势、输出;y i是R i的输出;τ是膜电势的时间常量;w是RG内部各个神经元之间的连接系数;w o是不同的RG的神经元之间的连接系数;S i是神经元的外部激励输入.令S i=S(i=1,···,n);r(r=1,2)是运动神经元的序号;u P Fi,u MNi,1,u MNi,2分别是I4, M1,M2的膜电势;y P Fi,y MNi,1,y MNi,2分别是I4, M1,M2的输出;k P Fi,k MNi,1,k MNi,2分别是I4,M1, M2的相位调节系数.令k P Fi=k P F,k MNi,1=k y, k MNi,2=k p(i=1,···,n);g P Fi,g MNi,1,g MNi,2分别是I4,M1,M2的幅值调节系数.令g P Fi=g P F, g MNi,1=g y,g MNi,2=g p(i=1,···,n).综上所述,蛇形机器人的基于HCCPG模型的完整控制系统如图5所示.图5将图4中的RG1前面的虚拟RG q省略.图中底部的粗线圆圈(Y i)、方块(P i)分别表示第i个关节的偏航、俯仰自由度.运动神经元的输出作为对应自由度运动的参考角位置控制信号.10期杨贵志等:面向蛇形机器人的三维步态控制的层次化联结中枢模式生成器模型1615图5蛇形机器人的控制系统Fig.5Snake-like robot s control system2HCCPG 模型的参数特性为了更好地用HCCPG 模型进行控制,需要对它的参数的特性进行分析.由于HCCPG 模型由RG 、PF 、MM 三部分组成,而PF 、MM 都是基于简化后的持续型神经元模型,所以以下分别介绍RG 及简化后的持续型神经元模型的参数特性.2.1RG 的参数特性由于RG 的作用主要是生成有期望周期的基本节律信号、实现HCCPG 之间的相位协调,而对幅值等没有要求,所以通过仿真确定了RG 的一组基本参数,即τ=0.8218,w =2.4,w o =0.05,S =1,q =6.此时,RG 输出信号的周期为3s 、幅值为0.7322.以后如无特别说明,保持RG 的参数不变.φ=2·πq(4)图6给出了开环结构时各个RG 的输出,即没有RG 的输出回馈给RG 1,RG 之间从头到尾呈单向串联结构时的输出.图7给出了有闭环结构,并且图6用开环结构时RG 的输出Fig.6The RG s outputs with open-loopstructure图7用闭环结构并且q =6时,RG 的输出Fig.7The RG s outputs with closed-loopstructure and q =6q =6时的结果.比较这两个结果可以发现有闭环结构时,各个RG 的输出的幅值更加一致、而且相邻RG 的输出之间的相位差(φ)一致.由图6可知此时的φ=π/3.由不同q 的结果可以发现当q =1,4,5,6,7时,φ与q 存在如式(4)所示的关系.当q =1,3时,φ=0.此外,改变q 不会对RG 的输出的幅值、周期有显著影响.因此可以通过改变闭环内的RG 的数量来改变φ,但是这种改变只限于有限几种情形,从而限制了它的应用范围.图8给出了RG 的参数(τ、S )与其输出的周期(T )、幅值(α)之间的关系.可见,T 、α可以分别由τ、S 来线性调整.此时,τ与T 的关系如式(5)所示.T =3.650694·τ−0.00012(5)2.2简化后的持续型神经元模型的参数特性由于RG 的输出近似正弦函数形式,所以假设在初始条件(t 0,y 0)下,给式(2)所示的简化后的持续型神经元模型施加如式(6)所示的正弦函数形式输入f (t ).f (t )=α0·sin(ω·t +β)(6)其中,α0、ω、β分别是幅值、角频率、初始相位.可以求得式(2)的解为式(7):y (t )=∆y (t )+h (t )(7)∆y (t )=∆y 0·e −k ·∆t =(y 0−h (t 0))·e −k ·∆t (8)h (t )=α·sin(ω·t +β+∆p )=α ·f (t +∆pω)(9)α=g ·α0√k 2+ω2(10)α =αα0=g √k 2+ω2(11)1616自动化学报39卷(a)τ对T、α的影响(a)τseffectonT andα(b)S对T、α的影响(b)S s effect on T andα图8τ、S对RG输出的周期(T)、幅值(α)的影响Fig.8τand S s effect on RGs s outputsperiod(T)and amplitude(α)∆p=arctankω−π2(12)其中,∆t是时间长度,∆t=t−t0;∆y0、∆y、h(t)分别是初始跟踪误差、瞬态跟踪误差、稳态解;α、α分别是h(t)的幅值、h(t)相对于f(t)的幅值调整量;∆p是h(t)相对于f(t)的相位调整量.由式(9)可知,简化后的持续型神经元模型可以对其外部输入信号的幅值、相位进行调整.因此,HCCPG模型的MM层中的M1、M2可以对PF层的I4的输出的幅值、相位进行独立调整,从而生成实现蛇形机器人的三维步态所需的两自由度运动的控制信号.此时不需要引入额外的复杂机制[25]就能够对这两个控制信号之间的相位关系进行调整.需要指出的是,虽然这里假设RG的输出为正弦信号,以此得到神经元模型的特性,但是实际模型中,PF层的外部激励输入信号仍然是RG的输出,而不是正弦函数.由式(8)可知,如果k很小,则指数衰减会很慢.当k=0时,最终解可能有恒定误差∆y0.而当k很大时,衰减会很快,导致参数切换时发生跳变现象,从而损坏电机.假设k的范围为k∈[k L,k U],则由式(12)可以得到此时的如式(13)所示的相位调整范围∆p∈[∆p L,∆p U].本文取[k L,k U]=[0.2,20]以避免衰减过快或者过慢.∆p L=arctank Lω−π2∆p U=arctank Uω−π2(13)综上所述,根据生物CPG机制提出的HCCPG模型具有如下优点:1)因为RG层的输出具有近似正弦函数的特点,从而可以得到运动神经元的模型参数与其外部激励输入信号的调整量之间的近似解析关系.这为提出一个复杂度小的步态控制方法提供了可能.2)因为不需要用两个CPG协同来生成三维步态所需的两个自由度运动控制信号,所以系统模型的维数小.另外又由于两个控制信号之间的相位关系的协调不需要借助额外的复杂机制,所以也使得模型复杂度较小.3)由于是通过模型参数来调整输出,而不是像卢振利等[23]那样直接对输出进行调整,所以可以保证模型调整时的输出连续性.4)由于一个运动神经元就对应一个自由度运动的控制信号,所以当关节的自由度数增多时,可以通过增加相应数量的运动神经元的方法来实现控制.比如有的机器人的关节有3个运动自由度[34],此时只需用3个运动神经元即能同时控制这3个自由度,而不是用3个CPG来分别控制.因此,HCCPG模型有良好的扩展性.因此HCCPG模型适合用于控制蛇形机器人的三维步态.3三维步态控制方法根据前面的分析可知,HCCPG模型能够生成多自由度运动的参考角位置控制信号,但是三维步态需要的是符合特定规律的控制信号,即对各个自由度控制信号的幅值、及其之间的相位关系等有特定的要求.因此本文以HCCPG模型为基础提出一个蛇形机器人的三维步态控制方法,即由期望的三维步态求对应的HCCPG模型参数的方法.因为三维步态是由偏航、俯仰自由度运动组合而成的,所以本文的步态控制方法主要是将期望的三维步态分解为偏航、俯仰自由度各自的期望运动,进而求出模型的各个参数.根据求得的参数,偏航、俯仰运动神经元生成各自自由度的运动.这两个运动就组合形成了期望的三维步态.因此,下面首先提出单自由度运动的控制方法,然后再以此提出三维步态的整体控制方法.3.1单自由度运动的控制方法由式(9)、(10)、(12)可知:可以通过调整运动神经元的参数(k、g)来调整f(t)的相位、幅值.单10期杨贵志等:面向蛇形机器人的三维步态控制的层次化联结中枢模式生成器模型1617自由度运动的控制方法就是由期望的相位调整量(∆p ∗)、幅值(α∗)求k 、g 的方法.给定f (t )的参数ω、α0,则单自由度运动控制方法为:首先根据式(12),由ω、∆p ∗求得k ;然后根据式(10),由k 、α∗求得g .式(14)和式(15)分别给出了k 、g 的解.k =−ω·cot(∆p ∗)(14)g =α∗α0·√k 2+ω2(15)3.2三维步态的整体控制方法三维步态的整体控制方法就是由期望的三维步态求HCCPG 模型的参数的方法.期望的三维步态的参数包括:相邻关节的控制信号之间的相位差(φ∗),运动周期(T ∗),一个关节内的偏航与俯仰自由度运动之间的相位差(∆p ∗yp ),以及偏航、俯仰运动的幅值(α∗y 、α∗p ).需要根据这些参数求HCCPG 模型的各个参数.根据RG 、PF 、MM 层各自的功能与特性,模型参数的求解方法如下.3.2.1∗∗φ、T RG 的作用是生成指定周期的基本节律信号,并实现相邻关节的运动之间的相位协调,而对其幅值等无要求.因此根据式(4),由φ∗确定RG 的参数q .根据式(5),由T ∗确定RG 的参数τ.RG 的其他参数(w 、w 0、S )则设置为固定值.因为PF 的作用只是对RG 的输出进行滤波,而不需要对其幅值等进行调整,所以本文将它的参数设置为k PF =c k ·ω∗、g PF =c g ·ω∗.其中,c k 、c g为任意正常数;ω∗(=2·π/T ∗)是期望步态的运动角频率.根据式(10)可知此时PF 的输出的幅值与RG 的输出的幅值成固定比例.因为本文只调整RG 的输出周期,而不调整其幅值,即它的幅值固定,所以PF 输出的幅值也固定.测量到的RG 、PF 输出的实际幅值分别为αRG 、αPF .但是PF 的参数随着期望步态的周期的变化而变化,而不是固定值.3.2.2∆p ∗yp 、α∗y 、α∗p 偏航、俯仰运动神经元能够对PF 的输出的幅值、相位进行独立调整.它们的输出分别作为偏航、俯仰自由度运动的控制信号.它们的相位调整范围为∆p y 、∆p p ∈[∆p L ,∆p U ],则两信号之间的相位差(∆p yp =∆p p −∆p y )的调整范围为∆p yp ∈[∆p L −∆p U ,∆p U −∆p L ].因为最终控制的是两自由度运动之间的期望相位差∆p ∗yp ,所以需要由∆p ∗yp 求得两信号各自的期望相位调整量∆p ∗y 、∆p ∗p .它们应该满足式(16)所示关系:∆p ∗y ∈(∆p L −∆p ∗yp ,∆p U −∆p ∗yp )∩(∆p L ,∆p U )∆p ∗p ∈(∆p L +∆p ∗yp ,∆p U +∆p ∗yp)∩(∆p L ,∆p U )(16)当∆p ∗yp >0时,式(16)变为式(17):∆p ∗y ∈(∆p L ,∆p U −∆p ∗yp )∆p ∗p ∈(∆p L +∆p ∗yp,∆p U )(17)此时,∆p ∗y 和∆p ∗p 各自的可行域的中值为∆p ∗ym =∆p L +∆p U −∆p ∗yp 2∆p ∗pm=∆p L +∆p U +∆p ∗yp 2(18)当∆p ∗yp ≤0时,则式(16)变为式(19):∆p ∗y ∈(∆p L −∆p ∗yp ,∆p U )∆p ∗p ∈(∆p L ,∆p U +∆p ∗yp)(19)此时,∆p ∗y 和∆p ∗p 的可行域的中值同为式(18).综上所述,如果∆p ∗y 、∆p ∗p 分别取各自的中值,即∆p ∗ym 、∆p ∗pm ,则结果对∆p ∗yp >0和∆p ∗yp ≤0的情形都成立,并且可以尽量避免取边界值(取边界值则过渡过程会过快或过慢).根据式(14)和式(15),即可由ω∗、αPF 、(∆p ∗y ,α∗y )、(∆p ∗p ,α∗p )分别求得偏航、俯仰运动神经元的参数(k y ,g y )、(k p ,g p ).综合前面的分析,三维步态控制方法的流程图,如图9所示.图9三维步态控制方法的流程图Fig.9Flow chart of the 3-D gait control method4仿真为了验证提出的三维步态控制方法的有效性,本文利用开源的动力学仿真引擎(Open dynamic。
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