模块化自重构机器人也称为变形机器人,由一系列结构相同但相互独立的机电模块有机联接而成,每个模块功能简单但具有一定感知能力、自主的连接和分离能力,通过传感器感知环境和自身状态,自主的改变系统逻辑或者物理构型(形状、大小),从而能在有障碍物环境中进行面向目标的运动,实现一定功能任务的机器人系统.由于该类机器人在多样性、鲁棒性、可扩展性及自适应性等方面具有显著优点,使其应用在未知和非结构化危险环境中具有很大优势,如军事侦察、废墟营救、空间探索和海洋探测等.积极开展模块化自重构机器人的研究对于提高我国在该领域的科研水平、扩展机器人的应用领域等具有重要的理论及现实意义.自重构机器人的基本研究问题有两个:一是开发有效的机械电子模块,二是开发有效的运动和变形规划算法.模块化自重构机器人是一个天然的分布式系统,模块设计的物理需求和自重构的设计目标,决定了M-Cubes系统适合设计为同构阵列式的分布式系统.为此,我们设计了M-Cubes单元模块,该模块以正立方体作为壳体、机械加电磁方式作为连接分离机制,大小齿轮啮合的传动机构作为内部传动系统,以DSP微控制器为控制核心,以红外通讯作为通讯渠道,以电机控制模块实现直流电机的三闭环控制,以锂电池作为模块电源,并配置了电源的管理监控模块,用于实现模块之间能量的共享.最终构建了一种新型的立方体同构阵列式三维自重构自包含的单元模块,不但能够提高模块的通用性和机器人的运动灵活性,而且模块具有结构简单,制造简便,控制容易的优势,为设计重构算法和研究分布式系统提供了硬件平台. 要构建一个自重构机器人系统和设计系统的变形算法,首先需要用系统化的方法准确有效地表达出机器人的特性,包括模块的位置和状态、系统的构型和行为.本文提出了从模块、静态拓扑、动态拓扑及仿真四个方面对M.Cubes自重构机器人进行描述的方法.首先从agent角度对单元模块组成进行分解,并用特征向量对模块的当前六个邻居状态进行描述；用2(d为系统的维数)个单元模块建立元模块,缓解单元模块的运动约束,增强模块的运动能力,并对元模块的状态进行了描述；静态拓扑是由物理网络、通讯网络、能量网络、计算网络组成的网络拓扑结构,用模块特征向量组成的特征向量矩阵来描述静态系统的构型；动态拓扑从动态图、元胞自动机的理论出发,将每个元模块作为动态方格图的顶点,用异步更新的动态元胞自动机图控制模型来建立自重构机器人的动态模型；在仿真系统中,根据自重构机器人M-Cubes的特点,用多线程方法建立仿真平台,很好的仿真了系统的各项性能.模块化自重构机器人依靠多个模块的简单组合并不能充分发挥其优势,只有通过某种形式的合作才能实现其对复杂任务的处理.而多个模块要实现相互之间的合作就必须确定模块之间逻辑上和物理上的信息关系和控制关系,以及问题求解能力如何分布等问题.传统的集中式控制、全局信息的分布式控制在鲁棒性、扩张性方面遇到瓶颈.为此提出利用模块之间局部交互作用而完成任务的突现控制方式,根据自重构机器人M.Cubes的特点,将模块个体的体系结构划分为任务级、构型级和运动规划级.这种突现控制的群体结构和三层结构的个体结构可以很好地解决鲁棒性及扩展性方面的不足. 运动是机器人的最基本的能力,特别是其在环境中可以调整它们的形状来进行运动.对于自重构机器人系统的运动,模拟履带式滚动运动是M-Cubes机器人分布式运动的合适选择,它可以使系统像坦克的履带一样滚动前进,系统尾部的模块沿着结构的表面象履带一样运动到头部,实现整体系统的前进.在此思想的基础上,根据模块的几何形状设计出系统单向运动的局部规则,这些规则的运用使系统具有完全分布式运动的能力,测试也表明,随着模块数目的增加,系统的通讯量及运动步数成线性增长,提高了系统的扩展性.简单任务构型可以通过系统的几何分析设计出元胞模块规则来完成任务,但是这远不能实现从任意初始构型到给定目标构型变化的需求.为此,必须对元胞自动机进行逆向设计,通过遗传规划算法搜索元胞模块状态转移规则空间,寻找满足自重构机器人从初始构型到目标构型的转移规则,将这些转移规则作为每个自重构机器人模块单元的控制程序,模块之间通过局部的交互作用实现系统完全自主的分布式控制和变形任务. 由于模块在重构过程中,模块的装配、连接、传动、悬臂变形、关节柔性都会影响末端执行模块的位姿误差,从而导致相邻模块不能正常连接,必须对末端模块位姿进行校准.为便于分析起见,将各种误差因素统一都归结为机器人的结构参量误差和运动变量误差.在模块化自重构机器人M-Cubes的"L"结构上,利用建立在连杆坐标系上的名义坐标系,将误差因素引起的旋转坐标变换和平移坐标变换对名义坐标系进行修正,推导出正向指数积误差校准模型.将此校准模型运用到自重构机器人M-Cubes的"L"结构中,很好的校准了末端执行模块旋转关节轴和孔的位姿误差,保证了和相邻关节的正确连接,为自重构奠定了基础.