一种基于生物连接组机理的机器人视觉控制系统及方法与流程

本发明属于计算神经科学、仿生类脑计算、机器人视觉伺服控制交叉，具体为一种基于生物连接组机理的机器人视觉控制系统及方法。

背景技术：

1、现代自动化产业、服务机器人、特种作业机器人的应用场景持续复杂化，传统标准化固定工位、单一规则物体作业模式逐步淘汰，市场对机器人提出更高作业要求：机器人需要在无精确环境建模、目标物体外形随机、外部持续动态扰动、局部视觉遮挡、人机近距离交互的复杂非结构化环境下完成高精度、高稳定性、可追溯故障溯源的精细操作任务，例如汽车零部件柔性装配、散乱工件动态抓取、医疗微创辅助操作、仓储异形货物分拣、电力巡检机器人障碍物规避操作等。当前行业主流三类机器人控制方案均存在固有技术瓶颈，无法同时满足鲁棒控制、过程可解释、低算力消耗三大核心需求，下面分模块详细阐述现有技术缺陷与行业痛点。

2、行业亟需一套同时具备四大核心能力的机器人视觉控制系统：第一，具备生物解剖学依据的稀疏神经拓扑，模拟真实生物连接组化学、电突触双重耦合动力学；第二，实现视觉高维感知特征与仿生神经元信号标准化映射，感知-神经计算一体化闭环；第三，控制决策过程全时序可记录、可溯源、可拆解分析，消除黑盒缺陷；第四，兼顾动态场景时序稳定控制、轻量化低算力推理、小样本快速适配。

技术实现思路

1、本发明目的在于克服现有机器人视觉控制领域中，传统模型驱动方案依赖精确建模、泛化能力弱；深度学习端到端网络黑盒不可解释、算力冗余；现有类脑网络无真实生物连接拓扑、感知与神经计算割裂的多重缺陷，提供一种基于生物连接组机理的机器人视觉控制系统及配套控制、训练方法。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：本发明分为硬件系统架构、软件功能模块、离线模型训练方法、在线机器人作业控制方法四大部分，硬件与软件模块一一对应，训练方法、在线执行方法依托硬件软件协同运行。

3、硬件系统包含六大物理单元，各单元之间通过千兆以太网、usb3.0数据总线完成实时数据传输，硬件清单与功能如下：

4、1. 图像采集单元：rgb-d双目工业相机，固定安装于机械臂外部支架或机械臂末端法兰，同步输出200万像素彩色 rgb 图像、深度灰度图像，图像输出帧率 30hz，内置硬件图像去畸变单元，消除镜头径向畸变、切向畸变。

5、2. 边缘计算单元：嵌入式gpu计算板卡，搭载8gb显存低功耗gpu处理器，承载全部软件模块推理、训练计算任务，支持50ms以内单控制周期全链路推理，满足机器人实时伺服控制时序要求。

6、3. 机器人执行机构：七自由度协作机械臂，单关节最大运动速度180°/s，重复定位精度±0.02mm，末端法兰装配伺服电动夹爪，夹爪开合行程 0~120mm，具备夹持力闭环反馈传感器。

7、4. 机器人控制柜：接收边缘计算单元输出安全运动指令，内置关节伺服驱动器、急停安全回路，实现机械臂各关节位置闭环驱动。

8、5. 人机交互单元：触控显示屏，用于模型参数导入、任务选择、时序数据可视化、故障分析图表展示。

9、6. 存储单元：高速固态硬盘，用于存储离线示教数据集、训练完成模型权重、在线作业全时序记录数据。

10、软件模块化功能架构

11、模块 1：视觉感知编码模块

12、视觉感知编码模块输入为图像采集单元输出的对齐rgb-d四通道图像，内置标准化图像预处理流水线、视觉transformer骨干特征提取网络。

13、图像预处理流水线步骤：图像尺寸统一缩放至480×640像素、像素灰度归一化至[0,1] 区间、深度图无效像素掩码屏蔽、多通道图像维度拼接。

14、视觉transformer骨干网络采用轻量化分层transformer架构，无深层卷积堆叠，降低推理算力消耗，网络输出固定维度视觉特征向量，维度区间可配置为8维、16维、32维、64维、128维，实施例优选15维特征向量。

15、模块 2：神经接口适配模块

16、神经接口适配模块输入为视觉感知编码模块输出低维视觉特征向量，模块主体为三层全连接非线性映射网络，每层网络后配置relu激活函数，网络末端配置双曲正切归一化层，将映射输出数值约束至[-1,1]区间，生成标准化神经元输入电流信号。

17、模块内置电流分配逻辑，按照仿生神经动力学计算模块内部感觉神经元总数量，将归一化电流分配至每一个感觉神经元，无视觉特征刺激输入的神经元分配0基底电流。

18、模块三层全连接网络权重、偏置参数为可训练参数，仿生神经拓扑锁死不参与更新，仅本模块、视觉编码、解码模块微调适配作业任务。

19、模块所有网络权重属于可训练参数，离线训练阶段参与梯度更新，在线推理阶段固定权重完成特征实时提取。

20、模块 3：仿生神经动力学计算模块（核心创新模块）

21、模块核心存储介质保存固化生物连接组两套独立矩阵，矩阵数值由生物解剖实验测定，全程锁死不参与任何训练梯度更新：

22、第一套矩阵：化学突触有向连接矩阵w_syn，矩阵维度n×n，n为全部神经元总数量，矩阵元素w_syn(j,i) 代表神经元j向神经元i单向化学突触传递权重，权重正数代表兴奋突触、负数代表抑制突触。

23、第二套矩阵：电突触双向耦合矩阵w_gap，矩阵维度n×n，矩阵元素w_gap (j,i)=w_gap (i,j)，代表神经元j与神经元i双向间隙电耦合强度，模拟生物神经元电位双向平衡传导。

24、模块内部划分三层神经元节点集合：感觉神经元集合s、中间神经元集合m、运动神经元集合k，三层节点严格按照生物连接组图谱完成化学、电突触连接。

25、模块内置离散时间霍奇金-赫胥黎膜电位迭代计算单元，离散时间步长可配置1ms~10ms，机器人控制周期50ms内可循环迭代1~10次，膜电位迭代计算公式完整形式：

26、v_i(t+1)=v_i(t)+δt·[-g_i(v_i(t)-e_i)+σ_j

27、w_syn(j,i)·σ(v_j(t))+σ_j

28、w_gap(j,i)·(v_j(t)-v_i(t))+b_i+i_i(t)]

29、式中参数定义：v_i(t)为第i个神经元t时刻膜电位；δt为离散积分步长；g_i为神经元膜泄漏系数；e_i为神经元静息平衡电位；σ为s型突触传递激活函数；b_i为神经元固有基底偏置电流；i_i(t)为神经接口适配模块分配至神经元i的外部刺激输入电流。

30、模块每轮迭代完成后，提取全部运动神经元集合k的膜电位数值，拼接形成固定长度神经状态时序向量h_t，传输至下游动作解码与调制模块。

31、模块 4：动作解码与调制模块

32、模块分为film特征线性调制子单元、运动解码输出子单元两部分。

33、film子单元双输入：视觉感知编码模块输出视觉特征向量v_t、仿生神经动力学模块输出神经状态时序向量h_t；子单元以视觉特征向量v_t为条件生成缩放系数γ_t、偏置系数β_t，调制计算式z_t=γ_t⊙h_t+β_t，⊙代表向量逐元素相乘，输出融合后综合特征向量z_t。

34、运动解码输出子单元为两层全连接网络，接收融合特征向量z_t，输出七自由度机械臂运动控制数值：x/y/z三轴末端位移增量、rx/ry/rz三轴姿态转角增量、夹爪开合控制量。

35、模块全部网络权重、film 调制层参数属于可训练参数，离线训练阶段同步更新。

36、模块 5：运动安全约束模块

37、模块接收动作解码与调制模块输出原始无约束运动数值，内置多层安全校验逻辑，依次执行：幅值限幅处理、一阶低通平滑滤波、机器人工作空间边界碰撞校验、夹爪开合行程阈值校验。

38、幅值限幅阈值可根据作业任务配置，位移增量区间[-5mm,5mm]~[-50mm,50mm]，姿态转角增量区间[-5°,5°]~[-30°,30°]；平滑滤波消除单步运动数值突变；碰撞校验若检测到机械臂运动超出安全工作区间，直接截断运动指令并触发急停预警；最终输出校验完成的安全运动指令发送至机器人控制柜执行。

39、模块 6：状态记录模块

40、模块搭建全链路数据缓存、持久化存储逻辑，与其余五大软件模块建立实时数据读取通道，每个50ms控制周期同步采集并存储以下全部数据：rgb-d 原始图像、预处理后特征向量v_t、各感觉神经元输入电流i_t、全部神经元膜电位时序v(t)、原始运动解码数值、安全约束后执行指令、夹爪夹持力反馈数值、任务成功/失败标记、系统运行时间戳。

41、存储数据支持离线可视化分析，可提取任意时间段膜电位时序曲线、神经元响应热力图、运动轨迹曲线；支持神经元环路消融对照实验，屏蔽单一神经元/单组突触连接后对比任务成功率、轨迹平滑度，完成故障溯源与控制性能机理分析。

42、系统离线模型训练方法

43、训练流程依托人工示教示范数据集完成，完整步骤如下：

44、步骤 1：示范数据集采集，操作人员通过机器人示教器、遥操作手柄完成目标作业任务，同步记录每帧rgb-d图像、机械臂各轴运动指令、夹爪开合状态，标记每段轨迹任务成功或失败，构建原始示范数据集；数据集规模仅需数百至数千组样本，无需深度学习数万样本量级。

45、步骤 2：数据集预处理，对图像统一尺寸缩放、归一化，将连续运动轨迹切分为50ms 单控制周期样本，划分训练集、验证集，比例9:1。

46、步骤 3：模型初始化，加载固化生物连接组w_syn、w_gap矩阵并设置参数锁死，随机初始化视觉感知编码模块、神经接口适配模块、动作解码调制模块全部网络权重。

47、步骤 4：分批次迭代训练，每批次输入多组时序图像样本，前向推理流程：图像输入视觉编码→生成 v_t→神经接口映射生成i_t→仿生神经模块迭代膜电位输出h_t→film 融合解码输出预测运动指令。

48、步骤 5：多复合损失函数计算，损失项包含四项：预测运动指令与示教真实指令回归损失、相邻控制周期运动增量轨迹平滑损失、夹爪开合状态二分类损失、运动幅值超限惩罚约束损失，总损失为四项损失加权求和。

49、步骤 6：反向传播梯度更新，梯度仅反向传播至视觉编码、神经接口适配、动作解码调制模块，仿生神经动力学模块锁死矩阵不更新，采用adam优化器自适应调整学习率，验证集损失连续10轮无下降则停止训练。

50、步骤 7：模型权重保存，导出训练完成的三层可训练模块权重、固定生物连接组矩阵、图像归一化参数、安全约束阈值配置文件，部署至嵌入式边缘计算单元。

51、系统在线机器人作业控制方法

52、训练完成模型部署后，机器人执行抓取、装配、分拣任务完整在线流程：

53、步骤 1：系统初始化，启动图像采集相机、边缘计算软件模块、机器人控制柜，加载保存的模型权重、生物连接组矩阵、安全约束参数；将仿生神经动力学模块全部神经元膜电位初始化至静息平衡电位 e_i。

54、步骤 2：实时图像采集，相机输出rgb-d四通道图像，视觉感知编码模块完成预处理与轻量化transformer特征提取，输出当前时刻视觉特征向量v_t。

55、步骤 3：神经接口映射，v_t输入三层全连接映射网络，归一化生成[-1,1]区间输入电流i_t，分配至全部感觉神经元集合。

56、步骤 4：仿生神经动力学迭代，基于上一时刻全部神经元膜电位v (t)、固定w_syn与w_gap矩阵、外部输入电流i_t，按照霍奇金-赫胥黎离散方程迭代更新膜电位，循环积分次数根据控制周期算力配置，提取运动神经元膜电位拼接神经状态向量 h_t。

57、步骤 5：特征融合与动作解码，film单元融合v_t与h_t生成综合特征z_t，解码输出原始机械臂位移、转角、夹爪控制数值。

58、步骤 6：安全约束校验，运动安全约束模块完成幅值限幅、平滑滤波、碰撞检测，输出安全运动指令下发至机器人控制柜。

59、步骤 7：机械臂执行动作，伺服驱动器驱动各关节运动，夹爪同步完成夹持/释放操作，同步采集夹持力反馈信号。

60、步骤 8：全时序数据存储，状态记录模块缓存本周期全部图像、特征、膜电位、运动指令数据，写入固态硬盘持久存储。

61、步骤 9：循环执行，返回步骤2持续采集下一帧图像，循环运行直至任务完成、触发急停、达到最大执行步数，任务结束后可通过人机交互单元调取存储时序数据开展性能分析、故障溯源。

62、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

63、（1）控制鲁棒性大幅提升，适配动态复杂非结构化场景。依托真实生物连接组双突触耦合神经动力学拓扑，网络自带生物进化形成的噪声抑制、短时时序记忆平衡机制，面对视觉局部遮挡、工件瞬时滑动、人机外部扰动时，神经元膜电位时序平滑演化，输出运动指令无剧烈跳变，机械臂无抖动、抓取滑落故障；无需预先构建机器人、工件、环境精确数学模型，异形未知工件、全新作业场景无需重新建模调试，柔性换产效率提升90%以上。

64、（2）全链路决策过程可解释，消除深度学习黑盒安全隐患。生物连接组矩阵神经元、突触连接具备明确生物学对应关系，状态记录模块存储完整时序中间数据，可通过神经元消融、突触分组屏蔽对照实验，逐层定位机器人操作失误故障来源，区分视觉识别偏差、神经环路响应异常、运动解码超限等故障类型，满足医疗、电力、汽车精密装配等高安全等级行业监管溯源要求。

65、（3）推理算力消耗低，适配嵌入式轻量化硬件。生物连接组天然稀疏连接结构对比全连接深度学习网络参数量降低80%以上，轻量化视觉 transformer骨干无冗余卷积层，50ms完整控制周期推理仅占用嵌入式gpu少量显存，无需高端工业服务器，小型机器人控制柜内置边缘板卡即可实时运行，硬件采购与部署成本显著下降。

66、（4）小样本快速训练适配，降低机器人示教调试工作量。分层锁死训练机制固定生物连接组拓扑，仅微调前端感知、映射、解码模块，仅数百至数千组人工示教样本即可完成模型收敛，对比传统端到端深度学习数万样本需求，示教采集、模型训练时间缩短75%，产线更换工件调试周期大幅压缩。

67、（5）感知-神经-运动一体化原生闭环，无多系统信号延迟。整套视觉特征提取、仿生神经计算、运动解码逻辑统一部署于单一边缘计算单元，无需拆分独立视觉工控机、控制机柜，消除多设备之间信号传输延迟、数据同步误差，动态移动物体跟踪抓取实时响应速度提升，运动跟踪误差降低60%。

68、（6）长期连续作业性能稳定，无精度衰减问题。仿生神经动力学模块内置膜电位泄漏、基底偏置平衡机制，长时间连续作业不会出现lstm网络记忆消散、状态漂移缺陷，8小时不间断抓取装配作业后，控制精度衰减幅度低于5%，远优于传统循环神经网络、端到端深度学习控制方案。