面向动物机器人刺激器的光伏电池在线监测系统研究与应用

Abstract

Power supply plays a key role in ensuring animal robots to obtain effective stimulation. To extending the stimulating time, there is a need to apply photovoltaic cells and monitor their parameter variations, which can help operators to obtain the optimal stimulation strategy. In this paper, an online monitoring system of photovoltaic cells for animal robot stimulators was presented. It was composed of battery information sampling circuit, multi-channel neural signal generator, power module and human-computer interaction interface. When the signal generator was working, remote navigation control of animal robot could be achieved, and the battery voltage, current, temperature and electricity information was collected through the battery information sampling circuit and displayed on the human-computer interaction system in real time. If there was any abnormal status, alarm would be activated. The battery parameters were obtained by charging and discharging test. The battery life under different light intensity and the stimulation effect of neural signal generator were tested. Results showed that the sampling errors of battery voltage, current and electric quantity were less than 15 mV, 5 mA and 6 mAh, respectively. Compared with the system without photovoltaic cells, the battery life was extended by 148% at the light intensity of 78 320 lx, solving the battery life problem to some extent. When animal robot was stimulated with this system, left and right turns could be controlled to complete with the success rate more than 80%. It will help researchers to optimize animal robot control strategies through the parameters obtained in this system.

引言

动物机器人是指人类通过生物控制技术施加干预信号调控动物生物行为从而实现人类操纵的动物^[1]。相较于传统机器人，动物机器人具有更卓越的运动能力、更智慧的认知能力以及更高效的能量利用效率，在执行搜救和侦察等工作时有着难以替代的作用^[2-3]。21世纪以来，国内外对于动物机器人展开了积极的研究。2006年美国波士顿大学Atema科研小组将微型芯片植入鲨鱼体内，控制鲨鱼的运动^[4-5]。2009年美国加州大学通过无线刺激器实现了甲虫的飞行控制^[6]。同年，日本广岛大学通过刺激金鱼中脑实现了对金鱼的有效控制^[7]。2017年韩国首尔国立大学将液晶聚合物作为外包材料植入家鸽脑内，实现了家鸽的行为控制^[8]。山东科技大学成功控制机器人鼠和机器人鸟完成左转、右转等动作^[9-11]。浙江大学利用C8051单片机和蓝牙模块成功研制了大鼠机器人远程导航及行为训练系统^[12]。南京航空航天大学基于CC1000芯片研制了壁虎机器人，能在300 m的开阔区域稳定工作^[13]。杭州电子科技大学研制了基于射频技术的蜜蜂机器人控制系统^[14]。燕山大学基于SI4463和SV610芯片研制的鲤鱼机器人，成功实现了水下无线控制^[15]。

国内外对于各类动物机器人刺激器的研究日趋完善，人类可以根据自身意愿调控动物机器人的运动行为，但现有的无线刺激器尚存在一些不足。首先由于动物承载能力有限，只能装备小容量锂电池，在进行无线导航实验时，往往因为能量耗尽而无法到达预定位置，续航能力不足制约着动物机器人的发展^[16]。其次实验人员往往依据主观经验匹配电池电量与动物控制策略，无法量化电池电量和动物控制时间。此外锂电池在实际使用过程中可能出现过充、过放、过流、过压等问题，影响电池的使用寿命，甚至会出现安全问题^[17-18]。国内外对于电池管理系统的研究主要集中于电动汽车领域，往往体积大、耗能高^[19]，并不适用于动物机器人。

针对上述问题，本文研究了一种面向动物机器人刺激器的光伏电池在线监测系统。该系统固定于动物背部，与动物脑部电极连接，可以发出刺激信号，对动物机器人进行远程导航控制，还可以实时采集电池的电压、电流、温度、电量信息并显示在人机交互系统上，对电池的异常状态进行报警。系统搭建耗电模型对电池电量和动物控制时间进行量化，为实验人员优化动物控制策略提供依据。同时采用高性能单晶硅光伏电池将太阳能转化为电能存储在聚合物锂电池里面，延长了系统的使用时间，在一定程度上提高了动物机器人的续航能力。

1. 光伏电池在线监测系统研发

光伏电池在线监测系统采用“主从式”拓扑结构，包括采集刺激端和数据处理端两部分，两者通过nRF射频模块实现无线通信。硬件电路包括电池信息采样电路、多通道神经信号发生器、电源模块，系统软件主要包括人机交互系统，如图1所示。

图 1.

Photovoltaic cell online monitoring system for animal robot

动物机器人光伏电池在线监测系统

1.1. 系统硬件搭建

1.1.1. 电池信息采样电路

采样电路运用模拟数字转换器（analog to digital converter，ADC）和集成电路总线（inter-integrated circuit，IIC）对电池的电压、电流、电量、温度信息进行采集，通过nRF24L01P射频芯片传输给数据处理端，经解码后显示在人机交互界面上，实现电池在线监测的目的。其中电压采样部分运用两个100 K（1%）高精度电阻对电池电压进行分压处理，通过高精度运算放大器OPA333搭建电压跟随器，实现电压采集。电流采样选用TI公司高精度双向电流监控器INA282，可将采样电阻两端差分电压放大50倍，共模抑制比较高，采用20 mΩ的采样电阻便可完成测量。电量采样部分采用库仑计芯片LTC2941-1，该芯片内置高精度采样电阻，通过测量SENSE+和SENSE-之间的电压差计算流过电池的电流，并对电流积分转化为电荷量，最后通过IIC通信将电量数据传输给微处理器。温度信息通过数字式温度传感器DS18B20固定于电池表面进行测量。具体电路搭建如图2所示。

图 2.

Battery information collecting circuit

电池信息采样电路

1.1.2. 多通道神经信号发生器

当采集刺激端接收到人机交互界面无线传输的刺激指令，通过电压驱动电路生成 − 5～+ 5 V的正弦波、方波和模拟锋电位等刺激波形。电刺激信号通过8通道模拟开关HCF4051和脑机接口刺激不同的脑区，实现对动物的远程控制，电路搭建如图3所示。系统选用OPA333放大模拟刺激信号，如图3所示，U15起移位的作用，U16起放大的作用。输入与输出关系表达式为：

图 3.

Multi-channel neural signal generator

多通道神经信号发生器

1

令 = 3.3 V， = 5 V； = 0 V， = − 5 V，根据式（1）可推出 = = = 50 kΩ， = 100 kΩ，即可将微处理器输出的单相信号转化为理想的双相模拟电信号。

1.1.3. 电源模块

依据动物负载能力和无线系统的要求，电源部分选用80 mAh的小容量聚合物锂电池供电，其额定电压为3.7 V。光伏电池充电过程选用充电管理集成芯片MCP73871进行控制，该芯片采用电压与电流比例控制（voltage proportional current control，VPCC），根据官方数据手册，将VPCC电路的参考点设置为最大电源电压的91%，以保证小功率太阳能电池板可以保持最大功率输出。同时选用TI公司的REG710-3.3V稳压芯片为微处理器和采集芯片提供3.3 V电压，该芯片具有体积小、响应快、电源电压抑制比高的优点。由于多通道神经信号发生电路的参考电压为 + 5 V和− 5 V，因此选用升压芯片REG710-5V和负压芯片TC7660提供 ±5 V电压，以确保生成有效的刺激信号。

1.2. 系统软件研究

基于LabVIEW开发了人机交互系统，旨在方便实验人员与动物机器人光伏电池在线监测系统对话，提高系统使用效率。人机交互界面包括电池状态信息显示与报警界面和动物机器人远程导航控制界面。电池状态信息显示与报警界面通过调用VISA写入、截取字符串、写入文本文件等函数实现电池电压、电流、温度和电量信息的实时显示，并将电池数据存储在TXT文档中。该界面还可以设置充放电阈值，若超过设定阈值，则发出报警信号，并及时采取保护措施。动物机器人远程导航控制界面可以选择不同幅值、频率、占空比的正弦、方波、三角波以及模拟锋电位等刺激波形对动物进行控制，实现动物的左转、右转和前进动作。界面设计如图4所示。

图 4.

Human-machine interaction system

人机交互系统

a. 电池状态信息显示与报警界面；b. 动物机器人远程导航控制界面

a. battery status information display and alarm interface; b. animal robot remote navigation control interface

2. 系统耗电模型搭建

为了更好地满足动物机器人长期控制需要，客观评价不同场景下电池的续航时间，基于电池能量积分法^[20-21]建立了系统耗电模型，其公式为：

2

式中， 为 时刻的电池能量， 为初始电池能量， 和 分别为电池端子电压和负荷电流。

系统在实际使用中，根据电池SOC和电压、电流监测电路计算得出电池当前电荷量Q、电压 和电流 ，若光伏电池处于充电状态则 > 0，处于放电状态则 < 0。首先计算出电池当前能量 ，其公式为：

3

式中， 为电池平均放电电压，聚合物锂电池为3.7 V。

当人机交互界面发出控制信号时，nRF射频模块无线传输和DA输出刺激波形都会加快电池的耗电速度，其额外消耗的能量：

4

此时预计使用时间为：

5

式中， 为电压采样电路采集到的电压平均值， 为待机时平均电流采样值。

引入系数δ描述光伏电池板光照强度与输出电流的关系：

6

式中，l为光强度，若太阳能电池处于充电状态且此时充电功率较大，则该过程由光伏电池板供给负载能量，并给电池充电，可推断出 > 0，系统预计使用时间增加，即：

7

综合系统耗电情况、太阳能充电以及电池真实电量可推出耗电模型。动物机器人执行任务时可以根据动物个体差异和量化的电池数值，实时修改控制策略，若电池电量较多，可持续发出刺激信号，控制动物机器人的运动行为，若剩余电量较少，可引导动物机器人到阳光下自主充电。实验人员可根据该模型计算负载消耗功率和系统预计使用时间，避免了依据主观经验控制动物的模糊性，解决了动物机器人续航时间与控制策略不匹配的问题。

3. 测试结果

3.1. 电压、电流采样测试结果

系统在实际运行时，采集刺激端将电池信息通过nRF射频模块传输给数据处理端，经处理后通过串口传输到人机交互系统显示并存储。在室温环境下，对聚合物锂电池进行充放电，监测系统对电流和电压采样6次，并与万用表测量值比较。聚合物锂电池的系统采样值和实际测量值如表1所示。

表 1. Sampled values and measured values of voltage and current.

电压电流采样值与实测值

次数	电压采样值与实际测量值				电流采样值与实际测量值
	采样值/mV	测量值/mV	误差/mV		采样值/mA	测量值/mA	误差/mA
1	3 082	3 096	14		62.2	63.6	1.4
2	3 216	3 214	2		23.4	22.3	1.1
3	3 306	3 295	11		18.8	19.4	0.6
4	3 323	3 329	6		36.2	34.4	1.8
5	3 538	3 548	10		− 164.1	− 168.3	4.2
6	3 790	3 786	4		− 104.9	− 101.4	3.5

由表1结果可得，光伏电池在线监测系统测得的电池电压值与实际测量值的误差小于15 mV，基于INA282采得的电流与实测值的误差小于5 mA。

3.2. 电池电量采样测试结果

在室温环境下，对电池进行正常充放电测试，并基于LTC2941-1采集电池的电量信息，上传至人机交互界面显示。实验设计如下：系统正常运行耗电，每隔10 min将电池取下静置一小时，测电池两端电压，将该状态下开路电压法测量的电量与库仑计测得电量进行比较，其结果如表2所示。结果表明，最大误差不超过6 mAh。由于库仑计存在累计误差，所以软件部分根据电池电压设置空电量和满电量阈值，每次通电时若初始电压低于3. 0V判断电池为空电量，将0000h写入对应寄存器，若电压高于4.18 V判断电池为满电量，将EB4Bh写入对应寄存器，以保证误差在可控范围以内。

表 2. Sampling values and measured values of electric quantity.

电量采样值与实测值

次数	采样电量/mAh	真实电量/mAh	误差/mAh
1	67.27	66.7	0.57
2	54.56	53.4	1.16
3	33.76	31.2	2.56
4	16.53	11.8	4.73
5	5.77	0	5.77

3.3. 光伏电池板性能测试结果

光伏电池板采用宁波市玛德太阳能科技有限公司生产的单晶硅太阳能电池板，尺寸为55 mm × 55 mm，最大功率输出达410 mW。该实验采用80 mAh聚合物锂电池，将太阳能电池板放置在实际应用场景的多种光源下，监测电池电压从3.2～4.2 V所需时间，在此期间用DS18B20记录电池表面温度变化，使用广州瑞测电子科技有限公司生产的希玛AS803光照计记录光照强度。实验结果如图5和表3所示。

图 5.

Charging of 80 mAh lithium battery under different light sources

不同光源下80 mAh锂电池充电情况

表 3. Charging results of polymer lithium battery under different light sources.

不同光源下聚合物锂电池充电结果

光源	充电时间/min	温度变化ΔT/℃
晴天时太阳光（123 600 lx）	53	13
阳面室内太阳光（58 320 lx）	118	11
多云时太阳光（19 520 lx）	120	5

由图5和表3可以看出，将光伏电池板放置在室外太阳光和阳面室内太阳光下，表面温度变化不大且两个小时之内便可完成充电。本文使用的家鸽机器人主要活动于室外环境，满足光伏充电的条件，可在强光下给电池充电，延长动物的控制时间。

3.4. 多通道信号发生器波形验证

为验证多通道神经信号发生器是否可以发出设定的刺激波形，采用示波器对神经信号发生器输出波形进行测量，将测量结果与上位机LabVIEW设定结果相比较。通过多次对LabVIEW波形参数进行设置，示波器测得的波形均与设定的波形一致，达到系统测试要求。选择带间隙的矩形波，设定脉冲参数频率为50 Hz、幅值为±5 V、相位为0，LabVIEW设定波形与测量波形进行对比，对比结果如图6所示。

图 6.

Comparison between command waveform of the animal robot control interface and oscilloscope measuring waveform

动物机器人控制界面指令波形与示波器测量波形对比图

3.5. 动物机器人刺激实验

3.5.1. 实验动物

健康成年家鸽5只，重量600～800 g，由山东科技大学机器人中心自行养殖。

3.5.2. 动物手术

首先，对5只健康成年家鸽（600～800 g）肌肉注射10%水合氯醛溶液（350 mg/kg）。待全身麻醉后，将家鸽固定于脑立体定位仪（51600，Stoelting Inc，美国），剪除家鸽颅骨上方羽毛及头皮组织并使用双氧水消毒，露出颅骨。选择DIVA^[22]左右两个刺激位点进行定位，用电动颅骨钻（STORG-90，Seash Inc，韩国）对定位点打孔并植入电极，最后使用牙科水泥固定相关电极。待7～10天伤口愈合后，将刺激装置通过自制马甲固定于动物背部，与头部电极连接进行刺激实验。

3.5.3. 动物控制实验

为了验证刺激器对动物刺激的有效性，使用该系统对家鸽左右两侧DIVA位点进行刺激。刺激波形采用±5 V带间隔的方波，其频率250 Hz，占空比50%，时长200 ms。分别对5只家鸽进行刺激，每只左右各刺激5次，共计50次，若出现逃避行为并转向便视为刺激成功。其结果如表4所示。

表 4. Animal control experiment results.

动物控制实验结果

转向	成功次数	失败次数	成功率
左转	22	3	88%
右转	21	4	84%

实验结果表明，该系统有较好的刺激效果，可以控制动物机器人实现左转右转等基本动作，控制成功率达80%以上，满足实际应用的需要。

3.6. 光照强度对系统续航时间的影响实验

光伏电池板的光电转换效率与光照角度有很大关系，当太阳能电池板与太阳光线垂直时，充电功率最大，当光伏电池板背对太阳光时，充电功率最小。实际实验中，电池板与太阳光线夹角是不断变化的，因此将该系统制成电子背包通过自制马甲装设于家鸽背部，并倾斜一定角度与动物的脑机接口相连接（如图7所示），以保证最大效率地接收太阳能。在两种不同光照强度的露天环境下，对3只家鸽机器人采用同样的刺激频率（平均每分钟刺激3～4次），通过人机交互界面设置幅值3～5 V和频率250 Hz的电刺激信号，测试携带太阳能电池板与不携带太阳能电池板的续航时间，在此期间，以1 Hz的采样速率记录电池状态。测试结果如图8所示。

图 7.

Experimental diagram of outdoor wireless control of pigeon robot

家鸽机器人室外无线控制实验

图 8.

Test results of endurance time under different light intensity

不同光照强度下续航时间测试结果

a. 系统续航时间；b. 系统运行不同时间后剩余电量对比图

a. system battery life; b. comparison of remaining power after system running for different times

图8a表明，没有装备光伏电池板的系统约45 min耗完全部电量；而装备太阳能电池板的系统在23 520 lx的光照强度下62 min消耗完全部电量，续航时间延长了38%；在78 320 lx强度的光照下，系统运行时间延长到112 min，相较于无太阳能电池板系统续航能力提升了148%，且该时间随着光照强度的增强会进一步增加。由图8b可知随着系统运行时间的增长，不同光照强度下系统耗电量差值逐渐增大。10 min时，78 320 lx光照强度下系统剩余电量比无太阳能电池板系统剩余电量多9.79%，而40 min以后，78 320 lx光照强度下系统剩余电量比无太阳能电池板系统剩余电量多43.2%。同时由图8可知耗电速度与光照强度呈负相关的关系，无太阳能电池板系统耗电速率最快，40 min后电量仅剩19%；23 520 lx光照强度下相较于无电池板系统续航能力略有增加，40 min后电量剩余36.7%；而78 320 lx光照强度下系统续航时间最长，40 min后电量剩余62.3%。结果表明对于家鸽等室外活动的动物，在装设该系统后运行时间大大延长，可以到更远的地方执行任务，而不用担心能量耗尽的问题。

4. 讨论与结论

动物机器人无线控制原理，是通过刺激器发出一定强度和频率的模拟电信号实现动物的人工制导^[23]。国内外学者基于无线控制原理研制出各类性能优异的刺激器，实现了对家鸽、大鼠、鲤鱼、蜜蜂等动物的行为调控。但课题组在进行家鸽机器人的实验中发现，由于动物负载能力较差，搭载电池容量较小，实验中可能因为电量耗尽而无法完成预定任务。此外操作人员在动物调控实验中往往依据自身经验匹配电池续航时间和动物控制策略，刺激过程中存在明显的主观性和随意性，缺乏控制依据。为此本文研制了一种用于动物机器人刺激器的光伏电池在线监测系统，其中系统硬件包括电池信息采样电路、多通道神经信号发生器、电源模块，系统软件包括电池信息监测界面和动物机器人远程控制界面。

本文研究的面向动物机器人刺激器的光伏电池在线监测系统，在使用过程中电池信息采样电路采集电池的电压、电流、温度、电量信息，通过无线发送装置传输给无线接收端，经解码后显示在人机交互界面上，并与设定的阈值比较，判断电池的异常状态，同时将数据信息代入耗电模型，输出电池消耗功率和预计使用时间。经系统充放电测试，电池电压采样误差小于15 mV，电流采样误差小于5 mA，电量采样误差小于6 mAh。电压、电流在实际使用中与设定阈值比较来判定系统是否过压或过流，对于精度要求不会过高，测试结果满足系统运行需求。电量采样误差主要由LTC2941-1累计误差造成，随着测量时间的增长误差会逐渐增大，本文通过软件设置阈值进行修正，保证误差在可控范围之内。后续研究中为降低系统功耗并提高电量估计精度，可以考虑用软件算法代替电量传感器，使用在线辨识算法辨识电池参数，然后用荷电状态（state of charge，SOC）估计算法计算电池电量。

人机交互系统的动物机器人远程控制界面，可选择刺激波形、刺激通道和刺激参数，合成刺激指令，利用无线模块打包传输给刺激器，经解码后发出相应的模拟电信号，完成对家鸽机器人的控制实验。结果表明系统可以发出人机交互界面设定的刺激波形并控制动物机器人完成左、右转动作，左转成功率88%，右转成功率84%。分析刺激器发出正确刺激波形但动物没有做出动作反应的可能原因：一是高频率、高幅值的刺激使家鸽产生了刺激疲劳；二是不同的家鸽个体对于模拟电信号刺激的反应程度不同；三是周围环境出现了更强的刺激使其无法做出反应，例如光、声音等。

本文基于能量积分法研究的耗电模型，实现将系统耗电情况、太阳能充电以及电池真实电量结合，旨在对刺激频率和系统使用时间进行量化匹配。该模型为实验人员优化动物控制策略提供了一种依据，对于不同的电量区间采用不同的控制策略，高电量时可持续发出刺激信号，低电量时需引导动物到强光下进行充电。通过对真实环境下的动物机器人进行控制实验发现，在78 320 lx强度的光照下，续航时间延长了148%，表明光伏电池板的设计使得系统续航时间得到延长，在一定程度上解决了动物机器人的续航问题。太阳能电池板性能测试实验表明阳光充足时可在两小时内完成锂电池充电，但当太阳能电池板应用于系统后只能减缓耗电速度，充电效果则较弱。其原因可能为：首先光伏电池板固定于家鸽背部，接收光能的角度和强度会随着家鸽的运动发生改变，引起充电效率的波动；其次系统功能较为复杂，耗电量多，后续可采用低耗量的微处理器进行设计，例如无线单片机CC2540，同时使用SOC在线估计算法代替库仑计，减少系统功耗；最后受制于商用太阳能电池板光电转换效率发展现状，小面积的太阳能电池板充电功率有限，下一步可采用光电转换效率更高的太阳能电池板，解决家鸽机器人的续航问题。

本文研究的动物机器人光伏电池在线监测系统能够选择多种刺激信号对动物进行远程导航控制，并实时采集电池的状态信息，对电池的异常状况进行报警。动物机器人控制实验表明，增加的光伏电池板可以在一定程度上延长动物机器人的续航时间。系统通过建立的耗电模型实时计算电池电量和系统续航时间，及时修正动物机器人控制策略，为实验人员提供了一种控制动物的依据。

重要声明

利益冲突声明：本文全体作者均声明不存在利益冲突。

作者贡献声明：石勇负责软硬件平台搭建以及论文撰写、修订。于志豪负责光伏电池实验设计与指导。颜瑞负责动物实验手术及数据记录。汪慧负责动物实验设计与分析。杨俊卿负责硬件平台指导与维护。槐瑞托负责研究计划安排、实验指导以及论文审阅修订。

伦理声明：本研究通过了山东本明生物科技股份有限公司动物伦理委员会的审批（批文编号：000639）。

Funding Statement

国家自然科学基金项目（61903230）；山东省自然科学基金项目（ZR2020MF098）

The National Natural Science Foundation of China