隨著科技的發(fā)展,無人移動平臺在軍用、工業(yè)、服務(wù)業(yè)等各個領(lǐng)域具有越來越廣泛的應(yīng)用,特別是在軍用作戰(zhàn)領(lǐng)域具有巨大的應(yīng)用價值。其中運動控制和自主導(dǎo)航功能是技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵點,同時也面臨著諸多的困難。本課題設(shè)計搭建了基于麥克納姆輪的全向移動平臺,并將人工智能領(lǐng)域的強化學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到移動平臺的路徑規(guī)劃技術(shù)中,采用軟件仿真和基于ROS（機器人操作系統(tǒng),Robot Operating System）框架的室內(nèi)環(huán)境自主導(dǎo)航兩種方式對算法進(jìn)行詳細(xì)的研究和分析。（1）首先分析了國內(nèi)外移動作戰(zhàn)平臺的發(fā)展趨勢,分析了關(guān)鍵技術(shù)難點。在此基礎(chǔ)之上采用麥克納姆輪搭建了全向移動平臺,設(shè)計了平臺的總體結(jié)構(gòu)和控制系統(tǒng)總體方案:采用單片機STM32f4作為下位機控制核心,負(fù)責(zé)底盤的運動控制和里程計數(shù)據(jù)傳輸,采用TX1高性能嵌入式控制器作為上位機控制核心,運行Ubuntu系統(tǒng)下的ROS框架,負(fù)責(zé)自主導(dǎo)航的算法實現(xiàn),通過串口與下位機進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。（2）根據(jù)麥輪運動學(xué)模型的正解和反解求取平臺整體速度與各個電機速度的轉(zhuǎn)換關(guān)系,設(shè)計了改進(jìn)PID控制算法實現(xiàn)底盤電機轉(zhuǎn)速的精確控制,并利用高精度的霍爾傳感器記錄電機轉(zhuǎn)角,推算出里程計信息。... 

【文章頁數(shù)】：93 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題研究的背景及意義
    1.2 無人作戰(zhàn)移動平臺的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢
    1.3 無人移動平臺的關(guān)鍵技術(shù)
        1.3.1 無人作戰(zhàn)系統(tǒng)控制技術(shù)
        1.3.2 通訊技術(shù)
        1.3.3 環(huán)境感知技術(shù)
        1.3.4 路徑規(guī)劃技術(shù)
    1.4 全文內(nèi)容安排
2 無人移動平臺總體設(shè)計方案
    2.1 全向移動平臺總體結(jié)構(gòu)
    2.2 麥克納姆輪特性
    2.3 基于麥克納姆輪全向移動平臺動力學(xué)模型
    2.4 全向移動平臺總體控制系統(tǒng)設(shè)計
    2.5 本章小結(jié)
3 下位機控制系統(tǒng)及算法
    3.1 STM32f405主控系統(tǒng)
    3.2 底盤電機控制系統(tǒng)
        3.2.1 底盤電機RM3510及電子調(diào)速器RM820R
        3.2.2 移動平臺計算性能
        3.2.3 基于CAN協(xié)議的電機通訊方式
    3.3 PID控制算法
        3.3.1 位置式PID控制算法
        3.3.2 增量式PID控制算法
        3.3.3 適合電機控制的改進(jìn)型PID算法
        3.3.4 速度外環(huán)電流內(nèi)環(huán)的PID算法整定
    3.4 里程計信息
        3.4.1 上下位機之間串口通信協(xié)議設(shè)計
        3.4.2 里程計信息傳輸
    3.5 本章小結(jié)
4 基于ROS框架的上位機控制系統(tǒng)
    4.1 Nvida TXl上位機主控系統(tǒng)
    4.2 Ubuntu系統(tǒng)下ROS機器人控制框架
    4.3 ROS導(dǎo)航定位包整體框架
    4.4 激光雷達(dá)
    4.5 ROS代價地圖
    4.6 本章小結(jié)
5 基于強化學(xué)習(xí)的路徑規(guī)劃算法
    5.1 常規(guī)路徑規(guī)劃算法介紹
    5.2 基于強化學(xué)習(xí)的路徑規(guī)劃
        5.2.1 馬爾可夫決策過程
        5.2.2 強化學(xué)習(xí)基本要素
        5.2.3 Q-learning算法模型
    5.3 基于改進(jìn)型強化學(xué)習(xí)算法的全局路徑規(guī)劃
        5.3.1 引力勢場
        5.3.2 陷阱搜索
    5.4 基于DDQN算法的局部路徑規(guī)劃
        5.4.1 深度強化學(xué)習(xí)DDQN算法
        5.4.2 DDQN算法實現(xiàn)局部路徑規(guī)劃
        5.4.3 DDQN算法中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計
    5.5 本章小結(jié)
6 仿真與實驗
    6.1 利用pygame模塊仿真復(fù)雜地圖的全局路徑規(guī)劃
    6.2 利用pygame模塊仿真動態(tài)地圖的局部路徑規(guī)劃
    6.3 采用單線雷達(dá)的室內(nèi)自主路徑規(guī)劃實驗
        6.3.1 靜態(tài)環(huán)境的全局路徑規(guī)劃
        6.3.2 未知環(huán)境路徑規(guī)劃
    6.4 本章小結(jié)
7 總結(jié)與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[3]基于ROS的自主式救援機器人SLAM和導(dǎo)航系統(tǒng)研究[D]. 祝甜一.東南大學(xué) 2015
[4]基于麥克納姆輪的全向重載移動技術(shù)研究[D]. 朱浩.南京航空航天大學(xué) 2015
[5]基于CAN總線的移動機器人分布式控制系統(tǒng)研究[D]. 張傳斌.山東大學(xué) 2013
[6]基于強化學(xué)習(xí)的移動機器人路徑規(guī)劃研究[D]. 許亞.山東大學(xué) 2013
[7]基于遺傳算法的移動機器人路徑規(guī)劃研究[D]. 王坤.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2012
[8]無人作戰(zhàn)系統(tǒng)在未來體系作戰(zhàn)中的作用研究[D]. 蘭志民.哈爾濱工程大學(xué) 2012
[9]基于ZigBee無線技術(shù)的移動機器人編隊控制的導(dǎo)航定位[D]. 邸慶龍.沈陽航空航天大學(xué) 2011
[10]基于模擬退火-Q學(xué)習(xí)的移動機器人路徑規(guī)劃技術(shù)研究[D]. 郭娜.南京理工大學(xué) 2009



本文編號：3719350