本文選題：共享控制　切入點：主從遙操作　出處：《吉林大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：人類對自然資源開發(fā)和利用的過程中,機器人發(fā)揮的作用越來越大。以現(xiàn)有的控制和人工智能水平,短期內(nèi)研制出在未知環(huán)境下全自動機器人是一個難以達到的目標,將機器人自主控制和操作者的高級決策融合在一起是目前的研究趨勢。但是在現(xiàn)有的幾種共享控制方式中,操作者控制和機器自主控制分別控制機器人的不同自由度,或者在時間上予以劃分,人類決策和機器人智能在控制回路上依然相對獨立,人機融合度不高。為了解決共享控制中的人機融合問題,本文建立了基于信任模型的機器人共享控制策略。首先根據(jù)人工勢場理論建立基于視覺的虛擬引導(dǎo)力,然后通過基于人機信任模型的模糊邏輯系統(tǒng)實時得到機器自主控制和操作者控制所占的權(quán)重,最后采用力融合機器人共享控制方法,將人手力和虛擬引導(dǎo)力融合,由位置預(yù)測器得到運動趨勢,控制手控器的運動和機器人的位置隨動,從而實現(xiàn)人類智能與機器智能的集成。針對基于信任模型的共享控制策略,本文主要完成了以下工作:1、分別計算手控器和機器人的運動學(xué),設(shè)計手控器坐標系到機器人坐標系的位置和姿態(tài)的映射關(guān)系。2、建立人機信任模型,詳細說明了操作者、機器人、環(huán)境等影響對人機信任關(guān)系的影響。在遙操作系統(tǒng)運行過程中,人機之間的信任水平始終保持在一個合適的水平。3、將人機信任度和機器人的運行狀態(tài)這兩個量作為輸入,根據(jù)信息融合的模糊邏輯法,建立模糊邏輯系統(tǒng),由模糊推理得到操作者控制和機器人自主控制各自實時的權(quán)重。4、建立基于信任模型的共享控制策略,操作者的操作力和機器人自主引導(dǎo)力分別乘以相應(yīng)的權(quán)值系數(shù)并相加,使用融合力控制手控器和機器人運動。5、在VS+Qt環(huán)境下編寫控制程序,采用多線程編程的方式,并以合理的時序安排各子功能模塊的運行。在搭建好的實驗平臺上進行實驗,驗證本文共享控制策略的有效性。
[Abstract]:In the process of human exploitation and utilization of natural resources, robots play a more and more important role. With the existing level of control and artificial intelligence, it is difficult to achieve the goal of developing fully automatic robots in the unknown environment in the short term. It is a research trend to combine robot autonomous control with advanced decision making. However, among the existing shared control methods, operator control and machine autonomous control respectively control the different degrees of freedom of the robot. Or divided in time, human decision-making and robot intelligence are still relatively independent in the control loop, the degree of human-computer fusion is not high. In order to solve the problem of human-computer fusion in shared control, In this paper, the shared control strategy of robot based on trust model is established. Firstly, based on the theory of artificial potential field, the virtual guiding force based on vision is established. Then, the weights of machine autonomous control and operator control are obtained by fuzzy logic system based on man-machine trust model in real time. Finally, the force fusion robot sharing control method is used to combine the manual force and virtual guiding force. The motion trend is obtained from the position predictor, and the movement of the hand controller and the position follower of the robot are controlled, so that the integration of human intelligence and machine intelligence is realized, and the shared control strategy based on trust model is proposed. This paper mainly completes the following work: 1, calculates the kinematics of the hand controller and the robot, designs the mapping relationship between the position and attitude of the hand controller coordinate system to the robot coordinate system, establishes the man-machine trust model, explains the operator, the robot, the robot, the robot, the robot, the robot, the robot, the robot, the robot, the robot and the robot. The influence of environment on man-machine trust. During the operation of remote operating system, the level of trust between human and computer is always kept at a suitable level .3. the two variables of man-machine trust and the running state of robot are taken as input. According to the fuzzy logic method of information fusion, the fuzzy logic system is established, and the real-time weights of operator control and robot autonomous control are obtained by fuzzy reasoning, and the shared control strategy based on trust model is established. The operator's operating force and the robot's autonomous guiding force are multiplied by the corresponding weight coefficients and added together respectively, and the fusion force is used to control the hand controller and the robot's movement .5. the control program is written under the environment of vs QT, and the multithread programming method is adopted. The operation of each sub-function module is arranged with reasonable timing, and the experiment is carried out on a good experimental platform to verify the effectiveness of the shared control strategy in this paper.
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP242

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