【摘要】：隨著機(jī)器人技術(shù)的不斷發(fā)展,移動(dòng)機(jī)器人的應(yīng)用不再局限于室內(nèi),而是更多的應(yīng)用于事故現(xiàn)場(chǎng)搜救、工程探測(cè)、反恐防爆等室外領(lǐng)域。近年來(lái),自然災(zāi)害、人為事故以及國(guó)內(nèi)外恐怖主義日漸頻繁,迫切需要能在復(fù)雜環(huán)境作業(yè)的機(jī)器人代替人工,避免造成更多的人員傷亡。復(fù)雜環(huán)境下對(duì)機(jī)器人的越障性、穩(wěn)定性、效率性有很大的要求,因此,研究出一種能夠適應(yīng)不同環(huán)境的反恐防暴機(jī)器人具有重大意義。本論文的研究目的是使反恐防暴機(jī)器人能夠通過(guò)腿部變形來(lái)改變自身的運(yùn)行姿態(tài),適應(yīng)不同的地形環(huán)境,而變形過(guò)程的平穩(wěn)性、準(zhǔn)確性、快速性是首要考慮的問(wèn)題。筆者提出了基于Floyd算法的變形策略,把機(jī)器人的若干種常見(jiàn)姿態(tài)簡(jiǎn)化為有向圖中的頂點(diǎn),以姿態(tài)之間變換的電機(jī)旋轉(zhuǎn)角度以及重心偏移量作為有向圖的權(quán)值因素,于是變形問(wèn)題轉(zhuǎn)化為最短路徑求解問(wèn)題。由于反恐防暴機(jī)器人的四條腿之間是并聯(lián)式結(jié)構(gòu),而每條腿則是串聯(lián)且相互對(duì)稱的,因此本論文利用運(yùn)動(dòng)學(xué)D-H模型對(duì)機(jī)器人的單個(gè)腿部進(jìn)行建模分析,并推廣至整個(gè)結(jié)構(gòu);然后構(gòu)建反恐防暴機(jī)器人的重心模型,利用運(yùn)動(dòng)學(xué)中齊次變換矩陣的求解方法,給出了機(jī)器人在不同姿態(tài)時(shí)的重心位置坐標(biāo)的求解公式,進(jìn)而確定姿態(tài)變換權(quán)值,實(shí)現(xiàn)變形功能。四履帶電機(jī)的速度保持同步,才能平穩(wěn)、安全的完成機(jī)器人的變形、行進(jìn)等任務(wù)。本論文采用MATLAB仿真找到一種最適合四電機(jī)的偏差耦合同步控制方式;為了改進(jìn)速度同步的效果,又加入了模糊PID控制器,在Simulink環(huán)境下搭建基于模糊PID的偏差耦合同步控制模型。分析電機(jī)轉(zhuǎn)速曲線和誤差曲線可知,四電機(jī)速度同步性能良好,可以推廣到實(shí)際運(yùn)用當(dāng)中。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,基于Floyd算法的反恐防暴機(jī)器人變形策略能夠快速、準(zhǔn)確的找到兩個(gè)姿態(tài)之間的最佳變換路徑,機(jī)器人能夠隨時(shí)改變自身形態(tài)以適應(yīng)不同的地形環(huán)境。
[Abstract]:With the continuous development of robot technology, the application of mobile robot is not confined to indoor, but more used in the field of accident scene search and rescue, engineering detection, anti-terrorist explosion prevention and other outdoor fields. In recent years, natural disasters, man-made accidents and terrorism at home and abroad are becoming more and more frequent. It is urgent to replace human beings with robots that can operate in complex environments to avoid causing more casualties. In the complex environment, there are great requirements for the robot to surmount obstacles, stability and efficiency. Therefore, it is of great significance to study a kind of anti-riot robot which can adapt to different environments. The purpose of this paper is to make the anti-riot robot change its running posture through leg deformation and adapt to different terrain environment. The stability, accuracy and rapidity of the deformation process are the most important problems. In this paper, based on Floyd algorithm, a deformational strategy is proposed, in which some common robot postures are simplified as vertices in directed graph, and the rotation angle of motor and the offset of gravity center are taken as the weight factors of directed graph. So the deformation problem is transformed into the shortest path problem. Due to the parallel structure between the four legs of the anti-riot robot, and each leg is in series and symmetry, this paper uses the kinematics D-H model to model and analyze the single leg of the robot, and extends it to the whole structure. Then, the barycenter model of anti-riot robot is constructed. By using the solution method of homogeneous transformation matrix in kinematics, the solution formula of the coordinate of the center of gravity position of the robot in different attitude is given, and the weight of attitude transformation is determined. Realize the function of deformation. The speed of the four-track motor can be kept in sync so that the robot can be deformed and marching smoothly and safely. In order to improve the effect of speed synchronization, a fuzzy pid controller is added to build the biasing coupling synchronous control model based on fuzzy pid in Simulink environment. By analyzing the motor speed curve and error curve, it can be known that the speed synchronization performance of four motors is good, which can be extended to practical application. Experimental results show that the anti-riot robot deformation strategy based on Floyd algorithm can quickly and accurately find the best path between the two postures and the robot can change its shape at any time to adapt to different terrain environment.
【學(xué)位授予單位】：山東科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP242

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2129486