發(fā)布時(shí)間：2017-07-18 13:20

  本文關(guān)鍵詞：基于多源信息融合的機(jī)器人控制模態(tài)設(shè)計(jì)

  更多相關(guān)文章： 輪式移動(dòng)機(jī)器人 多源信息融合 模糊邏輯 PID控制 行為模態(tài)

【摘要】：隨著機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展,人們希望機(jī)器人可以更好的理解環(huán)境、感知自身狀態(tài),從而更可靠的進(jìn)行推理決策和行為控制,這就要求在機(jī)器人設(shè)計(jì)中應(yīng)用多種傳感器以獲取多方面的信息。如何有效的分析和處理多傳感器的信息,使機(jī)器人做出可靠的推理決策已成為機(jī)器人研究的重點(diǎn)之一。推理決策的結(jié)果還需通過運(yùn)動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)予以實(shí)現(xiàn),因此運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)是機(jī)器人設(shè)計(jì)時(shí)必須要考慮的。本文以輪式移動(dòng)機(jī)器人作為研究對象,對信息融合、推理決策、運(yùn)動(dòng)控制和行為模態(tài)進(jìn)行了研究分析和設(shè)計(jì)。本文自主集成制作了一款輪式移動(dòng)機(jī)器人平臺作為分析和實(shí)驗(yàn)的對象,文章首先對該平臺進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)學(xué)分析,討論了它的運(yùn)動(dòng)性能,然后在該性能的限制內(nèi)提出該平臺系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目標(biāo),之后結(jié)合設(shè)計(jì)目標(biāo)給出傳感器的選型,并設(shè)計(jì)控制系統(tǒng)的電路,完成從部件到系統(tǒng)的整合。為了更有效的處理多個(gè)傳感器的信息,本文研究了多源信息融合技術(shù)并將其應(yīng)用于自制機(jī)器人系統(tǒng)中,具體采用的方法是模糊邏輯方法。在對模糊邏輯方法進(jìn)行研究分析后,給出模糊信息融合的一般過程和各步的實(shí)現(xiàn)方法,然后將該方法具體應(yīng)用在輪式移動(dòng)機(jī)器人避障導(dǎo)航行為的推理決策中,并結(jié)合具體參數(shù)進(jìn)行推理計(jì)算,得出本系統(tǒng)的模糊蘊(yùn)含關(guān)系。運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)是機(jī)器人做出各種動(dòng)作的基礎(chǔ)。自制機(jī)器人采用直流電機(jī)四輪驅(qū)動(dòng)方式,系統(tǒng)的非線性特性非常明顯,建立精確的數(shù)學(xué)模型很困難,所以適合采用PID控制技術(shù)。本文在PID基本原理的基礎(chǔ)上,結(jié)合本系統(tǒng)的特性設(shè)計(jì)了可行的控制算法。然后運(yùn)用此算法進(jìn)行實(shí)物實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該控制算法能夠取得比較好的效果。最后,為了使系統(tǒng)的推理決策層和運(yùn)動(dòng)執(zhí)行層更好的結(jié)合,本文將模糊推理輸出的導(dǎo)航控制角的論域進(jìn)行了分割,并對自制機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)性能進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析,在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了該機(jī)器人的基本行為模態(tài),給出了各個(gè)模態(tài)對應(yīng)的具體參數(shù)。本文最后對自制機(jī)器人系統(tǒng)進(jìn)行了軟件體系設(shè)計(jì),分析和設(shè)計(jì)了各個(gè)子程序模塊的功能流程圖,并編寫C語言代碼進(jìn)行實(shí)際實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了本文所用方法的可行性。
【關(guān)鍵詞】：輪式移動(dòng)機(jī)器人 多源信息融合 模糊邏輯 PID控制 行為模態(tài)
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP242
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-13
• 1.1 選題研究背景及意義9-10
• 1.2 國外與國內(nèi)研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 論文的主要工作及結(jié)構(gòu)11-13
• 1.3.1 論文的主要工作11-12
• 1.3.2 論文的結(jié)構(gòu)12-13
• 2 輪式移動(dòng)機(jī)器人平臺系統(tǒng)設(shè)計(jì)13-26
• 2.1 平臺運(yùn)動(dòng)性能13-16
• 2.1.1 平臺物理結(jié)構(gòu)與尺寸13
• 2.1.2 運(yùn)動(dòng)學(xué)分析13-16
• 2.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)16-17
• 2.3 輪式移動(dòng)機(jī)器人傳感器系統(tǒng)的組成17-21
• 2.3.1 超聲傳感器17-18
• 2.3.2 紅外傳感器18-19
• 2.3.3 光電編碼器19
• 2.3.4 GPS19-20
• 2.3.5 電子羅盤20-21
• 2.4 輪式移動(dòng)機(jī)器人控制系統(tǒng)電路設(shè)計(jì)21-25
• 2.4.1 MCU最小系統(tǒng)電路設(shè)計(jì)21-22
• 2.4.2 電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路設(shè)計(jì)22-23
• 2.4.3 電源電路設(shè)計(jì)23-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 3 基于模糊邏輯的多源信息融合及在機(jī)器人決策中的應(yīng)用26-46
• 3.1 多源信息融合技術(shù)概述26-27
• 3.2 多源信息融合的結(jié)構(gòu)27-28
• 3.3 多源信息融合的常用方法28-29
• 3.4 基于模糊邏輯的多源信息融合方法29-36
• 3.4.1 模糊邏輯理論概述30-31
• 3.4.2 模糊控制器的組成31
• 3.4.3 模糊多源信息融合的一般過程及實(shí)現(xiàn)方法31-36
• 3.5 模糊多源信息融合在機(jī)器人推理決策中的應(yīng)用36-45
• 3.5.1 確定輸入輸出變量及相應(yīng)的隸屬度函數(shù)36-40
• 3.5.2 機(jī)器人與障礙物相對位置情況劃分40-41
• 3.5.3 確定模糊規(guī)則庫41
• 3.5.4 模糊推理及結(jié)果41-45
• 3.6 本章小結(jié)45-46
• 4 輪式移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制及行為模態(tài)46-56
• 4.1 機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制與PID控制器46-49
• 4.1.1 運(yùn)動(dòng)控制概述46
• 4.1.2 PID控制技術(shù)基本原理46-47
• 4.1.3 數(shù)字PID與實(shí)用算法47-49
• 4.2 輪式移動(dòng)機(jī)器人車輪速度的調(diào)節(jié)49-53
• 4.2.1 具體控制算法和調(diào)參方法49-51
• 4.2.2 調(diào)參實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析51-53
• 4.3 行為模態(tài)與參數(shù)計(jì)算53-55
• 4.3.1 極限運(yùn)動(dòng)性能參數(shù)的測定53-54
• 4.3.2 行為模態(tài)的劃分54-55
• 4.4 本章小結(jié)55-56
• 5 輪式移動(dòng)機(jī)器人軟件體系設(shè)計(jì)56-64
• 5.1 軟件體系結(jié)構(gòu)及功能流程56-57
• 5.2 軟件體系各子程序模塊設(shè)計(jì)57-63
• 5.3 現(xiàn)場實(shí)驗(yàn)與結(jié)果63
• 5.4 本章小結(jié)63-64
• 結(jié)論64-66
• 參考文獻(xiàn)66-68
• 致謝68-69

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