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

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

【摘要】：隨著機器人技術(shù)的發(fā)展,人們希望機器人可以更好的理解環(huán)境、感知自身狀態(tài),從而更可靠的進行推理決策和行為控制,這就要求在機器人設(shè)計中應(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,使機器人做出可靠的推理決策已成為機器人研究的重點之一。推理決策的結(jié)果還需通過運動執(zhí)行機構(gòu)予以實現(xiàn),因此運動控制系統(tǒng)是機器人設(shè)計時必須要考慮的。本文以輪式移動機器人作為研究對象,對信息融合、推理決策、運動控制和行為模態(tài)進行了研究分析和設(shè)計。本文自主集成制作了一款輪式移動機器人平臺作為分析和實驗的對象,文章首先對該平臺進行了運動學(xué)分析,討論了它的運動性能,然后在該性能的限制內(nèi)提出該平臺系統(tǒng)的設(shè)計目標,之后結(jié)合設(shè)計目標給出傳感器的選型,并設(shè)計控制系統(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行研究分析后,給出模糊信息融合的一般過程和各步的實現(xiàn)方法,然后將該方法具體應(yīng)用在輪式移動機器人避障導(dǎo)航行為的推理決策中,并結(jié)合具體參數(shù)進行推理計算,得出本系統(tǒng)的模糊蘊含關(guān)系。運動控制系統(tǒng)是機器人做出各種動作的基礎(chǔ)。自制機器人采用直流電機四輪驅(qū)動方式,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)計了可行的控制算法。然后運用此算法進行實物實驗,實驗結(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)的推理決策層和運動執(zhí)行層更好的結(jié)合,本文將模糊推理輸出的導(dǎo)航控制角的論域進行了分割,并對自制機器人的運動性能進行了實驗分析,在此基礎(chǔ)上設(shè)計了該機器人的基本行為模態(tài),給出了各個模態(tài)對應(yīng)的具體參數(shù)。本文最后對自制機器人系統(tǒng)進行了軟件體系設(shè)計,分析和設(shè)計了各個子程序模塊的功能流程圖,并編寫C語言代碼進行實際實驗,驗證了本文所用方法的可行性。
【關(guān)鍵詞】：輪式移動機器人 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 輪式移動機器人平臺系統(tǒng)設(shè)計13-26
• 2.1 平臺運動性能13-16
• 2.1.1 平臺物理結(jié)構(gòu)與尺寸13
• 2.1.2 運動學(xué)分析13-16
• 2.2 系統(tǒng)設(shè)計目標16-17
• 2.3 輪式移動機器人傳感器系統(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 輪式移動機器人控制系統(tǒng)電路設(shè)計21-25
• 2.4.1 MCU最小系統(tǒng)電路設(shè)計21-22
• 2.4.2 電機驅(qū)動電路設(shè)計22-23
• 2.4.3 電源電路設(shè)計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現(xiàn)方法31-36
• 3.5 模糊多源信息融合在機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 輪式移動機器人運動控制及行為模態(tài)46-56
• 4.1 機器人運動控制與PID控制器46-49
• 4.1.1 運動控制概述46
• 4.1.2 PID控制技術(shù)基本原理46-47
• 4.1.3 數(shù)字PID與實用算法47-49
• 4.2 輪式移動機器人車輪速度的調(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)參實驗結(jié)果與分析51-53
• 4.3 行為模態(tài)與參數(shù)計算53-55
• 4.3.1 極限運動性能參數(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 輪式移動機器人軟件體系設(shè)計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57-63
• 5.3 現(xiàn)場實驗與結(jié)果63
• 5.4 本章小結(jié)63-64
• 結(jié)論64-66
• 參考文獻66-68
• 致謝68-69

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本文編號：557892