本文關(guān)鍵詞：移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃和手臂控制

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【摘要】：近幾年,移動(dòng)機(jī)器人隨著物流、智能倉(cāng)儲(chǔ)等行業(yè)的流行而迅猛發(fā)展,對(duì)于這類機(jī)器人的研究也逐漸熱門化。以第三代服務(wù)型倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人為研究背景,針對(duì)移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)到指定位置接著對(duì)指定貨物進(jìn)行抓取或搬運(yùn)過(guò)程,主要研究?jī)?nèi)容包括兩個(gè)方面,其一是移動(dòng)過(guò)程中的導(dǎo)航路徑規(guī)劃問(wèn)題,另一方面是物體抓取或搬運(yùn)過(guò)程中的控制問(wèn)題。本課題以Aldebaran公司生產(chǎn)制造的NAO機(jī)器人作研究對(duì)象,針對(duì)上述兩個(gè)問(wèn)題進(jìn)行研究分析。本課題的研究?jī)?nèi)容如下:首先,NAO機(jī)器人導(dǎo)航路徑規(guī)劃研究,包含構(gòu)建導(dǎo)航地圖和尋找最優(yōu)路徑。對(duì)于構(gòu)建導(dǎo)航地圖,采用聲吶傳感器探測(cè)機(jī)器人和周邊障礙物以及終點(diǎn)路標(biāo)的距離;為了計(jì)算檢測(cè)的障礙物個(gè)數(shù),引入K-means聚類方法,將檢測(cè)到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理,并使用自帶攝像頭辨別障礙物或終點(diǎn)路標(biāo);通過(guò)Q-learning方法進(jìn)行避障,從而構(gòu)建導(dǎo)航地圖。對(duì)于尋找最優(yōu)路徑,綜合模擬退火(Simulated Annealing,SA)和雙向并行搜索策略對(duì)傳統(tǒng)的人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法進(jìn)行改進(jìn),并將其應(yīng)用到NAO機(jī)器人離線路徑尋優(yōu)中,最終在構(gòu)建的離線導(dǎo)航地圖中找到最佳路徑。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,機(jī)器人在避障前提下能有效構(gòu)建從初始點(diǎn)到終點(diǎn)的路標(biāo)導(dǎo)航地圖;利用改進(jìn)的人工蜂群(Improved Artificial Bee Colony,IABC)可以尋到最佳路徑,優(yōu)點(diǎn)是收斂速率較一般的快,且不易陷于局部最優(yōu)。其次,NAO機(jī)器人手臂的動(dòng)力學(xué)建模與控制。本文對(duì)NAO機(jī)器人右手臂,進(jìn)行2自由度(Degree of Freedom,DOF)的歐拉-拉格朗日(Euler-Lagrange)建模;在動(dòng)力學(xué)模型的基礎(chǔ)上,分別設(shè)計(jì)忽略重力項(xiàng)和帶重力補(bǔ)償?shù)臋C(jī)器人手臂控制器,并進(jìn)行了控制系統(tǒng)穩(wěn)定性的分析。控制系統(tǒng)仿真結(jié)果表明帶重力補(bǔ)償?shù)腜D控制器能加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度,有效提高隨動(dòng)參考輸入下的控制精度。
【學(xué)位授予單位】：中原工學(xué)院
【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)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 宋崇生;陳江;柯翔敏;;基于干擾觀測(cè)器的柔性關(guān)節(jié)機(jī)械臂滑模控制[J];計(jì)算機(jī)仿真;2016年10期

2 林振強(qiáng);;智能機(jī)器人來(lái)勢(shì)洶洶[J];物流技術(shù)與應(yīng)用;2016年09期

3 計(jì)國(guó)君;余木紅;Kim Hua Tan;;大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的全渠道供應(yīng)鏈服務(wù)創(chuàng)新決策框架[J];商業(yè)研究;2016年08期

4 李耀文;李群明;段小剛;;五自由度機(jī)械臂的動(dòng)力學(xué)建模與模糊滑�？刂芠J];現(xiàn)代制造工程;2016年06期

5 姜靜;曹松;李宏達(dá);;重力補(bǔ)償?shù)臋C(jī)械臂軌跡跟蹤研究[J];沈陽(yáng)理工大學(xué)學(xué)報(bào);2016年02期

6 張永妮;;智能機(jī)器人避障路徑規(guī)劃算法研究[J];中小企業(yè)管理與科技(上旬刊);2016年02期

7 殷霞紅;倪建軍;吳榴迎;;一種基于改進(jìn)人工蜂群算法的機(jī)器人實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃方法[J];計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化;2015年03期

8 薛永勝;王Y，

本文編號(hào)：1296526