取各障碍物顶点连线的中点为路径点，相互连接各路径点，将机器人移动的起点和终点限制在各路径点上，利用最短路径算法来求网络图的最短路径，找到从起点P1到终点Pn的最短路径。上述算法使用了连接线中点的条件，因此不是整个规划空间的最优路径，然后利用遗传算法对找到的最短路径各个路径点Pi (i=1,2,…n)调整，让各路径点在相应障碍物端点连线上滑动，利用Pi= Pi1+ti×(Pi2-Pi1)（ti∈[0,1] i=1,2,…n）即可确定相应的Pi，即为新的路径点，连接此路径点为最优路径。
上传时间： 2017-05-05
上传用户：tttt123
移动机器人导航与定位技术随 着 计 算机 技 术 、微 电 子 技 术 、网 络 技 术 等 的快 速 发 展 ，特 别是 通 讯 技 术 的进 步 。机 器 人 技 术 也 得 到 了飞 速 发 展 ，移 动机 器 人 的 关键 技 术 得 到 深 入 而 广 泛 的研 究 。并 且 部 分 已经 走 向成 熟 ， 移 动 机 器 人 应 用 领 域 不 断扩 展 ，与 制 造 业 相 比 ，移动 机 器 人 的 工 作 环 境 具 有 非 结 构 化 和 不 确 定 性 。因而 对机 器人 的要 求 更 高 。不 仅 要 求 机 器 人 完 成 一 定 的 功 能 ，还 需 要 机 器 人具 有 行 走 功 能 。对 外感 知 能力 以及 局 部 的 自主 规 划 能 力等 ，因 此 移 动机 器 人 的 导 航 与 定位 技 术 成 为 智 能机 器 人 领 域 的一 个 重 要 研 究 方 向 ．也 是 智 能移 动 机 器 人 的一 项 关 键 技 术 。 多年 来 国际 国 内都 有 大 量 的 科技 工 作 者 致 力 于 这 方 面 的研 究 开 发 工作 ．因 而 对 许 多 问题 的 认 识 与求 解 都 取 得 了长 足 的 发 展 。在 某 些特 定 的 应用 领 域 ，移 动 机 器人 导航 技 术 已得 到 了实 际 应用 。本 文 介 绍 了移 动机 器人 导 航 技 术 研 究 中的 相 关 关 键 技 术 。 2移动 机 器 人导 航 与定位 研 究 的 目的 移 动 机 器 人 根 据 运 动 行 为 方 式 分 为 自主 和 半 自主 式 ．根 据 应 用 的环 境 有 室 内和 室 外 机器 人之 分 。无 论 哪 种 移动 机 器人 。在 它的运动过程 中始终要求解决 自身的导航与定位 问题 ．也就是 Dm．~ntWhyte提 出 的 三 个 问 题 ：(1)”我 现 在 何 处 ?”，(2)”我 要 往 何 处 去 ?”，(3)”要 如 何 到 该 处 去?”。其 中 问题 (1)是 移 动 机 器 人 导 航 系统 中 的定 位 及 跟 踪 问题 ，(2)(3)是 移 动机 器人 导 航 系 统 中 的 路径 规划 问题 。移 动 机 器 人 导航 与 定位 技 术 研 究 的 目的 就 是 解 决上 面 的 3个 问题 ．给 出 已知 和 未 知 环 境 下 移 动机 器 人 实 时 导 航 与 定 为 控 制 的 理 论 、方 法 与 关 键 技 术 ，并 验 证 该 理 论 与 方 法 的 的 实用 性 ：提 出适 应 多种 环境 的 实 时导 航 策 略 和 具 有 良好 可 扩 展 性 的 移动 机 器 导航 体 系 结 构 ：未知 环 境 中 移 动 机 器 人 的 快 速环 境 建模 与 定 位 方 法 ：未 知环 境 中基 于 传 感 器 的 移 动 机 器 人 局部 运 动 规 划 理 论 与 方 法 ：与 未 知环 境 中移 动 机 器 人 导 航 控 制 相 关 的机 器 学 习的 基 础 理 论 与 方 法 ；移 动 机 器 人 的 故 障 自诊
上传时间： 2022-02-12
上传用户：xsr1983
神经网络在智能机器人导航系统中的应用研究1神经网络在环境感知中的应 用 对环境 的感 知 ，环境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 环境中的障碍物的几何形状是不确定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用册格法表示范围较大的工作环境，在满足 精度要求 的情况下，必定要占用大量的内存，并且采用栅 格法进行路径规划，其计算量是相当大的。Kohon~n自组织 神经瞬络为机器人对未知环境的蒜知提供了一条途径。 Kohone~冲经网络是一十自组织神经网络，其学习的结 果能体现出输入样本的分布情况，从而对输入样本实现数 据压缩 。基于 网络 的这些特 性，可采 用K0h0n曲 神经元 的 权向量来表示 自由空间，其方法是在 自由空间中随机地选 取坐标点xltl【可由传感器获得】作为网络输入，神经嘲络通 过对大量的输八样本的学习，其神经元就会体现出一定的 分布形 式 学习过程如下：开 始时网络的权值随机地赋值 ， 其后接下式进行学 习： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神经元 1在t时刻对 应的权值 ；a(∽ 谓整系 数 ； (『l网络的输八矢量；Ⅳ()：学习的 I域。每个神经元能最 大限度 地表示一 定 的自由空间 。神经 元权 向量的最 小生成 树可以表示出自由空问的基本框架。网络学习的邻域 (，) 可 以动 态地 定义 成矩形 、多边 形 。神经 元数量 的选取取 决 于环境 的复杂度 ，如果神 经元 的数量 太少 ．它们就 不能 覆 盖整十空间，结果会导致节点穿过障碍物区域 如果节点 妁数量太大 ．节点就会表示更多的区域，也就得不到距障 碍物的最大距离。在这种情况下，节点是对整个 自由空间 的学 习，而不是 学习最 小框架空 间 。节 点的数 量可 以动态 地定义，在每个学习阶段的结柬．机器人会检查所有的路 径．如检铡刊路径上有障碍物 ，就意味着没有足够的节点 来 覆盖整 十 自由窑 间，需要增加 网络节点来 重新学 习 所 138一 以为了收敛于最小框架表示 ，应该采用较少的网络 节点升 始学习，逐步增加其数量。这种方法比较适台对拥挤的'E{= 境的学习，自由空间教小，就可用线段表示；若自由空问 较大，就需要由二维结构表示 。 采用Kohonen~冲经阿络表示环境是一个新的方法。由 于网络的并行结构，可在较短的时间内进行大量的计算。并 且不需要了解障碍物的过细信息．如形状、位置等 通过 学习可用树结构表示自由空问的基本框架，起、终点问路 径 可利用树的遍 历技术报容易地被找到 在机器人对环境的感知的过程中，可采用人】：神经嘲 络技术对 多传 感器的信息进 行融台 。由于单个传感器仅能 提 供部分不 完全 的环境信息 ，因此只有秉 甩 多种传感器 才 能提高机器凡的感知能力。 2 神经 网络在局部路径规射中的应 用 局部路径 规删足称动吝避碰 规划 ，足以全局规荆为指 导 利用在线得到的局部环境信息，在尽可能短的时问内
上传时间： 2022-02-12
上传用户：qingfengchizhu
基于传感器和模糊规则的机器人在动态障碍环境中的智能运动控制基于传感器和模糊规则的机器人在动态障碍环境中的智能运动控制 oIlI～0(、r> 王 敏 金·波斯科 黄心汉 ，O、l、L (华i 面面辜写j幕．武汉，43074) ＼I。L上、o 捌要：提出了一种基于传感器和模糊规则的智能机器人运动规划方法 ．该方法运用了基于调和函数分析的人 工势能 场原 理 ．采用模糊规则 可减少推导势能函数所 必须的计算 ，同时给机器人伺服 系统发 出指令 ，使它能够 自动 地寻找通向目标的路径．提出的方法具有简单、快速的特点，而且能对 n自由度机械手的整个手臂实现最碰．建立 在非线性机器人动力学之上的整 个闭环系统和模糊控制器 的稳定性 由李雅普诺 夫原理 保证 ．仿真结 果证明 了该方 法 的有效性 ，通 过比较分析显示 出文 中所提 出的最障算法的优越性 ． 美t词：基于传感器的机器人运动控制；模糊规则；人工势能场；动态避障；机器人操作手 1 叫哑oducd0n R。boIsarewjdelyusedfor诅sb inchasma~ia]b柚· 血 ， spot ： ng， spray Ijl岫 1g， mech卸icaland elec咖 icas搴enlb1y，ma al埘 IIovaland wa时 cut· ring 咖 ． ofsuch tasks_堋 llldea pri|柚ary ptd 眦 of 她 ar0botto e oncpositiontoanother withoutbur叩inginto anyobstacles． s 曲km，de． notedasthefDbotm ∞ pJan，liDgp∞ 舶1，hasbeen the倒 娜bj0ct锄l哪gIeseat℃ll∞ ． Every method o0血∞rI1ing 如b0tmotionplanninghas itsownadv∞ngesandapplicationdoma~ asweftasits di戤ldvaIIta麟 and constr~dnts． Therefore it would be ratherdifficulteithertoc0Ⅱ】paremethodsorton~ vate thechoio~ofan dl0‘iupon othP~s． 0州 d眦 ：1999—07—29；Revised~ ：2000一∞ 一丝 In conU~astto many n~ hods，rob
上传时间： 2022-02-15
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移动机器人路径规划尤其是未知环境下机器人路径规划是机器人技术中的一个重要研究领域，得到了很多研究者的关注，并取得了一系列重要成果。目前已存在许多用来解决该问题的优化算法，但是此类问题属于N-Hard问题，寻求更佳的算法就成为该领域的一个研究热点。为此，根据机器人路径规划算法的研究现状和向智能化，仿生化发展的趋势，研究了一种基于图的机器人路径规划蚂蚁优化算法。算法首先用栅格法对机器人的工作空间进行建模，并用一个状态矩阵表示其状态，由此构造出一个连通图，由一组蚂蚁在图上模拟蚂蚁的觅食行为，从而得到避碰的优化路径。最后，借鉴分枝随机过程和生灭过程的理论知识，用概率的方法从理论上对该算法的收敛性进行了分析，在此基础上，结合计算机仿真结果，证实了本文提出的算法的有效性和收敛性。迄今为止，对于未知环境下机器人路径规划，人们已经探索出了许多有效的求解方法诸如虚拟力场法、基于学习或Q学习的规划方法、滚动窗口规划方法、非启发式方法及各类定位、导航方法等等。近年来，不少学者用改进的遗传算法、神经网络、随机树、蚁群算法等方法对未知环境下机器人路径进行了规划机器人路径规划算法向智能化、仿生化发展是一个明显的趋势.由于已有算法不同程度的存在一定局限性，诸如搜索空间大、算法复杂、效率不高等，尤其对于未知环境，不少路径规划算法的复杂度较高，甚至无法求解，根据日前的研究现状和不足，本文提出了一种用于解决未知环境下机器人路径规划的基于图的蚂蚁算法，理论分析和实验结果都证明了本文算法的有效性和收敛性本课题研究的主要内容本文在用概格法对机器人的工作空间进行建模的基础上，用一个状态矩阵表示其状态，由此构造一个连通图，由一组蚂蚊在图上模拟蚂蚁的觅食行为，从而得到避碰的优化路径并借鉴分枝随机过程和生灭过程的理论知识用概率的方法从理论上对该算法的收敛性进行了分析，结合计算机仿真，证明了本文算法的有效性和收敛性
上传时间： 2022-03-10
上传用户：kingwide
移动机器人是机器人研究领域中重要的一个分支，智能移动机器人集人工智能、智能控制、信息处理、图象处理、检测与转换等专业技术为一体，跨计算’机、自动控制、机械、电子等多学科，成为当前智能机器人研究的重点之一。路径规划是移动机器人研究的一个基本而又极其重要的课题。灵活有效的路径规划算法能够帮助机器人适应各种复杂的环境，大大提高机器人的应用领域，尤其是使移动机器人具备自动识别环境的能力，能在未知环境下完成一定的工作。 本文的主要任务是以LEGO Technic组件为本体，重新设计一个控制器，并据此研究移动机器人的避障和路径规划策略。为满足移动机器人避障的实时性、准确性要求，需要有一个功能完善的硬件平台，实现信息采集、处理以及避障的策略。本文设计了一套移动机器人控制器，该控制器以DSP TMS320F2407A为核心，辅之以相应的外围电路、传感器、人机交互、串行通信和电源等模块。车体动力学实验及避障实验结果验证了本文所设计的控制器的性能。 在对移动机器人的避障策略的研究过程中，采用了基于虚拟力场法的位置闭环控制方法，这种方法简化了传统避障方法的数学运算过程，提高了机器人对障碍物的反应速度。最后，设计了一套实验系统，进行相应的避障方法实验。结果表明，所设计的控制器能够完成基本的实时避障功能。
上传时间： 2013-06-30
上传用户：gdgzhym
在机器人学的研究领域中，如何有效地提高机器人控制系统的控制性能始终是研究学者十分关注的一个重要内容。在分析了工业机器人的发展历程和机器人控制系统的研究现状后，本论文的主要目标是针对四关节实验室机器人特有的机械结构和数学模型，建立一个新型全数字的基于DSP和FPGA的机器人位置伺服控制系统的软、硬件平台，实现对四关节实验室机器人的精确控制。 本论文从实际情况出发，首先分析了所研究的四关节实验室机器人的本体结构，并对其抽象简化得到了它的运动学数学模型。在明确了实现机器人精确位置伺服控制的控制原理后，我们对机器人控制系统的诸多可行性方案进行了充分论证，并最终决定采用了三级CPU控制的控制体系结构：第一级CPU为上位计算机，它实现对机器人的系统管理、协调控制以及完成机器人实时轨迹规划等控制算法的运算；第二级CPU为高性能的DSP处理器，它辅之以具有高速并行处理能力的FPGA芯片，实现了对机器人多个关节的高速并行驱动；第三级CPU为交流伺服驱动处理器，它实现了机器人关节伺服电机的精确三闭环误差驱动控制，以及电机的故障诊断和自动保护等功能。此外，我们采用比普通UART速度快得多的USB来实现上位计算机．与下位控制器之间的数据通信，这样既保证了两者之间连接方便，又有效的提高了控制系统的通信速度和可靠性。 机器人系统的软件设计包括两个部分：一是采用VC++实现的上位监控软件系统，它主要负责机器人实时轨迹规划等控制算法的运算，同时完成用户与机器人系统之间的信息交互；二是采用C语言实现的下位DSP控制程序，它主要负责接收上位监控系统或者下位控制箱发送的控制信号，实现对机器人的实时驱动，同时还能够实时的向上位监控系统或者下位控制箱反馈机器人的当前状态信息。 研究开发出来的四关节实验室机器人控制器具有控制实时性好、定位精度高、运行稳定可靠的特点，它允许用户通过上位控制计算机实现对机器人的各种设定作业的控制，也可以让用户通过机器人控制箱现场对机器人进行回零、示教等各项操作。
上传时间： 2013-06-11
上传用户：edisonfather
双足机器人是一个多自由度、多变量、非线性的复杂动力学系统。其控制平台的研究往往涉及嵌入式技术、传感器技术、步态规划、路径导航、人工智能、自动化控制等多种理论与技术，体现了信息科学和人工智能技术的最新成果，应用领域广大，具有重要的研究价值。其中，双足机器人导航控制系统是双足机器人控制平台研究中的重点和难点，将在自动驾驶、未知区域的探索、危险环境作业、核电站的维护等领域中发挥极大的作用。 本文以双足机器人导航控制系统的设计为研究背景，结合嵌入式系统开发的关键技术，主要论述了两个核心内容：一是双足机器人导航决策系统的设计。该系统是基于一种新式的ARM&DSP主从控制模式下的设计。该设计借助内外传感器系统的反馈，通过对多传感器信息的融合与处理，在导航决策算法的作用下，实现双足机器人在未知环境下平滑的自主导航。二是为增强双足机器人导航的人机交互性和控制系统对突发事件的处理能力，在基于MiniGUI的系统平台上设计了双足机器人的导航控制系统界面。论文的主要内容包括： 首先，设计了双足机器人的本体模型，并对双足机器人的步态规划做了理论研究，为步态控制获得理论上的支持。 然后，就双足机器人导航控制平台的搭建做了详细的介绍，并着重对主从控制器间通讯的CAN接口做了详细的设计。 接着，从两个层面设计了导航决策系统，一是根据内部传感器得到的关节信息，比对决策层中的步态规划算法，对关节的运动进行实时的补偿和调整，实现各关节动作的协调，得到标准的步态，保证每一步的稳定和准确。二是对外部传感器获得的外界环境信息进行处理，构建出供决策层使用的外部环境模型，之后在基于模糊神经网络的导航算法的指引下，实现双足机器人对外界环境做出合理、平滑的响应。 最后，介绍了导航控制界面的设计与实现。重点介绍了MiniGUI开发平台的搭建、基于MiniGUI的界面程序的设计以及程序在开发板上的移植，实现了控制界面在双足机器人导航上的应用。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：527098476
运动控制系统是机器人控制系统的重要组成部分。本文将ARM与CPLD技术应用于机器人运动控制系统，使控制系统更加开放、更加模块化，同时ARM芯片的高速大容量的数据处理能力以及CPLD的高集成度，可编程性，能够逾越以往控制系统中实时、高速、高精度的技术瓶颈. 嵌入式技术是当今最热门的技术之一，由于简洁、高效等优点，使得其广泛应用在各个领域；所谓嵌入式系统就是以应用为中心，以计算机技术为基础，并且软硬件可裁剪，适用于应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统。它一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、嵌入式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成，用于实现对其它设备的控制、监视或管理等功能。 本文主要阐述了基于嵌入式处理器S3C44B0X的机器人控制器的设计过程。文章首先介绍了机器人本体规划、嵌入式系统和嵌入式微处理器S3C44B0X的结构特点；接着介绍了基于S3C44B0X的智能控制器的设计，包括硬件设计和CPLD软件设计。其中控制器硬件平台扩展了外部存储器、串行口，通过输出PWM信号进入驱动电路模块，从而实现控制机器人运动的目的。在CPLD设计过程中，引入JTAG调试接口，方便系统程序的下载和调试，通过自上而下、分块设计的思想给出了QUARTUSⅡ设计环境下的软件代码。本系统利用不同任务间的切换来实现通信过程，而不再采用无操作系统的工程文件的形式，这样不但有利于项目的调试，也有利于对其它接口的扩展。最后对该控制器进行了测试和分析。
上传时间： 2013-07-19
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输电线路巡检机器人是一种用于巡查输电线路故障的自动装置，巡线中采用机器人技术可以减轻作业强度、降低费用、提高巡检质量。 本文采用PHILIPS公司的32位ARM处理器LPC2210为核心设计了巡线机器人运动控制器；采用NS公司的专用电机驱动芯片LMD18245设计了电机驱动部分；应用ProtelDXP设计了控制器及电机驱动电路的原理图及PCB布线；针对机器人工作在架空输电线路上，存在电磁干扰及雨雪天气的影响，设计了控制器的屏蔽封装，保证了控制器的稳定性；控制器电路结构采用了模块化设计，从而使硬件系统具有良好的扩展性。
上传时间： 2013-06-30
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