西南大学
硕士学位论文
基于超声波传感器的轮式喷药机器人移动控制系统研究
姓名：胡彦福
申请学位级别：硕士
专业：农业机械化工程
指导教师：谢守勇
20090501
移动机器人的关键技术分为以下三种: (1)导航技术 导航技术是移动机器人的一项核心技术之一[3,4]"它是指移动机器人通过传感器感知环境信息和自身状态,实现在有障碍的环境中面向目标的自主运动"目前,移动机器人主要的导航方式包括:磁导航,惯性导航,视觉导航等"其中,视觉导航15一7]通过摄像头对障碍物和路标信息拍摄,获取图像信息,然后对图像信息进行探测和识别实现导航"它具有信号探测范围广,获取信息完整等优点,是移动机器人导航的一个主要发展方向,而基于非结构化环境视觉导航是移动机器人导航的研究重点。 (2)多传感器信息融合技术多传感器信息融合技术是移动机器人的关键技术之一,其研究始于20世纪80年代18,9]"信息融合是指将多个传感器所提供的环境信息进行集成处理,形成对外部环境的统一表示"它融合了信息的互补性,信息的冗余性,信息的实时性和信息的低成本性"因而能比较完整地,精确地反映环境特征,从而做出正确的判断和决策,保证了机器人系统快速性,准确性和稳定性"目前移动机器人的多传感器融合技术的研究方法主要有:加权平均法,卡尔曼滤波,贝叶斯估计,D-S证据理论推理,产生规则,模糊逻辑,人工神经网络等"例如文献[10]介绍了名为Xavier的机器人,在机器人上装有多种传感器,如激光探测器!声纳、车轮编码器和彩色摄像机等,该机器人具有很高的自主导航能力。 (3)机器人控制器作为机器人的核心部分,机器人控制器是影响机器人性能的关键部分之一"目前,国内外机器人小车的控制系统的核心处理器,己经由MCS-51、80C196等8位、16位微控制器为主,逐渐演变为DSP、高性能32位微控制器为核心构成"由于模块化系统具有良好的前景,开发具有开放式结构的模块化、标准化机器人控制器也成为当前机器人控制器的一个研究热点"近几年,日本!美国和欧洲一些国家都在开发具有开放式结构的机器人控制器,如日本安川公司基于PC开发的具有开放式结构!网络功能的机器人控制器"我国863计划智能机器人主题也已对这方面的研究立项 视觉导航技术分类 机器人视觉被认为是机器人重要的感觉能力，机器人视觉系统正如人的眼睛一样,是机器人感知局部环境的重要“器官”,同时依此感知的环境信息实现对机器人的导航。机器人视觉信息主要指二维彩色CCD摄像机信息,在有些系统中还包括三维激光雷达采集的信息。视觉信息能否正确、实时地处理直接关系到机器人行驶速度、路径跟踪以及对障碍物的避碰,对系统的实时性和鲁棒性具有决定性的作用。视觉信息处理技术是移动机器人研究中最为关键的技术之一。
移动机器人控制软件的设计和实现
作者：李晓明 文章来源：https://www.doczj.com/doc/9918285382.html, 更新时间：2006-8-9 17:25:55 点击数： 2742
简介：现在做一个移动机器人是很容易的一件事，车体自己可以加工，或买现成的；避障可以用超声阵列；
导航可以用激光测距 LMS；定位可以用电子地图加 LMS 加陀螺仪；然而控制软件却只能自己编写。本文 或许可以给你一些启示。
相关链接 基于 VIA 平台的移动机器人
移动机器人的使用现在非常多，做一个移动机器人似乎也很容易，车体自己可以加工，也可以去 买现成的；避障可以用超声阵列；导航可以用激光测距 LMS；定位可以用电子地图加 LMS 加陀 螺仪；驱动可以用各种电机及配套驱动器或者自己做；通讯可以去买现成的无线通讯模块，可以 是数字的，也有模拟的；大范围定位可以用 GPS 模块，也是现成的；至于什么红外，蓝牙，甚 至计算机视觉都可以去市场上买，但是（然而）为什么做一个移动机器人还是这么难呢？尤其是 对一个新手而言。一个老外说过，硬件是现成的，软件算法杂志里有的是，很多可以在网上当， 但即使是一个博士生也要花费很长的时间完成一个实际可用的移动机器人。为什么？因为机器人 使用的困难在使用软件的设计上。前面那个老外也说过，现在什么都可以在网上当，唯独使用程 序不能。有过自己写移动机器人程序的人可能会理解这段话，当然也仅仅是可能，因为不排除有 很多机器人大拿一上来就可以写出很棒的移动机器人软件。
移动机器人的控制软件开发是和硬件紧密相关的，甚至和机器人的体系结构也密切相关，同样是 移动机器人，有的是用 PC 控制的，有的是用多个嵌入式系统实现的，有的则是多机器人协同工 作的，操作系统有人会用 DOS，有人会用 Windows，有人会用 Linux，有人会用 Embeded Operation System。硬件平台有的用 x86，有的用 ARM 芯片，有的会用 DSP，通讯里面会 有串口，TCP/IP 网络，无线以太网，红外，蓝牙等，甚至驱动机构也不一样，有的是用腿，有
机器人上用的传感器的介绍 作者：Ricky 文章来源：https://www.doczj.com/doc/9918285382.html,更新时间：2006年05月20日打印此文浏览数：18549 感知系统是机器人能够实现自主化的必须部分。这一章，将介绍一下移动机器人中所采用的传感器以及如何从传感器系统中采集所需要的信号。 根据传感器的作用分，一般传感器分为： 内部传感器（体内传感器）：主要测量机器人内部系统，比如温度，电机速度，电机载荷，电池电压等。 外部传感器（外界传感器）：主要测量外界环境，比如距离测量，声音，光线。 根据传感器的运行方式，可以分为： 被动式传感器：传感器本身不发出能量，比如CCD，CMOS摄像头传感器，靠捕获外界光线来获得信息。 主动式传感器：传感器会发出探测信号。比如超声波，红外，激光。但是此类传感器的反射信号会受到很多物质的影响，从而影响准确的信号获得。同时，信号还狠容易受到干扰，比如相邻两个机器人都发出超声波，这些信号就会产生干扰。 传感器一般有以下几个指标： 动态范围：是指传感器能检测的范围。比如电流传感器能够测量1mA－20A的电流，那么这个传感器的测量范围就是10log（20/0.001)=43dB. 如果传感器的输入超出了传感器的测量范围，那么传感器就不会显示正确的测量值了。比如超声波传感器对近距离的物体无法测量。 分辨率：分辨率是指传感器能测量的最小差异。比如电流传感器，它的分辨率可能是5mA，也就是说小于5mA的电流差异，它没法检测出。当然越高分辨率的传感器价格就越贵。 线性度：这是一个非常重要的指标来衡量传感器输入和输出的关系。 频率：是指传感器的采样速度。比如一个超声波传感器的采样速度为20HZ，也就是说每秒钟能扫描20次。 下面介绍一下常用的传感器： 编码器：主要用于测量电机的旋转角度和速度。任何用电机的地方，都可以用编码器来作为传感器来获得电机的输出。
全向移动机器人的运动控制 作者：Xiang Li, Andreas Zell 关键词：移动机器人和自主系统，系统辨识，执行器饱和，路径跟踪控制。 摘要：本文主要关注全向移动机器人的运动控制问题。一种基于逆运动学的新的控制方法提出了输入输出线性化模型。对执行器饱和及驱动器动力学在机器人性能体现方面有重要影响，该控制法考虑到了以上两个方面并保证闭环控制系统的稳定性。这种控制算法常用于真实世界的中型组足球机器人全方位的性能体现。
1.介绍 最近，全方位轮式机器人已在移动机器人应用方面受到关注，因为全方位机器人“有一个满流动的平面，这意味着他们在每一个瞬间都可以移动，并且在任何方向都没有任何调整”。不同于非完整的机器人，例如轮式机器人，在执行之前具有旋转任何所需的翻译速度，全方位机器人具有较高的机动性并被广泛应用在动态环境下的应用，例如在中型的一年一度的足球比赛。 大多数移动机器人的运动控制方法是基于机器人的动态模型或机器人的运动学模型。动态模型直接描述力量施加于车轮和机器人运动之间的关系，以外加电压的每个轮作为输入、以机器人运动的线速度和角加速度作为输出。但动态变化所造成的变化的机器人惯性矩和机械组件的扰动使控制器设计变得较为复杂。假设没有打滑车轮发生时，传感器高精度和地面足够平坦，由于结构的简单，因而运动模型将被广泛应用于机器人的设计行为中。作为输入运动学模型是机器人车轮速度，输出机器人的线速度和角速度，机器人的执行器的动力都快足以忽略，这意味着所需的轮速度可以立即达到。然而，该驱动器的动态极限，甚至降低了机器人在真实的情况中的表现。 另一个重要方面是机器人控制的实践：执行器饱和。因机器人轮子的指挥电机速度是有饱和的界限的，执行器饱和能影响到机器人的性能，甚至使机器人运动变得不稳定。 本文提出了一个全方位的机器人的一种运动控制方法，这种控制方法是基于逆输入输出的线性的运动学模型。它需要不仅考虑到驱动器动力学的识别，但也需要考虑到执行器饱和控制器的设计，并保证闭环控制系统系统稳定性。 本文其余的部分：在2节介绍了运动学模型的一个全方位的中型足球机器人；在3节介绍了路径跟踪与定位跟踪问题基于逆运动学模型的输入输出线性化的解决方法，其中包括执行器饱和分析；4部分介绍了动态识别器及其在控制性能方面的影响；最后的实验结果和结论讨论部分分别在5和6。
移动机器人控制系统的发展方向 摘要随着计算机技术、传感器技术的不断发展，对于机器人领域的发展具有一定的促进作用。而由于移动机器人具有能够自治与移动的特征，在机器人领域处于核心地位。在复杂、危险的环境中，移动机器人所发挥的作用是有目共睹的。对此，对当前国内外较为常见的移动机器人控制系统进行剖析，并在此基础上论述了该领域的未来发展方向。 【关键词】移动机器人控制系统发展方向 移动机器人属于能够自动执行工作任务的机器，不但能够按照事先编译的程序运行，同时人类还可对其指挥。当前主要被运用在生产业、建筑业以及航空航天领域，而该领域的发展情况直接关系到国家综合实力的提升速度，对此加强对移动机器人控制系统的发展情况，以及未来发展方向的研究势在必行。 1 国内外常见的移动机器人控制系统 相对于国内在移动机器人的研究状况，能够看出国外在该领域的研究是较早的，其中具有代表性的有Saphira、TeamBots以及ISR。而在国内方面，代表性的有OSMOR、ZJMR以及Agent。下面，便对较为常用的控制系统进行介绍：
1.1.1 Saphira控制系统 Saphira控制系统是移动机器人领域中最早的系统，是有SRI国际人工智能中心在1990年所研发的，此系统是基于本地感知空间的共享内存与黑板，来实现协调与通信进程。由于Saphira是采用C语言来进行开发的，同时支持Windows 与Unix系统，因此具有文档资料相对完整、系统资源占用少等特征。但是需注意的是，由于Saphira系统在定位方面无法达到当前的实际需求，因此运用是相对较少的。 1.1.2 TeamBots控制系统 本系统是基于Java包与Java应用程序而构建的，经过20余年的发展后，此系统截止到目前已经被运用到多种类型的机器人平台当中。除此之外，在适用的操作系统方面，其中具有代表性的有Windows、MacOS以及Linux等，因此其运用的范围是更加广泛的。 1.1.3 ISR控制系统 ISR是基于行为的控制模式，其中是有任务执行层、反映层以及推理层所构成的，是有CAS研究中心所研发的。其中，任务执行层的作用是执行推理层所传输的指令；反映层其中包含资源、控制器以及行为；推理层的功能是根据用户的指令来对决策进行制定。此外，ISR控制系统仅能够在Linux中进行操作，并且没有公开化使用。
题目移动机器人的发展现状及趋势授课老师唐延柯 学生姓名 学号 专业电子信息工程 教学单位德州学院 完成时间 2013年11月16日
一、摘要 (2) 二、引言 (2) 三、智能机器人的构成 (3) 3.1硬件构成 (3) 3.2 软件构成 (3) 四、国内外在该领域的发展现状综述 (4) 五、智能移动机器人的应用及分类 (5) 5.1 智能机器人的应用 (5) 5.2 智能机器人分类 (7) 六、展望与讨论 (9) 6.1智能机器人的发展趋势展望 (9) 6.2 建议及设想 (10) 七、结论 (10) 八、参考文献 (11)
智能机器人的现状及其发展趋势 一、摘要 本文扼要地介绍了智能机器人技术的发展现状，以及世界各国智能机器人的发展水平，然后介绍了智能机器人的分类，从几个典型的方面介绍了智能机器人在各行各业的广泛应用，讨论了智能机器人的发展趋势以及对未来技术的展望，最后提出了自己的建议和设想，分析我国在智能机器人方面发展并提出期望。 关键词：智能机器人；发展现状；应用；趋势 The status and trends of intellectual robot Abstract:This paper briefly discusses the development, status of intellectual robot, development of intellectual robot in many countries. And then it presents the categories of intellectual robot, talks about the extensive applications in all works of life from several typical aspects and trends of intellectual robot. After that, it puts forward prospects for future technology, suggestion and a tentative idea of myself, and analyses the development of intellectual robot in China. Finally, it raises expectations of intellectual robot in China. Key words: intellectual robot; development status; application; trend 二、引言 机器人是一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机，或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。智能机器人则是一个在感知- 思维- 效应方面全面模拟人的机器系统，外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场，可以全面地考察人工智能各个领域的技术，研究它们相互之间的关系。还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。一部智能机器人应该具备三方面的能力：感知环境的能力、执行某种任务而对环境施加影响的能力和把感知与行动联系起来的能力。智能机器人与工业机器人的根本区别在于，智能机器人具有感知功能与识别、判断及规划功能[1]。 随着智能机器人的应用领域的扩大，人们期望智能机器人在更多领域为人类服务，代替人类完成更复杂的工作。然而,智能机器人所处的环境往往是未知
摘要 随着机器人的应用范围的不断拓宽，机器人所面临的工作环境也越来越复杂，往往是未知的、动态的、非结构化的，所以，要在这种环境下实时地完成各种任务，就对机器人的控制提出了新的挑战。 本文的主要工作和创新点包括：对移动机器人的硬件模块进行了分析。详细研究了移动机器人的感知系统，包括超声波传感器和视觉传感器两大模块。移动机器人采用了两款超声波传感器组合使用，用于探测更为全面的障碍物特征信息。通过对基于行为控制技术的论述，设计了一种用于移动机器人完成多目标任务的基于行为控制系统。另外机器人采用了 Sony EVI-D31 PTZ 摄像头，成功地实现了计算机串口控制，大大的扩展了机器人的视觉功能，可以更多的获取外界信息。 关键词：移动机器人、硬件模块、行为控制。
Abstract With the development of applied range, the work condition faced by robot is more complex, which always is unknown, dynamic and unstructured. So the control of robot t o fulfill a mission in real time under this environment has a new challenge. The ma in work and innovative ideas include. The structure of RIRA-Mobile robot is introduced. Furthermore, the driving model and power model are analyzed. The perception system of RIRA-Mobile robot is demonstrated particularly, which includes two models of vision and ultrasonic sensor. RIRA-Mobile robot uses two type s ultrasonic sensors so as to detect the general obstacles’ information. In addition, Sony EVI-D31 PTZ camera is also used, which can de controlled by computer serials that the vision function of robot is extended greatly to get more environment information. Through exploring the behavior-based control technology, a behavior-based control system has been designed for mobile robot fulfilling multiple objective missions. KEYWORDS:mobile robot; hardware modules; behavior control.
基于Multi-Agent的多机器人编队控制 摘要：多移动机器人协调是当前机器人技术的一个重要发展方向。多移动机器人之间的协调与 合作将大大提高机器人行为的智能化程度，完成由单个机器人难以完成的更加复杂的作业。多 移动机器人协调技术的研究对提高机器人的智能化水平及加快机器人的实用化进程具有重要的 理论研究意义和实用价值。本文结合多智能体技术对多机器人编队控制进行了研究，同时根据 具体的多机器人系统，进行了仿真实验。验证了多智能体技术在机器人编队控制系统中的应用，完成了小规模的编队控制。 关键词：多智能体；多机器人；编队控制；协调控制；模糊控制 Multi-robot Formation Control Based on Multi - Agent Abstract :The problem of multi-robot cooperation and coordination is central to mobile robotics. Cooperation and coordination will improve the intelligent performance of robots and can complete lots of impossible missions for single robot.The research on multi-robot cooperation and coordination is of great academic and applied significance. The multi-robot formation is developed combined with the multi-agent technology in this dissertation, and the simulation is done with the multi-robot system. The application of multi-agent is verified in the multi-robot formation control through a small system adopt the fomation control. Key words: Multi-agent ;Multi-robot ;Formation control;Coordination control;Fuzzy control 1. 国内外机器人系统发展现状 自80年代末以来，基于多智能体系统理论研究多机器人协作受到了普遍的关注，从军事领域到工业与民用领域，从星际探险到海底考察，从比赛到教学，都取得了不同程度的进步。近年来，在IEEE R&A,IROS等著名的国际机器人学术会议上，几乎每次会议都有多智能体协作机器人系统的专题。一些机器人学术刊物出版了有关多智能体机器人的研究专辑。一些研究项目，如ACTRESS,CEBOT,GOFER,SWARM等，已进行了多年[1]。 目前，国内关于群体机器人系统的研究刚刚起步，基本上还处于基础技术的研究阶段，这方面的研究成果报道比较少。中科院沈阳自动化所机器人开放研究实验室是国内研究多机器人技术较早也较全面的科研单位。 (1)CEBOT(Cellular Robotic System) CEBOT是一种自重构机器人系统(Self-Reconfigurable Robotic System)，它的研究是受生物细胞结构的启发，将系统中众多的具有相同和不同功能的机器人视为细胞元，这些细胞元可以移动，寻找和组合。 根据任务或环境的变化，细胞元机器人可以自组织成器官化机器人，多个器官化机器人可以进一步自组织，形成更加复杂的机器人系统。细胞结构机器人系统强调是单元体的组合如何根据任务和环境的要求动态重构。因此，系统具有多变的构型，可以具有学习和适应的系统智能(Group Intelligence)，并具有分布式的体系结构[3]。 (2)ALLANCE/L-ALLANCE系统
? 197 ? ELECTRONICS WORLD?技术交流 移动机器人控制系统设计 广东工业大学 侯晓磊 随着移动机器人在人们社会生活中的地位不断提高，设计一种 可靠、稳定的机器人控制系统越发的变得重要起来，以NI公司的MyRIO控制器以其安全可靠、编程开发简单而脱颖而出。本文基于上述控制器、L298N电机驱动芯片Labview设计一种移动机器人控制软硬件系统系统，经验证，该系统运行稳定、可靠、高效。 1.前言 新一轮科技革命引发新一轮产业革命。“互联网+制造”构建工业4.0，智能制造成为我国由制造大国向制造强国转变的关键一步，移动机器人作为智能制造中的一个组成部分，作用越发的变得举足轻重。本文给出一种以MyRIO+L298N+Labivew的移动机器人控制系统。 2.IN MyRIO控制器 NI myRIO是NI最新设计的嵌入式系统设计平台。NI myRIO中内含双核ARM Cortex-A9，实时性高，并且还可以便捷定制FPGA I/ O，给开发设计人员提供更好的设计复杂系统的平台。 NI myRIO作为可重配置控制器具有以下重要特点： 易于上手使用：引导性安装和启动界面可使开发人员更快地熟悉操作，协助开发人员快速了解工程概念，完成设计任务。编程设计简单，利用实时应用、内置WiFi等功能，开发人员可以实现远程部署应用，“无线”操控。 板载资源众多：有丰富的数字I/O接口，提供SPI串行外设接口、PWM脉宽调制输出端口、正交编码器输入端口、UART异步收发器端口和I2C总线接口、多个单端模拟输入、差分模拟输入和带参考的模拟输入等可供选择的资源。 另外，NI MyRIO还提供可靠性能较好的控制器保护电路，防止由于意外操作造成控制器不可恢复性损坏，总之，NI MyRIO为开发人员提供了一个编程简易，设计电路方便，不用刻意担心意外操作而影响控制器使用的平台。 3.L298N电机控制芯片 L298N是一种用来驱动电机的集成电路，可以较稳定的输出平稳电流和较强的功率。工作均电流为2A，最高可达4A，最高输出电压为50V，能够带动带有感性元件的负载。控制器可以直接通过输入输出口与电机驱动芯片联接，从而方便控制驱动芯片的输出。如将芯片驱动直流电机时，可以直接与步进电机相联接，通过调节控制器输出实现步进电机的的正反转功能当控制直流电机时，可以通过调节控制芯片的电压信号的极性，PWM波的占空比，从而实现直流电机转速和转向的调节。4.系统硬件部分设计 系统采用MyRIO整体框架，外围增设电机驱动电路、避障驱动电路、里程计电路、液晶显示电路、陀螺仪电路。通过MyRIO主控制发送控制信号驱动移动机器人运动，实时通过外围传感器获取位置信息反馈给主控制 器，然后控制器通过闭环系统调节当前位置以保证对目标位置的追踪。 图1 5.系统软件部分设计 系统软件部分采用经典控制理论的闭环控制系统，将电机、主控制器和外设传感器构成闭环系统，通过调节闭环统的参数，来使 移动机器人以较小偏差追踪按照预定轨迹。 图2 6.结束语 本文介绍了基于NI MyRIO控制器设计移动机器人控制系统，通过仿真和实物测试，能较好的完成对任务的追踪踪。 参考：From Student to Engineer:Preparing Future Innova-tors With the NI LabVIEW RIO Architecture https://www.doczj.com/doc/9918285382.html,.2014-04-01；王曙光,袁立行,赵勇.机器人原理与设计.人民邮电出版社,2013 。
智能移动机器人 近年来，随着机器人研究的不断发展，机器人技术开始源源不断地向人类活动的各个领域渗透，结合这些领域的应用特点，各种各样的具有不同功能的机器人被研制出来，并且在不同的应用领域都得到了广泛的应用。 本文主要设计一个配置机械手的智能移动机器人，可以调速、转弯、抓取物体。涉及到双目摄像头定位、激光测距、电机控制、压力传感器等技术。 一、系统总体结构图 机器人系统主要由机械系统、驱动控制系统、视觉系统、传感器系统、上位机系统、电源系统以及人机交互系统等组成。 系统总体结构图如下： 智能机器人平台采用了主从结构的分布式处理方式，由上位机系统来协调控制各个子模块系统。各个子系统都有自己的数据处理机制，数据处理都在本模块的DSP处理器中完成。上位机只是负责数据融合、任务分解、策略选择制定、协调控制各子模块等工作。当上位机需要某个模块的数据时，子模块向上位机提供该模块经过处理以后的数据。由于大量的数据处理都在各个子模块中完成，上位机得到的都是经过处理后的小量数据，大大减少了上位机的负担。采用这种方式既提高了上位机的效率，又增加了系统的稳定性，方便系统的维护。 二、机械手
该机械手的设计仿照人类手臂的构造，总共有五个自由度，包括抬手臂转动关节，肩转动关节，肘转动关节，腕转动关节，手爪旋转关节与手爪开闭关节。这种多自由度的设计使得机械手具有较大的灵活度，以适应抓取不同目标物体的要求。 三、控制系统 1、感知系统 感知系统也就是传感器系统，本智能机器人系统的传感器系统可以只包含两个传感器，一个是测障、测距用激光传感器，一个是抓物时压力感测的压力传感器。 红外测距传感器（简称PSD：Poison Sensitive Detector）： 通常采用光学三角测量方法来确定机器人同物体之间的距离：传感器的红外发光管发出红外光，当红外光没有碰到障碍的时候，红外光保持前行；当红外光碰到障碍的时候，红外光反射回来，并进入探测器。这样，在反射点，发射器，探测器之间形成一个三角形，探测器通过镜面反射，将红外光射入一个线性CCD中，由CCD测量反射光的角度，并由角度的大小来计算障碍物的距离。本机器人系统配置4路PSD传感器，分别以接近于90度的角度间距安装于机器人的前、后、左、右四个方向上和机械臂抓手的手掌内。 图2 PSD传感器位置示意图 压力传感器： 测得与物体接触的压力值返回给DSP分析处理：是否继续抓紧动作。装在机械臂抓手的每个手指上。 传感器系统结构图
机器人最实用的10种传感器盘点 随着智能化的程度提高，机器人传感器应用越来越多。智能机器人主要有交互机器人、传感机器人和自主机器人3种。从拟人功能出发，视觉、力觉、触觉最为重要，早已进入实用阶段，听觉也有较大进展，其它还有嗅觉、味觉、滑觉等，对应有多种传感器，所以机器人传感产业也形成了生产和科研力量。 内传感器 机器介机电一体化的产品，内传感器和电机、轴等机械部件或机械结构如手臂（Arm）、手腕（Wrist）等安装在一起，完成位置、速度、力度的测量，实现伺服控制。 位置（位移）传感器 直线移动传感器有电位计式传感器和可调变压器两种。角位移传感器有电位计式、可调变压器（旋转变压器）及光电编码器三种，其中光电编码器有增量式编码器和绝对式编码器。增量式编码器一般用于零位不确定的位置伺服控制，绝对式编码器能够得到对应于编码器初始锁定位置的驱动轴瞬时角度值，当设备受到压力时，只要读出每个关节编码器的读数，就能够对伺服控制的给定值进行调整，以防止机器人启动时产生过剧烈的运动。 速度和加速度传感器 速度传感器有测量平移和旋转运动速度两种，但大多数情况下，只限于测量旋转速度。利用位移的导数，特别是光电方法让光照射旋转圆盘，检测出旋转频率和脉冲数目，以求出旋转角度，及利用圆盘制成有缝隙，通过二个光电二极管辨别出角速度，即转速，这就是光电脉冲式转速传感器。此外还有测速发电机用于测速等。 应变仪即伸缩测量仪，也是一种应力传感器，用于加速度测量。加速度传感器用于测量工业机器人的动态控制信号。一般有由速度测量进行推演、已知质量物体加速度所产生动力，即应用应变仪测量此力进行推演，还有就是下面所说的方法： 与被测加速度有关的力可由一个已知质量产生。这种力可以为电磁力或电动力，最终简化为对电流的测量，这就是伺服返回传感器，实际又能有多种振动式加速度传感器。
超声波传感器在移动机器人的应用（探测障碍物） 摘要：移动机器人通过各种传感器系统感知外界环境和自身状态，在复杂的环境自主移动并完成相应的任务，超声波传感器以其独有的特征而被青睐， 关键词：超声波传感机器人障碍物探测 前言： 随着机器人技术的发展，自主移动机器人以其灵活性和智能性等特点，在人们的生产生活中应用越来越广泛，移动机器人要获得自主行为，其最重要的任务之一是获取关于环境的知识。这是用不同的传感器测量并从那些测量中提取有意义的信息而实现的。视觉、红外、激光、超声波等传感器都在移动机器人中得到实际应用。超声波是一种在弹性介质中的机械振荡，有两种形式：横向振荡（横波）及纵和振荡（纵波）。在工业中应用主要采用纵向振荡。超声波可以在气体、液体及固体中传播，其传播速度不同。另外，它也有折射和反射现象，并且在传播过程中有衰减。在空气中传播超声波，其频率较低，一般为几十KHZ，而在固体、液体中则频率可用得较高。在空气中衰减较快，而在液体及固体中传播，衰减较小，传播较远。利用超声波的特性，可做成各种超声传感器，配上不同的电路，制成各种超声测量仪器及装置，并在通迅，医疗家电等各方面得到广泛应用。超声波传感器以其性价比高、硬件实现简单，成本低，不易受电磁、光线被测对象颜色烟雾影响等优点，在移动机器人感知系统中得到了广泛的应用。但是超声波传感器也存在一定的局限性，主要是因为波束角大、方向性差、测距的不稳定性(在非垂直的反射下)等，因此往往采用多个超声波传感器或采用其他传感器来补偿。 超声波传感器在移动机器人的应用 由于用超声波测量距离并不是一个点测量。超声波传感器具有一定的扩散特性，发射的超声能量主要集中在主波瓣上，沿着主波轴两侧呈波浪型衰减，左右约30°的扩散角，但对于移动机器人很难保证其自身运动姿态的稳定性，采用超声波传感器固定在移动机器人车身的探测方式，当移动机器人偏离平行墙面时，探测系统往往很难得到实际的距离。另外，超声波这种发散特性在应用于测量障碍物的时候，只能提供目标障碍物的距离信息，而不能提供目标的方向和边界信息。这些缺陷都大大限制了超声波传感器的实际应用和推广。 在移动机器人行走过程中，由于随时可能遇到障碍物，而且障碍物的大小、多少未知，所以能够顺利地到达目的地，本设计系统使用了两个超声波传感器进行检测现场的环境信息，使它们的信息能够相互补充。在超声波感应器检测过程中，若有一个检测到一个障碍物，另一个检测到另一个障碍物，做如下处理：如果两传感器同时检测到障碍物，那么认为是同一个物体；相反，如果两传感器不同时检测到障碍物时，那么认为是两个物体。显然，探测系统在角度上是离散的，存在一定的分辨力，很可能把两个相近的物体看成同一个物体，但这两种情况并不影响移动机器人的行走，因为当两种物体相近时，移动机器人不可能从它们的间隙中走过，因此，把它们看成是同一物体是合理的，至少可以减少计算的复杂性。 障碍物的信息包括：超声波传感器中心到障碍物的最短距离和障碍物相对于车体的方位，移动机器人运行过程中，实时采集每个方向上超声波传感器中心到障碍物边界距离，进行比较划分找到其中最短的距离及方位最为车体到障碍物的最短距离及方位。避障算法如下：移动机器人以某一速度前进，如果某一传感器检测的距离小于d，这个距离是预定义可编程的临界距离，那么机器人以某一
智能移动式送料机器人机械系统设计 摘要：智能移动式送料机器人以电动机作为驱动系统，运用单片机传感器等技术达到其智能移动的目的，实现行走、刹车、伸缩、回转等多种动作的操作。因此它具有机械化、程序化、可控化、适应性、灵活性强的特点。 前言：工业机器人是一种典型的机电一体化产品在现代生产中应用日益广泛，作用越来越重要，机器人技术是综合了计算机、控制、机构学、传感技术等多学科而形成的高新技术是当代研究十分活跃，应用日益广泛的领域。
现在，国际上对机器人的概念已经逐渐趋近一致。一般说来，人们都可以接受这种说法，即机器人是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。联合国标准化组织采纳了美国机器人协会给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机；或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”我国研制的排爆机器人不仅可以排除炸弹，利用它的侦察传感器还可监视犯罪分子的活动。监视人员可以在远处对犯罪分子昼夜进行观察，监听他们的谈话，不必暴露自己就可对情况了如指掌。 智能小车，又称轮式机器人，可以在人类无法
适应的恶劣和危险环境中代替人工作。它是一个集环境感知，规划决策，自动驾驶等功能于一体的智能系统。现如今已在诸多领域有广泛的应用。对于快要毕业的大学生来说也是一个实时、富有意义和挑战的设计课题。 正文： 设计方案： 一课题名称：智能移动式送料机器人设计 二机器人工作过程及设计要求 自主设计智能移动小车，设计一个取料 手爪装配到小车上，完成取料机器人的机械系统设计，并进行机器人运动规划和取料虚拟仿真，使机
器人完成如下动作：沿规定路径行驶——工件夹取——车体旋转——手爪张开，将工件从储存处送到运料车上。 三机器人设计的内容 一机械手的设计：
移动机器人的发展史和应用领域 移动机器人的发展史和应用领域电子元件知识11月29日讯，智能移动机器人，是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多功能于一体的综合系统。它集中了传感器技术、信息处理、电子工程、计算机工程、自动化控制工程以及人工智能等多学科的研究成果，代表机电一体化的最高成就，是目前科学技术发展最活跃的领域之一。随着机器人性能不断地完善，移动机器人的应用范围大为扩展，不仅在工业、农业、医疗、服务等行业中得到广泛的应用，而且在城市安全、国防和空间探测领域等有害与危险场合得到很好的应用。因此，移动机器人技术已经得到世界各国的普遍关注。 移动机器人的研究始于60年代末期。斯坦福研究院（SRI）的NilsNilssen和CharlesRosen 等人，在1966年至1972年中研发出了取名Shakey的自主移动机器人。目的是研究应用人工智能技术，在复杂环境下机器人系统的自主推理、规划和控制。 什么是移动机器人？ 根据移动方式来分，可分为：轮式移动机器人、步行移动机器人（单腿式、双腿式和多腿式）、履带式移动机器人、爬行机器人、蠕动式机器人和游动式机器人等类型；按工作环境来分，可分为：室内移动机器人和室外移动机器人；按控制体系结构来分，可分为：功能式（水平式）结构机器人、行为式（垂直式）结构机器人和混合式机器人；按功能和用途来分，可分为：医疗机器人、军用机器人、助残机器人、清洁机器人等； 一种由传感器、遥控操作器和自动控制的移动载体组成的机器人系统。移动机器人具有移动功能，在代替人从事危险、恶劣（如辐射、有毒等）环境下作业和人所不及的（如宇宙空间、水下等）环境作业方面，比一般机器人有更大的机动性、灵活性。 移动机器人是一种在复杂环境下工作的，具有自行组织、自主运行、自主规划的智能机器
基于机器人运动控制系统软件设计 提供一种移动机器人 实现了基于渡越时间法的超声波测距模块设计， 本文主要完成对主控板控制器软件设计、 电机驱 使开发系统能够服务于移动机器人研究的通用 关键词：机器人；运动控制；软件设计；超声波测距 中途分类号：TP 9文献标识码：B 0引言 随着计算机、网络、机械电子、信息、自动化以及人工智能等技术的飞速发展，移动机 器人的研究进入了一个崭新的阶段。 同时，太空资源、海洋资源的开发与利用为移动机器人 的发展提供了广阔的空间。 目前，智能移动机器人，无人自主车等领域的研究进入了应用的 阶段，随着研究的深入，对移动机器人的自主导航能力， 动态避障策略，避障时间等方面提 出了更高的要求。地面智能机器人路径规划， 是行驶在复杂，动态自然环境中的全自主机器 人系统的重要 环节，而地面智能机器人全地域全自主技术的研究， 是当今国内外学术界面临 的挑战性问题。 智能移动机器人是一类能够通过传感器感知环境和自身状态， 实现在有障碍物的环境中 面向目标自主运动，从而完成一定功能的机器人系统。移动机器人技术研究综合了路径规划、 导航定位、路 径跟踪与运动控制等技术。涉及到包括距离探测、视频采集、 温湿度以及声光 等多种外部传感器，作为移动机器人的输入信息。移动机器人的运动控制主要是完成移动机 器人的运动平 台，提供一种移动机器人的控制方式。 性能良好的移动机器人运动控制系统是 移动机器人运行的基础，能够服务于移动机器人研究的通用开发平台。 移动机器人技术研究综合了多学科领域的知识， 关键技术可分为：路径规划、导航定位、 路径跟踪与运动控制技术。路径规划又可分为全局和局部路径规划。 全局路径规划是根据移 动机器人总体任务进行路径规划， 将总体路径任务分解， 并建立全局地形数据库； 局部路径 规划是根据全局规划分解的子任务， 结合移动机器人当前状态信息， 实时规划可行路径； 导 航定位技术确定移动机器人在全局地图中的位置， 并实时得到机器人与路径跟踪的相对位置 关系，其关键技术是多传感器信息处理与数据融合技术。 路径跟踪与运动控制技术的任务是 控制移动机器人跟踪局部规划给出的路径， 结合导航定位系统得到机器人本身状态信息与道 路信息，完成航向和速度控制。 移动机器人的路径规划、 导航控制以及路径跟踪与运动控制 摘要：移动机器人的运动控制主要是完成移动机器人的运动平台, 的控制方式。本文通过对移动机器人的研究, 为 机器人提供简单方便的障碍物距离检测。 动控 制器软件设计和超声波测距软件的设计， 开发 平台。
智能移动机器人详细介绍 智能移动机器人，是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多功能于一体的综合系统。它集中了传感器技术、信息处理、电子工程、计算机工程、自动化控制工程以及人工智能等多学科的研究成果，代表机电一体化的最高成就，是目前科学技术发展最活跃的领域之一。随着机器人性能不断地完善，移动机器人的应用范围大为扩展，不仅在工业、农业、医疗、服务等行业中得到广泛的应用，而且在城市安全、国防和空间探测领域等有害与危险场合得到很好的应用。因此，移动机器人技术已经得到世界各国的普遍关注。移动机器人的研究始于60年代末期。斯坦福研究院（SRI）的NilsNilssen 和CharlesRosen等人，在1966年至1972年中研发出了取名Shakey的自主移动机器人。目的是研究应用人工智能技术，在复杂环境下机器人系统的自主推理、规划和控制。 什么是移动机器人？ 根据移动方式来分，可分为：轮式移动机器人、步行移动机器人（单腿式、双腿式和多腿式）、履带式移动机器人、爬行机器人、蠕动式机器人和游动式机器人等类型；按工作环境来分，可分为：室内移动机器人和室外移动机器人；按控制体系结构来分，可分为：功能式（水平式）结构机器人、行为式（垂直式）结构机器人和混合式机器人；按功能和用途来分，可分为：医疗机器人、军用机器人、助残机器人、清洁机器人等； 一种由传感器、遥控操作器和自动控制的移动载体组成的机器人系统。移动机器人具有移动功能，在代替人从事危险、恶劣（如辐射、有毒等）环境下作业和人所不及的（如宇宙空间、水下等）环境作业方面，比一般机器人有更大的机动性、灵活性。 移动机器人是一种在复杂环境下工作的，具有自行组织、自主运行、自主规划的智能机器人，融合了计算机技术、信息技术、通信技术、微电子技术和机器人技术等。
基于机器人运动控制系统软件设计
基于机器人运动控制系统软件设计摘要：移动机器人的运动控制主要是完成移动机器人的运动平台，提供一种移动机器人的控制方式。本文通过对移动机器人的研究，实现了基于渡越时间法的超声波测距模块设计，为机器人提供简单方便的障碍物距离检测。本文主要完成对主控板控制器软件设计、电机驱动控制器软件设计和超声波测距软件的设计，使开发系统能够服务于移动机器人研究的通用开发平台。 关键词：机器人；运动控制；软件设计；超声波测距 中途分类号：TP 9 文献标识码：B 0 引言 随着计算机、网络、机械电子、信息、自动化以及人工智能等技术的飞速发展，移动机器人的研究进入了一个崭新的阶段。同时，太空资源、海洋资源的开发与利用为移动机器人的发展提供了广阔的空间。目前，智能移动机器人，无人自主车等领域的研究进入了应用的阶段，随着研究的深入，对移动机器人的自主导航能力，动态避障策略，避障时间等方面提出了更高的要求。地面智能机器人路径规划，是行驶在复杂，动态
自然环境中的全自主机器人系统的重要环节，而地面智能机器人全地域全自主技术的研究，是当今国内外学术界面临的挑战性问题。 智能移动机器人是一类能够通过传感器感知环境和自身状态，实现在有障碍物的环境中面向目标自主运动，从而完成一定功能的机器人系统。移动机器人技术研究综合了路径规划、导航定位、路径跟踪与运动控制等技术。涉及到包括距离探测、视频采集、温湿度以及声光等多种外部传感器，作为移动机器人的输入信息。移动机器人的运动控制主要是完成移动机器人的运动平台，提供一种移动机器人的控制方式。性能良好的移动机器人运动控制系统是移动机器人运行的基础，能够服务于移动机器人研究的通用开发平台。 移动机器人技术研究综合了多学科领域的知识，关键技术可分为：路径规划、导航定位、路径跟踪与运动控制技术。路径规划又可分为全局和局部路径规划。全局路径规划是根据移动机器人总体任务进行路径规划，将总体路径任务分解，并建立全局地形数据库；局部路径规划是根据全局规划分解的子任务，结合移动机器人当前