基于机器视觉的智能导览机器人控制系统设计
时间：2009-10-20 10:53:17 来源：国外电子元器件作者：张伟,鲁守银,谭林山东建筑大学
1 引言
移动机器人是机器人学一个重要分支，且随着相关技术的迅速发展，它正向着智能化和多样化方向发展，应用广泛，几乎渗透所有领域。于春和采用激光雷达的方式检测道路边界，效果较好，但干扰信号很强时，就会影响检测效果。付梦印等提出以踢脚线为参考目标的导航方法，可提高视觉导航的实时性。
这里采用视觉导航方式，机器人在基于结构化道路的环境下实现道路跟踪，目标点的停靠，以及导游解说，并取得较好的效果。
2 导览机器人简介
导览机器人用在大型展览馆、博物馆或其他会展中心，引导参访者沿着固定路线参访，向参访者解说以及进行简单对话。因此导览机器人必须具有自主导航、路径规划、智能避障、目标点的停靠与定位、语音解说以及能与参访者进行简单对话等功能，并具有对外界环境快速反应和自适应能力。基于层次结构，导览机器人可分为：人工智能层、控制协调层和运动执行层。其中人工智能层主要利用CCD摄像头规划和自主导航机器人的路径，控制层协调完成多传感信息的融合，而运动执行层完成机器人行走。图1为智能导览机器人的总体结构框图。
3 导览机器人硬件设计
3．1 人工智能层硬件实现
考虑到移动机器人控制系统要求处理速度快、方便外围设备扩展、体积和质量小等要求，因此上位机选用PC104系统，其软件用C语言编程。采用USB摄像头，采集机器人前方的视觉信息，为机器人视觉导航，路径规划提供依据。外设麦克和扬声器，当机器人到达目标点后，进行导览解说。
3．1．1 控制协调层的硬件实现
机器人传感器的选取应取决于机器人的工作需要和应用特点。这里选用超声波传感器、红外传感器、电子罗盘及陀螺仪，采集机器人周围环境信息，为机器人避障、路径规划提供帮助。利用ARM处理平台，通过RS－485总线驱动电机，驱动机器人行走。
导览机器人要求传感器精度稍高，重复性好，抗干扰能力强，稳定性和可靠性高。机器人在行进过程中必须能够准确获得其位置信息，数字罗盘可靠输出航向角，陀螺仪测量偏移并进行必要修正，以保证机器人行走的方向不偏离。采用超声波传感器和红外传感器相结合的方法获取前方障碍物信息。该系统设计选用6个超声波传感器和6个红外传感器。其中，正前方和正后方各1个，其余4个超声波传感器分别位于正前方和正后方的两边，夹角为45°，红外传感器分别安装在超声波传感器的正上方1～2 cm处。超声波传感器主要通过测距实现避障，而红外传感器主要是用于补偿超声波传感器的盲区，判断近距离是否有障碍物。
3．1．2 运动执行层的硬件实现
该智能导览机器人的执行机构采用直流伺服电机。这里选用三洋电机Super＿L (24 V／3．7 A)额定输出功率为60 W，最大空载转速为3 000 r／rain，并带500线的光学码盘，使机器人完成相应动作。导览机器人采用闭环控制，通过光学码盘测量车轮速度的实际值并反馈给微控制器。基于实际转速与给定转速的差值，驱动器按一定的计算方法(如PID算法)调整相应电压，如此反复，直到达到给定转速。机器人调速采用FAULHABER公司的MCDC2805实现。它能实现速度同步性能，同时转矩波动最小，内置PI调节器能准确到达指定位置。当配备Super_L电机及集成编码器时，即使在转速非常低的情况下，也能达到0．180的定位控制精度。
3．2 导览机器人软件设计
通过USB摄像头或其他摄像头采集导览机器人前方的视觉信息，通过图像处理算法处理视频，使机器人能够进行路径规划和自主导航。通过接收下层的多传感融合信息，能够实现近距离的避障，因此在遇到障碍物时进行报警。到达目标点后，能够语音解说，解说完后能与参访者进行简单对话。
4 视觉导航
视觉导航是移动机器人一种导航方式，并且基本视觉导航的研究是未来移动机器人导航的主要发展方向之一。该视觉子系统在整个系统中的作用是将摄像头采集周围环境的视觉信息进行图像理解，并根据图像处理算法控制机器人运动。所谓“图像理解”就是通过处理图像数据来获得对图像所反映的场景的理解，包括图像中含有哪些物体以及它们在图像中的位置。罔像中蕴含丰富信息，只需从中提取出有用信息即可。因此，罔像理解算法往往是根据具体目的而制定的，有一定的适用条件和局限性。
4．1 图像预处理
原始图像为Logiteeh摄像头采集的一幅室内用蓝色标签制作的结构化道路图片，像素大小为320x240，首先将原始图像进行灰度变换，并通过选取合适的阈值进行二值化处理。然后提取罔像有用信息，通过形态学的膨胀腐蚀等操作提取前进方向。如图2所示。
图3为常见的边缘算子检测效果比较。从图3中可看出Canny和Sobel算子检测效果相对好些，其中Sobel算子对噪声具有平滑作用，能提供较为精确的边缘方向信息。这里采用Sobel算子进行检测，如图4所示。
根据图4，系统通过hough变换检测两条直线的位置，测出图像的两条边缘线离两端的像素大小，再根据实际地面距离进行标定，便可获知机器人所在位置。
4．2 模板匹配算法
模板匹配技术是图像目标识别技术中一个重要的研究方向，具有算法简单、计算量小以及识别率高等特点，目前在目标识别领域得到广泛应用。它是用一个较小的图像，将模板与源图像相比较，确定在源图像中是否存在与该模板相同或相似的区域，若该区域存在，可确定其位置并提取该区域。它常采用模板与源图像对应区域的误差平方和作为测度。
设f(x，y)为MxN的源图像，g(s，t)为SxT(s≤M，T≤N)的模板图像，则误差平方和测度定义为：
当A为常数时，则可用2B相匹配，当D(x，y)取得最大值时，便认为模板与图像相匹配。通常假设A为常数时会产生误差。严重时将无法正确匹配，因此可用归一化互相关作为误差平方和测度，定义为：
4．3 模板匹配改进算法
但是按模板匹配算法求匹配计算工作量非常大，考虑到相关是卷积的一种特定形式以及Matlab计算功能的强大，采用FFT方法，在频域中计算后再进行逆变换即可求出。图像和定位模板图像旋转180°的傅里叶变换后作点乘运算，再求其逆FFT变换并返回空间域值也
就相当于相关运算。在求取空间域值的最大值后，再根据最大值选取合适的阈值，便可确定目标点的位置。实验中在模板匹配成功后，可将目标和背景颜色二值化，并用红色“十”字符号标记，不断更新数据信息。将停靠点设定在自己期望的像素位置(如图像的中心位置偏下)，然后自动调整机器人位置，设计成如图5形式，可知机器人需要向右行驶。
图6为视觉导航算法流程。
5 实验结果与结论
基于以上设计，对进行机器人运动控制和路径规划进行实验。实验分别采用Matlab语言进行图像仿真，能够自动选择合适的阈值分割，并得到较好的边缘检测，然而在实验中有时会因为光照强度或其他因素影响，在进行阈值分割时不能达到理想效果，在VC环境下能够控制机器人运动，模板匹配取得较好效果，后续将着重在Visual C++6．0环境进行图像处理方法研究。这样可以更好控制机器人运动。总之，该系统设计可使机器人能够在复杂多
变的环境下准确识别图像信息，并做出正确决策，完成所需动作，从而实现既定目标。
一种智能机器人系统设计和实现 我们从广泛意义上理解所谓的智能机器人，它给人的最深刻的印象是一个独特的进行自我控制的"活物".其实，这个自控"活物"的主要器官并没有像真正的人那样微妙而复杂。智能机器人具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉。除具有感受器外，它还有效应器，作为作用于周围环境的手段。这就是筋肉，或称自整步电动机，它们使手、脚、长鼻子、触角等动起来。我们称这种机器人为自控机器人，以便使它同前面谈到的机器人区分开来。它是控制论产生的结果，控制论主张这样的事实：生命和非生命有目的的行为在很多方面是一致的。正像一个智能机器人制造者所说的，机器人是一种系统的功能描述，这种系统过去只能从生命细胞生长的结果中得到，现在它们已经成了我们自己能够制造的东西了 嵌入式是一种专用的计算机系统，作为装置或设备的一部分。通常，嵌入式系统是一个控制程序存储在ROM中的嵌入式处理器控制板。事实上，所有带有数字接口的设备，如手表、微波炉、录像机、汽车等，都使用嵌入式系统，有些嵌入式系统还包含操作系统，但大多数嵌入式系统都是是由单个程序实现整个控制逻辑。嵌入式技术近年来得到了飞速的发展，但是嵌入式产业涉及的领域非常广泛，彼此之间的特点也相当明显。例如很多行业：手机、PDA、车载导航、工控、军工、多媒体终端、网关、数字电视…… 1 智能机器人系统机械平台的搭建 智能机器人需要有一个无轨道型的移动机构，以适应诸如平地、台阶、墙壁、楼梯、坡道等不同的地理环境。它们的功能可以借助轮子、履带、支脚、吸盘、气垫等移动机构来完成。在运动过程中要对移动机构进行实时控制，这种控制不仅要包括有位置控制，而且还要有力度控制、位置与力度混合控制、伸缩率控制等。智能机器人的思考要素是三个要素中的关键，也是人们要赋予机器人必备的要素。思考要素包括有判断、逻辑分析、理解等方面的智力活动。这些智力活动实质上是一个信息处理过程，而计算机则是完成这个处理过程的主要手段。 机器人前部为一四杆机构，使前轮能够在一定范围内调节其高度，主要功能是在机器人前部遇障碍时，前向连杆机构随车轮上抬，而遇到下凹障碍时前车轮先下降着地，以减小震动，提高整机平稳性。在主体的左右两侧，分别配置了平行四边形侧向被动适应机构，该平行四边形机构与主体之间通过铰链与其相连接，是小车行进的主要动力来源。利用两侧平行四边形可任意角度变形的特点，实现自适应各种障碍路面的效果。改变平行四边形机构的角度，可使左右两侧车轮充分与地面接触，使机器人的6个轮子受力尽量均匀，加强机器人对不同路面的适应能力，更加平稳地越过障碍，并且更好地保证整车的平衡性。主体机构主要起到支撑与连接机器人各个部分的作用，同时，整个机器人
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。
基于GPS的机器人导航系统 一、课题的来源及意义 随着社会经济的飞速发展和科学技术的全面进步,以及人口老龄化、年青一代知识化、农林、水产、建筑、电力矿业、医疗等非制造领域中的熟练工人将日益短缺，智能机器人的出现成为不可阻挡的历史潮流。但是如何实现机器人的高精度位移和动作成了当今时代的一大课题。 新一代智能机器人的研发在国内外已经受到越来越多的重视。在工业发达的美、日等国，已研制出用于手工业、医疗、服务等领域的微小型机器人，如日本安川电机公司的SCORBOTER-V个人机器人，具有高轻度、高性能、高安全、高通用性的特点。机器人的研究范畴将更加宽广，研究方法更加多样，研究对象更加复杂，与材料、物理、生物、信息等学科领域的交叉与融合更加深入。 二、方案设计及选择 1. 总体方案设计 本设计以新华龙公司的C8051F330单片机为控制核心，通过GPS模块C3-370C实现机器人的精确导航定位。GPS模块实时接收卫星发射的时间、日期、经度、纬度、高度等信息，并通过RS232发送给单片机，单片机接收到信息后，根据GPS的NMEA-0183协议对接收到的卫星信息进行提取，获得所需要的时间、经度、纬度等有用信息，通过与当前所处位置坐标的比对计算，控制机器人的运行方向，从而实现机器人的精确导航。由于卫星是不停地发送信息的，所以GPS 模块转发给单片机的数据量也是非常庞大的，所以，本设计采用外部扩展SRAM 来存储接收到的卫星信息。并用LCD显示模块实时显示机器人当前所处的位置坐标和时间等信息，并给系统留有4 x 4的矩阵键盘接口，可以通过手动输入自行设定机器人的下一站位置坐标，实现机器人的灵活运动和控制功能。冷启动时，系统启动时间1分钟以内，精度可达30米左右；热启动时，系统启动时间30秒以内，若上电发送定位修正信息，精度可达10米左右。其系统框图如图1-1所示
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/c8637219.html, 基于机器人操作系统的机器人定位导航系统实现 作者：姜楚乔孙焜范光宇张鹏飞 来源：《科学大众》2019年第09期 摘 ; 要：轮式机器人的定位导航技术是当前业界的研究热点。目前，大多机器人是在室内进行工作，定位导航是保证机器人能在室内正常工作的关键技术之一。文章采用当前流行的机器人操作系统，通过激光雷达等传感器对环境进行扫描，并基于扫描点云数据匹配实现室内定位和导航，通过ROS和程序实现结果验证该系统具有良好的定位导航效果。 关键词：轮式机器人;机器人操作系统;激光雷达;SLAM;最短路径 自1959年世界第一台机器人诞生至今，机器人在市场上占有越来越重要的地位。从最初大型工厂的工业机器人，到现今走入千家万户的扫地机器人，机器人越来越贴近人类的日常生活。在众多种类的机器人中，轮式机器人占有较大份额。2014—2019年的全球機器人市场规 模平均增长率约为12.3%，在机器人市场结构中，服务机器人占比约为1/3。在我国，由于国家对公共基础建设投资力度强，所以服务机器人的市场需求尤为显著。2019年，我国服务机 器人市场规模有望达到22亿美元，高于全球服务机器人市场增速[1]。 在服务机器人的开发中，为达到自由移动、服务于多数人的目的，大多采用轮式机器人，且多属于室内服务机器人。场景多用于仓库搬运、室内引导、室内物品采集传递等。为保证机器人在一定空间内可以顺利地完成各项工作，机器人的精准定位和导航成为研究轮式机器人首要攻克难点。 机器人操作系统（Robot Operating System，ROS）是当前流行的机器人开发环境平台，该平台采用分布式架构，集成了底层驱动程序管理、程序发行包管理、程序间传递消息、硬件描述等相关服务[2]。由于该操作系统是开源操作系统，采用分布式架构，可扩展性高，因而可 单独设计每个运行程序，同时运行程序又具有松散耦合性。因此，自2010年正式发布以来，ROS操作系统受到众多机器人开发者的喜爱。 目前，机器人主要采用激光雷达作为定位导航的主要硬件，常见的激光雷达主要采用斜射式激光三角测距技术，雷达通过激光器扫描周围物体，当扫描到目标检测物体时，激光会发生反射和散射，反射光线经过接收器的透镜汇聚为光斑，光斑成像在感光耦合组件（Charge-coupled Device，CCD）的位置传感器上，机器人能更快速、精确地建图。当目标物体移动时，雷达内部嵌入式芯片，通过接收到的角度信息和距离信息，结合光斑的移动来计算目标物体的移动。
喷涂机器人控制系统初步方案 一、控制系统组成框图 本控制系统采用了以PC104为核心，以步进电机驱动网为低层控制通道的开放式控制器。下图是整个控制系统的组成框图。
二、PC104模块选型 采用PC104是因为它有如下特点：结构小巧紧凑, 仅96 mm ×90 mm面积内集成了PC 机所有功能；采用自栈接的母线结构，级联牢固，易于扩充；整机功耗低；兼容性好，可以借鉴PC机成熟技术；外设丰富，应用简单。 本控制系统PC104模块选用研华PCM-3343F。其组成如下：核心模块DM&P V ortex86DX 的高性能低功耗CPU 模块，CPU 速度1.0 GHz，带有浮点运算单元，在板集成了256MB DDR2 SDRAM（最大可支持512MB）、显示控制器（支持LCD显示，最高分辨率为1024×768），以太网控制器等。带有PA TA硬盘接口1个，PC104扩展插槽1个，KB/MS插槽1个，USB2.0接口4个，16位GPIO口，RS-232接口3个，RS-232/422/485接口1个。 选择该嵌入式主板时，应注意： 1）购买时，要求将系统内存升级到512MB； 2）购买时，要求配齐以下配件： ①键盘及鼠标的接口线共2根（编号及图片如下）； p/n: 1703060053p/n: 1700060202 ②VGA接口线1根（编号及图片如下）； p/n: 1700000898
③US B×2接口线1根（编号及图片如下）； p/n: 1703100260 ④RS-232×2接口线1根（编号及图片如下）； p/n: 1701200220 ⑤RS-422/485接口线1根（编号及图片如下）；p/n: 1703040157 ⑥IDE接口线1根（编号及图片如下）； p/n: 1701440350 ⑦外接Li电池1个（编号及图片如下）； p/n: 1750129010
智能机器人设计报告 参赛者：庆东肖荣于腾飞 班级：级应用电子技术 指导老师：远明 日期：年月日 一、元器件清单： ，，，，，，，蜂鸣器，光敏电阻，光敏三极管，电阻、电容若干，超亮及普通发光管。二、主要功能： 本设计按要求制作了一个简易智能电动车，它能实现的功能是：从起跑线出发，沿引导线到达点。在此期间检测到铺设在白纸下的薄铁片，并实时存储、显示在“直道区”检测到的薄铁片数目。电动车到达点以后进入“弯道区”，沿圆弧引导线到达点继续行驶，在光源的引导下，利用轻触开关传来的电信号通过障碍区进入停车区并到达车库，完成上述任务后能够立即停车，全程行驶时间越少越好。 本寻迹小车是以有机玻璃为车架，单片机为控制核心，加以减速电机、光电传感器、光敏三极管、轻触开关和电源电路以及其他电路构成。系统由通过口控制小车的前进后退以及转向。寻迹由超亮发光二极管及光敏电阻完成，避障由轻触开关完成，寻光由光敏三极管完成。 并附加其他功能： ．声控启动 ．数码显示 ．声光报警 三、主体设计 车体设计 左右两轮分别驱动，后万向轮转向的方案。为了防止小车重心的偏移，后万向轮起支撑作用。对于车架材料的选择，我们经过比较选择了有机玻璃。用有机玻璃做的车架比塑料车架更加牢固，比铁制小车更轻便，美观。而且裁减比较方便！ 电机的固定采用的是铝薄片加螺丝固定，非常牢固，且比较美观。 轮子方案 在选定电机后，我们做了一个万向轮，万向轮的高度减去电机的半径就是驱动轮的半径。轮子用有机玻璃裁出来打磨光华的，上面在套上自行车里胎，以防止打滑。 万向轮 当小车前进时，左右两驱动轮与后万向轮形成了三点结构，这种结构使得小车在前进时比较平稳。
人工智能技术基础实验报告 指导老师：朱力 任课教师：张勇
实验三小型专家系统设计与实现 一、实验目的 （1）增加学生对人工智能课程的兴趣； （2）使学生进一步理解并掌握人工智能prolog语言； （3）使学生加强对专家系统课程内容的理解和掌握，并培养学生综合运用所学知识开发智能系统的初步能力。 二、实验要求 （1）用产生式规则作为知识表示，用产生系统实现该专家系统。 （2）可使用本实验指导书中给出的示例程序，此时只需理解该程序，并增加自己感兴趣的修改即可；也可以参考该程序，然后用PROLOG语言或其他语言另行编写。 （3）程序运行时，应能在屏幕上显示程序运行结果。 三、实验环境 在Turbo PROLOG或Visual Prolog集成环境下调试运行简单的PROLOG程序。 四、实验内容 建造一个小型专家系统（如分类、诊断、预测等类型），具体应用领域由学生自选，具体系统名称由学生自定。 五、实验步骤 1、专家系统： 1.1建造一个完整的专家系统设计需完成的内容： 1．用户界面：可采用菜单方式或问答方式。
2．知识库（规则库）：存放产生式规则，库中的规则可以增删。 3．数据库：用来存放用户回答的问题、已知事实、推理得到的中 间事实。 4．推理机：如何运用知识库中的规则进行问题的推理控制，建议 用正向推理。 5．知识库中的规则可以随意增减。 1.2推理策略 推理策略包括：正向（数据驱动），反向（目标驱动），双向 2、动物分类实验规则集 （1）若某动物有奶，则它是哺乳动物。 （2）若某动物有毛发，则它是哺乳动物。 （3）若某动物有羽毛，则它是鸟。 （4）若某动物会飞且生蛋，则它是鸟。 （5）若某动物是哺乳动物且有爪且有犬齿且目盯前方，则它是食肉动物。（6）若某动物是哺乳动物且吃肉，则它是食肉动物。 （7）若某动物是哺乳动物且有蹄，则它是有蹄动物。 （8）若某动物是有蹄动物且反刍食物，则它是偶蹄动物。 （9）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色条纹，则它是老虎。 （10）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色斑点，则它是猎豹。 （11）若某动物是有蹄动物且长腿且长脖子且黄褐色且有暗斑点，则它是长颈鹿。 （12）若某动物是有蹄动物且白色且有黑色条纹，则它是斑马。 （13）若某动物是鸟且不会飞且长腿且长脖子且黑白色，则它是驼鸟。
一、前言 1.课题研究的意义，国内外研究现状和发展趋势 1.1课题研究的意义 随着机器人在工业装配线的应用越来越广泛，工业环境对其控制系统的要求也越来越高，所以开放式机器人控制系统的设计具有工程实际意义。 课题以一四自由度关节型机器人研制为背景，设计机器人运动控制系统的硬件电路和软件结构，对机器人的运动控制电路进行设计，实现机器人按照预定轨迹或自主运动控制功能。 在机械工业中，应用机械手的意义可以概括如下： ①以提高生产过程中的自动化程度 应用机械手有利于实现材料的传送、工件的装卸、刀具的更换以及机器的装配等的自动化的程度，从而可以提高劳动生产率和降低生产成本。 ②以改善劳动条件，避免人身事故 在高温、高压、低温、低压、有灰尘、噪声、臭味、有放射性或有其他毒性污染以及工作空间狭窄的场合中，用人手直接操作是有危险或根本不可能的，而应用机械手即可部分或全部代替人安全的完成作业，使劳动条件得以改善。 ③可以减轻人力，并便于有节奏的生产 应用机械手代替人进行工作，这是直接减少人力的一个侧面，同时由于应用机械手可以连续的工作，这是减少人力的另一个侧面。因此，在自动化机床的综合加工自动线上，目前几乎都没有机械手，以减少人力和更准确的控制生产的节拍，便于有节奏的进行工作生产 随着机器人技术的发展，机器人应用领域的不断扩大，对机器人的性能提出了更高的要求，因此，如何有效地将其他领域（如图像处理、声音识别、最优控制、人工智能等）的研究成果应用到机器人控制系统的实时操作中，是一项富有挑战性的研究工作。而具有开放式结构的模块化、标准化机器人，其控制系统的研究无疑对提高机器人性能和自主能力，推动机器人技术的发展具有重大意义。 1.2国内外研究现状和发展趋势 随着机器人控制技术的发展，针对结构封闭的机器人控制器的缺陷，开发“具有开放式结构的模块化、标准化机器人控制器”是当前机器人控制器的一个发展方向。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。 由于适用于机器人控制的软、硬件种类繁多和现代技术的飞速发展，开发一个结构完全开放的标准化机器人控制器存在一定困难，但应用现有技术，如工业PC
智能机器人的设计与制作WORD版本可编辑
智能机器人的设计与制作 引言 近几年机器人已成为高技术领域内具有代表性的战略目标。机器人技术的出现和发展，不但使传统的工业生产面貌发生根本性变化，而且将对人类社会产生深远的影响。随着社会生产技术的飞速发展，机器人的应用领域不断扩展。从自动化生产线到海洋资源的探索，乃至太空作业等领域，机器人可谓是无处不在。目前机器已经走进人们的生活与工作，机器人已经在很多的领域代替着人类的劳动，发挥着越来越重要的作用，人们已经越来越离不开机器人帮助。机器人工程是一门复杂的学科，它集工程力学、机械制造、电子技术、技术科学、自动控制等为一体。目前对机器人的研究已经呈现出专业化和系统化，一些信息学、电子学方面的先进技术正越来越多地应用于机器人领域。目前机器人行业的发展与30 年前的电脑行业极为相似。今天在汽车装配线上忙碌的一线机器人，正是当年大型计算机的翻版。而机器人行业的利基产品也同样种类繁多，比如协助医生进行外科手术的机械臂、在伊拉克和阿富汗战场上负责排除路边炸弹的侦察机器人、以及负责清扫地板的家用机器人，还有不少参照人、狗、恐龙的样子制造机器人玩具。舞蹈机器人具有人类外观特征、可爱的外貌、又兼有技术含量，极受青少年的喜爱。我从前年开始机器人方面的研究，在这过程中尝试过很多次的失败，也感受到了无比的乐趣。 图1.1、机器人 1 绪论
机器人技术作为20 世纪人类最伟大的发明之一，自20 世纪60 年代初问世以来，经历40 余年的发展已取得长足的进步。未来的机器人是一种能够代替人类在非结构化环境下从事危险、复杂劳动的自动化机器，是集机械学、力学、电子学、生物学、控制论、计算机、人工智能和系统工程等多学科知识于一身的高新技术综合体。走向成熟的工业机器人，各种用途的特种机器人的多用化，昭示着机器人技术灿烂的明天。 1.1 国内外机器人技术发展的现状 为了使机器人能更好的应用于工业，各工业发达国家的大学、研究机构和大工业企业对机器人系统开发投入了大量的人力财力。在美国和加拿大，各主要大学都设有机器人研究室，麻省理工学院侧重于制造过程机器人系统的研究，卡耐基—梅隆机器人研究所侧重于挖掘机器人系统的研究，而斯坦福大学则着重于系统应用软件的开发。德国正研究开发“MOVE AND PLAY”机器人系统，使机器人操作就像人们操作录像机、开汽车一样。从六十年代开始日本政府实施一系列扶植政策，使日本机器人产业迅速发展起来，经过短短的十几年。到80 年代中期，已一跃而为“机器人王国”。其机器人的产量和安装的台数在国际上跃居首位。按照日本产业机器人工业会常务理事米本完二的说法：“日本机器人的发展经过了60 年代的摇篮期。70 年代的实用期。到80 年代进人普及提高期。” 并正式把1980 年定为产业机器人的普及元年”。开始在各个领域内广泛推广使用机器人。中国机器人的发展起步较晚，1972 年我国开始研制自己的工业机器人。"七五"期间，国家投入资金，对工业机器人及其零部件进行攻关，完成了示教再现式工业机器人成套技术的开发，研制出了喷涂、点焊、弧焊和搬运机器人。1986 年国家高技术研究发展计划(863 计划)开始实施，智能机器人主题跟踪世界机器人技术的前沿，经过几年的研究，取得了一大批科研成果，成功地研制出了一批特种机器人。20 世纪90 年代，我国的工业机器人又在实践中迈进一大步，先后研制出了点焊、装配、喷漆、切割、搬运等各种用途的工业机器人，并实施了一批机器人应用工程，形成了一批机器人产业化基地，为我国机器人产业的腾飞奠定了基础。 1.2 机器人技术的市场应用 机器人融入我们日常生活的步伐有多快？据国际机器人联盟调查，2004 年，全球个人机器人约有200 万台，到2008 年，还将有700 万台机器人投入运行。按照韩国信息通信部的计划，到2013 年，韩国每个家庭都能拥有一台机器人；而日本机器人协会预测，到2025 年，全球机器人产业的“蛋糕”将达到每年500 亿美元的规模(现在仅有50亿美元)。与20 世纪70 年代PC 行业的情况相仿，我们不可能准确预测出究竟哪些用途将推动这个新兴行业进入临界状态。不过看起来，机器人很可能在护理和陪伴老年人的工作上大展宏图，或许还可以帮助残疾人四处走走，并增强士兵、建筑工人和医护人员的体力与耐力。目前，我国从事机器人研发和应用工程的单位200 多家，拥有量为3500 台左右，其中国产占20％，其余都是从日本、美国、瑞典等40 多个国家引进的。2000 年已生产 各种类型工业机器人和系统300 台套，机器人销售额6.74 亿元，机器人产业对国民经济的年收益额为47 亿元，我国对工业机器人的需求量和品种将逐年大幅度增加。1.3 机器人技术的前景展望机器人是人类的得力助手，能友好相处的可靠朋友，将来我们会看到人和机器人会存在一个空间里边，成为一个互相的助手
上海应用技术学院Shanghai Institute of Technology 组长：王文博 组员：严格，熊祚强 指导教师：周文 项目工期：2014年6月10日——2015年6月15日
摘要：本项目研发智能家庭监督机器人是基于智能手机平台之下所应用的， 在借助于ug三维建模设计，机械设计以传动设计，及嵌入式硬件的插入，成功地实现了人远距离分身控制并监督家庭情况，能够随时随地掌握家庭环境的变化，为家庭安全的保障提供了基础，并且解决了目前市场家政机器人价格昂贵的现象。 前言: 随着物联网，智能家居以及智能手机的兴起，针对国内的市场环境， 本项目研发出的一系列四款智能家庭服务机器人，本项目研发的机器人管家是一种远程交互型机器人家政机器人采用低功耗WIFI技术连接互联网及手机终端通过强大智能手机及网络云服务器的数据计算处理能力对机器人进行智能化控制，从而降低了机器人的所需硬件成本，使得家政机器人能被国内消费者所接受。此机器人装配了红外，433射频的家电控制系统，实现了远程家电控制功能，并解决了目前智能家居家电设备接口协议不统一，传统家电难以兼容的问题。此外，机器人本身留有各种传感器接口，通过采用本项目研发的红外热式，温湿度，甲醛以及PM2.5传感器机器人能够实现远程家庭环境监控，家居安防的功能。能够解决目前家庭服务类机器人依赖进口，售价高昂的市场现状。 正文：（建模方面）
如上图所示，主观三视图，以及大致轮廓视图，外观视图上采取了全新的外观设计，底部以正六棱柱作为底座，并且采用抽壳技术，扩大内部空间，方便内部嵌入传动系统，机械设计等等，并且为以后的硬件电子设施提供了空间基础，上部采用圆弧拉伸，同样扩大内部空间，便于齿轮，马达等传动设施插入，放手机的补位，采用加盖模式，内部设有弹簧等设施，加紧设备。具体如下： 一：底轮 底轮采用一般的轮胎设计，圆弧效果便于运动，轮胎表面加拉伸效果，增加抓地，增大摩擦，内部增加五角星设计，省材料， 增加美观 二：转向轮： 由于底面为正六棱柱，两个轮子不能稳定行走，并且转向不方便，故在底面加上两个可以自由旋转的转向轮，转向轮 采用平常滑板上的轮子，这样的轮，自由性比较大，可以随 意转向，而传统的车轮，自由性较低，两者互相结合，既可 以自由转向，又可以稳抓底面。建模设计上主要采用了草图 拉伸方式。 三：滚轴：
移动机器人的自主导航控制 一、研究的背景 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、计算机技术、机械工程、电子工程、自动化控制工程以及人工智能等多学科的研究成果，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、国防、医疗、服务等行业中得到广泛的应用，而且在排雷、搜捕、救援、辐射和空间领域等有害与危险场合都得到很好的应用。因此，移动机器人技术已经得到世界各国的普遍关注。 在自主式移动机器人相关技术的研究中，导航技术是其研究核心，同时也是移动机器人实现智能化及完全自主的关键技术。导航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。导航主要解决以下三方面的问题:(l)通过移动机器人的传感器系统获取环境信息;(2)用一定的算法对所获信息进行处理并构建环境地图;(3)根据地图实现移动机器人的路径规划及运动控制。 二、相关技术 移动机器人定位是指确定机器人在工作环境中相对于全局坐标的位置，是移动机器人导航的基本环节。定位方法根据机器人工作环境的复杂性、配备传感器种类和数量等方面的不同而采用多种方法。主要方法有惯性定位、标记定位、GPS定位、基于地图的定位等，它们都不同程度地适用于各种不同的环境，括室内和室外环境，结构化环境与非结构化环境。 惯性定位是在移动机器人的车轮上装有光电编码器，通过对车轮转动的记录来粗略地确定移动机器人位置。该方法虽然简单，但是由于车轮与地面存在打滑现象，生的累积误差随路径的增加而增大，导致定位误差的逐渐累积，从而引起更大的差。 标记定位法是在移动机器人工作的环境里人为地设置一些坐标已知的标记，超声波发射器、激光反射板等，通过机器人的传感器系统对标记的探测来确定机器人在全局地图中的位置坐标。三角测量法是标记定位中常用的方法，机器人在同一点探测到三个陆标，并通过三角几何运算，由此可确定机器人在工作环境中的坐标。标记定位是移动机器人定位中普遍采用的方法，其可获得较高的定位精度且计量小，但是在实际应用中需要对环境作一些改造，添加相应的标记，不太符合真正意义的自主导航。 GPS定位是利用环绕地球的24颗卫星，准确计算使用者所在位置的庞大卫星网 定位系统。GPS定位技术应用已经非常广泛，除了最初的军事领域外，在民用方面也得到了广泛的应用，但是因为在移动导航中，移动GPS接收机定位精度受到卫 星信号状况和道路环境的影响，同时还受到时钟误差、传播误差、接收机噪声
中国海洋大学工程学院 机械电子工程研究生课程考核论文 题目： AUV水下机器人运动控制系统研究报告课程名称：运动控制技术 姓名：李思乐 学号： 21100933077 院系：工程学院机电工程系 专业：机械电子工程 时间：2010-12-26 课程成绩： 任课老师：谭俊哲
AUV水下机器人运动控制系统设计 摘要：以主推加舵控制的小型自治水下机器人为研究对象，建立了水下机器人的数学模型并进行了分析。根据机器人结构的特点，对模型进行了必要的简化。设计了机器人的运动控制系统。以成功研制的无缆自治水下机器人(AUV) 为基础，对其航行控制和定位控制方法进行了较详细的分析. 同时介绍了它的推进器布置、控制系统结构、推力分配等方法。最后展示了它的运行实验结果。 关键词：水下机器人；总体设计方案；运动控制系统；电机仿真 1 引言 近年来国外水下机器人技术发展迅速，技术水平较高。其中，具有代表性的产品有：美国Video Ray 公司开发出的Scout、Explorer、Pro 等系列遥控式水下机器人，美国Seabotix公司研发的LBV-ROV 系列，英国AC-CESS 公司的AC-ROV系列。 随着海洋开发、探测的需求越来越强，水下机器人成为全世界研究的热门课题。小型自治水下机器人具有低成本、小型化、操作灵活等特点成为近年来国内外研究的热点。自治水下机器人（Autonomous Underwater Vehicles, AUV）,载体采用模块化设计思想, 可根据需要适当增减作业或传感器模块, 载体采用鱼雷状流线外形, 总长约2 m, 外径25 cm, 基本模块包括推进器模块、能源模块、电子舱模块、传感器模块以及GPS、无线电通讯模块, 基本传感器有姿态传感器、高度计、深度计和视觉传感器, 支持光纤通讯, 载体可外挂声学设备, 通过光纤系统进行遥控操作可实现其半自主作业, 也可在预编程指令下实现自主作业。系统基本模块组成设计如图1-1所示[1]。它具有开放式、模块化的体系结构和多种控制方式（自主/半自主/遥控），自带能源。这种小型水下机器人可在大范围、大深度和复杂海洋环境下进行海洋科学研究和深海资源调查，具有更广泛的应用前景。在控制系统的设计过程中充分考虑了系统的稳定性和操纵性。控制器具有足够的鲁棒性来克服建模误差，以及水动力参数变化。 图1-1 系统基本模块组成设计 2机器人物理模型 2.1 AUV 物理模型 为了研究AUV 的运动规律，确定运行过程中AUV 的位置和姿态，需要建立AUV 的动力学模型。为了便于分析，建立适合于描述AUV 运动的两种参考坐标系，即固定坐标系Eξηζ 和运动坐标系Oxyz，如图2-1 所示：包含5 个推进器，分别是艉部的2 个主推进器、艉部的1 个垂向推进器和艏部的2 个垂向推进器。左右对称于纵中
机器人分布式控制系统设计与实现 1引言 目前,机器人系统的特点是开放式机器人控制,强调结构化、模块化、 可扩展性、交互性,是对机器人设计结构单一、信息封闭、缺少交互性缺点的突破。分层分布式控制系统采用集中管理，分散控制方式，这种控制方法优点体 现在：集中监控和管理，管理和现场分离，管理更加综合化和系统化；实现分 散控制可使各功能模块的设计、装配、调试以及维护相互独立，系统控制的危 险性分散，可靠性提高，投资减小；采用网络通信技术，可根据需要增加以微 处理器为核心的功能模块，具有良好的系统开放性、扩展性和升级特性。 本论文详细介绍了一种分层分布式控制系统的设计方案，系统由上到下分 为主控中心决策层、车载PC运算层、下位机驱动子层以及位置反馈子层。主 控中心决策层是系统的主层，可以是台式机或笔记本电脑，基于VC++编译环 境设计的人机交互界面，满足友好、便于操作的要求，主控中心决策层的功能 是总体规划和分配任务，对机器人进行远程监控；车载PC运算层为一台笔记 本电脑，基于VC++编译环境设计了控制界面，通过无线网卡与主控中心决策 层进行数据传输，采用面向连接可靠的TCP传输控制协议，保证数据传输的可 靠性；下位机驱动子层和位置反馈子层是相互独立的功能模块，与车载PC运 算层之间通过串口进行通信；下位机驱动子层是一个完整的直流电 机闭环控制系统，包括CPU、控制芯片、驱动芯片以及增量式光电编码器；位置反馈子层通过CPU的I/O口和中断得到机器人车轮轴转角信息，结合机器 人机械系统的实际尺寸计算机器人中心的实际位置信息，处理好的位置信息通 过串口反馈给车载PC运算层。该控制系统应用在国家自然科学基金资助项目 和国家重点基础研究发展计划973项目的移动机器人平台上，运动控制测试结 果表明，分层分布式控制方式控制精度高，稳定性好，系统响应迅速；同时该 控制系统具有超强的计算能力和二次开发潜力，根据项目研究需要可在各个子 层进行分布式扩展，比如在下位机驱动子层和位置反馈子层的同级层中扩展传 感器功能子层，增加机器人的智能。该控制系统为项目的实验工作奠定基础。 2分层分布式控制系统设计 1. 基于VC++的主控中心决策层设计 主控中心决策层的作用是总体规划和分配任务，对机器人进行远程监控。 基于VC++编译环境，采用模块化方法对人机交互系统进行设计，分为网络数 据传输模块、运动参数输入模块、轨迹显示模块、视觉监控模块。如图
智能机器人的设计与制作 引言 近几年机器人已成为高技术领域内具有代表性的战略目标。机器人技术的出现和 进展，不但使传统的工业生产面貌发生全然性变化，而且将对人类社会产生深远的阻碍。随着社会生产技术的飞速进展，机器人的应用领域不断扩展。从自动化生产线到海洋资源的探究，乃至太空作业等领域，机器人可谓是无处不在。目前机器差不多走进人们的生活与工作，机器人差不多在专门多的领域代替着人类的劳动，发挥着越来越重要的作用，人们差不多越来越离不开机器人关心。机器人工程是一门复杂的学科，它集工程力学、机械制造、电子技术、技术科学、自动操纵等为一体。目前对机器人的研究差不多呈现出专业化和系统化，一些信息学、电子学方面的先进技术正越来越多地应用于机器人领域。目前机器人行业的进展与30 年前的电脑行业极为相似。今天在汽车装配线上忙碌的一线机器人，正是当年大型计算机的翻版。而机器人行业的利基产品也同样种类繁多，比如协助大夫进行外科手术的机械臂、在伊拉克和阿富汗战场上负责排除路边炸弹的侦察机器人、以及负责清扫地板的家用机器人，还有许多参照人、狗、恐龙的模样制
造机器人玩具。舞蹈机器人具有人类外观特征、可爱的外貌、又兼有技术含量，极受青青年的喜爱。我从前年开始机器人方面的研究，在这过程中尝试过专门多次的失败，也感受到了无比的乐趣。 图1.1、机器人 1 绪论 机器人技术作为20 世纪人类最伟大的发明之一，自20 世纪60 年代初问世以来， 经历40 余年的进展已取得长足的进步。以后的机器人是一种能够代替人类在非结构化环境下从事危险、复杂劳动的自动化机
器，是集机械学、力学、电子学、生物学、操纵论、计算机、人工智能和系统工程等多学科知识于一身的高新技术综合体。走向成熟的工业机器人，各种用途的特种机器人的多用化，昭示着机器人技术灿烂的改日。 1.1 国内外机器人技术进展的现状 为了使机器人能更好的应用于工业，各工业发达国家的大学、研究机构和大工业企业对机器人系统开发投入了大量的人力财力。在美国和加拿大，各要紧大学都设有机器人研究室，麻省理工学院侧重于制造过程机器人系统的研究，卡耐基—梅隆机器人研究所侧重于挖掘机器人系统的研究，而斯坦福大学则着重于系统应用软件的开发。德国正研究开发“MOVE AND PLAY”机器人系统，使机器人操作就像人们操作录像机、开汽车一样。从六十年代开始日本政府实施一系列扶植政策，使日本机器人产业迅速进展起来，通过短短的十几年。到80 年代中期，已一跃而为“机器人王国”。其机器人的产量和安装的台数在国际上跃居首位。按照日本产业机器人工业会常务理事米本完二的讲法：“日本机器人的进展通过了60 年代的摇篮期。70 年代的有用期。到80 年代进人普及提高期。” 并正式把1980 年定为产业机器人的普及元年”。开始在各个领
一种机器人导航方法，属于机器人导航控制技术领域。方法包括：步骤S01,获取驱动轮和旋转编码器信息，计算机器人里程；步骤S02,获取九轴传感器采集信息，基于融合算法计算机器人的偏航角Z、横滚角X和俯仰角Y；步骤S03,获取激光导航模块扫描信息，定位机器人的平面位置；步骤S04,基于机器人里程、偏航角Z、横滚角X、俯仰角Y和激光导航模块的扫描结果，提取机器人周围信息并生成二维地图；步骤S05,获取视觉导航模块的图像信息，提取机器人在空间中所处的位置、方向和环境信息，建立环境模型；步骤S06,基于二维地图和环境模型，生成全景空间地图。本技术使得机器人在高精度综合导航上定位精度可达豪米级别，且消除了机器人运动累积误差。 权利要求书 1.一种机器人导航方法，其特征在于，应用于在底盘设置配有旋转编码器的驱动轮、九轴传 感器和激光导航模块，以及在头部设置视觉导航模块的机器人，方法包括：
步骤S01,获取驱动轮和旋转编码器信息，计算机器人里程； 步骤S02,获取九轴传感器采集信息，基于融合算法计算机器人的偏航角Z、横滚角X和俯仰角Y； 步骤S03,获取激光导航模块扫描信息，定位机器人的平面位置； 步骤S04,基于机器人里程、偏航角Z、横滚角X、俯仰角Y和激光导航模块的扫描结果，提取机器人周围信息并生成二维地图； 步骤S05,获取视觉导航模块的图像信息，提取机器人在空间中所处的位置、方向和环境信息，建立环境模型； 步骤S06,基于二维地图和环境模型，生成全景空间地图。 2.根据权利要求1所述的一种机器人导航方法，其特征在于，所述步骤S01具体包括： 步骤S11,获取驱动轮和旋转编码器信息，计算机器人的左轮速度vl和右轮速度vr； 步骤S12,根据机器人的左轮速度vl和右轮速度vr，依据公式计算机器人前进速度v，并依据公式计算机器人绕圆心运动的角速度w； 步骤S13，根据机器人前进速度v和机器人绕圆心运动的角速度，依据公式计算机器人圆弧运动的半径。 3.根据权利要求2所述的一种机器人导航方法，其特征在于，所述旋转编码器信息包括左轮旋转圈数、右轮旋转圈数；所述驱动轮信息包括左轮周长、右轮周长；依据左轮旋转圈数和左轮周长计算所述左轮速度vl，依据右轮旋转圈数和右轮周长计算所述右轮速度vr。 4.根据权利要求1所述的一种机器人导航方法，其特征在于，所述九轴传感器包括三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁力计。
一种新型智能清洁机器人测控系统的设计与实现 0 引言 移动机构是清洁机器人的主体，决定了清洁机器人的运动空间，一般采用轮式结构。传感器系统一般采用超声波传感器、红外光电传感器、接触传感器等构成多传感器系统。随着近年来控制技术、传感技术以及移动机器人技术等技术的迅速发展，智能清洁机器人控制系统的研究和开发已具备了坚实的基础和良好的发展前景。吸尘系统在原理上与传统立式吸尘器相同，主要是在结构设计上更多考虑结构尺寸、集成度以及一些辅助机构的合理布置和利用，以此来提高能源利用率和工作效率。本文主要研究智能清洁机器人测控系统的设计与实现，最终目标是通过软硬件的合理设计，使智能清洁机器人能够自动避开障碍物，实现一般家居环境下的自主清洁工作。 1 测控系统组成及功能 智能清洁机器人测控系统主要包括控制器核心系统、传感器系统和驱动系统等。其原理如图1所示。基于清洁机器人自身体积尽可能小的原则，本设计将控制器核心系统、传感器系统、行走驱动及相关电路集成在一块电路板上。为防止干扰，通过光电隔离器件将各模块在电气上隔离开来。利用超声波传感器、红外反射式传感器和接触传感器组成多传感器系统，检测信号经调理电路处理后送控制器；采用8位单片机SST89E554RC作为控制器，控制器对传感器信号加以判断，根据判断结果，选定相应的控制策略，并控制语音系统发出相应的报警信号；在相应的控制策略下，通过专用驱动器驱动直流电机，带动驱动轮，两轮独立驱动，实现避障功能；同时，控制器控制小型双风机真空吸尘系统对经过的地面进行必要的清扫。
图1 系统原理 该新型智能清洁机器人实验平台如图2所示，该平台为圆形结构，两轮独立驱动，具备完整的吸尘系统和电源系统等功能模块。最终将在该平台上对本文所介绍的测控系统的性能进行实验验证。 图2 智能清洁机器人实验平台 2 测控系统硬件设计 2.1 CPU控制模块 CPU采用美国SST公司制造的8位单片机SST89E554RC。器件使用与8051完全相同的指令集，并与标准的8051器件管脚对管脚兼容。片内拥有1 kB 字节RAM空间，3个16位定时计数器，4个8位I/O端口，拥有可编程计数阵列(PCA),可提供5路256级PWM调速，可通过全双工增强型串口实现人机通讯。 依据SST89E554RC单片机的引脚特性，在实际设计中，各电机驱动信号由单片机P1口输出，左右驱动电机占用P1.1～P1.6共6个端口(其中P1.3和P1.6作为PWM调速信号输出端口使用)，吸尘风机和起尘电机分别占用P1.0和P1.7口；红外反射式传感器和接触传感器检测信号分别送给P2口的P2.0～P2.7共8个端口；超声波接收器信号经调理后送人外部中断INT1(P3.3口)；2个触摸式选择屏的触摸信号经处理后分别送给P3.4口和P3.5口。 2.2 驱动模块
目录 第一章绪论 (3) 1.1引言 (3) 1.2移动机器人的定义与主要研究内容 (3) 1.2.1移动机器人的定义 (3) 1.2.2移动机器人的主要研究内容 (4) 1.3本文研究课题与内容安排 (5) 1.3.1研究课题 (5) 1.3.2内容安排 (6) 第二章移动机器人导航技术概述 (8) 2.1移动机器人工作环境表示方法 (8) 2.1.1几何地图 (8) 2.1.2拓扑地图 (10) 2.2移动机器人定位技术 (11) 2.2.1相对定位技术 (11) 2.2.2绝对定位技术 (12) 2.3移动机器人路径规划方法 (13) 2.3.1Dijkstra和A*图搜索算法 (13) 2.3.2人工势场法 (13) 2.3.3调和函数势场法 (14) 2.3.4回归神经网络法(RNN) (15) 第三章基于线段关系的扫描匹配定位 (17) 3.1环境描述 (17) 3.2定位传感器 (19) 3.3直线段提取................................................................................. . (20) 3.3.1LRF数据点分段 (20) 3.3.2直线拟合 (21) 3.3.3直线斜率计算 (21) 3.4线段关系(LSR)匹配 (23) 3.4.1判据选取 (23) 3.4.2递进式对应性计算 (25) 3.4.3距离关系比较的分离与合并 (26) 3.4.4最佳匹配搜索 (28) 3.4.5位姿计算 (29) 3.5实验及结果分析 (29) 第四章基于已知地图的路径规划 (32) 4.1基于A*算法的拓扑地图规划 (33) 4.1.1拓扑地图的表示 (33) 4.1.2A*算法 (34) 4.2基于回归神经网络(RNN)的栅格规划算法 (36) 4.2.1栅格环境的RNN表示 (36)