当前位置:文档之家› 移动可伸缩三维倒立摆模型的双足机器人步态控制策略

移动可伸缩三维倒立摆模型的双足机器人步态控制策略

移动可伸缩三维倒立摆模型的双足机器人步态控制策略
移动可伸缩三维倒立摆模型的双足机器人步态控制策略

机器人控制技术论文

摘要 为使机器人完成各种任务和动作所执行的各种控制手段。作为计算机系统中的关键技术,计算机控制技术包括范围十分广泛,从机器人智能、任务描述到运动控制和伺服控制等技术。既包括实现控制所需的各种硬件系统,又包括各种软件系统。最早的机器人采用顺序控制方式,随着计算机的发展,机器人采用计算机系统来综合实现机电装置的功能,并采用示教再现的控制方式。随着信息技术和控制技术的发展,以及机器人应用范围的扩大,机器人控制技术正朝着智能化的方向发展,出现了离线编程、任务级语言、多传感器信息融合、智能行为控制等新技术。多种技术的发展将促进智能机器人的实现。 当今的自动控制技术都是基于反馈的概念。反馈理论的要素包括三个部分:测量、比较和执行。测量关心的变量,与期望值相比较,用这个误差纠正调节控制系统的响应。这个理论和应用自动控制的关键是,做出正确的测量和比较后,如何才能更好地纠正系统。 PID(比例-积分-微分)控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史,现在仍然是应用最广泛的工业控制器。PID控制器简单易懂,使用中不需精确的系统模型等先决条件,因而成为应用最为广泛的控制器。 它由于用途广泛、使用灵活,已有系列化产品,使用中只需设定三个参数(Kp,Ti 和Td)即可。在很多情况下,并不一定需要全部三个单元,可以取其中的一到两个单元,但比例控制单元是必不可少的。 关键词:机器人,机器人控制,PID,自动控制

目录 摘要.......................................................... I 第1章绪论................................................ - 1 - 1.1机器人控制系统 (1) 1.2机器人控制的关键技术 (1) 第2章机器人PID控制...................................... - 2 - 2.1PID控制器的组成 (2) 2.2PID控制器的研究现状 (2) 2.3PID控制器的不足 (3) 第3章 PID控制的原理和特点 ................................ - 4 - 3.1PID控制的原理 (4) 3.2PID控制的特点 (5) 第4章 PID控制器的参数整定 ................................ - 5 -后记...................................................... - 6 -

全向移动机器人的运动控制

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。

机器人与自动化技术

机器人与自动化技术 “机器人、无处不在的屏幕、语音交互,这些都将改变我们看待‘电脑’的方式。一旦看、听、阅读能力得到提升,你就可以以新的方式进行交互。”----比尔?盖茨在某电视节目中,预测未来科技领域的下一件大事时表示:机器人与自动化技术将成为未来发展的一大趋势,可以改变世界! 工业机器人的应用,正从汽车工业向一般工业延伸,除了金属加工、食品饮料、塑料橡胶、3C、医药等行业,机器人在风能、太阳能、交通运输、建筑材料、物流甚至废品处理等行业都可以大有作为。 当然,即将“改变世界”的机器人不仅仅具有代替人工的价值,在很多人类无法实现的领域也将出现机器人的身影。譬如,派送采矿机器人到月球和小行星上采挖稀土矿,将有望成为现实。 而更令比尔?盖茨寄予厚望的是机器人将像“电脑”一样改变人类的生活。 日本早稻田大学研究人员推出一种新型仿人型家务机器人。它集安全性、可靠性和灵巧性于一身,还具有仿人脸的外观。在工作时,它将一名男子抱下床,与他聊天并为他准备早餐。由于拥有和成年女性大小相当的灵巧双臂、双手,这种机器人能够用夹子将面包从面包机中取出,而丝毫不弄碎它。 英国阿伯丁大学启动了一项新的研究计划,在3年内研发出允许机器人与人类进行交谈,甚至讨论具体决定的系统……。 作为先进制造业中不可替代的重要装备,工业机器人已经成为衡量一个国家制造水平和科技水平的重要标志。 在机器人市场中,目前80%的市场份额仍由跨国公司占有,其中瑞典ABB、日本发那科FANUC、日本安川yaskawa和德国库卡KUKA四大企业则是市场第一梯队的“四大金刚”。其它有瑞士史陶比尔Staubli、德国克鲁斯CLOOS、德国百格拉、德国徕斯、德国斯图加特航空航天自动化集团(STUAA)、意太利瀚博士hanbs、意大利柯马COMAU、英国Auto Tech Robotics等。 目前国内生产机器人的企业主要有:中科院沈阳新松机器人自动化股份有限公司、芜湖埃夫特智能装备有限公司、上海新时达机器人有限公司、安川首钢机器人有限公司、哈工大海 尔机器人有限公司、南京埃斯顿机器人工程有限公司、广州数控设备有限公司、上海沃迪自动化装备股份有限公司等。 2015年,中国机器人市场需求预计将达35000台,占全球比重16.9%,成为全球规模最大的市场。 一、机器人的系统构成 由3大部分6个子系统组成。 3大部分是:机械部分、传感部分、控制部分。 6个子系统是:驱动系统、机械结构系统、感受系统、机器人-环境交互系统、人-机交互系统、控制系统。

四足机器人步行腿运动学正反解

四足机器人步行腿的运动学正反解摘要:本文设计的步行腿具有3个驱动关节,分析了该步行机器人的机构及其等效简化,给出了运动学正反解,正解问题要比反解问题复杂很多。该分析方法准确率高,为步行腿的运动空间、轨迹规划和位置控制奠定了基础。 关键词:步行腿运动学正反解 abstract: in this paper, the design of walking legs with three drive joint analysis of the institutions of the walking robot and its equivalent simplified kinematics and inverse solution positive solution of the problem is much more complex than the inverse solution. the analytical method with high accuracy, and laid the foundation for walking space for the movement of the legs, trajectory planning and position control. keywords: walking legs kinematics positive and negative solution 0 前言 四足机器人的行走机构是步行腿,它是步行机器人中最为重要也是最复杂的构件[1],步行腿的灵活度这届决定了步行机器人的行走姿态和完成任务的复杂程度。本文设计的步行腿具有三个驱动关节,采用混连机构设计。给出了步行腿的运动正解和反解,是整个四足步行机器人系统设计的基础,也是机器人运动空间分析和尺

新型四足机器人步态仿真与实现

M ac hine B uilding A uto mation,Jun 2008,37(3):21~23,33 作者简介:马东兴(1982— ),男,江苏省丹阳市人,在读硕士研究生,主要从事虚拟样机和四足机器人技术研究。 新型四足机器人步态仿真与实现 马东兴,王延华,岳林 (南京航空航天大学机电学院,江苏南京210016) 摘 要:研究一种背部带关节的新型四足机器人,通过三维建模软件Pr o /E 和机械系统动力学 仿真分析软件ADAMS 建立了四足机器人虚拟样机,规划了四足机器人的步态,并且利用AD 2AM S 仿真软件对该四足机器人进行了步态仿真,同时利用单个AT89C52单片机成功实现对四足机器人5个舵机的独立控制以及舵机的速度控制。仿真与实验结果表明四足机器人能够根据设计步态实现直线行走。 关键词:四足机器人;步态仿真;舵机;单片机中图分类号:TP24 文献标识码:A 文章编号:167125276(2008)0320021203 Ga it S i m ul a ti on and I m plem en t a ti on of a New Quadruped Robot MA Dong 2xing,WANG Yan 2hua,Y UE L in (Co ll ege o f M echan i ca l and E l ec tri ca l Eng i nee ri ng,N a n ji ng U n i ve rs ity o f Ae r o na u ti c s & A s tr o na u ti c s,N a n ji ng 210016,C h i na ) Abstract:A new qua drup e d r obo t w ith w a ist 2j o i nt is d iscu sse d i n this p ap e r .The virtua l p r o t o type o f quad rup ed r obo t is c re a te d by P r o /E a nd ADAM S a nd the ga it o f the r obo t is p l a nne d.The ga it s i m ul a ti o n of the qua drupe d r o bo t is do ne by ADAM S virtua lp r o t o ty 2p i ng so ft w a re.M e a nw hil e ,w e succe s sfull y con tr o l fi ve rudde r se rvo s by a s i ngl e AT89C52SCM a nd a lso rea li ze the ve l o c ity co ntr o l of the rudde r se rvo.The s i m ul a ti o n a nd e xp e ri m e nta l re sults show tha t the qua drup e d r o t w ith w a is t 2j o i n t ca n w a l k s tra i ght s te a dil y thr ough the de s i gned ga it . Key words:qua drup e d r obo t;ga it s i m ul a ti o n;rudde r se rvo;SCM 0 引言 与轮式机器人或履带式机器人相比,由于足式机器人的立足点是离散的点,可以在可能到达的地面上选择最优的支撑点,足式机器人对崎岖路面也具有很好的适应能力,因此足式机器人受到各国研究人员的普遍重视,目前已成功开发了多款足式机器人。例如日本东京工业大学 研发的TI T AN 2V III [1] 机器人,每个腿具有3个自由度,其 中大腿关节具有前后转动和上下转动2个自由度,膝关节具有1个上下转动自由度。采用新型的电机驱动和绳传动。上海交通大学马培荪等人研制的JT UWM 2III 四足机器人[2, 3] ,腿为开链式关节型结构,膝关节为一纵摇自由 度,髋关节为纵摇和横摇2个自由度。每一腿有3个自由度,共12个自由度。机体重心较高,与哺乳类动物相似,适应于动态行走。华中科技大学研发的“4+2”多足步行机器人[4, 5] ,其腿部件由髖关节、大腿关节、小腿关节和踝 关节四部分组成,大、小腿关节之间由线轮传动,每一腿有 3个自由度。但是先前研制的机器人的本体大多是一个 刚性整体,没有考虑机器人的背部关节。 因此,在分析卡内基梅隆大学(Carnegie Mell on Uni 2 versity )研制的RGR 仿壁虎机器人[628] ,以及韩国庆北大学(Kyungpook Nati onal University )设计的E L I RO 2II 四足步行机器人的基础上[9, 10] ,研究了一种新型四足机器人。 该机器人与传统的足式机器人相比,其机器人本体不再是 一个单一的刚性整体,而是在本体上用一个主动关节将机 器人的本体分为前后两个部分,通过背部主动关节的运动来实现四足机器人的直线行走。通过机械系统动力学仿真分析软件(aut omatic dynam ic analysis of mechanical sys 2te m s,ADAMS )对该四足机器人虚拟样机进行步态仿真,同时利用单个AT89C52单片机成功实现对四足机器人5个舵机的独立控制以及舵机的速度变化,四足机器人的直线行走平均速度达到12.14mm /s 。 1 四足机器人虚拟样机 1.1 四足机器人结构 传统的四足机器人每个腿有2个或3个自由度,本文研究的四足机器人结构简单,每个腿只有1个自由度,但是在机器人背部增加了1个自由度。四足机器人的结构如图1所示。该四足机器人有5个主动关节(图中关节1至关节5)和1个被动关节(6点),各关节的运动方向如图1所示。主动关节由舵机驱动。z 轴正方向为四足机器人前进方向。关节1至关节4四个主动关节可以使各腿在xoy 平面上下摆动。关节5可以使前后本体在xoz 平面转动。 1.2 四足机器人接触力 当足与地面之间发生接触时,这两个物体就在接触的 ? 12?

移动机器人控制系统的发展方向

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。

移动机器人控制软件的设计与实现

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/ea9646195.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

多移动机器人编队控制

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

机器人控制技术论文

机器人技术论文 机器人技术论文 摘要 为使机器人完成各种任务和动作所执行的各种控制手段。作为计算机系统中的关键技术,计算机控制技术包括范围十分广泛,从机器人智能、任务描述到运动控制和伺服控制等技术。既包括实现控制所需的各种硬件系统,又包括各种软件系统。最早的机器人采用顺序控制方式,随着计算机的发展,机器人采用计算机系统来综合实现机电装置的功能,并采用示教再现的控制方式。随着信息技术和控制技术的发展,以及机器人应用范围的扩大,机器人控制技术正朝着智能化的方向发展,出现了离线编程、任务级语言、多传感器信息融合、智能行为控制等新技术。多种技术的发展将促进智能机器人的实现。 当今的自动控制技术都是基于反馈的概念。反馈理论的要素包括三个部分:测量、比较和执行。测量关心的变量,与期望值相比较,用这个误差纠正调节控制系统的响应。这个理论和应用自动控制的关键是,做出正确的测量和比较后,如何才能更好地纠正系统。 PID(比例-积分-微分)控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史,现在仍然是应用最广泛的工业控制器。PID控制器简单易懂,使用中不需精确的系统模型等先决条件,因而成为应用最为广泛的控制器。 它由于用途广泛、使用灵活,已有系列化产品,使用中只需设定三个参数(Kp,Ti和Td)即可。在很多情况下,并不一定需要全部三个单元,可以取其中的一到两个单元,但比例控制单元是必不可少的。 关键词:机器人,机器人控制,PID,自动控制

第1章引言 机器人控制的关键技术 关键技术包括: (1)开放性模块化的控制系统体系结构:采用分布式CPU计算机结构,分为机器人控制器(RC),运动控制器(MC),光电隔离I/O控制板、传感器处理板和编程示教盒等。机器人控制器(RC)和编程示教盒通过串口/CAN总线进行通讯。机器人控制器(RC)的主计算机完成机器人的运动规划、插补和位置伺服以及主控逻辑、数字I/O、传感器处理等功能,而编程示教盒完成信息的显示和按键的输入。 (2)模块化层次化的控制器软件系统:软件系统建立在基于开源的实时多任务操作系统Linux 上,采用分层和模块化结构设计,以实现软件系统的开放性。整个控制器软件系统分为三个层次:硬件驱动层、核心层和应用层。三个层次分别面对不同的功能需求,对应不同层次的开发,系统中各个层次内部由若干个功能相对对立的模块组成,这些功能模块相互协作共同实现该层次所提供的功能。 (3)机器人的故障诊断与安全维护技术:通过各种信息,对机器人故障进行诊断,并进行相应维护,是保证机器人安全性的关键技术。 第2章机器人PID控制 2.1 PID控制器的组成 PID控制器由比例单元(P)、积分单元(I)和微分单元(D)组成。其输入e (t)与输出u (t)的关系为u(t)=Kp(e((t)+1/TI∫e(t)dt+TD*de(t)/dt) 式中积分的上下限分别是0和t, 因此它的传递函数为:G(s)=U(s)/E(s)=kp(1+1/(TI*s)+TD*s); 其中Kp为比例系数;TI为积分时间常数;TD为微分时间常数。 它由于用途广泛、使用灵活,已有系列化产品,使用中只需设定三个参数(Kp,Ti和Td)即可。在很多情况下,并不一定需要全部三个单元,可以取其中的一到两个单元,但比例控制单元是必不可少的。 首先,PID应用范围广。虽然很多工业过程是非线性或时变的,但通过对其简化可以变成基本线性和动态特性不随时间变化的系统,这样PID就可控制了。 其次,PID参数较易整定。也就是,PID参数Kp,Ti和Td可以根据过程的动态特性及时整定。如果过程的动态特性变化,例如可能由负载的变化引起系统动态特性变化,PID参数就可以重新整定。 2.2 PID控制器的研究现状 虽然有这些缺点,PID控制器是最简单的有时却是最好的控制器。 目前工业自动化水平已成为衡量各行各业现代化水平的一个重要标志。同时,控制理论的发展也经历了古典控制理论、现代控制理论和智能控制理论三个阶段。智能控制的典型实例是模糊全自动洗衣机等。一个控制系统包括控制器、传感器、变送器、执行机构、输入输出接口。控制器的输出经过输出接口、执行机构,加到被控系统上;控制系统的被控量,经过传感器,变送器,通过输入接口送到控制器。不同的控制系统,其传感器、变送器、执行机构是不一样的。比如压力控制系统要采用压力传感器。电加热控制系统的传感器是温度传感器。目前,PID控制及其控制器或智能PID控制器(仪表)已经很多,产品已在工程实际中得到了广泛的应用,有各种各样的PID控制器产品,各大公司均开发了具有PID参数自整定功能的智能调节器,其中PID控制器参数的自动调整是通过智能化调整或自校正、自适应算法来实现。 2.3 PID控制器的不足 在一些情况下针对特定的系统设计的PID控制器控制得很好,但它们仍存在一些问题需要解

移动机器人控制系统设计

? 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/ea9646195.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 。

本科毕业论文-—基于向量场直方图的移动机器人避障方法研究

本科毕业设计(论文) 题目:(中文)基于向量场直方图的移动机器人避 障方法研究 (英文)STUDY OF OBSTACLE AVOIDANCE FOR THE MOBILE ROBOT BASED ON VECTOR FIELD HISTOGRAM

诚信承诺 我谨在此承诺:本人所写的毕业论文《基于向量场直方图的移动机器人避障方法研究》均系本人独立完成,没有抄袭行为,凡涉及其他作者的观点和材料,均作了注释,若有不实,后果由本人承担。 承诺人(签名): 年月日

基于向量场直方图的移动机器人避障方法研究 摘要 【摘要】移动机器人广泛应用于工业生产加工制造中,尤其在危险和恶劣的环境中可以用机器人代替人工操作减少损失。避障技术在移动机器人的发展中起着至关重要的作用,避障方法有很多种,本文是基于向量场直方图的移动机器人避障方法。由于传统的向量场直方图法在给定值太大或太小时都无法安全避障,本文在此基础上,利用激光测距仪所或得的数据首先确定一个可以安全行驶的范围,然后通过算法自动的改变给定值的大小,最终选择最优给定值,通过差分驱动控制使机器人安全避障。并在Robotic Studio仿真系统中建立场景和编程来实现。 【关键词】移动机器人;激光测距仪;向量场直方图;差分驱动;避障

STUDY OF OBSTACLE A VOIDANCE FOR THE MOBILE ROBOT BASED ON VECTOR FIELD HISTOGRAM Abstract 【ABSTRACT】Mobile robots are widely used in industrial production and manufacturing,especially in dangerous and harsh environments they can replace manual operations to reduce losses. Obstacle avoidance technology plays a vital role in the development of mobile robot , There are many ways about obstacle avoidance, this article is the obstacle avoidance method for mobile robot based on the vector field histogram.If the given value is too large or too small the robot can not go through obstacles safely using traditional vector field histogram method. Basing on the VFH, firstly ,determining a range of safe driving use the data from laser range finders.Then changing the given value automatically and choosing the optimal value , finally using the differential drive control method make the robot avoid obstacles successfully.And make it come ture in the Robotic Studio simulated system. 【KEYWORDS】mobile robot;LRF;VFH ; differential drive; obstacle avoidance

外文翻译---四足机器人的步态适应

附录 Gait Adaptation in a Quadruped Robot 1. Introduction A short time after birth a foal can walk and then run. It is remarkable that the animal learns tocoordinate the many muscles of the legs and trunk in such a short period of time. It is not likely that any learning algorithm could program a nervous system ab initio with so few training epochs. Nor is it likely that the foal?s locomotor controller is completely determined before birth. How can this a- bility be explained? How can this ability be incorporated into the control system of a walking machine? Researchers in biology have presented clear evidence of a functional unit of the central nervous system, the Central Pattern Generator (CPG), which can cause rhythmic movement of the trunk and limb muscles(Grillner and Wall′en, 1985). In adult animals, the output of these cells can generate muscle activity that is very similar to activity during normal walking, even when sensory feedback has been eliminated (Grillner and Zangger, 1975). The CPG begins its ac- tivity before birth, although its activity does not appear to imitate the details of a particular walking animal, it is apparently correlated with the animal?s class, i.e., amphibian, reptile, mammal, etc. (Bekoff, 1985; Cohen, 1988).Apparently, the basic structure of the CPG network is laid down by evolution. How is this basic structure adapted to produce the detailed coordination needed to control a walk- ing animal? The answer to this question is important to robotics for the following reason. CPGs have been well studied as a basic coordinating mechanism (Cohen et al., 1982; Bay and Hemami, 1987; Matsuoka, 1987; Rand et al., 1988; Taga et al., 1991; Collins and Stewart, 1993; Murray, 1993; Zielinska, 1996; Jalics et al., 1997; Ito et al., 1998; Kimura et al., 1999). However, the details of how this system can automatically adapt to control a real robot are not clear. A good goal would be to describe a general strategy for matching a generic CPG to a particular robot in real-time, with a minimal amount of interaction with the environment.

四足机器人设计报告

四足机器人设计报告 摘要:本文介绍了四足机器人(walking dog)的设计过程,其中包括控制系统软硬件的设计、传感器的应用以及机器人步态的规划。 一、本体设计: walking dog的单腿设置髋关节和踝关节两自由度,能在一个平面内自由运动(见图1.1)。采用舵机作为机器人的关节驱动器,其单腿结构图见(图1.2)。为了便于步态规划,设计上下肢L1、L2长均为65mm。四肢间用铝合金框架连接,完成后照片见(图1.3)。walking dog 的每只脚底均有一个光电传感器,能有效检测脚底环境的变化。walking dog的头部为一个舵机,携带光电反射式传感器,能探测前方180度75cm内的障碍物。 图1.1 四足机器人模型图1.2 单腿结构 图1.3:完成后照片 二、控制系统设计 为了使机器人能灵活地搭载各种传感器以及实现不同的步态,将底层驱动单元与上层步态算法平台分开。因为walking dog的各关节均为舵机,特设计了16路舵机驱动器作为底层驱动单元,用来驱动机器人全身各关节。并设计了上层算法平台,将各关节参数通过UART 实时地发送到底层驱动单元。图2.1为系统框图。

图2.1:系统框图 1、底层驱动单元设计 图2.2给出了舵机的工作原理框图,电动机驱动减速齿轮组,并带动一个线性的电位器作位置检测,控制电路将反馈电压与输入的控制脉冲信号作比较,产生偏差并驱动直流电动机正向或反向转动,使齿轮组的输出位置与期望值相符。 图2.2:舵机工作原理框图 针对舵机这一特性,设计底层驱动器的系统结构图见图2.3。Mage8的16位定时器分时产生16次定时中断,中断子程序产生移位脉冲,通过4N25光偶隔离输入到移位寄存器,实现各路PWM信号高电平部分的分时产生。图2.4为定时产生脉冲的中断处理流程,图2.5例举了产生4路PWM信号的波形图。实际电路原理图见附录1。 图2.3:16路舵机驱动器结构图

相关主题
文本预览
相关文档 最新文档