下载文档原格式
《工业控制计算机》2018年第31卷第3期摘要:以STM32为系统控制器核心,采用模块化设计思想,设计了一款AGV 控制系统,实现各个模块之间的通讯与控制。
该控制器通过控制板结合软件程序的编写,实现与上位机的无线通讯、触摸屏上状态信息的显示和基本参数的设定、外围数据的采集以及控制等功能,达到了AGV 的自主行走与远程控制。
在实际行走测试中,AGV 的路径偏差和实时跟踪能力都已达到很好的效果,具有一定的实用价值。
关键词:STM32,AGV ,控制系统Abstract 押Taking STM32as the core of the system controller and adopting the modular design idea熏an AGV control system is designed to realize the communication and control among the modules.The controller combines control panel with the soft⁃ware program and then the host computer and wireless communication熏touch screen display status information and the basic parameters set熏external data acquisition and control could be realized.As a result熏it can walk automatically and be controllable remotely.In the actual walk test熏the path deviation and real-time tracking ability of AGV have achieved good results.Keywords 押STM32熏AGV熏control system自动引导小车(Auto Guide Vehicle ,AGV )是指装备有光学或电磁等自动引导装置,能够沿着指定的路径行走,具有安全保护及各种移载功能的运输车。
轮式移动机器人控制系统设计轮式移动机器人控制系统设计一、引言随着科技的不断进步和机器人技术的快速发展，移动机器人已经广泛应用于工业、军事、医疗等领域。
轮式移动机器人由于其稳定性和灵活性被广泛应用，因此其控制系统的设计显得尤为重要。
本文将探讨轮式移动机器人控制系统的设计原则、结构和实现方法。
二、轮式移动机器人的基本机构轮式移动机器人一般由底盘、轮子、传感器和控制器组成。
底盘是机器人的主要支撑结构，承载其他各部件，并在其上装载各种设备。
轮子是机器人行进和转向的关键组件，具有较大的摩擦力和承载能力。
传感器可以获取环境信息，并将其转化为电信号传输给控制器。
控制器根据传感器信息和预设的任务要求来实时控制机器人的行为。
三、轮式移动机器人控制系统设计原则1. 清晰明确的任务目标：在进行轮式移动机器人控制系统设计之前，首先要明确机器人的任务目标。
基于任务目标，确定机器人的控制策略和参数，以便更好地实现任务需求。
2. 稳定性和可靠性：轮式移动机器人需要在各种复杂环境下进行工作，因此其控制系统必须具备较好的稳定性和可靠性，以应对各种不确定性因素的干扰。
3. 灵活性和适应性：轮式移动机器人具有灵活的机动性和适应能力，因此其控制系统应具备较高的灵活性，能够根据环境变化和任务需要做出相应的调整。
4. 实时性：由于轮式移动机器人需要实时地感知环境并做出响应，因此控制系统设计中的算法和通讯机制要具备较高的实时性，以确保机器人的快速响应能力。
5. 省电性：由于移动机器人工作时往往需要依靠电池供电，而电池续航能力有限，因此控制系统设计中要尽量优化能源消耗，提高电池利用率，延长机器人工作时间。
四、轮式移动机器人控制系统结构轮式移动机器人的控制系统一般采用层次化的结构，包括感知层、决策层和执行层。
1. 感知层：感知层是轮式移动机器人控制系统的底层，负责感知环境信息。
常用的感知装置包括激光雷达、摄像头、红外传感器等。
感知层通过采集环境信息并对其进行处理，将处理后的信息传递给决策层。
机器人自主导航控制系统设计与实现一、引言二、系统设计1.感知模块感知模块主要由传感器组成，包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
激光雷达可以获取机器人周围的障碍物信息，摄像头可以获取图像信息用于视觉导航，超声波传感器可以检测机器人与障碍物的距离。
2.决策模块决策模块根据感知模块获取的环境信息进行路径规划和行为决策。
路径规划算法可以根据机器人当前位置和目标位置，计算出一条最优路径。
行为决策算法根据路径规划结果和环境信息，决定机器人的具体动作，如前进、转向、停止等。
3.执行模块执行模块负责控制机器人的运动。
它通过控制机器人的驱动器，实现机器人的运动，包括前进、后退、转向等。
执行模块还需要与决策模块进行通信，接收下一步的指令。
三、系统实现1.传感器数据的获取与处理通过激光雷达、摄像头等传感器获取到的数据需要进行处理，提取有用的信息。
对于激光雷达的数据，可以利用算法进行障碍物检测和距离测量。
对于摄像头获取的图像数据，可以通过图像处理算法进行目标检测和位置识别。
2.路径规划算法的实现路径规划算法是决策模块的核心部分，关乎机器人能否找到一条安全且最优的路径。
常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法、RRT算法等。
这些算法可以根据机器人的起点和终点，以及环境的地图信息，计算出一条可行的最优路径。
3.驱动器控制驱动器控制是执行模块的关键部分，它负责控制机器人的运动。
通过与执行模块连接的电机和传感器，可以实现对机器人的前进、转向、速度调节等操作。
控制电机的电压和频率可以实现机器人的运动控制。
四、总结机器人自主导航控制系统设计与实现是一个复杂而又有挑战性的任务。
通过合理设计感知、决策和执行三个模块，并实现传感器数据的获取与处理、路径规划算法的实现和驱动器控制，可以使机器人具备在未知环境中自主导航和避障的能力。
收稿日期：2020年2月5日，修回日期：2020年3月13日作者简介：许鑫，男，硕士研究生，研究方向：智能仪器仪表。
潘峥嵘，男，教授，研究方向：智能机器人。
张宁，女，硕士研究生，讲师，研究方向：单片机与嵌入式系统。
∗1引言随着社会的需求和科学技术的发展，智能机器人已经逐渐进入到日常生活中的各个领域，比如清洁、医疗、导游等［1］。
特别是在公共服务场所，研究导览机器人有重大理论价值及现实意义。
当前公共服务场所的导览工作主要由人工服务，工作效率低，人力资源消耗大。
在展览馆、博物馆等需要引导人们参观，给人们讲解内容的公共服务场所，导览机器人应运而生。
与传统的已经相当成熟的工业机器人相比较，导览机器人因更加贴近人们日常生活［2］。
导览机器人能够代替或辅助人工做咨询、导览等工作，实现人力向高端工作的转移，做到机器人以人为本。
考虑到应用于博物馆、科技馆等公共服务场所，人流量大，光线不确定，采用摄像头导航的方式受影响较大；而采用激光雷达进行地图构建也受人流影响。
综上所述，对导览机器人的导航方式采用磁导航。
磁导航不会受到光线、人群等影响，抗干扰能力相对于其他导航方式优异，而且稳定性和可靠性良好，适合上述场所的导览工作［3］。
导览机器人在工作时全程需要语音交互，本设计拟采用科大讯飞语音交互模块。
科大讯飞语音交互技术比较成熟，适合导览工作中频繁的语音交互和语音讲解工作，同时针对一些特殊展馆，有保密要求的情况，同时也采用离线语音模块。
基于磁导航导览机器人的控制系统设计∗许鑫潘峥嵘张宁（兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050）摘要针对一些科技馆、博物馆等公共服务场所讲解工作的需要，设计一种基于磁传感器导航的智能导览机器人。
通过磁导航、超声波等多种传感器的结合与RFID 和语音交互技术，实现了导览机器人按照规定路线进行导览工作。
不仅能够使用本地语音库在展览物站点进行讲解，也可以联网科大讯飞云平台实现与参观人员的互动，满足了导览工作的同时增强了趣味性。
机器人智能控制系统的设计与实现随着科技的不断发展，机器人已经不再是科幻电影中的梦幻角色，而是逐渐走进我们的生活。
在各个领域中，机器人的应用越来越广泛，而机器人的智能控制系统也变得越来越重要。
机器人智能控制系统是机器人的核心组成部分，它可以实现对机器人的各个功能进行控制和监测，让机器人具备自主决策和执行任务的能力。
因此，机器人智能控制系统的设计与实现是机器人制造业的关键所在。
机器人智能控制系统需要解决的问题机器人智能控制系统需要解决的问题有很多，其中最重要的问题是如何实现对机器人的各个功能进行控制和监测。
为了实现这个目标，机器人智能控制系统需要具备以下功能：1、自主决策功能。
机器人智能控制系统需要根据外部环境的变化，自主决策机器人的行动和任务，并执行相应的操作。
2、多传感器的数据融合功能。
机器人智能控制系统需要将多个传感器的数据进行融合，以实现对机器人运动状态的精确监测和控制。
3、动态路径规划和障碍物避免功能。
机器人智能控制系统需要可以动态规划机器人的运动路径，并避免障碍物。
同时，系统还需要保证机器人的行动安全。
4、人工智能和机器学习功能。
机器人智能控制系统需要具备人工智能和机器学习功能，以适应不同环境和任务的需求，并不断优化决策和执行过程。
5、实时监控和控制功能。
机器人智能控制系统需要能够实时监控机器人的运动状态和执行任务的结果，并实时控制机器人的行动。
机器人智能控制系统的设计与实现方法针对机器人智能控制系统需要解决的问题，可以采用以下设计与实现方法：1、多层次控制架构。
机器人智能控制系统可以采用多层次控制架构，其中最底层是传感器数据采集和处理模块，中间层是基于传感器数据的运动控制模块，最上层是基于人工智能和机器学习的决策模块。
2、运动规划和障碍物避免算法。
针对机器人的路径规划和障碍物避免问题，可以采用现有的运动规划和障碍物避免算法，如A*算法和RRT算法等。
3、机器学习算法。
机器人智能控制系统中的决策模块可以采用机器学习算法，如强化学习、深度学习等，以自主学习和优化机器人的决策和行动。
机器人自主导航控制系统设计与实现一、引言随着科技的不断发展，机器人被越来越广泛地应用到生产、服务和军事等领域。
机器人自主导航控制系统是机器人技术应用的重要领域之一，其主要任务是使机器人在没有人类干预的情况下，能够完成各种任务，如路径规划、障碍物避免、定位和调整等。
本文将介绍机器人自主导航控制系统的设计与实现。
二、机器人自主导航基础概念机器人自主导航是机器人能够自主地在环境中进行移动、定位和避免障碍物的能力。
它主要包括以下三个方面：1. 机器人感知技术——利用相机、激光雷达、超声波传感器等设备来获取机器人周围的环境信息。
2. 机器人路径规划技术——将机器人周围的环境信息进行处理，确定机器人所要走的路径。
3. 机器人运动控制技术——根据确定好的路径，控制机器人进行移动、定位和避障等行为。
三、机器人自主导航控制系统设计机器人自主导航控制系统设计主要涉及到以下几个方面：1. 机器人硬件设计——包括机器人的机械结构、电气控制等硬件方面的设计和制造。
2. 机器人感知技术设计——包括利用相机、激光雷达、超声波传感器等设备，设计并实现机器人周围环境信息的获取和处理。
3. 机器人路径规划技术设计——根据机器人感知技术获取到的环境信息，进行路径规划和决策。
路径规划主要是指将机器人需要走的路径规划出来，并决定机器人的走向；决策主要是在机器人行进过程中，遇到复杂环境时需要进行的决策。
4. 机器人运动控制技术设计——根据机器人路径规划结果，确定机器人运动轨迹，并对机器人进行运动控制，以确保机器人能够按照规划的路径进行行动。
5. 系统集成——将上述各个模块进行集成，使整个机器人自主导航控制系统能够协同工作，达到整体性能最优的效果。
四、机器人自主导航控制系统实现与应用机器人自主导航控制系统的实现主要需要进行系统调试和测试，以确保系统能够正常工作并达到设计要求。
在实际应用中，机器人自主导航控制系统可以应用于各种领域，如制造业、服务业、医疗等。
基于磁场导航智能车控制器的设计学校:专业：电气工程及其自动化带队教师:参赛队员:第一章前言 (3)第二章方案论证 (4)第三章整体设计思路 (5)1）、磁场检测原理2)、系统整体结构3)、定磁场放大电路4）、交变磁场放大电路第四章单元电路 (10)1)、单片机最小统2)、速度传感器模块3)、磁场检测模块4)、电机驱动模块5)、舵机驱动模块6)、LCD显示模块第五章软件设计 (18)第七章结论 (21)附页在智能导航系统中，如无人驾驶飞机、无人驾驶汽车，目前较为常用的导航方式为GPS导航。
而地球磁场的大小和方向是任何人改变不了的，因此如何利用磁场导航具有很高的研究价值。
磁导航智能车根据多给交变的磁场信息或是根据无法人为改变的地球磁场来判断方向及大小，自行达到预期的目标并完成导航任务。
当今机器人技术发展如火如荼，其应用已涉及包括国防等众多领域，工业自动化，神五、神六升天，无人探月飞船……无不得益于机器人技术的飞速发展。
智能小车应该说是最基本的机器人雏形，智能小车控制系统的研制将有助于推动智能机器人等智能控制系统的发展。
实时采集传感器信号，智能分析外部环境、路径信息，自动实现方向控制及速度调节，是智能小车控制的主要特点，其设计内容涵盖机械、汽车、电子、自动控制、计算机、传感器技术等多个学科的知识领域。
作为一门新兴的综合技术，可广泛应用于工厂自动料车、固定场地搬运车等技术领域，具有良好的应用前景。
本文设计一智能车,能够检测有磁引导的轨迹识别,及自行检测当前地磁场.在有磁导航线路时,可跟踪线路磁场,自动寻找轨迹,并迅速或按照规定速度前进.在水平面内确定方位角,当接受到位置坐标和速度等命令后,智能车可再不受人干预的情况下,自行到达目标位置.实现对特定磁导航的智能循迹和地磁场的方位角的测定,以实现水平面内的定位,用以实现导航.第二章方案论证该项目的研究内容为首先对磁场导航相关的理论进行分析，根据所分析的理论设计导航模型。
一、绪论(一) 移动机器人技术概述机器人是一自动的、位置可控的、具有编程能力的多功能操作机。
机器人技术涉及计算机技术、控制技术、传感器技术、通讯技术、人工智能、材料科学和仿生学等多类学科[7]。
作为机器人学的重要分支，移动机器人能够运动到特定位置，执行相应任务，具备环境感知、实时决策和行为控制等功能，拥有很高的军事、商业价值[1-5]。
移动机器人按运动方式分为轮式移动机器人步行移动机器人、履带式移动机器人、爬行机器人等；按功能和用途分为医疗机器人、军用机器人、清沽机器人等；按作业空间分为陆地移动机器人、水下机器人、无人飞机和空间机器人。
(二) 移动机器人控制技术动态1. 移动机器人控制技术发展概况步入2I世纪，随着电子技术的飞速发展，机器人用传感器的不断研制、计算机运算速度的显著提高，移动机器人控制技术逐步得到完善和发展。
移动机器人从最初的示教模仿型向具备环境信息感知、在线决策等功能的自治型智能化方向发展。
移动机器人控制系统性能不断提高，各类新型移动机器人也纷纷面世。
步行式机器人是指按照迈步方式前进的移动机器人，由于符合动物的行进模式，可很好的在自然环境中运动，具有较强的越野性能。
如美国NASA资助研制的丹蒂行走机器人，主要用于远程机器人探险，其控制系统涉及环境感知、障碍物监测、机械臂控制和超远程遥操作等多方面技术。
丹蒂计划的最终目标是，为实现在充满碎片的月球或其它星球的表面进行探险提供一种运动机器人解决方案。
轮椅机器人是指使用了移动机器人技术的电动轮椅[8]。
德国乌尔姆大学开发一种智能轮椅机器人，使丧失行动能力的人也能外出“走动”。
该轮椅机器人，能够自动识别和判断出行驶的前方是否有行人挡路，或是否可能出现行驶不通的情况，自动采取绕行动作，并能够提醒挡路的行人让开道路。
该机器人的控制系统，综合运用了多传感器信息融合、模式识别、避障、电机控制和人机接口等技术。
消防机器人是指能在高温、强热辐射、浓烟、地形复杂、障碍物多、化学腐蚀、易燃易爆等恶劣条件下进行灭火和救援工作的移动机器人。
机器人导航控制系统设计与实现摘要：随着科技的不断进步，机器人技术的发展变得日益重要。
机器人导航控制系统是其中一个关键的组成部分，用于指导机器人在复杂的环境中进行移动和导航。
本文将详细介绍机器人导航控制系统的设计与实现，包括传感器选择、地图建模、路径规划和运动控制等方面，并提出一种基于SLAM的导航控制系统来实现机器人的自主导航。
1. 引言机器人导航控制系统是机器人技术中的一个重要组成部分，它可以实现机器人在复杂的环境中进行自主导航和移动。
一个好的导航控制系统能够使机器人在未知环境中准确地感知周围的情况，并规划出安全有效的路径。
2. 传感器选择在设计机器人导航控制系统时，首先需要选择适合的传感器来获取环境信息。
常用的传感器包括激光雷达、摄像头、惯性导航传感器等。
激光雷达能够提供高精度的环境地图信息，摄像头可以用于目标识别和视觉导航，惯性导航传感器可以测量机器人的加速度和角速度等信息。
根据具体的应用场景和需求，选择合适的传感器组合。
3. 地图建模地图建模是机器人导航控制系统中的一项重要任务。
它可以根据传感器获取的环境数据，生成机器人所处环境的地图。
常用的地图建模方法包括栅格地图、拓扑地图和基于点云的地图等。
栅格地图将环境划分为网格，拓扑地图则通过关键点和连接关系来表示环境，基于点云的地图则利用点云数据来重建环境的三维模型。
根据导航需求，选择合适的地图建模方法。
4. 路径规划路径规划是机器人导航控制系统中的一个关键部分，它决定了机器人如何在环境中移动。
常用的路径规划算法有A*算法、Dijkstra算法、RRT算法等。
A*算法是一种基于图搜索的算法，可以找到最短路径。
Dijkstra算法则可以找到最短路径的一种变体，RRT算法则适用于非完全已知环境下的路径规划。
根据具体的应用场景和需求，选择合适的路径规划算法。
5. 运动控制运动控制是机器人导航控制系统中实现路径规划的关键环节。
它将路径规划算法生成的路径转化为机器人的运动指令，控制机器人按照预定的路径进行移动。
