移动机器人轨迹跟踪软件设计(站点设计)(DOC)
- 格式:doc
- 大小:77.50 KB
- 文档页数:20
轨迹跟踪与拟合(1)问题的提出近年来,服务机器人不断应用在银行、酒店、餐厅、展览馆等公共服务场所,代替人工为人们提供各种服务。
它们形似人,功能多样,智能性强,不仅可以在餐厅送菜、在展览馆迎宾、在银行服务客户,还能在安静的场所与客人进行固定词条的语音交互。
服务机器人一般具有巡航功能,可以按照事先规划好的线路巡线行走;具有RFID标签识别功能,能识别贴在指定位置或指定物品上的标签,判别预设的工作点或者进行相关的讲解介绍;具有紧急避障功能,在机器人前进路线上出现人和物体后,机器人会紧急停止,并等障碍物消失后恢复继续行走,防止触碰人和物体;具有语音识别及语音交互功能,能在安静的场所中识别人的说话,与人们进行固定词条的语音交互等。
图7.1是能够提供送餐服务的餐饮服务机器人,它可以按照餐厅内有黑线标记的轨迹来回行走,到达送餐的餐桌,通过语音交互与客户交流。
机器人身上的传感器可以判断前方是否有障碍物,决定是否暂停运动。
机器人身上的专门设计有红外或视觉传感器用来实时识别地面上的黑线轨迹,通过PID算法,对运动速度和方向进行比例、积分、微分控制,实现巡线功能。
图7.1 服务机器人的巡线导航方式(2)任务与目标①了解轨迹跟踪技术的基本原理、相关算法和应用框架;②掌握运用人工智能开源硬件设计智能应用系统的方法,掌握Python语言的编程方法;③应用人工智能开源硬件和Python相关算法模块设计轨迹跟踪功能;④针对生活应用场景,进一步开展创意设计,设计具有实用价值的轨迹跟踪应用系统。
(3)知识准备1)相关分析与回归分析在监督学习中,如果预测的变量是离散的,我们称其为分类(如决策树,支持向量机等),如果预测的变量是连续的,我们称其为回归。
①相关分析。
相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法,它是描述客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。
相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度。
移动机器人滑模跟踪控制针对移动机器人动力学模型,通过线性解耦,将该线性耦合系统解耦成两个独立的子系统,使用积分滑模来实现滑模函数的设计,进行相应的稳定性分析。
标签:线性解耦;积分滑模;控制器设计Abstract:According to the dynamic model of mobile robot,the linear coupling system is decoupled into two independent subsystems by linear decoupling,and the sliding mode function is designed using integral sliding mode,and the corresponding stability analysis is carried out.Keywords:linear decoupling;integral sliding mode;controller design1 介绍移动机器人可通过移动来完成一些比较危险的任务,如地雷探测、海底探测、无人机驾驶等,在科研、工业、国防等很多领域都有实用价值。
然而,移动机器人是一个多变量、强耦合的欠驱动系统,难以对其进行高性能轨迹跟踪控制。
本文针对移动机器人动力学模型,通过线性解耦将其转化为两个独立的子系统,分别针对子系统设计了滑模跟踪控制。
仿真结果表明,该控制系统能够快速跟踪给定的线速度和参考角度,在工程上有一定的应用价值。
2 动力学模型2.1 移动机器人动力学模型的建立假设两轮独立驱动刚性移动机器人在平面内移动,如图1所示,两个前轮各采用直流伺服电机驱动,通过调节输入电压实现驱动轮的速度差。
假设绝对坐标OXY固定在平面内,则移动机器人动态特性可用动力学方程来描述。
对于车体,根据力矩平衡原理,车体转动角度=右轮主动力矩-左轮阻力矩,即(1)根据牛顿定律,得(2)其中:Iv为绕机器人重心的转动惯量,Dr和Dl分别为左右轮的驱动力,l 为左右轮到机器人重心的距离,?准为机器人的位姿角,v为机器人的线速度。
一、绪论(一)引言移动机器人技术是一门多科学交叉及综合的高新技术,是机器人研究领域的一个重要分支,它涉及诸多的学科,包括材料力学、机械传动、机械制造、动力学、运动学、控制论、电气工程、自动控制理论、计算机技术、生物、伦理学等诸多方面。
第一台工业机器人于20世纪60年代初在美国新泽西州的通用汽车制造厂安装使用。
该产品在20世纪60年代出口到日本,从20世纪80年代中期起,对工业机器人的研究与应用在日本迅速发展并步入了黄金时代。
与此同时,移动机器人的研究工作也进入了快速发展阶段。
移动机器人按其控制方式的不同可以分为遥控式、半自动式和自主式三种;按其工作环境的不同可以分为户外移动机器人和室内机器人两种。
自主式移动机器人可以在没有人共干预或极少人共干预的条件下,在一定的环境中有目的的移动和完成指定的任务。
自主式移动机器人是一个组成及结构非常复杂的系统,具有加速、减速、前进、后退以及转弯灯功能,并具有任务分析,路径规划,导航检测和信息融合,自主决策等类似人类活动的人工智能。
(二)移动机器人的主要研究方向1.体系结构技术1)分布式体系结构分布式体系结构【1。
2.3】是多智能体技术在移动机器人研究领域的应用。
智能体是指具有各自的输入、输出端口,独立的局部问题求解能力,同时可以彼此通过协商协作求解单个或多个全局问题的系统。
移动机器人系统,特别是具有高度自组织和自适应能力的系统,它们的内部功能模块与智能体相仿,因此可以应用多智能体技术来分析和设计移动机器人系统的结构,实现系统整体的灵活性和高智能性。
在分布式体系结构中,各个功能模块具有不同的输入输出对象和自身的不同功能,并行各工作,整个系统通过一个调度器实现整体的协调,包括制定总体目标、任务分配、运动协调和冲突消解等。
2)进化控制体系结构面对任务的复杂性和环境的不确定性以及动态特性,移动机器人系统应该具有主动学习和自适应的能力。
将进化控制的思想融入到移动机器人体系结构的设计中,使得系统哎具备较高反应速度大的同时,也具备高性能的学习和适应能力。
计算机测量与控制.2022.30(1) 犆狅犿狆狌狋犲狉犕犲犪狊狌狉犲犿犲狀狋牔犆狅狀狋狉狅犾 ·141 ·收稿日期:20210601; 修回日期:20210720。
基金项目:国家自然科学基金项目(61973275);浙江省省属高校基本科研业务费(RF-A2020004)。
作者简介:崔 奇(1997),男,安徽亳州人,硕士生,主要从事移动机器人路径规划方向的研究。
引用格式:崔 奇,夏 浩,滕 游,等.移动机器人自主导航系统及上位机软件设计与实现[J].计算机测量与控制,2022,30(1):141146.文章编号:16714598(2022)01014106 DOI:10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2022.01.022 中图分类号:TP311文献标识码:A移动机器人自主导航系统及上位机软件设计与实现崔 奇,夏 浩,滕 游,刘安东(浙江工业大学信息工程学院,杭州 310023)摘要:针对移动机器人自主导航系统,采用C++语言设计了一款基于Qt的跨平台实时数据可视化上位机软件;该软件执行SLAM技术和路径规划算法,实现可视化移动机器人建图与导航过程以及实时读取数据参数等功能;首先介绍移动机器人的硬件结构和功能;其次给出了自主导航所运用到的改进RRT 算法和动态窗口法;在详细叙述上位机软件工作流程的基础上,开发和设计了实时话题显示、读取以及界面可视化等功能;最后基于ROS系统完成移动机器人自主导航功能,并通过实时地图与数据可视化来验证所设计上位机软件功能的有效性。
关键词:移动机器人;自主导航;Qt;上位机;数据可视化犇犲狊犻犵狀犪狀犱犐犿狆犾犲犿犲狀狋犪狋犻狅狀狅犳犎狅狊狋犆狅犿狆狌狋犲狉犛狅犳狋狑犪狉犲犳狅狉犕狅犫犻犾犲犚狅犫狅狋犃狌狋狅狀狅犿狅狌狊犖犪狏犻犵犪狋犻狅狀犛狔狊狋犲犿狊CUIQi,XIAHao,TENGYou,LIUAndong(CollegeofInformationEngineering,ZhejiangUniversityofTechnology,Hangzhou 310023,China)犃犫狊狋狉犪犮狋:Inthispaper,across-platformreal-timedatavisualizationsoftwareisdesigned,whichbasedonQtforautonomousnavigationsystemsofmobilerobotbyusingC++language.ThesoftwareimplementsSLAMtech nologyandpathplanningalgorithmtorealizevisualizationofmappingnavigationprocessofmobilerobotandreal-timedataparameterreading.Firstly,weintroducethehardwarestructureandfunctionofmobilerobot.Secondly,givetheimprovedRRT algorithmanddynamicwindowmethodusedinautonomousnavigation.Basedonthede taileddescriptionoftheworkflowofthehostsoftware,thefunctionsofreal-timetopicdisplay,readingandinterfacevisualizationaredeveloped.Finally,themobilerobotautonomousnavigationfunctioniscompletedunderROSsystem,bythereal-timemapanddatavisualization,thefunctionvalidityofthedesignedhostsoftwareisverified.犓犲狔狑狅狉犱狊:mobilerobot;autonomousnavigation;Qt;hostsoftware;datavisualization0 引言移动机器人是一种在复杂环境下工作,具有自行感知、自行规划、自我决策功能的智能机器人。
信 息 技 术DOI:10.16661/ki.1672-3791.2004-5154-8568轮式移动机器人定位和导航系统设计董明泽1 韩雨薇1 许凯成2 段睿劼1 朱天宇1(1.中国计量大学量新学院; 2.中国计量大学机电工程学院 浙江杭州 310018)摘 要:该文设计了一套基于开源机器人操作系统(ROS)和激光雷达的移动机器人控制系统方案,以满足当前室内机器人在定位与地图构建上的需求。
该系统以开源卡片式电脑树莓派3B+为核心控制器,使用STM32作为驱动控制板,在Linux系统下使用ROS分布式框架下进行软件算法的开发。
根据机器人的状态和用户命令可实现人机交互、SLAM地图扫描绘制、WiFi远程控制、即时定位和室内导航的功能。
实际调试结果表明,系统能够构建出与实际环境差别较小的特征图,并对平台实时位置进行精确的定位,能有效完成定位和导航的任务。
关键词:ROS SLAM 激光雷达 同步定位与地图构建 自主导航中图分类号:TP242 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2020)11(a)-0031-03 Design of Wheeled Mobile Robot Positioning and NavigationSystemDONG Mingze1 HAN Yuwei1 XU Kaicheng2 DUAN Ruijie1 ZHU Tianyu1(1.Liangxin College, China Jiliang University; 2.College of Mechanical and Electrical Engineering, ChinaJiliang University, Hangzhou, Zhejiang Province, 310018 China) Abstract: This paper designs a set of mobile robot control system solutions based on open source robot operating system (ROS) and lidar to meet the needs of current indoor robots in positioning and map construction. This system uses the open source card computer Raspberry Pi 3B+ as the core controller, uses STM32 as the drive control board, and uses the ROS distributed framework to develop software algorithms under the Linux system. According to the state of the robot and user commands, it can realize the functions of human-computer interaction, SLAM map scanning and drawing, WiFi remote control, instant positioning and indoor navigation. The actual debugging results show that the system can construct a feature map witha small difference from the actual environment, and accurately locate the real-time position of the platform,which can effectively complete the positioning and navigation tasks.Key Words: ROS; SLAM; Lidar; Synchronous positioning and map construction; Autonomous navigation机器人技术是一门快速发展的学科,它包含着深厚的科学理论,长期以来吸引了许多研究人员。
基于ABB机器人的动态追踪传送系统设计摘要:由于传统的工业机器人仅适用于单一的产品,且不能对不同的产品进行区分,从而造成在实际操作中必须切换到多个系统接口,从而大大降低了生产效率和工作质量。
针对以上问题,本文提出了一种可以根据实际情况迅速组合各种功能模块,并采用统一的软件实现多媒体调度的方法。
基于此,本论文以ABB机器人的虚拟模拟软件RobotStudio为例,以6轴机器人IRB1200为例,通过Solidworks软件构建码垛工作站的三维实体模型,导入RobotStudio,然后通过Smart组件设定动态效果,并进行模拟。
对分拣堆码过程进行了仿真,为实际生产中的机器人调试工作提供了设计、编程思路和理论依据。
关键词:通信基站;动环系统;远程监控引言:随着现代化的工业自动化生产线的发展,生产效率和稳定性的提高也越来越明显,ABB机器人将会在一定程度上替代传统的生产组织方式。
某些传统的木工设备必然会被数控、自动化设备所代替,而各种设备的制造过程也会被设备所代替。
很多企业都可以在原有设备的淘汰、新的设备、新的技术的投入、新的技术的基础上,逐步实现生产的智能化,进而提高生产能力,进而达到可持续发展的目的。
因此,对ABB机器人进行动态跟踪传输系统的设计是极为必要的。
一、绪论1.1项目研究意义工业机器人作为智能车间中的一个重要组成部分,它被广泛地应用于自动化仓库、智能车间、智能物流等领域。
随着智能化工厂的建设,工业机器人的智能化程度越来越高,越来越多地被应用到了流水线上,从而促进了生产线的高节拍和高柔性化。
在《中国制造2025》实施过程中,工业机器人逐渐取代了手工劳动,特别是多臂协作的流水线生产已经成为了工业生产和制造的主流方向。
但由于工业机器人价格昂贵,往往需要较多的个性化定制才能够实现技术操作,总体而言,开发门槛和开发成本较高,因此,ABB机器人的动态追踪传送系统设计是不可或缺的,能够最大程度地为企业节省试错成本,使其更好地适应未来复杂高端的工业生产环境,从而提高相关机器的工作效率和工作质量。
plc单片机毕业设计
所谓PLC(Programmable Logic Controller)是可编程逻辑控制器的缩写,PLC经常
被用来控制各种工业设备和系统,它们采用电子组件,如晶体管、可编程的存储器和单片
机等,使用特别的软件来实现逻辑控制功能,并在数字和模拟信号间进行转换。
本毕业设计旨在实现PLC与单片机之间的通信。
首先,采用PLC,模拟出一个由两个
电机驱动的移动机器人,电机驱动机器人移动及完成轨迹跟踪任务。
其次,采用单片机,
负责监控机器人的状态,实时获取机器人的位置及移动状态,并经过复杂的逻辑判断,将
推荐的移动轨迹实时传输给PLC,让机器人按照推荐的轨迹移动,重复完成轨迹跟踪任务。
然后将机器人位置信息回传至单片机,并反馈到工控服务器,最终完成工控控制系统。
实现上述设计可以经过以下步骤:
第一步:搭建硬件电路,包括PLC和单片机;
第二步:编写PLC的程序,实现对移动机器人的控制;
第三步:编写单片机的程序,实现机器人位置的实时获取,以及推荐的移动轨迹的实
时传输;
第四步:将机器人位置信息回传至单片机,并反馈到工控服务器。
本毕业设计是一个关于PLC和单片机通信的比较具体的研究,既涉及到硬件电路设计,又涉及到软件编程,也有当今热门的机器人与自动控制结合。
本文从设计思路和实现步骤
出发,详细分析了PLC和单片机实现移动机器人的轨迹跟踪的程序,帮助读者更加深入的
理解PLC、单片机以及自动控制的知识,更好的应用到自身项目中。
Science and Technology &Innovation ┃科技与创新2021年第02期·59·文章编号:2095-6835(2021)02-0059-02轮式移动机器人滑模轨迹跟踪控制*靳宇星(新疆交通职业技术学院,新疆乌鲁木齐830001)摘要:随着科技的发展和对控制理论的深入研究,轮式移动机器人被用来执行各种具有危险性的任务,如海底探测、抗震救灾等,其在工业、军事等领域均有广泛的应用。
移动机器人工作环境的复杂性和工作参数的多变性对其控制方式有极高的要求,同时轮式移动机器人在运动学方程中是一个典型的欠驱动控制系统。
因此,采用滑模控制算法将被控系统分为了内外环的结构,分别设计控制律以实现对系统的精确控制。
关键词:轮式移动机器人;欠驱动系统;滑模控制;跟踪控制中图分类号:TP273文献标志码:ADOI :10.15913/ki.kjycx.2021.02.019随着人工智能在21世纪的飞速发展,越来越多的智能化机器人开始在各行各业中被应用,代替人类完成一些具有重复性、危险性的工作。
其中轮式移动机器人,因其操作方便、便于运输和携带等优点在海底探测、抗震救灾、矿井勘探等领域具有广泛的应用[1]。
由于其长期工作在条件较差、环境因素多变的工况下,因此对其控制性能的可靠性有较高的要求,对其控制策略的研究也一直是中外学者研究的热门话题。
轮式移动机器人传统的控制策略主要有PID 控制[2]、模糊控制[3]、反演控制[4]、非线性状态反馈控制[5]等控制策略。
其中PID 控制因其算法简单易于实现等特点在工业应用中广泛存在,也是目前移动机器人应用最多的控制策略,但这种线性控制方法,在处理欠驱动问题时往往会出现响应不够快速、抗干扰能力弱的问题。
因此后面的学者都将目光转向了非线性的控制策略,如滑模控制、模型预测控制等。
其中滑模变结构控制具有响应快速、抗干扰能力强、对系统参数依赖性小的优点,被广泛应用在控制器的设计中,本文选取滑模控制来设计系统的控制律。
机器人轨迹跟踪控制原理引言:在现代工业生产中,机器人已经成为不可或缺的重要设备。
机器人的轨迹跟踪控制是机器人运动控制的关键技术之一。
它能够使机器人根据预定的轨迹进行准确的运动,实现各种复杂任务。
本文将介绍机器人轨迹跟踪控制的原理和应用。
一、轨迹跟踪控制的概念和意义轨迹跟踪控制是指机器人在运动过程中,按照预定的轨迹进行准确的运动控制。
它可以使机器人在复杂的环境中实现精确的位置和姿态控制,完成各种工业任务。
轨迹跟踪控制技术的应用领域非常广泛,包括制造业、物流业、医疗领域等。
它能够提高生产效率,降低人力成本,提高产品质量。
二、轨迹跟踪控制的原理1. 传感器采集数据:机器人通过激光雷达、视觉传感器等设备采集环境信息和自身状态信息,例如位置、速度、姿态等。
2. 轨迹生成:根据任务需求,通过算法生成机器人需要跟踪的轨迹。
轨迹可以是简单的直线、圆弧,也可以是复杂的曲线和多段轨迹的连接。
3. 控制器设计:设计合适的控制器来实现轨迹跟踪控制。
常用的控制方法包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等。
控制器根据当前位置和目标位置的差异,计算出合适的控制指令,控制机器人执行相应的动作。
4. 执行控制指令:机器人根据控制指令执行相应的动作,例如调整关节角度、改变速度和方向等。
5. 闭环控制:通过传感器不断采集机器人的状态信息,与控制器中预先设定的目标状态进行比较,不断修正控制指令,使机器人能够更加准确地跟踪轨迹。
三、轨迹跟踪控制的应用1. 制造业:机器人轨迹跟踪控制在制造业中起到了重要的作用。
例如,在汽车制造过程中,机器人需要按照预定的轨迹进行焊接、喷涂等工艺,确保产品的质量和一致性。
2. 物流业:机器人轨迹跟踪控制可以应用于仓库货物的搬运和分拣。
机器人能够按照预定的轨迹准确地将货物从一个位置移动到另一个位置,提高物流效率和准确性。
3. 医疗领域:机器人在医疗领域的应用也越来越广泛。
例如,手术机器人可以按照预定的轨迹进行手术操作,提高手术的精确度和安全性。
基于UWB自动定位系统的自动跟随搬运机器人文/钟佳伊 苏煜丹智能化时代,人们对自动跟随定位技术的需求也越来越多。
据调查,现有机器人在跟随中存在精度不高(大多跟随机器人采用GPS定位技术,室内定位效果不佳)以及易受环境干扰等问题。
为了进一步提高机器人的定位精度和跟随稳定性,为智能制造和智能物流提供更多的支持和保障。
本项目采用超宽带(UWB)定位技术、电机控制技术、物联网技术、TOF、TDOA和AOA等多种技术与定位跟随方法,实现精准定位、自动跟随、智能搬运、自动避障。
统功耗。
第七,时间分辨率高,同时能够准确地分辨出多个路径:超宽带技术通过使用短暂的脉冲信号进行通信,因此它具有精确的时间分辨能力,可以在纳秒级别上准确地分辨出多个路径。
超宽带技术在解析多径信号方面具备明显的优越性。
除此之外,超宽带系统的抗多径性能出众,这是由于超宽带信号对信道衰减的不敏感性所导致的。
第八,高机密性和高安全性:由于超宽带信号具有大带宽和低功率等特点,因此超宽带信号更容易混杂在许多干扰信号中,从而使系统的保密性更高。
除此之外,超宽带系统还具备多种扩频技术,只有当接收端使用与信号发射端相匹配的扩频码时,系统才能成功接收信号,因此系统具备极高的安全性和保密性。
根据以上总结,超宽带信号具有传输速率高、抗干扰与抗多径衰落能力较强的优点,同时还有良好的穿透性;另一方面,超宽带系统的信道容量大、功耗低,还具有良好的安全性和保密性。
从这一事实可以看出,相对于传统的通信技术,超宽带技术更适合在复杂的工作环境中对移动目标进行测距和定位,因此在自动跟随搬运机器人中,UWB 定位技术具有广阔的应用前景和良好的市场前景。
此外,它还可以实现搬运机器人的精确定位和路径规划,从而大大提高了搬运机器人的操作效率和安全性能。
自动跟随搬运机器人的研究现状相关研究综述及应用领域随着当今社会人工智能和物联网的飞速发展,一个国家机器人的技术发展水平已经成为衡量高端制造业发达程度的重要标志之一。
基于广义扩张状态观测器的移动机器人轨迹跟踪控制张玲【摘要】针对复杂环境下轮式移动机器人(WMR)工作时受参数不确定性以及未知外部扰动的问题,提出一种基于扩张状态观测器的移动机器人轨迹跟踪控制方法.首先推导了轮式移动机器人的运动学及动力学模型,在此基础上引入广义扩张状态观测器(GE-SO)的控制策略对系统未知状态及不确定项进行实时估计与补偿,实现了系统对扰动的鲁棒性和对环境的高度适应性.并利用Lyapunov理论证明了系统的稳定性.仿真实验验证了所提出的控制方法能使移动机器人系统具有良好的跟踪控制性能和较强的鲁棒性能.【期刊名称】《高技术通讯》【年(卷),期】2019(029)006【总页数】7页(P607-613)【关键词】轮式移动机器人(WMR);轨迹跟踪;广义扩张状态观测器(GESO)【作者】张玲【作者单位】重庆工业职业技术学院智能制造技术学院重庆401120【正文语种】中文0 引言随着轮式移动机器人(wheeled mobile robot, WMR)应用领域的不断拓展,移动机器人越来越多地被应用于未知的复杂环境。
由于复杂工作环境的不确定性和复杂性,移动机器人的控制系统在抗干扰能力和实时性等方面都面临着巨大的挑战[1],这对系统的运动控制提出了更高的要求。
轨迹跟踪控制是实现轮式移动机器人自主移动的关键。
为解决非完整移动机器人的轨迹跟踪问题,张扬名等人[2]以移动机器人的运动模型为基础,提出一种基于滑模变结构的移动机器人轨迹跟踪控制方法。
文献[3]结合Backstepping方法设计了基于移动机器人运动学模型的轨迹跟踪控制律。
由于移动机器人受外部干扰、摩擦、负载变化等不确定因素的影响,基于运动学模型的轨迹跟踪对机器人的轨迹跟踪效果不理想。
近年来,越来越多的研究工作致力于从动力学层面解决轨迹跟踪问题,主要是将运动学控制器与动力学控制器相结合来解决移动机器人轨迹跟踪控制过程中存在的不确定性问题。
燕山大学课程设计说明书题目:移动机器人轨迹跟踪软件设计(站点设计)学院(系):电气工程学院年级专业: 10级过程控制二班学号:学生姓名:指导教师:陈贵林李雅倩燕山大学课程设计(论文)任务书2013年11 月25 日目录前言……………………………………………………………………………第一章设计思路……………………………………………………………第二章程序……………………………………………………………第三章算法……………………………………………………………心得体会前言机器人的应用越来越广泛,几乎渗透到所有领域。
移动机器人是机器人学中的一个重要分支。
早在60年代,就已经开始了关于移动机器人的研究。
关于移动机器人的研究涉及许多方面,首先,要考虑移动方式,可以是轮式的、履带式、腿式的,对于水下机器人,则是推进器。
其次,必须考虑驱动器的控制,以使机器人达到期望的行为。
第三,必须考虑导航或路径规划,对于后者,有更多的方面要考虑,如传感融合,特征提取,避碰及环境映射。
因此,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种功能于一体的综合系统。
对移动机器人的研究,提出了许多新的或挑战性的理论与工程技术课题,引起越来越多的专家学者和工程技术人员的兴趣,更由于它在军事侦察、扫雷排险、防核化污染等危险与恶劣环境以及民用中的物料搬运上具有广阔的应用前景,使得对它的研究在世界各国受到普遍关注关键字:移动机器人第一章设计思路1.1 机器人的介绍机器人的诞生和机器人控制技术发展作为20世纪自动控制原理最具说服力的成就、人类科学技术进步的重大成果[1],是现代计算机与自动化等技术高速发展的产物,同时也是当代最高意义上的自动化。
自1956年第一台工业机器人诞生之日起,机器人的应用越来越普及。
20世纪60年代末机器人开始进入商业化和工业领域以来,机器人的应用范围已经遍及到工业、国防、宇宙空间、海洋开发、医疗保健、抢险救灾等人类生活的各个方面。
机器人由于具有高度的灵活性、快速的反应能力以及巨大的信息处理能力,使其能够在很多环境替代人进行工作。
从重复动作的流水线机械手到智能机器人,从平地到高山海底甚至太空,以至于在比较恶劣危险的工作环境,都是机器人发挥其作用的重要舞台,然而控制系统作为机器人的心脏,其性能的好坏直接决定了机器人的智能化水平。
近年来对移动机器人的研究已成为了一大热点,促进了移动机器人在各个领域中的进一步应用,本文也将在这一方面进行一些分析和研究。
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。
1.2 实训任务分配本次的设计任务在老师的帮助下得到了细致地划分,而且也增加了一些项目,总体来说任务分为三大块:1.轨迹的识别与跟踪。
2.站的设计。
3.自定义轨迹的运行。
这三部分的任务既是相互独立的又是相互联系的。
首先来分析第一个任务:轨迹的识别与跟踪,这个任务包含了摄像头的初始化以及图像的采集以及图像的存取,轨迹的识别用到了一个算法。
机器人的控制也是这个任务包含的一个总要部分,其中包括了速度控制,方向控制等等。
第二个任务是站的设计,老师提到了“站”这个概念,这是在工厂的生产中的一些重要的机制,也是非常有实用性的一个设计。
第三个任务是自定义轨迹的运行,老师提到了可以设计一个圆形轨迹也可以设计一个方形轨迹,机器人的这种运动在生产生活中的应用也是很广泛的。
1.3 CCD摄像头的介绍CCD(电荷耦合器)摄像头基本知识现在科学级的摄像头比前几年更尖端,应用领域也更广了。
在生物科学领域,从显微镜、分光光度计到胶文件、化学放光探测系统,都用到了CCD的摄像头。
但是很多研究工作者对CCD的指标仍云里雾里。
下面对CCD的一些常见指标进行表述。
常见的CCD一般指:CCD摄像头和插在电脑的采集卡区别数字摄像头与模拟摄像头所有CCD芯片都属于模拟的设备。
当图像进入计算机是数字的。
如果信号在摄像头、采集卡两部分完成数字化的,这个CCD被认为是模拟CCD。
数字摄像头事实上是由内置于摄像头的数字化设备完成数字化过程,这样可以减少图像噪音。
与模拟摄像头相比,数字摄像头提高了摄像头的信噪比、增加摄像头的动态范围、最大化图像灰度范围。
科学级的绝大多数的CCD芯片都是由Kodak、Sony、SIT制造。
评价CCD的基本指标信噪比SNR真实体现摄像头的检测能力。
所有的CCD摄像头的厂家为提高摄像头的性能,都尽力使信号(可达到满井电子的数目)最大同时尽可能减少噪音。
SNR=满井电子/噪音电子=动态范围=最大灰阶=2bit数在相同满井电子的CCD,降低CCD噪音,就能提高CCD的监测能力,热或者暗电流对于CCD都是噪音,噪音在Cool CCD基本都可以被深度致冷的Peltier 消除。
在曝光超过5-10秒,CCD芯片就会发热,没有致冷设备的芯片,“热”或者白的像素点就会遮盖图像。
-20度的摄像头可以拍摄不超过5分钟的图像,-40度的摄像头拍摄时间可以超过1小时1.4机器人从一站到另一站的界面第二章2.1定义站点的程序#if !defined(AFX_DLGSETTING_H__036F7483_B3C7_4494_88D7_5DE026FE694 7__INCLUDED_)#defineAFX_DLGSETTING_H__036F7483_B3C7_4494_88D7_5DE026FE6947__INCLU DED_#if _MSC_VER > 1000#pragma once#endif // _MSC_VER > 1000// DlgSetting.h : header file//#include "resource.h"#include "XPButton.h"/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// CDlgSetting dialogstruct Pattern//定义结构体,保存0~99的站点的特征{int num; //站点序号int timer; //停靠时间BOOL bIsPositive; //滚筒是否正转BOOL bIsNegative; //滚筒是否反转};class CDlgSetting : public CDialog{// Constructionpublic:CDlgSetting(CWnd* pParent = NULL); // standard constructor// Dialog Data//{{AFX_DATA(CDlgSetting)enum { IDD = IDD_DIALOG_SETTING };CComboBox m_ComboLowVel;CComboBox m_ComboHighVel;CComboBox m_ComboHandVel;CComboBox m_ComboRollerNegative;CComboBox m_ComboRollerPositive;CComboBox m_ComboStopTime;CComboBox m_ComboStation;//按钮美化CXPButton m_XPbtn_1,m_XPbtn_2,m_XPbtn_3,m_XPbtn_4;//}}AFX_DATA// Overrides// ClassWizard generated virtual function overrides//{{AFX_VIRTUAL(CDlgSetting)protected:virtual void DoDataExchange(CDataExchange* pDX); // DDX/DDV support //}}AFX_VIRTUAL// Implementationprotected:// Generated message map functions//{{AFX_MSG(CDlgSetting)virtual BOOL OnInitDialog();afx_msg void OnBUTTONSaveSpeed();afx_msg void OnBUTTONSaveStation();afx_msg void OnCloseupCOMBOStation();afx_msg void OnButtonPrior();afx_msg void OnButtonNext();//}}AFX_MSGDECLARE_MESSAGE_MAP()};//{{AFX_INSERT_LOCATION}}// Microsoft Visual C++ will insert additional declarations immediately before the previous line.#endif// !defined(AFX_DLGSETTING_H__036F7483_B3C7_4494_88D7_5DE026FE6947 __INCLUDED_)2.2对于前一站与后一站的定义/ DlgSetting.cpp : implementation file//#include "stdafx.h"#include "REBotW.h"#include "DlgSetting.h"#ifdef _DEBUG#define new DEBUG_NEW#undef THIS_FILEstatic char THIS_FILE[] = __FILE__;#endifconst int comboStopTime[5] = {0, 2, 15, 30, 40}; //停靠时间,单位:秒const double comboLowSpeed[5] = {0.50, 0.40, 0.30, 0.20, 0.10}; //低速const double comboHandSpeed[5] = {1.20, 1.00, 0.80, 0.60, 0.40}; //手动const double comboHighSpeed[5] = {1.30, 1.20, 1.10, 1.00, 0.80}; //高速const double g_dAGV_VEL_NORMAL = 8000;//21000; //每秒21000脉冲double g_dAGV_VEL_LOW;double g_dAGV_VEL_HAND;double g_dAGV_VEL_HIGH;Pattern pStation[100];/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// CDlgSetting dialogCDlgSetting::CDlgSetting(CWnd* pParent /*=NULL*/): CDialog(CDlgSetting::IDD, pParent){//{{AFX_DATA_INIT(CDlgSetting)//}}AFX_DATA_INIT}void CDlgSetting::DoDataExchange(CDataExchange* pDX){CDialog::DoDataExchange(pDX);//{{AFX_DATA_MAP(CDlgSetting)DDX_Control(pDX, IDC_COMBO_LOW, m_ComboLowVel);DDX_Control(pDX, IDC_COMBO_HIGH, m_ComboHighVel);DDX_Control(pDX, IDC_COMBO_HAND, m_ComboHandVel);DDX_Control(pDX, IDC_COMBO_Roller_negative, m_ComboRollerNegative);DDX_Control(pDX, IDC_COMBO_Roller_positive, m_ComboRollerPositive);DDX_Control(pDX, IDC_COMBO_StopTime, m_ComboStopTime);DDX_Control(pDX, IDC_COMBO_Station, m_ComboStation);//按钮美化DDX_Control(pDX, IDC_BUTTON_PRIOR, m_XPbtn_1);DDX_Control(pDX, IDC_BUTTON_NEXT, m_XPbtn_2);DDX_Control(pDX, IDC_BUTTON_SaveSpeed, m_XPbtn_3);DDX_Control(pDX, IDC_BUTTON_SaveStation, m_XPbtn_4);//}}AFX_DATA_MAP}BEGIN_MESSAGE_MAP(CDlgSetting, CDialog)//{{AFX_MSG_MAP(CDlgSetting)ON_BN_CLICKED(IDC_BUTTON_SaveSpeed, OnBUTTONSaveSpeed) ON_BN_CLICKED(IDC_BUTTON_SaveStation, OnBUTTONSaveStation) ON_CBN_CLOSEUP(IDC_COMBO_Station, OnCloseupCOMBOStation) ON_BN_CLICKED(IDC_BUTTON_PRIOR, OnButtonPrior)ON_BN_CLICKED(IDC_BUTTON_NEXT, OnButtonNext)//}}AFX_MSG_MAPEND_MESSAGE_MAP()/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// CDlgSetting message handlersBOOL CDlgSetting::OnInitDialog(){CDialog::OnInitDialog();// TODO: Add extra initialization here//打开"站点配置"文件CFile TheFile("Station.dat",CFile::modeRead);CArchive ar(&TheFile,CArchive::load,40960);TheFile.SeekToBegin();for(int i=0;i<100;i++){ar>>pStation[i].num;ar>>pStation[i].timer;ar>>pStation[i].bIsPositive;ar>>pStation[i].bIsNegative;CString str;str.Format(" %d",i);m_ComboStation.AddString(str);}ar.Close();TheFile.Close();m_ComboStation.SetCurSel(0);OnCloseupCOMBOStation();//打开"速度配置"文件CFile TheFile2("Velocity.dat",CFile::modeRead);CArchive ar2(&TheFile2,CArchive::load,40960);TheFile2.SeekToBegin();int num_vel;ar2>>num_vel;g_dAGV_VEL_LOW = g_dAGV_VEL_NORMAL * comboLowSpeed[num_vel]; //低速m_ComboLowVel.SetCurSel(num_vel);ar2>>num_vel;g_dAGV_VEL_HAND = g_dAGV_VEL_NORMAL * comboHandSpeed[num_vel]; //手动m_ComboHandV el.SetCurSel(num_vel);ar2>>num_vel;g_dAGV_VEL_HIGH = g_dAGV_VEL_NORMAL * comboHighSpeed[num_vel]; //高速m_ComboHighVel.SetCurSel(num_vel);ar2.Close();TheFile2.Close();return TRUE; // return TRUE unless you set the focus to a control// EXCEPTION: OCX Property Pages should return FALSE}void CDlgSetting::OnButtonPrior() //前一站{if(m_ComboStation.GetCurSel()>0){m_ComboStation.SetCurSel(m_ComboStation.GetCurSel()-1);OnCloseupCOMBOStation();}}void CDlgSetting::OnButtonNext() //后一站{if(m_ComboStation.GetCurSel()<m_ComboStation.GetCount()){m_ComboStation.SetCurSel(m_ComboStation.GetCurSel()+1);OnCloseupCOMBOStation();}}void CDlgSetting::OnCloseupCOMBOStation() //当IDC_COMBO_Station控件发生变化时{for(int i=0;i<5;i++){if(pStation[m_ComboStation.GetCurSel()].timer == comboStopTime[i]){m_ComboStopTime.SetCurSel(i);}}if(pStation[m_ComboStation.GetCurSel()].bIsPositive){m_ComboRollerPositive.SetCurSel(1);}else{m_ComboRollerPositive.SetCurSel(0);}if(pStation[m_ComboStation.GetCurSel()].bIsNegative){m_ComboRollerNegative.SetCurSel(1);}else{m_ComboRollerNegative.SetCurSel(0);}}void CDlgSetting::OnBUTTONSaveStation() //保存站点设置{if(MessageBox("您确定要更改当前的站点设置?","询问",MB_YESNO|MB_ICONQUESTION)==IDYES){pStation[m_ComboStation.GetCurSel()].timer = comboStopTime[m_ComboStopTime.GetCurSel()];pStation[m_ComboStation.GetCurSel()].bIsPositive = m_ComboRollerPositive.GetCurSel();pStation[m_ComboStation.GetCurSel()].bIsNegative = m_ComboRollerNegative.GetCurSel();CFile TheFile("Station.dat",CFile::modeCreate|CFile::modeReadWrite);CArchive ar(&TheFile,CArchive::store,40960);TheFile.SeekToBegin();for(int i=0;i<100;i++){ar<<pStation[i].num;ar<<pStation[i].timer;ar<<pStation[i].bIsPositive;ar<<pStation[i].bIsNegative;}ar.Close();TheFile.Close();MessageBox("新的站点设置完毕! 下次打开应用软件时有效!","提示",MB_ICONWARNING);}}void CDlgSetting::OnBUTTONSaveSpeed() //保存速度设置{if(MessageBox("您确定要更改当前的速度设置?","询问",MB_YESNO|MB_ICONQUESTION)==IDYES){CFile TheFile("Velocity.dat",CFile::modeCreate|CFile::modeReadWrite);CArchive ar(&TheFile,CArchive::store,40960);TheFile.SeekToBegin();ar<<m_ComboLowVel.GetCurSel();ar<<m_ComboHandVel.GetCurSel();ar<<m_ComboHighVel.GetCurSel();ar.Close();TheFile.Close();MessageBox("新的速度设置完毕! 下次打开应用软件时有效!","提示",MB_ICONWARNING);}}第三章算法1 算法目的:运动目标跟踪算法的目的就是对视频中的图象序列进行分析,计算出目标在每帧图象上的位置。