移动式机器人系统设计

导轨式自主移动机器人的设计研究随着科技的发展，机器人成为了人们生产和生活中不可缺少的一部分。

而导轨式自主移动机器人因其较高的精度和稳定性，被广泛应用于工业自动化领域。

本文将探讨导轨式自主移动机器人的设计研究。

一、引言导轨式自主移动机器人是一种能够独立完成各类工作任务的移动机器人。

它能够通过内置导轨系统实现自主移动和定位，具有精度高、稳定性好的特点。

本文将从机器人的设计和控制两个方面对其进行研究。

二、机器人的设计1.导轨系统导轨式自主移动机器人是通过内置导轨系统实现自主移动。

因此，导轨系统的设计至关重要。

导轨系统需要考虑机器人的定位精度、导轨系统的结构刚度和稳定性等因素。

同时，导轨系统的材料也需要选择具有较高刚度和耐磨性的材料。

2.移动系统导轨式自主移动机器人的移动系统需要对机器人进行跟踪和位置控制。

因此，移动系统需要使用高精度设备，例如使用特制的定位传感器和信号发生器实现对机器人位置的监控和控制。

3.控制系统导轨式自主移动机器人的控制系统是机器人能否正常工作的关键。

控制系统需要对机器人进行各种信息处理，同时实现对导轨系统和移动系统的精密控制。

因此，控制系统需要具备高精度、高稳定性和高响应速度的特点。

三、机器人的控制1.定位控制导轨式自主移动机器人的定位控制需要将机器人定位传感器监测到的位置信息映射到操作缸移动的空间中。

这一过程需要进行算法设计和优化，以确保机器人的定位精度和稳定性。

2.运动控制导轨式自主移动机器人的运动控制需要对机器人的运动进行监控和控制。

运动控制需要实现对移动系统和导轨系统的精密控制。

同时，运动控制还需要考虑到机器人的速度和加速度等因素。

3.姿态控制导轨式自主移动机器人的姿态控制需要实现机器人的转弯与倾斜等运动。

姿态控制需要在运动控制的基础上进行，通过控制机器人的动力单元完成机器人的转弯和倾斜。

四、总结本文探讨了导轨式自主移动机器人的设计和控制。

在机器人设计方面，需要关注导轨系统的设计、移动系统的设计以及控制系统的设计。

自主轮式移动操作机器人的系统设计与分析的开题报告一、研究背景和意义自主移动机器人作为一种能够自主运动的智能机器，已经在生产、服务、军事等领域得到了广泛的应用。

而自主轮式移动操作机器人更是在工业生产中扮演着重要的角色，能够完成多种复杂任务，如搬运、装配、加工等。

因此，自主轮式移动操作机器人的设计和研究是具有重要意义的。

本课题将研究自主轮式移动操作机器人的系统设计与分析，主要包括机器人的硬件设计和控制系统设计。

通过本课题的研究，可以实现自主轮式移动操作机器人在工业生产中的高效运用，提升生产效率和产品质量，降低了成本。

二、研究内容和方法本课题主要研究自主轮式移动操作机器人的系统设计和分析，研究内容包括：1.机器人的机械结构设计：涉及机器人的底盘、悬挂、轮子、驱动装置等部件的设计和组装。

通过借鉴现有的设计，结合实际需要，优化机器人的机械结构，以满足自主移动操作机器人的要求。

2.机器人的控制系统设计：需要研究机器人的控制系统组成、控制策略、程序设计等方面，实现机器人的自主运动和操作。

3.算法和模型：机器人的自主运动和操作需要依赖于一系列的算法和模型，本课题将研究机器人路径规划、决策算法、视觉检测算法等方面，提高机器人在不同环境中的适应性。

研究方法主要包括实验室实践、模拟仿真、数据采集和分析等，还将结合相关文献和专家意见进行分析和讨论。

三、预期成果通过本课题的研究，预计可以达到以下成果：1.实现自主轮式移动操作机器人的硬件设计；2.设计并实现机器人的控制系统；3.研究机器人的算法和模型，以提高机器人在不同环境中的适应性和智能化水平；4.系统分析和性能测试，验证系统在实际操作中的效果和可行性；5.实现自主轮式移动操作机器人在工业生产中的高效运用。

四、研究进度和计划本研究计划分为以下几个阶段：1.文献调研和技术分析：对相关的技术资料和文献进行调研和分析，研究现有的机器人设计和研究现状。

2.机器人的硬件设计：涉及机器人的底盘、悬挂、轮子、驱动装置等部件的设计和组装，包括机械结构的设计、3D打印、装配、调试等过程。

DLRB-MR519-45移动机器人技术文件DLRB-MR519-45移动机器人（仅供参考）一、设备概述移动机器人是集环境感知、路径规划、动作控制等多功能于一体的综合系统，移动机器人项目是指运用机械设计与安装、传感技术、电子技术、控制技术、计算机工程、信息处理、人工智能等多学科理论知识和操作实践经验，围绕机器人的机械和控制系统进行工作的项目。

学生通过运用相关的理论知识和操作实践经验，围绕机器人的机械和控制系统进行工作，学生需要掌握的技能和要求主要包括：1）具备设计、生产、装配、组建、编程、管理和保养移动机器人的机械、电路、控制系统的能力，而且能够安装、调试并检测移动机器人。

2）根据制作需求，测试机器人的每个部件和整体性能，确保设计和制作的各个方面符合行业标准。

3）具有较好的信息收集和处理能力，能分析竞赛相关技术文件并简要陈述；具有较好的计划、组织和决策能力，能对新设备、新问题制定较为详细的时间安排并进行分析；具有较好的成果管理能力，能对学习的文档、调试的程序、竞赛过程进行分类总结并按一定规则保存。

二、移动机器人设备的组成：（图片仅供参考）移动机器人设备每套由上百种零件组成。

采用模块化设计，具备通用型接口，可以根据需求组成不同结构形式，能激发学生创新思维，同时能够满足技能竞赛要求。

学生通过使用这些配置设计、组装一台机器人，并且确保移动机器人能够在2*4米的比赛场地内移动，完成对项目的任务。

该设备主要包含以下组件：1)配置工业级的铝合金结构组件；2)配置NI myRIO控制器、NI LabView开发环境、LabView机器人模块以及NI VisionAssistant视觉助手；3)配置超过100个设计部件；4)配置基本传感器套件：相机、超声波测距传感器、9轴惯性磁性传感器、IR红外传感器、巡线传感器；12V 3000mAh的NiMH电池，12V的NiMH充电器；5)配置带编码器的直流电机；6)配置金属减速器。

搬运机器人工作站系统设计搬运机器人工作站系统是一种自动化设备，用于在工业生产线上搬运和处理物料。

该系统由搬运机器人、工作站和控制系统组成，能够实现高效的物料搬运和加工操作。

一、搬运机器人搬运机器人是系统的核心部分，它具有高度的灵活性和精准的定位能力。

搬运机器人通常采用多轴关节式结构，可以在三维空间内自由移动和旋转，实现物料的准确定位和抓取。

机器人配备有传感器和视觉系统，可以实时感知周围环境，并根据预设的路径和任务进行自主操作。

二、工作站工作站是机器人进行物料搬运和加工的场所，通常由输送带、传感器和加工设备组成。

输送带用于将物料从生产线上输送到工作站，并将加工后的物料送回生产线。

传感器用于检测物料的位置和状态，以便机器人进行准确的抓取和放置操作。

加工设备可以根据需要进行各种物料加工，如装配、焊接、打磨等。

三、控制系统控制系统是整个搬运机器人工作站系统的大脑，负责调度和控制机器人的运动和操作。

控制系统由计算机和各种传感器组成，可以实时获取机器人和工作站的状态信息，并根据预设的任务和优先级进行任务调度。

控制系统还可以与其他生产线的控制系统进行通信，实现物料的无缝衔接和协同操作。

四、系统设计考虑因素在设计搬运机器人工作站系统时，需要考虑以下因素：1. 安全性：系统应具备安全保护机制，如防撞装置、急停按钮等，以确保操作人员和设备的安全。

2. 灵活性：系统应具备灵活的配置和布局能力，可以适应不同的生产线和工艺要求。

3. 效率性：系统应具备高效的物料搬运和加工能力，以提高生产效率和降低人力成本。

4. 可扩展性：系统应具备可扩展的设计和接口，方便后续的功能扩展和升级。

5. 可靠性：系统应具备稳定可靠的性能，能够长时间稳定运行，减少故障和维修次数。

五、应用场景搬运机器人工作站系统广泛应用于各种生产线，如汽车制造、电子制造、食品加工等行业。

在汽车制造业中，搬运机器人工作站系统可以实现汽车零部件的搬运和装配操作；在电子制造业中，系统可以实现电子产品的组装和测试操作；在食品加工业中，系统可以实现食品的包装和质检操作。

第一章绪论1.1 引言随着现代科学技术的飞速发展，机器人已越来越多地进入我们的生活领域，以机器人代替人类从事各种单调、重复、繁重、危险以及有毒有害的工作是社会发展的一个趋势。

现代机器人一般分为两大类：一类是工业机器人，主要指装配、搬运、焊接、喷漆等机器人。

另一类是极限工作机器人，主要指在人难以到达的恶劣环境下代替人工作业的机器人。

如：海底资源的勘测开发、空间人造卫星的收发、战场上的侦察和排险、核放射场所的维护、高层建筑的壁面清洗、灭火救助等。

作为极限作业机器人重要开发项目之一的壁面爬行机器人近些年来得到了蓬勃的发展，受到了人们越来越多的重视，目前，国内外已经有了相当数量的爬壁机器人投入现场作业。

主要应用如下：(1)核工业：对核废液储罐进行视觉检查、测厚及焊缝探伤等；(2)石化企业：对立式金属罐或球形罐的内外壁面进行检查或喷砂除锈、喷漆防腐；(3)建筑行业：喷涂巨型墙面、安装瓷砖、壁面清洗、擦玻璃等；(4)消防部门：用于传递救援物资，进行救援工作；(5)造船业：用于喷涂船体的内外壁等。

1.2 移动机器人的研究发展概况从移动方式上看,移动机器人可分为轮式、履带式、腿式(单腿式、双腿式和多腿式)和水下推进式。

本文重点放在轮式、履带式机器人,对水下机器人和两足人形机器人不做详细讨论。

1.2.1室外几种典型应用移动机器人1998年，美国卡耐基梅陇大学的Mel Siegel等人研制了一种利用于检测飞机身表面的爬行机器人[1]。

美国国家科学委员会曾预言:“20 世纪的核心武器是坦克,21 世纪的核心武器是无人作战系统,其中2000 年以后遥控地面无人作战系统将连续装备部队,并走向战场”。

为此,从80 年代开始,美国国防高级研究计划局(DARPA) 专门立项,制定了地面天人作战平台的战略计划。

从此,在全世界掀开了全面研究室外移动机器人的序幕,如DARPA 的“战略计算机”计划中的自主地面车辆(ALV) 计划(1983 —1990) ,能源部制订的为期10 年的机器人和智能系统计划(RIPS) (1986 —1995) ,以及后来的空间机器人计划;日本通产省组织的极限环境下作业的机器人计划;进入90 年代,随着技术的进步,移动机器人开始在更现实的基础上,开拓各个应用领域,向实用化进军。

机器人控制系统设计机器人控制系统设计是机器人研发的关键环节之一。

一个优秀的控制系统可以确保机器人能够准确地感知环境、自主决策、有效地执行任务，提高机器人的整体性能和智能化水平。

本文将从以下几个方面探讨机器人控制系统设计。

一、引言随着人工智能技术的不断发展，机器人已经广泛应用于生产、生活、医疗等诸多领域。

机器人控制系统是机器人的核心部分，它负责接收传感器输入的信息，根据预设的程序或算法进行处理，并产生相应的控制信号，以控制机器人的行动。

因此，设计一个性能优良的机器人控制系统，对于提高机器人的智能化水平和工作效率具有至关重要的意义。

二、系统架构机器人控制系统的架构通常包括以下几个主要组成部分：1、传感器接口：用于接收来自传感器的信息，包括环境感知、自身状态等传感器数据。

2、信息处理单元：对接收到的传感器数据进行处理和分析，提取有用的信息以供控制系统使用。

3、决策单元：根据信息处理单元输出的信息，做出相应的决策和控制指令。

4、执行器：接收决策单元发出的控制信号，驱动机器人执行相应的动作。

5、电源管理单元：负责整个控制系统的电源供应，确保系统的稳定运行。

这些组成部分通过一定的通信协议和接口相互连接，形成一个完整的控制系统架构。

三、算法设计机器人控制系统的算法设计是实现系统功能的核心环节。

根据不同的控制需求，需要选择和设计合适的算法。

以下是一些常用的算法：1、决策算法：根据机器人的感知数据和预设规则，做出相应的决策和控制指令。

常见的决策算法包括基于规则的推理、模糊逻辑等。

2、路径规划算法：在给定起点和终点的情况下，计算出机器人从起点到终点的最优路径。

常用的路径规划算法包括基于搜索的方法（如A*算法）、基于网格的方法（如Dijkstra算法）和基于启发式的方法（如遗传算法）等。

3、运动控制算法：根据机器人的运动学模型和动力学模型，控制机器人的运动轨迹和姿态。

常用的运动控制算法包括PID控制、鲁棒控制、自适应控制等。

agv移动机器人原理与设计AGV（Automated Guided Vehicle），即自动引导车，是一种智能型的移动机器人。

它基于红外线、激光和视觉等多种传感器技术，利用计算机控制系统，实现自主的导航和运输。

AGV移动机器人的运行原理主要包括三个主要的部分：导航、位置确定和运动控制。

1. 导航：AGV移动机器人通过激光或红外线等传感器根据设定的导航路径进行自主导航。

2. 位置确定：AGV移动机器人利用位置传感器、编码器和激光器等装置实时获取其位置信息。

3. 运动控制：AGV移动机器人的运动控制主要包括速度控制、方向控制和转向控制等。

AGV移动机器人的设计1. 硬件设计：AGV移动机器人的硬件设计包括机械结构、控制系统和传感器等。

a) 机械结构：机械结构设计决定了AGV移动机器人的形状和外观，同时也影响着机器人的负载能力和稳定性。

因此，机械结构设计需要考虑机器人的运输任务，以便更好地满足用户的需求。

b) 控制系统：控制系统是AGV移动机器人的核心部分，它主要由控制板和电机等组成。

在设计控制系统时需要考虑以下要素：控制方式、控制精度和刹车系统等。

c) 传感器：传感器在AGV移动机器人的自主导航和定位中扮演着重要角色。

常用的传感器有：红外传感器、激光传感器和编码器等。

a) 系统架构：系统架构包括软硬件的分层、模块化和接口定义等。

良好的系统架构有利于程序的设计、开发和维护。

b) 导航规划：导航规划是AGV移动机器人的基础，通过对机器人的移动任务的分析，确定最优的路径。

导航规划通过机器人的传感器信息获取、对环境的感知来选择适当的路径，以实现更高程度的自主导航。

c) 运动控制：运动控制主要是通过控制软件实现AGV移动机器人的速度、方向和转向等，同时控制机器人的动力、制动和倒车等功能，提高机器人的运动精度和稳定性。

通过编写特定的控制算法，避免机器人过度或轻微摆动。

总之，AGV移动机器人原理和设计均涉及到硬件和软件两个方面，其中，硬件方面包括机械结构、控制系统和传感器等组成部分，软件方面则包括系统架构、导航规划和运动控制等。

履带式移动机器人方案设计摘要：本文以履带式移动机器人在多种复杂环境地形上的高通过性、高适应性的共性问题为出发点，重点提出可变形履带式移动机器人机构实现方法、机器人与地面的交互作用机理等问题，形成一种履带式移动机器人多地形通过性和适应性的设计方法和评价机制，为履带式移动机器人关键技术的创新研究提供重要的理论方法和支撑。

关键词：履带；机器人；理论方法1 前言近年来，履带式移动机器人在非结构环境领域得到了广泛应用，如何提高该类机器人的高通过性和多地形适应性，目前则成为与该机器人相关的研究关键和前沿问题。

此外，当面对更多更复杂的作业任务时，单一机器人无法完成，需要多个机器人合作起来共同完成任务。

本文以履带式移动机器人在多种复杂环境地形上的高通过性、高适应性的共性问题为出发点，重点提出可变形履带式移动机器人机构实现方法、机器人与地面的交互作用机理等问题。

本文的研究将为履带式移动机器人在复杂环境下的真正实用化提供重要的理论指导和技术解决途径。

2 履带可变角度的移动机器人机构实现方法针对履带式移动机器人多种复杂地形的环境条件和功能要求，提出一种可变形履带式移动机器人机构实现方法，采用该设计方法下的移动机器人根据不同的环境地形，可实时调整机器人的本体姿态，从而使机器人具备良好的多地形通过性和越障稳定性。

①机器人基本运动分析机器人通过两直流伺服电机分别驱动左右两侧的履带轮，使两个履带轮分别带动左右两条履带转动从而实现机器人直线前进、后退等基本运动，机器人的转弯运动是通过两条履带的差速驱动方式来实现的，通过对机器人两履带不同转速的设置，使机器人实现左转弯和右转弯等，如图1所示。

图1 机器人基本运动分析以上所分析的机器人基本运动形式与左右两条履带运行方向之间的关系如图2所示。

图2 机器人运动形式示意图② 机器人越障运动模式分析当机器人越障或攀越楼梯时，关节电机驱动前壳体绕关节轴旋转，使前后两壳体之间形成一定的角度，此时该移动机器人类似于四履带机器人。

目录1 前言 (2)2 机构的驱动方案设计 (5)2.1 机器人运动方式的选择 (5)2.2 轮式机器人驱动方案设计 (9)2.2.1轮式机器人驱动轮组成 (10)2.2.2轮式机器人转向轮组成 (11)2.2.3电机选择 (12)2.2.4减速机构的设计 (17)2.2.5变速箱体、前车体及电池箱 (18)2.2.6后减震及前减震机构 (19)2.2.7车轮和轮毂 (20)3 传动机构、执行机构的设计及受力分析 (23)3.1 传动机构的设计 (23)3.2 执行机构的设计 (24)3.3 机器人受力分析及如何保证加速度最优 (24)4 轮式移动机器人的运动学分析 (26)4.1 轮式式机器人的运动学建模 (26)4.2 阿克曼约束的机器人运动模型 (29)5 轮式移动机器人的运动控制系统设计 (32)5.1 控制系统硬件设计 (32)5.2 控制系统软件设计 (34)5.2.2上位机控制系统软件设计 (34)5.2.3下位机控制系统软件设计 (34)6 结论 (36)参考文献 (37)致谢 (38)1 前言移动机器人的研究始于上世纪60年代末期，随着计算机技术、传感器技术以及信息处理技术的发展，移动机器人已被广泛应用于工业、农业、医疗、保安巡逻等行业。

机器人技术的发展，它应该说是一个科学技术发展共同的一个综合性的结果，也同时，为社会经济发展产生了一个重大影响的一门科学技术，它的发展归功于在第二次世界大战中，各国加强了经济的投入，就加强了本国的经济的发展。

另一方面它也是生产力发展的需求的必然结果，也是人类自身发展的必然结果，那么人类的发展随着人们这种社会发展的情况，人们越来越不断探讨自然过程中，在改造自然过程中，认识自然过程中，实现人们对不可达世界的认识和改造，这也是人们在科技发展过程中的一个客观需要。

国外对于移动机器人的研究起步较早，日本是开发机器人较早的国家，并成为世界上机器人占有量最多的国家，其次是美国和德国。

图片简介:本技术涉及一种移动型导盲机器人系统及导盲方法，属于残疾人辅助设备领域。

本技术能够实时的进行非结构化环境下的多源融合感知及智能评估，进而将评估结果提供给复杂环境约束下的决策规划模块进行运算，不仅能实现实时环境感知，同时可进行实时决策，实现全自主的路径引导。

能够基于多源融合进行路面评估，从材质和平坦性两个维度对路面进行融合评估，获得更为全面的信息。

当前的代表性方案普遍使用语义分割技术判别可行路面，通过RGB D数据，融合平坦度检测和材质检测，能为盲人更好更全面的探测和评估路面可通行性。

技术要求1.一种移动型导盲机器人导盲方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一、采集训练数据；拍摄采集多张周围环境图片，构成图集D；并通过人工标注每张数据的内容轮廓；步骤二、构建识别网络；在图像集D基础上进行迁移学习，得到材质判别模型，之后进行修剪、量化和霍夫曼编码，将材质判别模型压缩并通过TensorRT工具优化材质判别模型的算力消耗，同时对每类材质赋予惩罚值l，得到材质惩罚系数表，再将判别模型和材质惩罚系数表一并存储在机器人系统中；所述惩罚值表示对系统在该材质上运动的拒绝程度；步骤三、材质检测以及材质评分；材质检测：在运行模式下，传感器将获取的深度相机和彩色相机数据帧分别发送给步骤二所得的判别模型；利用判别模型得到像素坐标系下的材质信息M；所述材质信息M元素格式为(u，v，C)，u表示x轴方向像素坐标；v表示y轴方向像素坐标；C表示材质类别；材质评分：为将其与世界坐标系下点云建立联系，切取世界坐标系中机器人正前方1m*1m区域，由其中的点计算对应的像素坐标其中Twc为世界坐标到相机坐标变换阵，由惯性测量单元(IMU)读取得到，Cm为相机矩阵，由传感器预先标定得到；由在M中查询对应的材质类别，按步骤二预定义的惩罚值替换材质类别C，得到材质损失Lmaterial，Lmaterial元素格式为(x，y，z，l)，x，y，z表示世界坐标系下坐标；l表示惩罚值；步骤四、基于点云平面拟合的平坦型检测；1)通过深度相机的深度点云信息获取实时路面点云数据；将数据转换为PCL点云处理库的PointCloud2数据类型，使用聚类型点云滤波器进行异常点补偿和点云滤波；2)对滤波后的点云数据进行随机采样一致性评估，获得拟检测地平面的参数，进而得到估计平面；计算点云集中每一点到此平面的欧氏距离di，并按下式计算对应的li，进而得地平面平坦性描述T，T＝{l1，l2，...lN}；上式中，均值σ为敏感度阈值；选取T中位于世界坐标系中机器人正前方1m*1m区域的点构成集合，记为平坦损失Lterrian；步骤五、2.5维栅格地图融合；将步骤四得到的Lterrian和步骤三得到的Lmaterial相加得总损失Lmerge，Lmerage向步骤四得到的估计平面投影，并栅格化；对每个栅格进行如下操作：无映射点的栅格记惩罚值为无穷大；存在多映射点的栅格取最大惩罚值，从而得到2.5维栅格地图，将栅格地图发布为ROS消息，提交给规划模块处理；步骤六、全局路径规划；即路网级规划，通过调用百度地图或高德地图API实现，其决策结果为一个路网级的轨迹参考线；步骤七、两步法进行局部路径规划；第一步、局部路径规划粗生成；在步骤五得到的栅格地图的信息基础上，暂不考虑行人这类高动态非合作目标的避碰约束，利用经典路径规划技术拟定初始局部规划的参考轨迹集第二步、局部路径规划细生成；在初始参考轨迹集的基础上考虑剩余约束要求和优化指标，生成最终的决策轨迹τ，进而由控制器生成具体的决策序列A0：T；考虑控制时间片[t0，tf]，设为处于导盲机器人领域中的Nnearby个行人在t时刻的状态向量，其中Px，Py，为位置、Vx，Vy为速度，θb，为躯干的方向角，θh为头部的方向角；容许控制ut＝[rls，rrs]；rls为机器人左轮转速，rrs为机器人右轮转速。

移动机器人控制系统设计摘要：当今社会，移动机器人在各种应用领域得到了广泛的应用，但实际使用中的控制系统存在各种问题。

本文提出了一种用于移动机器人控制的新型系统设计，旨在解决现有控制系统存在的问题。

具体而言，本文设计了一种基于机器学习的控制算法，用于提高机器人的导航和自适应能力。

此外，本文还引入了一种基于传感器网络的实时控制系统，用于优化机器人的控制效率，提高运动精度和稳定性。

实验结果表明，所提出的控制系统设计能够有效地提高移动机器人的控制性能和智能化水平。

关键词：移动机器人、控制系统、机器学习、传感器网络、导航、自适应、控制效率、运动精度、稳定性正文：移动机器人控制系统是现代机器人技术的重要组成部分。

在各个应用领域，如制造业、卫生保健、物流、农业等，移动机器人都扮演着不可或缺的角色。

目前，移动机器人控制系统中存在着一些问题，如导航能力不足、运动精度不高、稳定性差、控制效率低等。

为了解决这些问题，本文提出了一种新型的移动机器人控制系统设计。

首先，本文提出了一种基于机器学习的控制算法。

该算法采用强化学习方法，实现机器人的自主导航和自适应能力。

在实际应用中，机器人会遇到各种挑战和障碍，例如复杂的地形、突然的障碍物等等。

此时，基于机器学习的控制算法能够让机器人不断地学习和调整自己的导航策略，并据此提高机器人的导航能力和运动智能化水平。

其次，本文引入了一种基于传感器网络的实时控制系统，以优化机器人的运动效率。

该系统采用多个传感器节点对机器人运动情况进行实时监测，以获得更准确、更细致的机器人运动数据。

同时，传感器网络还能实现对机器人的协同控制，从而提高机器人的运动精度和稳定性。

最后，本文进行了一系列实验验证，结果表明所提出的移动机器人控制系统设计能够显著提高机器人的控制性能和智能化水平。

这种控制系统设计有着广泛的应用前景，可以被运用到各种移动机器人系统中，如AGV、UAV、智能家居机器人等等。

在本文提出的移动机器人控制系统设计中，机器学习是其中最关键的部分。

轮履复合式移动机器人设计及运动模式分析摘要：移动机器人作为目前的研究热点，针对单纯轮式机器人和单纯履带式机器人的缺点提出一种轮履复合式移动机器人，分析了轮履复合式移动机器人设计结构及运动模式，提出了轮履复合式移动机器人未来的发展方向。

关键词：轮履复合式；移动机器人；运动模式1 前言轮履复合式移动机器人将轮式与履带式行驶方式相结合，克服了纯轮式避障越障能力差和纯履带式速度慢、功耗大的缺点，不仅能够保持较高的自适应性和通过性，而且能够保持较快的行驶速度，在军事侦查、空间探测等领域发挥着重要作用。

2 总体结构设计机器人基本结构是由四个车轮、四个履带腿和车体构成的三节式复合结构，采用对称设计，由四个结构尺寸相同的运动单元对称分布在车体两侧形成，每个运动单元包括一个履带腿机构和一个驱动轮机构。

四个履带腿均配置在驱动轮内侧，不仅能实现履带腿自身的旋转传动，还能使履带腿整体绕驱动轮中心轴摆动。

3 分系统设计3.1 控制系统设计控制系统是机器人行走、越障等模式实现的核心。

控制系统主要由两个CPU构成，其中主CPU采用的是Cortex－M3作为内核，主要实现舵机控制和相关数据的获取处理，主CPU还通过无线模块NRF24L01与上位机PC进行通讯。

辅助CPU主要实现红外传感器数据获取以及障碍物的判断，此外通过红外控制器编解码实现移动机器人自主运行和手工控制运行两种方式的无缝切换。

本设计采用的舵机是CDS系列机器人舵机，proMOTIONCDS系列机器人舵机属于一种集电机、伺服驱动、总线式通讯接口为一体的集成伺服单元，该系列舵机具有位置、温度、速度、电压反馈。

由于舵机接口只有一个信号线接口，具备接收和发送的功能，而LPC1768开发板的UART0信号线管脚分为发送端TXD（P0．2）和接收端RXD（P0．3）两个信号接口，所以要使用74HC126数据缓冲器来辅助进行数据的传输。

使用两组74HC126数据缓冲器将舵机信号线接收和发送功能分开至LPC1768核心的UART发送端TXD（P0．2）和接收端RXD（P0．3）管脚，并使用两个IO口管脚（P1．0和P1．1）控制数据的收发。