基于工控机+DSP的移动机器人控制系统设计

提出了一种自主越障移动机器人控制系统,该控制系统采用嵌入式工控机+DSP运动控制卡的控制结构,较好地实现了机器人的实时控制和图像采集。介绍了机器人的机械系统结构,基于嵌入式工控机和DSP运动控制卡的开放式控制系统的硬件组成和软件设计,以及基于无线通讯网络的遥操作技术。通过爬斜坡、爬台阶等越障实验,验证了其良好的自主越障能力和环境适应能力。     

Electroencephalogram‐based control of a mobile robot

This paper presents electroencephalogram‐based control of a mobile robot. The purpose of control is to achieve direction control of a mobile robot only by electroencephalogram. We develop an algorithm for directing direction thinking (“going left” or “going right”) and apply it to direction control of a mobile robot. The algorithm is based on time–frequency domain analysis using continuous wavelet transformation. Our experimental results demonstrate the possibility of achieving direction control of a mobile robot only by electroencephalogram. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Electr Eng Jpn, 152(3): 39–46, 2005; Published online in Wiley InterScience ( www.interscience.wiley.com ). DOI 10.1002/eej.20109     

移动机器人模糊Q-学习沿墙导航

针对在基于行为的移动机器人沿墙导航控制器的设计中缺乏足够的先验知识的问题,采用Q-学习方法让机器人通过学习来自动构建导航控制器.将模糊神经网络和Q-学习相结合,用模糊神经网络直接逼近连续状态和动作空间中的Q值函数.利用对Q值函数的优化获得控制输出.模糊神经网络中的节点根据状态动作对的各个分量和时间差分的新颖性进行自适应地添加和构造,这样不仅能克服节点选择的困难还能使网络保持适度的规模.网络中的参数采用扩展卡尔曼滤波方法进行自适应调整.基于Khepera 2机器人的沿墙导航实验验证了该方法的有效性和优越性.     

基于模糊神经网络的机器人自学习控制

研究了一种模糊神经网络与传统PD控制相结合的机器人学习控制系统,该控制系统具有自学习、自适应、控制精度高等特点。     

全方位移动机器人的运动预测控制

针对全方位移动机器人在应用中由于延时造成控制不精确的问题,提出在机器人的运动控制中引入广义预测控制法.在基于四轮全方位移动机器人运动模型建立预测模型与运动预测控制方程中,提出了通过合理减少预测模型中的输入变量,以及将多输入多输出线性模型分解为单输入单输出线性模型,来降低其控制难度.仿真和实际应用验证了该算法能够有效地消除全方位移动机器人实时控制中延时的影响.     

基于Backstepping时变反馈和PID控制的移动机器人实时轨迹跟踪控制

根据机器人的运动学模型，采用分层控制的思想将移动机器人的轨迹跟踪控制分为两部分：轨迹跟踪控制器和机器人速度PID控制器。基于Backstepping时变状态反馈方法和Lyapunov理论，引入具有双曲正切特性的虚拟反馈量，提出一种移动机器人全局轨迹跟踪算法：采用PID速度控制器以满足机器人驱动电机实时调速要求。考虑到机器人的动力学约束，引入受限策略以保证其运动平滑。在基于DSP的两轮驱动移动机器人上对算法进行了实时轨迹跟踪试验，取得了满意的控制效果。     

移动机器人实时语音控制的实现

通过对语音识别过程的研究,设计并制作开发了1套基于移动机器人的实时语音控制系统.采用了动态时间规整(DTW)算法作为核心识别方法,并使用VC完成了对各部分的软件编程.其中为了保证系统的实时性,特别设计了带有声控开关的自动录音系统.通过最后的实验证实了,系统可以很好的完成实时语音控制.     

基于模糊RBF神经网络自学习的不确定机器人模糊自适应控制

针对机器人系统的不确定、非线性特点，设计了模糊RBF神经网络控制器学习机器人系统的不确定性上界，并利用模糊推理机产生的分目标学习误差进行训练，避免了采用系统直接输出反馈误差进行训练所存在的权值饱和与过调整问题。此外，在反馈回路还设计了固定比例增益控制器FC，起着监督的作用，对系统实施渐近稳定的控制。仿真结果表明这种控制方案实现了对机器人系统的高精度控制。     

基于自适应模糊滑模控制的机器人轨迹跟踪算法

针对控制参数的不确定性以及存在未知外部扰动情况下移动机器人的轨迹跟踪问题,提出一种基于光滑非线性饱和函数的自适应模糊滑模轨迹跟踪控制算法。通过建立不确定非线性移动机器人运动控制模型,利用自适应模糊逻辑系统构建自适应模糊滑模控制器。为了增强轨迹跟踪控制算法对随机不确定外部扰动适应能力的同时削弱滑模控制算法中的输入抖振现象,利用有界输入有界输出(BIBO)稳定的方法,通过带有自适应调节算法的模糊系统对滑模控制律中非线性函数项进行自适应逼近,并设计了模糊系统中可调参数的自适应控制律,保证了控制系统的稳定与收敛。实验结果表明,所设计的控制器对系统参数不确定性和外界扰动均具有较强的轨迹跟踪性能和鲁棒性。与传统的滑模控制算法相比,该算法不仅能有效减小输入抖振而且轨迹跟踪控制精度提高了18.89%。     

基于激光信息的移动机器人定位研究

针对移动机器人在导航定位过程中,使用传统蒙特卡罗定位算法会产生粒子收敛较慢和定位精度不高,以及发生人为绑架情况后重定位效率较低的问题,给出了一种改进的粒子滤波定位方法来提高移动机器人的导航定位效率.首先,在蒙特卡罗定位算法的基础上进行改进,融入自适应区域划分的方法,保证所划区域包含更多有效信息,减少粒子的收敛时间,完成...     

Trajectory tracking control of mobile robot by time‐based spline approach

A mobile robot must move without unacceptable rapid motion. To address this issue, we propose a preview controller using the time‐based spline approach. With this approach, it is also important to plan an adequate trajectory. Here an approach to trajectory planning which has the trajectory determination strategy via a virtual manipulator is proposed. Numerical and experimental results are shown to confirm the proposed algorithm. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Electr Eng Jpn, 151(4): 65–71, 2005; Published online in Wiley InterScience ( www.interscience.wiley.com ). DOI 10.1002/eej.10349     

移动臂式服务机器人的鲁棒补偿控制

由移动平台和操作臂构成的服务机器人同时具有可移动性和操作性,但移动平台和操作臂之间存在着耦合干扰,系统建模复杂.基于此,建立了服务机器人的标称模型,利用非线性反馈实现了系统解耦,提出了计算力矩加比例和微分反馈的控制算法.针对控制系统存在的建模不确定性和干扰,对已建立的控制律进行补偿,并采用Lyapunov方法确定补偿项,实现了移动服务机器人对期望轨迹跟踪的鲁棒控制.对移动平台系统和机械臂系统进行了仿真实验,实验结果表明,所提出的控制方案能实现对移动臂式服务机器人的鲁棒控制,验证了所设计控制律的有效性和正确性.     

Evolutionary construction of an immune network-based behavior arbitration mechanism for autonomous mobile robots

In recent years, in the field of artificial intelligence (AI), much attention has been focused on reactive planning approaches such as behavior-based AI and new AI. However, a criticism of these approaches is that their arbitration among competence modules is fixed against dynamically changing environments. On the other hand, biological information processing systems have various interesting characteristics from an engineering viewpoint. Among them, the immune system plays an important role in maintaining its own system against dynamically changing environments. Based on this fact, we have investigated a new decentralized consensus-making system for the behavior arbitration of autonomous mobile robots, inspired by the idiotypic network hypothesis in immunology. In this paper, we illustrate the usefulness of our proposed method by means of computer simulations and experiments. © 1998 Scripta Technica. Electr Eng Jpn, 123(3): 1–10, 1998     

改进蚁群算法求解移动机器人路径规划

在全局静态环境下,提出一种改进蚁群算法,解决传统蚁群算法用于路径规划出现的收敛速性差、局部最优和求解质量差等不足。该算法引入障碍物排斥权重和新的启发因子到路径选择概率中,提高避障能力,增加路径选择的多样性;然后,设置局部信息素的阈值和限定范围更新局部信息素,采用交叉操作获取新路径,引入最优解和最差解,改变全局信息素的更新方式,提高全局搜索能力和解的质量,避免算法陷入局部最优。仿真结果表明,该算法能有效获得最优路径,在长度上比蚁群算法及其他算法分别减少了18%、5.7%和11%,算法迭代次数及运行时间都有所降低,提高了收敛速度和搜索能力。     

基于AprilTag图像识别的移动机器人定位研究

针对移动机器人在识别AprilTag图像过程中,受到室内光线不均和运动过快所导致的识别成功率低问题,提出一种基于AprilTag图像的预处理方法来提高识别成功率.首先采用移位去尾的方法进行图像灰度化处理,在此基础上融入双线性插值降采样的方法以提升整体图像处理速度,再对降采样后得到的灰度图进行直方图均衡化处理,消除因光线...     

基于神经网络内模控制在机械手中的研究

将内模控制与神经网络相结合的方法来解决机械手的控制问题,使机械手沿着一定的期望轨迹运行。神经网络对机械手建模作为内模控制中的模型,训练方法采用前向网络的BP学习算法。单个神经元使用静态模型,输入神经元之间的延迟引入系统的动态。仿真结果表明,该方法具有有效性和实用性。     

输入受限下非完整轮式移动机器人迭代学习跟踪控制

为了解决输入受限下非完整轮式移动机器人的跟踪控制问题,考虑迭代学习控制方法,设计了一种迭代学习控制律,这里所设计的迭代学习控制律结合了系统的跟踪误差和约束下的上一代控制律.通过应用范数分析理论,对跟踪误差的收敛性进行了理论分析,验证了设计的控制律的有效性.最后,给出了一个仿真实例以证明理论分析结果的正确性,仿真结果表明...     

基于ELM的机器人自适应跟踪控制

针对刚性臂机器人系统,提出基于极限学习机(ELM)的两种自适应神经控制算法。极限学习机随机选择单隐层前馈神经网络(SLFNs)的隐层节点及其参数,仅调整其网络的输出权值,以极快的学习速度可获得良好的推广性。在自适应控制算法中,ELM逼近系统的未知非线性函数,附加的鲁棒控制项补偿系统的逼近误差。ELM神经控制器的参数自适应调整律及鲁棒控制项由Lyapunov稳定性理论分析得出,所设计的两种控制算法均不依赖于初始条件的约束且放松对参数有界的要求,同时保证闭环系统跟踪误差满足全局稳定而且渐近收敛于零。将所提出的ELM控制器应用于二连杆刚性臂机器人跟踪控制实例中,并与现有的径向基函数(RBF)神经网络自适应控制算法进行比较,仿真结果表明,在同等条件下,ELM控制器具有良好的跟踪控制性能,显示出其有效性和应用潜力。     

Deployment control of wireless multihop‐relay mobile robots based on voronoi partition

This paper describes a new method for the deployment of wireless relay nodes. When using rescue robots in a building or underground city, radio signals are attenuated significantly, and therefore, multihop extension involving wireless communication relays is required. The goal of this research is to deploy wireless relay nodes to maintain connectivity between the base station and the leader robot that explores around the front line. To move the relay robot autonomously, a distributed algorithm is required. The proposed method is suitable when it is applied for wireless relay purposes. In this method, a virtual force drives a node to the centroid of Voronoi neighbors so that the connectivity of wireless communication is maintained. The proposed method is evaluated by conducting numerical simulations and experiments. In the simulation, one or two leader robots are assumed. In the experiment, a mobile robot equipped with omni‐wheels is used. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Electr Eng Jpn, 184(4): 42–51, 2013; Published online in Wiley Online Library ( wileyonlinelibrary.com ). DOI 10.1002/eej.22413     

带货架的轮式物流机器人碰撞建模与仿真分析

针对轮式物流机器人在运送货物过程中出现货架与机身的碰撞带来的振动问题,采用等效的非线性弹簧阻尼模型描述了货架与机身的碰撞过程,运用拉格朗日乘子法建立了包括货架在内的多刚体动力学模型,写出机器人整体的动力学方程。选取物流机器人典型的几个工况,通过Newmark差分法求解得到的微分 代数动力学方程。最后在ADAMS仿真软件中建立了轮式机器人的虚拟样机模型,在相同条件下进行分析计算,对比分析了轮式机器人在工作过程中货架的运动状态,为轮式物流机器人的稳定性控制奠定了基础。