自主移动机器人运动控制与协调方法研究

自主移动机器人结合了环境感知、动态规划和运动控制等功能。与工业机器人不同的是移动机器人可以自主移动;其广泛用于工业、农业、服务业和军事。运动控制是移动机器人执行其他任务的先决条件,也是移动机器人设计中的基础问题。实现机器人运动控制需要实时采集机器人位置、方向及环境信息,并基于这些信息规划机器人运动路径到达目标位置。自主移动机器人相互协作可以扩展机器人的应用领域和使用范围,可以完成传统机器人难以完成的任务,近年来也受到许多研究者的关注,文章也将对改问题进行探讨。     

移动机器人路径跟踪模糊控制系统设计及仿真

本文的主要研究内容是模糊逻辑在移动机器人已知全局路径的情况下通过对局部路径的分析进行轨迹跟踪运动中的应用。利用模糊逻辑在移动机器人运动控制中的优越性,结合驾驶员的丰富经验设计了移动机器人的模糊控制器,包括一个预瞄距离确定器和一个运动模糊控制器。设计出移动机器人运动控制进行仿真的方法及程序流程,对其进行计算机仿真验证控制...     

基于LADRC的四轮全向Mecanum轮机器人运动控制研究

近年来,移动机器人在巡检作业、智能电器、无人驾驶等领域的作用日益显现。全向移动机器人由于结构的特殊性和运动控制的复杂性,采用经典控制方法如比例积分微分控制、线性二次型调节控制等很难实现稳定的控制。针对全向移动机器人易受到外界扰动及其建模不精确的问题,进行四轮全向Mecanum轮机器人的运动控制系统设计。使用扩张状态观测器进行机器人总扰动的实时估计,完成LADRC控制器的设计。实验结果表明,相较于传统控制方法,基于LADRC的控制器能够更好地抑制外部干扰,减小运动误差,并提高机器人的运动精度和鲁棒性。     

移动机器人运动控制的模糊逻辑系统设计

针对移动机器人在自主运动时出现的具体情况,文中将模糊控制策略引入移动机器人运动控制的模糊控制器系统中,从而实现了对移动机器人运动速度输出参数的模糊控制。     

中型组机器人运动控制系统的FPGA设计

以RoboCup中型组足球机器人为实验平台,提出一种基于FPGA的全方位移动足球机器人运动控制系统的实现方法。首先分析和研究三轮全方位移动机器人的运动学特性,建立其运动控制模型,然后以FPGA为主要处理器,设计了PID速度闭环控制算法,实现了对机器人的精确控制。实验发现,该设计方法具有很好的实时性,能够对全方位移动机器人进行快速、准确的控制。     

三足全向移动机器人运动控制系统的设计与实现

全向移动机器人可以在不改变自身位置的情况下实现多方向的快速运动,在全向移动机器人领域中以三足全向移动机器人最为突出。本文为保证机器人运动控制系统的实现,对控制系统硬件结构进行了设计、选型、优化,最后选择了利用MSP430单片机作为运动控制系统微控制器,搭载无线通信模块、电机驱动模块、传感器模块的移动机器人控制系统方案。     

基于ZigBee的无线遥控小车的设计与应用

论文对无线遥控移动机器人运动控制的总体方案及其基本工作原理进行了分析,设计了一种能满足无线遥控移动机器人运动要求的电气控制系统,设计制作了无线遥控移动机器人机械部分以及控制系统软、硬件,对AT89C51单片机、Zig Bee无线遥控器件和L298N电机驱动芯片的应用进行了研究,探讨了无线遥控发射机、接收机的工作原理和新型H桥电路对直流电机正反转的电气控制,对无线遥控移动机器人系统硬件设计的过程和软件设计的具体实现进行了详细介绍。制作的无线遥控机器人在功能上实了对移动机器人前进、后退、左转弯、右转弯等运动方式的无线控制,具有制作成本低,稳定性和灵活度高。     

移动送料机器人地图构建与运动控制研究

移动机器人的地图构建与运动控制是智能移动机器人进行自主导航的基础.针对工业装配生产线的不同工位需要送料的需求,本文以一台轮式差速移动送料机器人为研究对象,利用激光雷达作为传感器,搭建一个装配生产线,设计、实现了基于ROS的移动送料机器人的地图构建与运动控制策略.利用slam_gmapping算法包,实现了机器人在特定装...     

智能移动机器人技术现状及展望

智能移动机器人技术主要应用在路径规划、机器人的定位与导航、运动控制等范畴。本文通过对移动机器人现今状态以及未来展望进行的综合论述。以移动机器人的整体结构系统,并重点的探讨了移动机器人技术中的占主导位置的路径规划技术、导航技术和多传感器信息融合技术,研究出高智能情感移动技术以及视觉导航技术等是移动机器人未来发展的主要方向。     

移动机器人运动控制器的设计

本文研究了以TMS320LF2407DSP为核心的移动机器人运动控制器的设计方案，介绍了主要的系统组成。本系统采用模块化设计，硬件电路简洁，控制可靠。通过步进电机的细分控制，改善了低速性能，以较低的成本满足了移动机器人运动控制的性能要求。     

Sensor-based fuzzy reactive navigation of a mobile robot throughlocal target switching

Fuzzy reactive control, incorporating a local target switching scheme, is applied to the automatic navigation of an intelligent mobile robot in an unknown and changing environment. Sensed-ranging signals and relative target position signals are input to the fuzzy controller. The steering angle and the velocity change are inferred to drive the mobile robot. A reactive rule base governing the robot behavior is synthesized from the human heuristics with respect to various situations of environment. A local target switching scheme is proposed to serve as a front-end processor of the fuzzy active controller and to deal with the local trapping and wandering cycle problem in the navigation of a behavior based mobile robot. The algorithm is described, together with some particular considerations about implementation. Efficiency and effectiveness of the proposed approach are verified through simulation and experiments conducted on a Nomad 200 mobile robot     

Optimal control at energy performance index of the mobile robots following dynamically created trajectories

In practice, the problem of motion control of the wheeled mobile robots is often neglected. Wheeled mobile robots are strongly nonlinear systems and restricted by non-holonomic constraints. Motion control of such systems is not trivial task and usage of non-optimal control signals can lead to deterioration of the overall robot system's performance. In case of autonomous application of the mobile robots all parts of its control system should work perfectly. The paper presents the theory and application of the optimal control method at the energy performance index towards motion control of the two-wheeled mobile robot during the realisation of complex, dynamically created trajectories. With the use of the proposed control method the two-wheeled mobile robot can realise effectively the desired trajectory, which is generated ad-hoc by the navigation system of the robot. Thus the proposed method can be used for motion control of autonomous or semi-autonomous wheeled mobile robots. The presented results of both computer simulations and experiments indicate that the proposed method works effectively from the point of view of the motion control of two-wheeled mobile robot. Movement of the mobile robot appeared reliable and predictable during all the tests.     

Fuzzy neural network-based real-time self-reaction of mobile robot in unknown environments

In this paper, a hybrid intelligent method including fuzzy inference and neural network is presented for real-time self-reaction of a mobile robot in unknown environments. A neural network with fuzzy inference (fuzzy neural network, FNN) presented can effectively improve the learning speed of the neural network. The method can be used to control a mobile robot based on the present motion situations of the robot in real-time; these situations include the distances in different directions between the obstacles and the robot provided by ultrasonic sensors, the target orientation sensed by a simple optical range-finder and the movement direction of the robot. Simulation results showed that the above method can quickly map the fuzzy relationship between the inputs and the output of the control system of the mobile robot.     

基于视觉与行为模型的机器人目标跟踪

由于存在通信延时等问题，月球机器人必须具备一定智能来进行行为控制。Brooks提出机器人的包容结构理论重点在于强调机器人不同控制层间的联系，以及机器人不同行为功能的分配。本文提出一种视觉与行为模型，主要描述在同一控制层内视觉传感器与行为控制之间的关系，它将机器人的视觉行为与运动行为紧密联系起来，在运动的同时计算地面光流场变化来学习当前机器人动作状态，利用颜色信息的多窗口目标跟踪获取目标属性，最后采用强化学习方法，规划加器人动作．提高了运动控制的稳定度和精确席。     

Design and implementation of the motion control system of the mobile robot based on PID

A kind of motion control system of the autonomous mobile robot was introduced,and a PID closed-loop control method was proposed that controlling the robot moving along the expected direction and speed effectively through establishing the kinematics model of the autonomous mobile robot.In addition,the modular software program and the hardware system were developed whose main components were the STC12C5A60S2 microprocessor,the MC33886 motor driver chip and hall sensors.Finally,experiments proves the control method and the system effective and stable.     

基于免疫进化算法的轮式移动机器人非完整运动规划

本文阐述了轮式移动机器人非完整运动的最优规划问题,在系统的非完整特性基础上,将轮式移动机器人的运动规划转化为非线性系统最优控制问题。在最优控制中引入了人工免疫算法,替代了传统的迭代方法,提出了基于人工免疫算法的非完整运动规划的最优控制方法。通过抗体编码和亲合力函数给出了算法的具体实现步骤,并且进行了仿真实验。实验结果表明算法的有效性和可行性。     

基于自适应卡尔曼滤波的侧滑移动机器人运动模型估计

精确实时在线的运动模型对于侧滑移动机器人的运动控制和轨迹规划至关重要,相比于离线模型估计,该文在基于速度瞬心(ICRs)的侧滑移动机器人运动学模型基础上,采用扩展卡尔曼滤波(EKF),在同一特定地形下在线准确得到ICRs的参数值;并针对不同的地形情况,采用k-近邻法对地形进行分类,实时判别机器人当前运行的路面,采用自适应的卡尔曼滤波器(AKF)调整滤波器参数。仿真和实验对比表明,该方法在同一地形和变化地形下均能快速估计出侧滑移动机器人的运动学模型,收敛时间均为3 s以内,可以满足实际使用的需要。