发布时间 : 星期六 文章基于FPGA的六自由度智能移动机器人设计毕业论文更新完毕开始阅读b650418aabea998fcc22bcd126fff705cd175c65
基于FPGA的六自由度智能移动机器人设
计
摘要：智能移动机器人是指无需人工干预，可以自主完成行驶任务的车辆。路径规划是移动机器人的一个重要组成部分，它的任务就是在具有障碍物的环境内，按照一定的评价标准，寻找一条从起始状态到达目标状态的无碰路径。遗传算法就是对自然界中生物的遗传特性进行模拟而得出的一种模拟进化算法，它是继模糊方法、神经网络、蚁群之后新加入路径规划研究领域的一种算法。提出了一种基于遗传算法解决移动机器人路径规划问题的方法。通过本文的研究及实验结果证明，将遗传算法应用于移动机器人的路径规划问题研究，能够探索与改进一种新的路径优化方法。
关键词：移动机器人；路径规划；遗传算法
Abstract：Intelligent mobile robot can complete the task independently without human intervention. Path planning is an important part of the mobile robot. Its task is to follow a certain evaluation criteria and find a route to goal state from the initial state without collision path in environments with obstacles. Genetic algorithm is a simulation of the genetic characteristics of the biological nature of the simulation and the results of evolutionary algorithms which is a path planning algorithm following the fuzzy methods, neural networks ant colony algorithm. This paper proposes a method to solve the problem of mobile robot path planning based on genetic algorithms. The research and experimental results show that the genetic algorithm can be applied to the mobile robot path planning, which improves a new path optimization methods.矚慫润厲钐瘗睞枥庑赖。 Key words: Mobile robot; Path planning; Genetic algorithm 聞創沟燴鐺險爱氇谴净。
1、智能移动机器人
1.1智能移动机器人概述
机器人的应用越来越广泛 ,几乎渗透到所有领域。智能移动机器人[1][2]是机器人 学中的一个重要分支。早在 60年代 ,就已经开始了关于智能移动机器人的研究。关于智能移动机器人的研究涉及许多方面 ,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种功能于一体的综合系统。对智能移动机器人的研究 ,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。残骛楼諍锩瀨濟溆塹籟。 自1961年美国Unimation公司研制出世界上第一台往复式工业机器人以来,机器人的发展经历了三个阶段:第一代示教/再现(Teaching/Playback)机器人,第二代传感控制(Sensorycontrolled)机器人,第三代智能(Inteligent)机器人。机器人以其具有灵活性、提高生产率、改进产品质量、改善劳动条件等优点而得到广泛应用。但是,目前绝大多数机器人的灵活性,只是就其能够\反复编程\而言,工作环境相对来说是固定的,所以一般人们称之为操作手(Manipulator)。正如人类活动范围和探索的空间是人类进步的标志一样,机器人的智能同样体现在运动空间的大小上。为了获得更大的独立性,人们也对机器人的灵活性及智能提出更高的要求,要求机器人能够在一定范围内安全运动,完成特定的任务,增强机器人对环境的适应能力。因此,近年来,智能移动机器人特别是自主式智能移动机器人成为机器人研究领域的中心之一。酽锕极額閉镇桧猪訣锥。 1.2智能移动机器人的研究现状
1.体系结构自主式智能移动机器人的复杂性以及当前计算技术的局限性等
决定了体系结构是影响机器人性能的主要因素。自主式智能移动机器人的智能体现为具有感知(Sensing)、决策(Decision-making)和行为(Acting)等基本功能。根据实现这些基本功能的过程的不同,常见的体系结构有三类:分层递阶结构、行为系统和黑板系统。 彈贸摄尔霁毙攬砖卤庑。 2.信息感知信息感知来源于传感器。对传感器来说,最主要的两个品质是可靠性和带宽(实时性)。目前自主式智能移动机器人普遍使用的传感器有:声纳、红外、激光扫描、摄像机和陀螺等。每种传感器各有利弊,于是人们自然想到了\取长补短\也即多传感器集成和融合,其优点在于提供了信息冗余、互补和适时(Timeliness),从而提高了信息的可靠性。謀荞抟箧飆鐸怼类蒋薔。 3.智能移动机器人控制
(1)建模根据所受约束的不同,可以将控制系统分为完整(Holonomic)系统和非完整(Nonholonomic)系统。约束条件能够以位形变量显式代数方程描述的系统,即为完整系统;约速条件为不完全可积的微分方程则为非完整系统。智能移动机器人是典型的非完整系统。目前,智能移动机器人普遍使用的运动学模型为基于机器人几何中心或轮轴线中心的时间微分方程,该模型物理意义明确。为避免繁琐的时间微分,E.T.Baumgartner选择了独立变量,建立独立于时间变量的运动学模型,并由此实现了对速度的独立调节。最近,链式(Chained form)方程和幂式(Power form)方程用于描述一类非完整系统。该模型虽然描述的是非线性系统,但具有良好的线性结构,基于此可开环类解耦控制、闭环反馈稳定控制,特别适用于带有拖车的智能移动机器人。 厦礴恳蹒骈時盡继價骚。 (2)定位(Localization) 定位是智能移动机器人控制中的关键问题,其准确性和精度直接影响规划的实现,从而影响整个系统的性能。定位有静态定位和动态定位之分。静态定位每次将传感器得到的环境信息和环境的先验模型相匹配来定位,计算量大,很难满足实时性要求。为了克服以上缺点,人们采用动态定位,即将外部传感器获得的信息与推算航行法的信息进行融合,以获取高精度定位。融合方法多用Kalman滤波进行最小方差估计和基于模糊逻辑进行模糊推理。 茕桢广鳓鯡选块网羈泪。 (3)控制及其稳定性智能移动机器人的控制困难在于机器人平面运动具有三个自由度,即平面位置和方位,而控制只有二个自由度,即两个驱动轮的速度或机器人的平移速度和转动速度。Samson指出,智能移动机器人开环可控。但不存在光滑的时不变稳定状态反馈。由于开环控制容易受不确定因素的影响,为了获得较强的鲁棒性和对规划出的路径具有良好的跟踪性能,反馈控制方案才是研究者所寻求的。由于智能移动机器人不存在光滑的时不变稳定状态反馈控制,所以一般采用不连续控制或分段光滑控制实现稳定反馈,控制目的是减少运动自由度或增加控制自由度。各种反馈控制方案虽然解决了作为系统工作必要条件的稳定性问题,但系统要获取良好的性能,还取决于控制律中参数的确定,而所有控制律的
参数均很难确定。利用神经网络的学习和容错能力对智能移动机器人控制和基于规则的模糊控制,避免了控制参数的确定,并增强了系统对参数扰动的鲁棒性。
鹅娅尽損鹌惨歷茏鴛賴。 4.路径规划自主式智能移动机器人
它能够按照预先给定的任务指令,根据已知的地图信息作出全局的路径规划,并在行进过程中不断感知周围的局部环境信息,自主地作出各种决策,引导自身安全行驶,并执行要求的动作和操作。由此可以看出,全局路径规划和局部避障是智能移动机器人自主性的核心体现。路径规划为在给定起始点和目标点之间寻求满足一定条件的无碰撞路径。路径规划根据规划时所利用的信息不同可分为基于模型(Model-based)的规划和基于情形(Case-based)的规划。前者根据已知的环境模型或感知的地图知识作出规划,是目前普遍使用的规划方法;而后者则根据已有的规划知识利用匹配法解决新的规划问题。基于情形的规划适用于较为复杂但相对固定的环境,因为,情形的增加对存储容量提出了更高的要求,并且匹配时计算量大,需要不断地更新情形库,使系统复杂化。基于模型的规划从规划所利用地图知识范围的角度又有全局规划和局部规划之分。全局规划需要完整的环境模型,而局部规划只需要机器人周围的局部信息,主要完成避障任务。基于模型的规划方法主要有物理模拟、拓扑、统计决策、启发式、模糊和神经网络以及遗传算法等。上述的规划方法大多认为机器人具有完备的环境知识,并且假设能对机器人进行精确控制,但实际上这些条件是不能够满足的,因此有必要在规划中考虑不确定因素的影响。Miura对定位误差、控制误差和传感器误差建立分布,运用统计决策理论规划。SUF通过规划路径减小环境、传感器对定位的影响。籟丛妈羥为贍偾蛏练淨。 2、机械手的发展现状与趋势
机器手首先是从美国开始研制的。1958年美国联合控制公司研制出第一台机器。它的结构是：机体上安装一个回转长臂，顶部装有电磁块的工件抓放机构，控制系统是示教形的。1962年，美国联合控制公司在上述方案的基础上又试制成一台数控示教再现型机器手。商名为Unimate（即万能自动）。运动系统仿照坦克炮塔，臂可以回转、俯仰、伸缩、用液压驱动；控制系统用磁鼓作为存储装置。不少球坐标通用机器手就是在这个基础上发展起来的。同年该公司和普鲁曼公司合并成立万能自动公司,专门生产工业机器手。預頌圣鉉儐歲龈讶骅籴。 1962年美国机械制造公司也实验成功一种叫Vewrsatran机器手。该机器手