周天[1]2011年在《基于嵌入式系统的轮式机器人自主导航技术的研究与实现》文中指出移动机器人自主导航主要包括环境感知与定位、路径规划、运动控制、多传感器融合等多种技术。本文针对一套自主研发的轮式机器人,研究了移动机器人的自主导航技术,设计了基于嵌入式技术的自主导航系统。系统硬件部分主要包括驱动电路子系统、机器人供电子系统、控制电路子系统和传感器子系统。系统嵌入式软件部分采用叁层划分的体系结构,自顶向下依次为特征层、慎思层和控制层。系统软件部分还包括了基于VC编程的,用于人机交互的系统控制PC上位机软件。全文重点介绍了路径规划、运动控制和上位机软件叁部分内容。在路径规划章节中,首先比较了常用的路径规划算法,之后详细介绍了本论文所使用的路径规划算法,包括软件流程与算法实现细节,实现了在室内环境未知情况下基于二次曲线的路径规划。在运动控制章节中,首先完成了电机PI闭环调速的底层运动控制算法,实现了高精度的电机速度控制,接着详细分析比较了两种路径跟踪策略,完成了基于预瞄法的路径跟踪控制,最后对实际运动测试结果进行了分析,表明跟踪效果良好,实现了机器人平滑连贯流畅的动作控制。在上位机软件章节中,介绍了人机界面功能和操作流程,分析了串口通讯和地图缩放的关键实现方法,实现了友好的人机交互。本文所做工作提高了该轮式机器人的自动化水平,为后续的研究打下了良好的软硬件基础。
刘志雄[2]2007年在《基于嵌入式系统的室内移动机器人的应用研究》文中认为伴随着机器人技术的飞速发展，机器人走进人们的日常生活，服务于家庭及各类公共场所将不再遥远。截止目前，制约机器人普及推广的关键问题是成本、功耗和复杂度，因此降低成本、减小功耗以及设计简单可靠的系统比复杂新技术的开发更为重要。而另一方面，嵌入式系统以其独特的优势，适应机器人对功能、可靠性、成本、功耗等的严格要求。本文研究了室内移动机器人的几项关键技术，探究了一种通用并有效的智能移动机器人嵌入式控制平台，并设计了一套能满足要求的低成本的机器人定位系统以及对自动充电系统进行了研究。本论文的主要工作涉及以下方面：(1)在分析机器人嵌入式控制体系的基础上，以室内移动机器人为研究对象，进行了以S3C44B0为主控制器的嵌入式系统硬件平台设计，以及S3C44B0与各功能子系统的接口设计，替代目前普遍采用的以PC机主板或工控计算机的控制架构。它使得控制系统的成本和功耗大为降低。(2)对现有的嵌入式操作系统进行分析对比，结合室内移动机器人控制系统的特点，选择了μC／OS-Ⅱ作为机器人的嵌入式实时操作系统，并把它移植到主控制系统的处理器中。在操作系统之上，合理规划机器人的任务模块，设计应用程序，实现对各功能子系统的数据通信、控制管理。(3)设计了一套基于红外线入射角传感器的室内定位系统。当面临较小的室内区域时，该系统可以设计成简单的单基座定位系统，当面临较大或较复杂的室内区域时，也很容易扩展成分布式的多点定位系统。该系统成本低廉、结构简单，定位精度满足要求。(4)对机器人自主充电系统进行了研究。设计并制作了知道充电对接装置，并对机器人自主充电决策算法进行了仿真研究。(5)运用势场法和基于行为的机器人技术，对机器人的全局以及局部路径规划进行了运动仿真。
于竹林[3]2009年在《嵌入式移动机器人避障研究与系统设计实现》文中指出移动机器人是机器人领域研究的重要方向,是当前研究的热点之一。传统的移动机器人基本上都采用专用处理器和专用操作系统,这已不能满足现代机器人的发展要求,随着嵌入式系统的发展,移动机器人正向经济化、小型化、智能化和通用型方向发展。自主避障是移动机器人安全行驶的重要保障,也是移动机器人研究的重要内容。本文分析了机器人常用避障传感器的特点和原理以及多传感器融合技术,并对机器人避障算法进行了研究。详细分析了模糊控制和神经网络控制理论,二者可以表达那些难以用数学模型描述的规则,适合移动机器人的智能避障控制。在研究嵌入式系统的基础上,本文自主设计并开发了嵌入式移动机器人平台,为移动机器人的硬件和软件设计提供了一个解决方案。此机器人平台具有可移植性和可扩展性,并在此平台上进行了机器人避障系统的研究。本文以高性能ARM处理器S3C2410为核心,进行机器人底层运动控制系统的设计,设计了机器人的外围电路和扩展接口,重点设计了步进电机驱动模块。在硬件的基础上移植了linux操作系统,开发了电机驱动程序。采用了超声波传感器对移动机器人周围的环境进行探测,设计了以AT89C52单片机为控制器的多路超声测距模块,并进行了测距实验,测距精度可以满足机器人避障要求。最后提出了神经模糊控制避障算法,详细论述了该算法的设计与实现,仿真结果证明了本文所提算法的正确性和有效性,并将该算法移植到了嵌入式移动机器人的系统中,实现了移动机器人的安全避障。在实际的测试中,本文所设计的移动机器人平台和避障算法能快速有效的实现避障。
田蔚[4]2008年在《嵌入式控制的爬壁机器人研究》文中指出以全自主移动机器人为研究平台,介绍了移动机器人的硬件体系结构、避障行为决策、避障运动控制等。随着机器人应用范围的不断扩展,机器人所面临的工作环境也越来越复杂,多数是未知的、动态的和非结构化的。通过对基于行为的机器人控制技术的研究,提出了一种实用的自主移动机器人智能避障控制方案。针对爬壁机器人及其作业环境的特点,文章介绍一种应用常见经济型器件构建的爬壁机器人平台,它满足低成本、装配简单、可扩展性好等要求。我们选择了高速低功耗的ARM芯片LPC2214作为处理器,为机器人设计了丰富的功能,并与上位机监控系统结合,使其适用于路径规划与定位、运动控制策略、多机器人系统体系结构与协作机制等领域研究。此项移动机器人平台的研究未来前景广阔。该机器人系统应用超声波传感器、压力传感器、接近传感器采集外部环境信息,采用RS485总线实现爬臂机器人与计算机通信,从而实现现场信息的反馈和计算机控制命令的发送。在软件操作系统的设计上,μC/OS-II被选作系统的实时内核。该内核是从一开始就以嵌入式实时应用的实时多任务内核而设计的,由于它的高效性和较低的硬件资源占用特性,已经在嵌入式应用中被广泛的采用。该内核可以同时管理最多达56个任务,在多数的嵌入式应用中这已经是足够用的了。该论文中移植的μC/OS-II支持文本切换,中断服务中更改人物的优先级,能有效地运行LPC2214上管理资源。为提高爬壁机器人的移动速度,有效避障,同时减少计算量,保证机器人决策的快速性,本文采用基于栅格法的路径规划算法。该算法的核心思想是采用类似图的遍历搜索法,即从给定的起点出发,按照一定的搜索顺序访问图中所有栅格的过程。最后对该气动爬壁机器人进行了实验研究,针对提出的算法将机器人的运动过程做了步骤分析。实验结果表明该机器人能够在平整的墙面上实现直线运动与转弯运动且吸附是可靠的。
于清平[5]2016年在《基于ARM平台的多机器人路径规划系统研究》文中进行了进一步梳理随着社会生产对机器人要求的不断提高,在处理某些复杂任务时,与单个机器人相比,多机器人系统往往表现出更强的适应能力,因此,多机器人系统研究得到了越来越多的学者和科研工作人员的关注。在多机器人系统诸多的研究问题中,路径规划是最基础的研究问题之一,也是多机器人顺利完成任务的保障。本文旨在研究机器人路径规划问题,从研究单机器人路径规划问题开始,到多机器人路径规划和协调,最后到基于ARM的多机器人路径规划系统的设计。首先,研究了单机器人路径规划问题,在传统的蚁群算法(ACS)的基础上,提出了一种改进的蚁群算法(IACS)并对其效果进行了仿真试验验证。在算法改进过程,在传统蚁群算法中增加了3-OPT算子,对算法每一代的最优解进行调整来提高算法解的精度;同时采用混沌算子修改传统蚁群算法的局部信息素的更新规则,进一步扩大了算法解的搜索空间,增加了解的多样性,避免了算法过早成熟。并通过TSP问题和单机器人路径规划仿真实验对改进蚁群算法的性能进行了验证,仿真实验表明改进的蚁群算法比传统蚁群算法具有更高的解的精度,更快的收敛速度。其次,基于单机器人路径规划问题研究的基础,研究了多机器人路径规划问题,针对多机器人工作环境局部已知的路径规划问题提出了一个全局目标函数,基于滚动路径规划原理,提出一种基于滚动窗口的预测策略。针对机器人与动态障碍物的冲突,提出了局部避障策略;为了协调机器人与机器人之间的路径冲突,提出了基于交互信息的局部协调策略。基于滚动窗口的预测策略、避障策略和协调策略,本文提出一种基于滚动窗口的多机器人分类避碰规划算法。再次,对基于ARM平台的多机器人路径规划仿真系统的硬件平台进行了研究,针对本文中使用到的pcDuino板卡,详细介绍了其硬件特性,并设计了基于ARM平台的多机器人路径规划仿真系统的硬件平台方案。最后,研究了基于ARM平台的多机器人路径规划仿真系统的软件设计,以及如何构建pcDuino嵌入式系统和Ubuntu系统下QT环境的搭载。在pcDuino上进行应用程序的开发,设计了人机交互界面并通过外接触摸屏显示,进行多机器人路径规划系统的仿真演示和操作。
杨梅[6]2017年在《SCARA搬运机器人轨迹规划与运动控制研究》文中认为在现代自动化制造业的发展过程中,机器人搬运技术发挥着极为重要的作用,广泛应用于电子产品、食品工业等小型工件的自动化搬运行业。近年来SCARA机器人的应用发展迅速,但在搬运过程中SCARA机器人的结构只能满足工件的抓取和放置的形态一致,在部分食品搬运装箱过程中还存在一定的局限性,对SCARA机器人搬运技术提出了更高的要求。本文根据SCARA机器人的搬运功能要求、工作特性及应用领域,开发了SCARA搬运机器人,完成了五自由度SCARA搬运机器人叁维建模和总体方案。建立了 SCARA搬运机器人的D-H坐标系,对各个机械手臂之间的位置和姿态关系进行了分析,并列出了 D-H参数,完成了机器人运动学正逆解的分析。分析了速度控制曲线、笛卡尔和关节空间的轨迹规划基本算法,提出了基于S型速度曲线单段直线的启停算法以及SCARA搬运机器人的S型速度曲线和五次多项式过渡曲线相结合的轨迹规划算法,并进行了轨迹仿真,绘制出了相应的仿真变化曲线。论述了嵌入式系统以及Windows CE6.0操作系统的结构特点,对SCARA搬运机器人的运动控制器进行了硬件的选型和软件设计,分析了控制系统的软件设计流程,搭建了 Windows CE6.0操作系统软件开发环境,采用了基于 Windows CE6.0 操作系统平台下的 Microsoft Visual Studio 2008(VS2008)软件进行了应用程序以及图形用户界面的开发,对控制系统采用模块化的思想,并详细分析了部分模块的功能以及相关程序的设计。研究了控制系统的实现,完成了 VS2008软件工具环境配置及PC机与实验设备的通讯,通过进行了一系列的MCT2008软件调试工作,验证了控制系统的可行性。
吕金秋[7]2016年在《移动机器人路径规划研究及嵌入式系统设计》文中认为机器人路径规划属于智能机器人研究的核心内容,它起始于20世纪70年代,迄今为止,已有大量的研究成果报道。人工智能路径规划技术是研究基于人工智能技术的移动机器人路径规划问题,如群智能计算、模糊逻辑与信息融合等,它是路径规划技术中相对较新的分支。本文分析了国内外移动机器人的发展和研究现状,涉及目前移动机器人路径规划技术研究的主要方面。包括蚁群算法的改进、仿真对比分析,基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划的仿真实验。并以pcduino作为机器人的主控制器,自主设计了移动机器人的硬件平台,并对该平台进行了实际环境的路径规划和避障测试。首先,介绍了嵌入式Linux系统的特征和主要应用方面,研究了Linux设备驱动程序的功能、结构,主要讨论了驱动程序的内核机制以及Linux文件系统的结构、组成要素。介绍了pcduino平台的软件硬件组成,开发环境的搭建,内核的配置与编译等。其次,对蚁群算法进行了深入研究。改进了传统的蚁群算法,应用于旅行商问题。引入基于最小1-树的α-nearness用来计算启发信息值。提出了计算最优回路的下界以提高α值的精度。实验结果表明,所提出的算法能获得较大规模TSP问题的全局最优值或接近最优值,所以它对求解TSP是有效的和可行的。再次,深入研究了基于蚁群算法的移动机器人路径规划技术,提出了一种基于MAKLINK图论的混合蚁群系统算法,它结合了Dijkstra算法和改进的蚁群系统算法,前者用于规划出一条次优路径,后者用来优化此次优路径。仿真对比表明,即使在复杂的环境下,对于多目标点问题,只要路径客观存在,该算法就能规划处最优路径。最后,对嵌入式系统的硬件平台和软件环境进行了研究与设计。结合开源机器人操作系统,自主设计了硬件平台,采用基于L298N的H桥驱动两路直流电机,同时。在机器人操作系统的框架下,编写适合自己平台的嵌入式节点,进行移动机器人的实际环境下的测试。
方海婷[8]2009年在《嵌入式清洁机器人系统设计与实现》文中研究说明室内地面清洁是一项枯燥乏味的重复性劳动,传统吸尘器工作时需要人的参与,且操作不便。室内地面清洁机器人将移动机器人技术和吸尘器技术有机地融合起来,结构灵巧,实现了室内环境的自主清洁,是一种环保、健康、智能型的服务机器人,具有广阔的应用前景和市场需求。本文介绍了清洁机器人的研究现状与相关技术,设计并实现了一种全自主清洁机器人,并对路径规划、自动充电算法进行了研究。具体研究工作包括:1、根据清洁机器人任务和功能要求,进行了系统总体设计。采用功能丰富、能耗低的嵌入式处理器作为核心控制器件,系统结构灵巧、紧凑,功能强大,可扩展性强。2、分别进行了清洁机器人的机械结构设计、硬件选型与电路设计、底层软件设计及实现,完成了系统软硬件调试和实验。3、根据清洁机器人需要全区域遍历的特点,研究了两种常用的全区域遍历算法—“井”字形遍历算法和外螺旋算法,并在此基础上进行了进一步的改进和实现,提高了遍历效率。4、根据清洁机器人自动充电的需求,设计并实现了一种基于红外检测、判断的自动寻找充电器的方法。5、初步研究了视觉技术在清洁机器人中的应用。最后总结了本文的研究成果和不足之处,并对清洁机器人的研究工作进行了展望。
张奕[9]2015年在《基于嵌入式系统的移动机器人避障研究》文中研究表明移动机器人是一门综合了自动控制、计算机技术与传感器技术等多个学科领域的学科。机器人行走过程中需要不断地采集外界环境的信息，由于外界环境的不确定性，从起点到终点可能会遇到障碍物，不可能是简单的直线行驶，机器人需要有效地躲避障碍物。在本文中首先介绍了移动机器人的研究背景与意义，分析了近年国内外对于移动机器人的研究现状与移动机器人的关键技术，详细分析了智能导航与路径避障。在本文中的移动机器人采用两轮驱动，采用嵌入式系统作为其系统控制平台，通过比较分析采用linux作为主控制系统。使用叁星公司研发生产的S3C2440A作为嵌入式主控制器，采用超声波测距传感器作为机器人感知外界的传感器，采用直流电机与电机驱动器L298N作为机器人运动控制系统。对于使用的嵌入式系统平台进行了详细分析，在电脑上搭建嵌入式系统开发环境，移植U-boot,针对移动机器人对linux内核与文件系统进行裁剪并且将其移植到机器人硬件平台上。根据linux平台的软硬件特点编写了超声波传感器与电机的驱动程序，通过实验验证了硬件在linux平台下能够运行良好。机器人避障算法采用的是模糊控制算法，在Matlab中设计隶属度函数，根据各种可能遇到的障碍物情形建立相应的模糊规则。最后本文在软件mobotsim中仿真避障实验，实验表明机器人处在简单的障碍物情形时能够有效避障。在嵌入式系统中根据模糊控制算法编写了应用程序，实验中移动机器人在一般情况下遇到障碍物时，能够有效地完成避障任务。
饶冀[10]2007年在《壁面清洗机器人的视觉导航系统设计》文中认为移动机器人导航技术是智能机器人研究领域的一个重要方向,也是智能机器人的一项关键技术。近几年来,随着图像处理技术及计算机处理能力的飞速发展,加之视觉信号具有信号探测范围宽、获取信息完整等优点,视觉导航成为机器人导航的主要发展方向之一。本课题的主要任务就是为壁面清洗机器人设计视觉导航系统,以达到机器人自主完成清洗任务的目标。壁面清洗机器人视觉导航系统归属于机器视觉范畴,同时也是人工智能研究的热点。目前,机器视觉大多建立在PC-BASED系统或PLC-BASED系统上,软、硬件环境要求高、体积较大、成本较高,因而应用范围受到了一定的限制。与此同时,面向测控对象的嵌入式系统以其体积小、功耗低、性价比高、运用灵活、现场运行可靠等优点,在各领域得到了广泛的应用。因此,如果能将机器视觉建立在嵌入式系统平台上,不仅能拓展机器视觉的应用范围,而且也是技术发展的趋势。本文正是以此为出发点,将机器视觉与嵌入式系统结合起来,在开发基于嵌入式的机器人视觉导航系统方面进行了一些探索。本文首先阐述壁面清洗机器人视觉导航系统的课题背景及意义、然后介绍视觉导航的发展过程及国内外研究现状。在深入分析了高层建筑玻璃幕墙特点的基础上,提出了视觉导航系统的嵌入式实现方案,并设计了电路系统。为使机器人具有足够快的反应能力,并能稳定可靠的运行,对系统实时性和可靠性进行了深入的研究。为壁面清洗机器人建立了平行双目视觉模型,并在此平台上,研究了基于平行双目视觉系统的壁面清洗机器人障碍物检测算法。搭建了较为完整的视觉导航系统软件模型,并在MATLAB上编写了基于FPGA的机器人视觉避障算法程序,通过模拟实验,验证了算法的正确性。对高层建筑玻璃幕墙建立了二维笛卡儿矩形栅格模型,提出基于栅格的壁面清洗机器人路径规划方法,并详细论述了该方法的实现原理。
参考文献：
[1]. 基于嵌入式系统的轮式机器人自主导航技术的研究与实现[D]. 周天. 西安电子科技大学. 2011
[2]. 基于嵌入式系统的室内移动机器人的应用研究[D]. 刘志雄. 昆明理工大学. 2007
[3]. 嵌入式移动机器人避障研究与系统设计实现[D]. 于竹林. 青岛科技大学. 2009
[4]. 嵌入式控制的爬壁机器人研究[D]. 田蔚. 重庆大学. 2008
[5]. 基于ARM平台的多机器人路径规划系统研究[D]. 于清平. 上海工程技术大学. 2016
[6]. SCARA搬运机器人轨迹规划与运动控制研究[D]. 杨梅. 山东科技大学. 2017
[7]. 移动机器人路径规划研究及嵌入式系统设计[D]. 吕金秋. 上海工程技术大学. 2016
[8]. 嵌入式清洁机器人系统设计与实现[D]. 方海婷. 南京理工大学. 2009
[9]. 基于嵌入式系统的移动机器人避障研究[D]. 张奕. 华东交通大学. 2015
[10]. 壁面清洗机器人的视觉导航系统设计[D]. 饶冀. 重庆大学. 2007
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