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类型智能机器人开题报告.doc

  • 上传人:a199****6536
  • 文档编号:7430379
  • 上传时间:2025-01-04
  • 格式:DOC
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    智能 机器人 开题 报告
    资源描述:
    (完整word版)智能机器人开题报告 毕业设计(论文)开题报告        ――智能移动机器人系统设计 一.设计目的及意义 随着计算机、网络、机械电子、信息、自动化以及人工智能等技术的飞速发展,移动机器人的研究进入了一个崭新的阶段。同时,太空资源、海洋资源的开发与利用为移动机器人的发展提供了广阔的空间。目前,智能移动机器人,无人自主车等领域的研究进入了应用的阶段,随着研究的深入,对移动机器人的自主导航能力,动态避障策略,壁障时间等方面提出了更高的要求。地面智能机器人路径规划,是行驶在复杂动态自然环境中的全自主机器人系统的重要环节,而地面智能机器人全地域全自主技术的研究,(智械科技)是当今国内外学术界面临的挑战性问题。 移动机器人是一类能够通过传感器感知环境和自身状态,实现在有障碍物的环境中面向目标自主运动,从而完成一定功能的机器人系统。理想的自主移动机器人可以不需人的干预在各种环境中自主完成规定任务,具有较高的智能水平,但目前全自主的移动机器人还大多处于实验阶段,进入实用的多为自主移动机器人,通过人的干预在特定环境中执行各种任务,而遥控机器人则完全离不开人的干预。 智能移动机器人是一类能够通过传感器、感知环境和自身状态,实现在有障碍物的环境中面向目标自主运动,从而完成一定功能的机器人系统。移动机器人技术研究综合了路径规划、导航定位、路径跟踪与运动控制等技术.涉及包括距离探测、视频采集、温湿度以及声光等多种外部传感器,作为移动机器人的输入信息。移动机器人的运动控制主要是完成移动机器人的运动平台,提供一种移动机器人的控制方式。性能良好的移动机器人运动控制系统是移动机器人运行的基础,能够服务于移动机器人研究的通用开发平台。 随着移动机器人技术的发展及其在工业军事等领域中的广泛应用,有关移动机器人的理论设计制造和应用的新的技术学科--机器人学,已经逐渐形成,并越来越引起人们广泛的关注。机器人学是一门综合性很强的学科,它涉及现代控制技术、传感器技术、计算机系统和人工智能等多门学科.但是它又有自身的系统性和专业性。内容极为丰富、广泛,其中专业性比较强的有机器人动力学和运动学、机器人轨迹规划和运动控制、机器人的传感技术、机器人的编程语言、机器人的智能和任务规划等.其中机器人的运动控制是实现机器人航迹控制的关键。 运动控制是移动机器人的执行机构,对机器人的平稳运行起着重要作用。随着新的智能控制算法的不断涌现,移动机器人正向着智能化方向发展,这就对运动控制系统性能提出了更高的要求.设计实现智能移动机器人的控制系统,能够熟悉移动机器人硬件和软件的开发,掌握移动机器人的运动控制特性,为后续的移动机器人的功能扩展搭建一个可行、稳定的平台,而这个平台则可以成为多种机器人开发的公共基础平台。实现智能移动机器人控制系统的开发具有一定的现实意义,将为以后的移动机器人开发奠定坚实基础. 二.国内外研究现状 移动机器人的研究始于60年代末期斯坦福研究院(SRI)的Nils Nilssen和Charles Roesn等人,在1966年至1972年中研制出了自主移动机器人Shakey。 70年代末,移动机器人研究又出现了新的高潮,特别是80年代中期以来,设计和制造机器人的浪潮席卷全世界.一大批世界著名的公司,如美国通用电气、日本本田、索尼等开始研制移动机器人平台,这些促进了移动机器人学多种研究方向的出现.例如,(智械科技)轮式移动机器人的代表作有:Smart Robots公司推出的新型基于Linux的移动机器人SR4;美国Activmedia Boties公司用于教学的P3—Dx轮式移动机器人;卡内基梅隆研发的Nomad移动机器人;美国国家航天航空局闻名遐迩的火星登陆车“勇气号”等。 我国的机器人学研究起步较晚,但进步较快,已在工业机器人特种机器人和智能机器人各个方面都取得了显著成绩。在“七五“期间,完成了示教再现工业机器声成套技术.为了跟踪国外搞技术,80年代国家高技术计划中安排了智能机器人的研究开发,包括水下无缆机器人高功能装配机器人和多种特种机器人.进行了智能机器人体系结构、机构、控制、人工智能、机器视觉,高性能传感器及新材料的应用研究,取得了大量成果。其中,轮式移动机器人的研究也硕果累累. 国内研究轮式移动机器人的科研单位及公司主要有研制能力风暴的as—r机器人的上海广茂达伙伴机器人有限公司;研制的casia-i自主移动机器人的中科院自动化所;研制“青青"轮式移动机器人的哈尔滨工业大学,研制“小蜘蛛”轮式移动机器人登月车的上海交大等。 当前,移动机器人技术的研究与发展的趋势包括有:机器人机构导航定位路径规划传感器信息融合技术智能技术移动机器人传感器技术等研究。 我国自“八五”期间开始进入这一研究领域,并在国家863计划中予以重点支持.较为全面对路径规划、视觉导航、信息融合、自动驾驶等一些基本的智能机器人技术做了探索,所形成的一些关键技术成果也在其他领域得到应用。我国在机器人技术与自动化工艺装备等方面已经取得了突破性进展,缩短了同发达国家的差距,但是在机器人的核心及关键技术的原创性研究、高性能关键工艺装备的自主设计和制造能力、高可靠性基础功能部件的批量生产应用方面,同发达国家相比,我国仍存在较大差距。 三.课题任务、重点内容、实现途径 通过对各项机器人技术的研究与分析,设计了满足教学实验要求的智能移动机器人系统,完成机器人车体结构、传感系统、运动执行系统、通信系统的功能设计和模块化实现,以及机器人系统工程的整体设计,并着重研究嵌入式控制系统的软硬件系统设计。需完成移动机器人的结构图纸1份、智能移动机器人原理分析、硬件设计并编写相关程序。 本课题采用通用单片机实现轮式移动机器人电机驱动和闭环调速。实现基于渡越时间法的超声波测距模块设计,为机器人提供简单方便的障碍物距离检验.DSP实时监测驱动电动机的正交编码脉冲实现移动机器人的运动学定位,作为机器人一种比较粗略的定位方式,可以作为后续高精度定位方式的补充。使用模糊控制实现移动机器人路径跟踪控制,利用MATLAB的模糊控制工具箱实现路径跟踪控制决策,完成移动机器人的路径跟踪.最后,论文设计的移动机器人运行平稳,控制简单.路径跟踪控制规则能够使机器人较好的跟踪已知路径。可以作为简单的移动机器人实验平台使用。 本课题的重点内容是嵌入式操作系统,智能轮式移动机器人是一个典型的实时多任务系统,传统单任务顺序执行机制不能满足该系统设计的实时性要求,而且对于复杂系统来说可靠性不高,因此选用实时操作系统μC/OS—Ⅱ。它是一个源码公开,可移植,可固化,可裁剪的嵌入式操作系统,具有代码尺寸小,可占用实时内核,任务多,可确定执行时间,运行稳定可靠等特点。将μC/OS—Ⅱ移植到S3C44B0X上,并对操作系统进行裁剪,以节省存储空间。 基于实时内核的多任务系统可划分为系统层和应用层。系统层由内核和驱动程序库组成;应用层包括用于达成机器人任务目标的全部代码。在该系统软件应用层程序设计中,将机器人的任务分解成通信、信息采集、电机控制等多个用户任务.嵌入式操作系统μC/OS—Ⅱ对任务模块进行管理调度,(智械科技)协调机器人各项任务运行,保证了系统的实时性和可靠性。 移动机器人控制系统设计与实现的主要内容有底层系统设计和控制系统的实现: (1)移动机器人底层系统设计:移动机器人的底层系统设计包括移动机器人的控制电路设计、电机驱动电路设计和超声波测距电路设计。底层设计涉及到的软件算法包括电机驱动和速度闭环、电机码盘的机器人定位、超声波测距等。 (2)移动机器人的控制系统的实现:移动机器人控制系统的主要内容是生成机器人的运动控制信息,控制机器人的运动。轨迹跟踪是移动机器人需要完成的任务之一,其典型工作过程为机器人运动。轨迹跟踪是移动机器人需要完成的任务之一,其典型工作过程为机器人完成相应的移动,完成规划路径的跟踪.运动控制过程中用到的输入信息包括底层超声波测距模块提供的障碍物距离信息,电机码盘提供的机器人的位置、速度信息,以及全景摄像机、单目视觉摄像机采集并经过处理后的视频信息等. 四.完成本课题所需工作条件(如工具书、计算机、实验、调研等)及解决办法 智能移动机器人集成了机械、电子、计算机、自动控制、人工智能等多学科的研究成果,在当前机器人研究领域具有突出地位。控制系统是机器人的核心部分,所以完成本课题的条件之一就是对控制系统方面有很好的知识并且能受到指导老师的指导.(智械科技) 需要我们的计算机安装MATLAB仿真软件、PROTEL、SOLIDWORKS等软件。需要用到的参考书有: [1] 王耀南。机器人智能控制工程[M].北京:科学出版社,2004 [2] 郭洪红。工业机器人技术[M]。西安:西安电子科技大学出版社,2006 [3] 熊有伦.机器人技术基础[M]。武汉:华中科技大学出版社,1996 [4] 吴宗泽.机械设计实用手册[M].北京:化学工业出版社,1999,2006(2) [5] 张毅.移动机器人技术及其应用[M]。 北京:电子工业出版社,2007 [6]宋伯生.PLC 编程实用指南[M]。北京:机械工业出版社,2007 [7] 王敏,金波斯科,黄心汉。基于传感器和模糊规则的机器人在动态障碍环境中的智能运动控制[J]。控制理论与应用,2000,6:819~825。 [8王沫南,孟庆鑫。步行机器人控制方案及单足控制实验研究[J]。林业机械与木工设备,2003,5:10~14. [9] 包明,包奎。基于FPGA的搬运机器人的控制系统[J]。集成电路应用,2004,12:59~61。 [10] 张汝波,周宁。基于强化学习的智能机器人避碰方法研究[J].机器人。1999。
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