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摘要
工业自动化水平已成为衡量各行各业现代化水平的一个重要标志,智能化也是救援机器人目前研究热点之一。
智能化的发展对其在多变环境下的适应性、快速性、精确性和可靠性提出了更高的要求。
救援本身就是争分夺秒的事情,本文研究了针对参数存在外部扰动的六足仿生机器人的运动控制问题,设计一种模糊PID控制的智能结构控制器。
从六足仿生机器人的运动学特性出发,根据六足仿生机器人误差的状况,提出模糊PID的控制方法。
同时,模糊PID是一种更加合理地模仿人思维的控制方法,仿真结果表明,与传统的PID和模糊PID控制方法相比,能较好地弥补了系统参数扰动的影响,提高了机器人运动控制品质。
同时搭建实验平台对所设计的控制方法进行了验证。
主要研究工作内容和结论如下:
1、搭建了以摄像头为核心的低成本通用移动机器人实验平台。
实际使用证明,该平台可满足多变环境下移动机器人基于机器学习的自适应方法的验证需求。
2、在救援环境下的机器人导航,建立导航模型,包括避障传感器区域划分模型,机器人车体运动模型。
3、利用超声波、红外、GPS、RFID标签,获取环境参数,对定位精度进行辅助修正
4、利用ESP266WIFI模块,蓝牙模块,实现自动和手动双切换模式,以适应多种目的要求。
5、采用自适应模糊速度PI控制器,解决了六足仿生机器人在多变环境下速度响应慢和易受外部干扰的问题。
仿真和实验结果表明,该控制器能在不同道路类型切换时响应速度明显提高,六足仿生机器人的运动稳定性有改善。
6、加强六足仿生机器人在各种崎岖地形的运动能力,在做到完成救援任务的同时提供必要的环境数据分析。
关键词:
六足仿生机器人,运动控制,PID控制,模糊PID控制
1项目背景
近些年,战争、恐怖袭击等突发事件,地震、海啸等自然灾害及潜在的核、化、生和爆炸物等严重威胁着人类的生命与财产安全。
各种灾难发生次数增多的同时,其严重性,多样性和复杂度也逐渐增加[1]。
灾难发生后的72h为黄金抢救时间,但受灾难现场的非结构化环境的影响,救援人员难以快速、高效、安全地进行工作,且救援任务逐渐超出了救援人员的能力范围,因此,救援机器人已经成为一个重要的发展方向。
20世纪80年代,已经有人对将机器人应用于救援工作中进行探讨,但救援机器人技术的正式研究始于1995年的日本神户-大阪大地震,并在2001年的美国9·
11事件中,救援机器人正式投入应用。
但同时,机器人在如控制方式、防水性、视野等很多方面也暴露出了不足[3],此后,引发了救援机器人的研究热潮。
近年来,机器人在理论和实际应用上都取得了很大的进步。
2011年3月11日,日本9.0级大地震及海啸引起的核污染灾害再次使机器人引起了
全球的注意,救援机器人的研制势在必行。
在计算机等新技术的发展推动下,机器人的应用领域迅速扩大。
按不同的分类方式,机器人具有多种形式:
按功能和用途可分为医疗机器人、军用机器人、助残机器人、清洁机器人等[4-5];
按其移动机构可分为轮式、步行式、履带式以及复合式等类型;
按硬件发展的基本平台分,有履带式平台、蜿蜒式平台、飞行类平台等[6]。
近年来,世界各国对机器人的研究工作都投入了大量的人力和物力,并取得了一定的成绩。
下面根据国内外的研究现状介绍几款典型的救援机器人。
日本作为一个多核能、地震等灾害的国家,十分重视救援机器人的研制,其技术水平一直处于世界领先地位。
日本的Hirose教授首先提出蛇形机器人运动系统,并于1972年研制了第一个蛇形机器人,他提出用“蛇形曲线”来描述蛇的蜿蜒运动方式[7],并研制了“ACM”等系列机器人。
比较典型的还有日本研究专家SatoshiTadokoro发明的Snakebot(如图1所示)。
该机器人主要承担搜索工作,长约8m,依靠装有动力装置的尼龙绳索进行驱动,可以深入灾后废墟的各个狭小角落。
其利用摄像机构成的“眼睛”传回的影像可以使救援者了解并控制受灾区域的内部情形。
该蛇形机器人经受了可控和现实灾难的双重检验,在加入到日本地震救援之前,它曾在美国佛罗里达的一次停车场坍塌事故中帮助救援队实施营救。
六足机器人可以根据预先给定的命令执行任务,通过传感器不断采集外部环境信息,智能地做出各种控制策略,来达到救援目的,目前其研究方向主要分为两类:
六足机器人在救援过程中利用各种传感器检测外部环境信息,在复杂的未给定路径环境下,其控制系统基本使用计算机实现六足机器人的控制;
六足机器人在给定路径下,使用微控制器实现自主寻找最优路径、自动加减速。
六足机器人的传感器有很多种,如激光、雷达和摄像头等,其中摄像头就如人的视觉一样,可以获得更为可靠的环境信息。
随着图像传感器和处理技术的发展,基于视觉的六足机器人因其采集信号范围广、获取地形信息完整等优点而得到了广泛的应用,成为未来救援机器人的一个主要发展方向。
如无人驾驶智能车,其自动道路检测和辅助驾驶系统不但可以让司机劳累的身体和紧张的心情得以缓解,而且让驾驶汽车更具有安全性,降低了交通事故发生的几率。
一些环境较为恶劣的救援环境,救援人员因为无法了解灾区内部情况而无法快速救援,造成人身财产的损失。
虽然有些救援机器人可以做到进入受灾区内部进行救援,但是存在信息传播慢,移动速度慢,处理图像慢和无法精准救援等问题。
直接导致这些救援机器人虽然有救援功能,但是无法运用到实际救援任务中。
所以基于图像传感器的六足仿生机器人,通过pid模糊处理,不仅能全面地采集道路信息,并利用处理器对采集的道路信息进行路径识别,而且提高了道路信息的准确性,六足仿生机器人可获得地形的初步构思,使控制系统提前做出判断,提高了移动机器人的安全性、稳定性和平均速度。
六足仿生机器人往往需要在多种救援环境下工作,当六足仿生机器人到达新环境或者外部环境发生变化时,如果针对每一种环境都需要对控制系统进行调整,会造成通用性差、应用成本过高。
所以,探讨移动机器人如何利用已有经验通过自学习尽快适应新环境很有必要。
而且,随着微控制器的发展,其具有较高的集成化和一定的程序和数据存储空间,在这些硬件平台上来解决实际问题不但降低了成本而且减小了产品的重量和体积,便于携带和使用。
由此可见在多变救援环境下基于图像传感器的机器人在微控制器中的研究具有重要意义。
2硬件系统
2.1六足仿生机器人布局
本组六足仿生机器人现阶段的控制系统主要采用模糊控制与增量式PID相结合的控制策略,主要分为速度控制器和舵角控制器两部分。
MCU将摄像头得到的路径信息处理,以道路的崎岖程度为基础得到理论速度和理论舵角。
码盘将实际速度以数字形式反馈给速度控制器。
速度控制器综合理论速度和反馈速度计算出处理后的速度,通过PWM传输给L298N模块,进而控制速度。
舵角控制器对理论舵角进行处理得到舵角增量,通过PWM传给S3010伺服器,S3010伺服器通过自带控制系统将舵角改变为控制值。
图2.1控制系统简介
2.2硬件整体设计
在机器人的调试过程中,发现四足机器人无法满足快速救援目的而加了两组却并不约束小车的速度提升。
经过不断的测试、调试,对硬件整体结构设计进行了不断的改进,力求达到更优结构。
在调试过程中,为提升速度和车体稳定性,围绕重心位置,优化了主控板摄像头、电池的安装位置;
为提升车体的转向性能,对六足的位子、摄像头、各个板子的位子做了调整。
为超声波搭建云台,实现无死角参数测量;
数据交互模块置于前段以减弱磁场干扰;
图2.2车体效果
3移动机器人的智能控制方法
微控制器系统启动后,对各个模块和控制参数进行初始化,数字摄像头开始采集道路信息,通过分析当前道路信息,并根据光电编码器反馈的速度,结合本文提出的舵机转向和电机控制策略对移动机器人不断调整,使其更快、更稳的运行。
3.1PID控制理论及方法
按偏差的比例、积分和微分进行控制的调节器简称为PID控制器,PID控制算法在传统控制系统中是技术较为成熟的一种,工业中应用非常广泛、结构简单、参数易调整、算法上易实现、控制精度较高,具有很好的鲁棒性典型的PID控制系统结构如图3.2所示。
图3.2PID控制原理图
PID控制规律为
其中,Kp,Ti,Td分别为比例系数、积分时间常数和微分时间常数。
(1)比例环节。
非常迅速的对偏差e所产生的误差进行一定比例的反应,一旦有误差产生,比例调节器马上产生控制效果使被控量向着误差变小的方向变化,比例系数Kp的大小决定着控制效果。
(2)积分环节。
主要消除系统的静态误差,提高系统的误差度。
(3)微分环节。
主要反映了误差的变化趋势,控制系统给予一个有效的修正信号在误差信号变大以前,具有超前校正的作用。
数字PID控制器广泛应用在各种工业控制领域中,其通常分为位置式PID控制器和增量式PID控制器。
增量型与位置型相比,具有以下特点:
(1)增量式PID输出的是控制量增量,控制量地计算受到误差和精度的较小影响。
位置式PID是输出的是控制系统过去所有采样误差的累加量,计算量大且容易造成错误。
(2)增量式PID利用的是控制量增量,对整体系统工作影响较小。
位置式PID全量输出,一旦产生错误对后面的控制影响特别大。
(3)增量式PID易于实现无扰动的手动/自动且冲击小。
但增量型也有缺点,如积分截断效应大、存在静态误差等。
同时控制效果直接受比例、积分和微分三个参数的影响,若选择合理参数可得到较好的控制效果,但选择不合适参数会造成控制系统的性能变差,甚至使闭环系统不稳定,故寻找一种较为精准的PID参数整定方法具有重要的理论、工程应用意义。
实际工程应用中,常规控制器经常受到参数整定繁琐,参数整定不佳、控制系统性能不好、适应性较差等问题。
针对以上问题,本文对参数摄动和存在外部扰动的六足仿生机器人的运动控制,提出将误差和误差的变化率进行特征辨识,采用一种智能变结构控制方法:
在误差及误差变化率较大的情况下使用模糊PID控制,通过模糊控制器在线整定PID参数,增加系统的快速性和鲁棒性;
而当误差及误差变化率较小时,采用模糊PID控制,降低了调节PID参数的复杂性,提高了系统的准确性和灵活性。
3.2模糊控制技术
在实际工程应用中,人们经常遇见相当复杂的、非线性、不确定性,甚至根本很难得到系统的数学模型的控制系统,而这些控制对象复杂且控制精度要求较高,往往经典控制理论不能解决这类问题。
模糊控制技术不依靠于控制对象精确的数学模型,仅仅要求丰富的实际经验,将这些经验总结为一些模糊性、自然语言表达的操作规则,对被控对象进行有效控制。
模糊控制基本解决了用计算机模仿人类经验对控制系统进行自动控制的问题,从控制系统的复杂性来说,模糊控制隶也属于智能控制。
计算控制变量、模糊处理模糊控制规则、模糊推理和非模糊化处理(也称为清晰化或解模糊)等五部分构成了模糊控制系统的核心。
将精确的输入物理量转换为语言变量时需通过量化因子精确的模糊化,而模糊控制量是通过比例因子转换为精确的输出控制量,故量化因子和比例因子的选择也是较为重要。
图3.3模糊控制原理框图
模糊控制规则是模糊控制的核心,其是人们在控制过程中将实际经验总结出一系列模糊条件语句的集合,等同传统控制系统中的校正装置或补偿器。
模糊规则的确定原则:
当误差较小时,控制量以系统稳定性作为主要问题,防止超调;
而当误差较大时,应使控制量尽快消除误差为主。
模糊规则表是人们智慧、经验、技巧和推理,它代替了语言性模糊规则和近似推理过程,更具有客观、公正和方便其他机器使用。
3.3模糊自适应PI控制器设计
针对不同的道路,六足仿生机器人
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