轮式移动机器人运动控制技术研究
移动机器人的导航与运动控制算法研究
移动机器人的导航与运动控制算法研究随着科技的快速发展，移动机器人已经成为现实生活中的一部分。
移动机器人的导航与运动控制算法的研究，对于实现机器人智能化、自主化以及高效性具有重要意义。
本文将对移动机器人导航与运动控制算法的研究进行探讨，并介绍目前主流的几种算法。
移动机器人的导航算法主要包括路径规划、环境感知和定位。
路径规划是机器人从当前位置到目标位置的路径选择，环境感知则是机器人通过传感器获取周围环境信息，以便更好地进行路径规划和避障，而定位则是机器人获取自身位置信息的过程。
在路径规划方面，A*算法是一种常用的搜索算法，它通过建立搜索树来找到最短路径。
A*算法的核心思想是同时考虑启发式函数和实际代价函数，以选择最佳路径。
此外，Dijkstra算法和D*算法也常用于路径规划。
Dijkstra算法通过计算节点之间的最短距离来确定路径，而D*算法则是在遇到环境变化时，可以通过增量式的方式进行路径更新。
在环境感知方面，移动机器人通常会配备各种传感器，如摄像头、激光雷达和超声波传感器等。
这些传感器可以帮助机器人感知周围的障碍物、地图等环境信息。
通过对环境信息的获取和处理，机器人可以根据目标位置和现实环境进行综合考虑，以便找到最佳路径。
定位是移动机器人导航算法的重要一环。
目前常用的定位方法包括惯性导航系统（INS）、全局定位系统（GPS）和视觉定位等。
INS通过测量机器人的线性加速度和角速度来估计其位置和姿态，而GPS则是通过接收卫星信号来获取机器人的经纬度信息。
视觉定位则是利用摄像头获取环境图像，通过图像处理和特征匹配来确定机器人的位置。
在运动控制方面，控制算法的设计主要涉及机器人的轨迹跟踪和姿态控制。
轨迹跟踪是指机器人按照指定的路径进行运动，并通过不断调整控制参数，使机器人能够更好地跟踪预定轨迹。
姿态控制则是指机器人根据期望姿态和当前实际姿态之间的差距，通过控制器进行调整，以使机器人能够保持稳定。
常见的轨迹跟踪算法包括PID控制、模糊控制和神经网络控制等。
不确定非完整轮式移动机器人的运动控制研究
不确定非完整轮式移动机器人的运动控制研究非完整轮式移动机器人（wheeled mobile robot,WMR）是典型的多输入多输出耦合欠驱动非线性系统, 其运动控制问题极具挑战性。
轮式移动机器人大多工作在复杂未知环境之下, 容易受到多种不确定性和扰动的综合影响, 因此, 解决复杂不确定下非完整轮式移动机器人的运动控制问题意义深刻且现实需求迫切。
本文研究了轮式机器人包含定位不确定性、参数和非参数不确定性、侧滑和打滑干扰等情形下的运动控制策略, 探讨了非完整单链系统的有限时间控制以及力矩受限下轮式移动机器人的动力学控制。
主要的研究成果包括: （1）研究了定位不确定的轮式移动机器人路径跟随问题, 提出一种基于改进遗传算法优化自适应扩展卡尔曼滤波的全局一致渐进稳定控制器。
（2）提出了一类n维不确定非完整单链系统的鲁棒有限时间镇定控制律。
通过不连续变换将原系统分解为1阶和n-1阶两个解耦的独立子系统, 对1阶子系统采用分段控制策略解决不连续变换引起n-1阶子系统奇异问题, 保证控制律的全局性, 对n-1阶子系统采用反演（backstepping）设计方法, 降低设计复杂度, 设计过程基于有限时间Lyapunov理论, 保证系统的有限时间稳定。
（3）研究了本体动力学模型包含参数和非参数不确定性的轮式移动机器人轨迹跟踪问题, 提出基于自适应反演滑模控制的全局渐进稳定饱和控制方案。
通过运动学输入-输出非线性反馈和动力学输入变换, 建立包含系统总体不确定性项的线性模型, 采用一种动态调整机制实现控制输入饱和约束, 基于幂次趋近律提高了滑模控制的平滑性和快速性, 自适应估计总体不确定性的上界有效削弱了滑模控制的抖振现象。
（4）提出了执行器动力学模型包含参数和非参数不确定性的轮式移动机器人轨迹跟踪与镇定统一控制方法。
通过backstepping分别设计系统的运动学、本体动力学和执行器动力学控制器, 运动学控制器引入了时变控制量, 使跟踪误差模型用于镇定控制时不存在奇异, 本体和执行器动力学控制器分别采用带鲁棒项的强化学习自适应模糊控制补偿系统的复杂不确定性, 采用非线性跟踪-微分器避免了backstepping过程的“计算膨胀”, 闭环系统为最终一致有界收敛。
轮式机器人的路径规划与控制技术研究
轮式机器人的路径规划与控制技术研究随着科技的不断进步，轮式机器人已经成为了人工智能领域中的重要组成部分。
轮式机器人可广泛应用于各种环境下，包括室内、室外、平地、山地、水下等多种环境，使其具有广泛的应用前景。
但是，要让轮式机器人能够在复杂的环境下进行准确的路径规划并执行动作，需要借助于强大的技术支持。
本文将主要介绍轮式机器人的路径规划与控制技术研究。
一、路径规划技术路径规划是一项基本但十分关键的技术，它需要根据机器人所处的环境及任务需求，选择适当的路径来实现任务。
对于轮式机器人，我们通常采用三种不同的技术来完成路径规划：传统的基于轨迹的技术、图形化的技术以及基于学习的强化学习技术。
1. 基于轨迹的路径规划基于轨迹的路径规划是一种较为传统且较为简单的路径规划方式，适用于较为简单的环境。
该方法通过计算机模拟机器人的运动轨迹，进而进行路径规划。
这种方法的优点是计算速度较快，适用于较为简单的机器人应用场合。
但是该方法在复杂环境下的精度会受到很大的影响。
2. 图形化的路径规划图形化的路径规划方法是一种基于图形化交互的路径规划技术。
这种方法主要利用计算机程序来模拟出机器人及其周围的环境，通过交互式屏幕及热键的控制来对机器人进行路径规划。
相对于传统的基于轨迹的路径规划方法，该方法克服了精度不够高的问题，具有更好的精度和适用性。
但是该方法需要进行大量的手动操作，并且需要较高的人机交互能力。
3. 基于学习的强化学习技术基于学习的强化学习技术是一种先进而全新的路径规划技术，该技术运用了神经网络的方法，对机器人进行实时学习，使其能够适应更加复杂的环境，并识别出各种条件下的最佳路径。
该方法不仅可以减少规划过程的工作量，而且还能够自动对机器人进行学习和优化，大大提高了机器人的工作效率和速度。
但是由于该方法需要高度的计算能力和运算时间，所以目前还不引导广泛使用。
二、控制技术控制技术是机器人完成任务的基本技术之一，对于轮式机器人这样的移动式机器人，准确的控制其运动轨迹是十分重要的。
轮式移动机器人研究综述
参考内容
内容摘要
随着科技的快速发展，轮式移动机器人已经成为现代机器人研究的一个重要 领域。作为一种可以在地面或者水面上自由移动的自动化设备，轮式移动机器人 被广泛应用于生产制造、物流运输、医疗健康、航空航天、服务娱乐等各个领域。 本次演示将对轮式移动机器人的研究历史、现状以及未来的发展趋势进行综述。
轮式移动机器人研究综述
目录
01 摘要
03
轮式移动机器人技术 综述
02 引言
04
轮式移动机器人市场 前景综述
目录
05 轮式移动机器人应用 案例综述
07 参考内容
06 结论
摘要
摘要
轮式移动机器人因其具有移动灵活、适应复杂环境的能力而受到广泛。本次 演示对轮式移动机器人的研究现状、发展趋势和未来应用进行综述，涉及的关键 字包括：轮式移动机器人、研究现状、发展趋势、未来应用、机械臂、电子控制 系统、传感器等。
轮式移动机器人应用案例综述
轮式移动机器人应用案例综述
1、医疗领域：在医疗领域，轮式移动机器人已经得到了广泛应用。例如，国 内某医院采用了菜鸟物流机器人的配送服务，实现了药品、标本和资料的快速送 达，提高了医疗工作效率。此外，还有利用轮式移动机器人进行手术操作、病人 照护和药物配送等应用案例。
轮式移动机器人应用案例综述
2、电子控制系统：电子控制系统是轮式移动机器人的核心部件，用于实现对 其运动轨迹、速度和姿态等的高效控制。目前，研究者们正在致力于开发更加高 效、稳定的电子控制系统，并采用先进的控制算法以提高机器人的运动性能和稳 定性。
轮式移动机器人技术综述
3、传感器：传感器在轮式移动机器人中起着至关重要的作用，用于感知周围 环境、判断自身状态以及实现自主导航。目前，研究者们正在研究新型传感器技 术，以提高机器人的感知能力和适应能力。例如，利用激光雷达技术实现精确的 环境建模和避障；同时，研究多种传感器的融合方法，以提高机器人的感知能力 和鲁棒性。
轮式移动机器人的运动控制算法研究
轮式移动机器人的运动控制算法研究一、引言随着科技的不断发展，移动机器人在工业、医疗、农业等领域的应用越来越广泛。
轮式移动机器人作为一种常见的移动机器人形式，其运动控制算法的研究对于机器人的稳定性和灵活性至关重要。
本文将分析和探讨轮式移动机器人的运动控制算法，旨在提高机器人的运动精度和效率。
二、轮式移动机器人的构成及运动模型轮式移动机器人通常由车身和多个轮子组成。
其中，车身是机器人的主要构成部分，承载着各种传感器和控制器。
轮子是机器人的运动装置，通过轮子的不同运动方式实现机器人的运动。
轮式移动机器人的运动可以通过综合考虑轮子之间的相对运动得到。
通常，可以使用正运动学和逆运动学模型来描述轮式移动机器人的运动。
正运动学模型是通过已知车体姿态和轮子转速来计算机器人的位姿。
逆运动学模型则是通过给定车体姿态和期望位姿来计算轮子转速。
根据机器人的结构和机械特性，可以选择不同的运动控制算法来实现轮式移动机器人的运动控制。
三、经典的轮式移动机器人运动控制算法1. 基于编码器的闭环控制算法基于编码器的闭环控制算法是一种常见的轮式移动机器人运动控制算法。
它通过测量轮子的转速，并结合期望速度，计算控制指令，控制轮子的转动。
该算法可以提高机器人的速度控制精度和跟踪性能。
2. PID控制算法PID控制算法是一种经典的控制算法，常用于轮式移动机器人的运动控制中。
它根据偏差信号的大小和变化率来调整控制指令，使机器人在运动过程中保持稳定。
PID控制算法具有简单、易理解和易实现等优点，但在一些复杂情况下可能需要进一步优化。
3. 最优控制算法最优控制算法是指在给定一组约束条件下，使机器人的目标函数最优化的控制算法。
在轮式移动机器人的运动控制中，最优控制算法可以通过解决优化问题，提高机器人的运动效率和能耗。
最优控制算法可以结合局部规划和全局规划来实现机器人的路径规划和运动控制。
四、轮式移动机器人运动控制算法的发展趋势随着机器人技术的不断发展和应用需求的不断提高，轮式移动机器人运动控制算法也在不断演进和改进。
全轮转向移动机器人运动学建模及机动性研究
全轮转向移动机器人运动学建模及机动性研究随着科技的不断发展，移动机器人在工业、军事、医疗等领域的应用越来越广泛。
全轮转向移动机器人作为一种灵活且机动性强的机器人，受到了研究者们的广泛关注。
全轮转向移动机器人具备四个独立驱动的轮子，并且每个轮子均可独立转动。
这种机构设计使得机器人可以在水平面上实现前进、后退、平移、旋转等多种运动方式，具备了较强的机动性。
因此，对全轮转向移动机器人的运动学建模及机动性研究显得尤为重要。
首先，对全轮转向移动机器人进行运动学建模。
运动学建模是描述机器人运动的数学模型。
对于全轮转向移动机器人而言，需要考虑每个轮子的转角以及机器人的速度控制。
通过建立适当的数学模型，可以得到机器人的位姿与轮子转动之间的关系。
运动学建模不仅可以帮助我们理解机器人的运动规律，还可以为机器人的路径规划、运动控制等方面提供基础支持。
其次，研究全轮转向移动机器人的机动性。
机动性是指机器人在运动过程中的灵活性和可操作性。
全轮转向移动机器人由于具备独立转动的轮子，因此可以实现更加复杂的运动方式，如平稳的转弯、精准的定位等。
通过研究机器人的机动性，可以优化机器人的运动控制算法，提高机器人的运动能力。
最后，应用全轮转向移动机器人的运动学建模及机动性研究成果。
全轮转向移动机器人的应用领域十分广泛，如工业生产线上的物料搬运、仓库内的货物整理、医院内的病床运送等。
通过研究全轮转向移动机器人的运动学建模及机动性，可以为这些应用场景提供技术支持，实现自动化、智能化的操作。
综上所述，全轮转向移动机器人的运动学建模及机动性研究对于提高机器人的运动能力、优化运动控制算法具有重要意义。
通过深入研究，我们可以更好地理解和应用全轮转向移动机器人，为各个领域的自动化操作提供强有力的支持。
轮式移动机器人运动控制系统研究与设计的开题报告
轮式移动机器人运动控制系统研究与设计的开题报告一、选题背景随着现代科技的不断发展，机器人技术的应用日益广泛，尤其是在工业自动化领域。
现代工厂中很多重复性劳动已经被机器人所取代，这不仅提高了生产效率和产品质量，也减轻了人力成本和劳动强度。
其中轮式移动机器人在物流和仓储领域有广泛应用，能以更快的速度和更高的精度完成货物搬运和种类分拣等任务，大大提升了物流效率。
机器人在实际应用中需要运动控制系统的支持，而轮式移动机器人的运动控制系统是整个机器人系统中至关重要的一部分，它直接关系到机器人的移动速度、精度以及灵活性等。
因此，本课题旨在针对轮式移动机器人运动控制系统进行详细的研究和设计，探索更为高效、稳定的控制策略。
二、选题意义及目标本课题旨在研究和设计一种高效、稳定的轮式移动机器人运动控制系统，通过建立运动模型、分析控制策略、设计控制算法等方面的研究工作，达到以下目标：1. 实现轮式移动机器人的运动控制系统，包括传感器采集、运动控制、路径规划等。
2. 基于机器人运动模型，探索一种高效、精准的控制策略。
3. 根据控制策略，设计控制算法，并使用实验方法验证算法的有效性和鲁棒性。
4. 实现算法在轮式移动机器人控制系统中的应用，提升机器人的控制性能和稳定性。
三、研究内容和计划1. 研究轮式移动机器人的运动学和动力学原理，建立数学模型。
2. 研究机器人传感器的类型和工作原理，选择合适的传感器并编写相应的驱动程序。
3. 建立机器人控制系统的运动模型，包括路径规划、局部化等。
4. 基于机器人运动模型，研究控制策略，优化机器人运动性能。
5. 设计并实现控制算法，对算法进行验证实验。
6. 将控制算法应用到轮式移动机器人控制系统中，测试系统的性能和稳定性。
7. 撰写毕业论文并进行答辩。
四、研究方法和技术路线本课题的研究方法主要包括：文献研究法、建模法、仿真实验法和实物实验法等。
具体的技术路线如下：1. 通过文献研究法了解轮式移动机器人的基本原理、运动学、动力学等知识，并进行数据收集和分析。
轮式移动机器人动力学建模与运动控制技术
WMR具有结构简单、控制方便、运动灵活、维护容易等优点，但也存在一些局限性，如对环境的适应性、运动稳定性、导航精度等方面的问题。
轮式移动机器人的定义与特点特点定义军事应用用于生产线上的物料运输、仓库管理等，也可用于执行一些危险或者高强度任务，如核辐射环境下的作业。
工业应用医疗应用第一代WMR第二代WMR第三代WMRLagrange方程控制理论牛顿-Euler方程动力学建模的基本原理车轮模型机器人模型控制系统模型030201轮式移动机器人的动力学模型仿真环境模型验证性能评估动力学模型的仿真与分析开环控制开环控制是指没有反馈环节的控制，通过输入控制信号直接驱动机器人运动。
反馈控制理论反馈控制理论是运动控制的基本原理，通过比较期望输出与实际输出之间的误差，调整控制输入以减小误差。
闭环控制闭环控制是指具有反馈环节的控制，通过比较实际输出与期望输出的误差，调整控制输入以减小误差。
运动控制的基本原理PID控制算法模糊控制算法神经网络控制算法轮式移动机器人的运动控制算法1 2 3硬件实现软件实现优化算法运动控制的实现与优化路径规划的基本原理路径规划的基本概念路径规划的分类路径规划的基本步骤轮式移动机器人的路径规划方法基于规则的路径规划方法基于规则的路径规划方法是一种常见的路径规划方法，它根据预先设定的规则来寻找路径。
其中比较常用的有A*算法和Dijkstra算法等。
这些算法都具有较高的效率和可靠性，但是需要预先设定规则，对于复杂的环境适应性较差。
基于学习的路径规划方法基于学习的路径规划方法是一种通过学习来寻找最优路径的方法。
它通过对大量的数据进行学习，从中提取出有用的特征，并利用这些特征来寻找最优的路径。
其中比较常用的有强化学习、深度学习等。
这些算法具有较高的自适应性，但是对于大规模的环境和复杂的环境适应性较差。
基于决策树的路径规划方法基于强化学习的路径规划方法决策算法在轮式移动机器人中的应用03姿态与平衡控制01传感器融合技术02障碍物识别与避障地图构建与定位通过SLAM（同时定位与地图构建）技术构建环境地图，实现精准定位。
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动机器人ｓＲ４；美国ＡｃｔｉｖＭｅｄｉａＲ０ｂ甜ｃｓ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；美国国家航空航天局闻名遐迩的火星登陆车“勇气号”等。
图１．１ｓｍａｒｔＲｏｂｏｔｓ的ｓＲ４机器人图１．２Ｐ３．Ｄｘ机器人图１．３Ｎｏｍａｄ轮式移动机器人图１．４“勇气号”火星登陆车我国的机器人学研究起步较晚，但进步较快，己在工业机器人、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（包括机械手、控制系统、驱动传动单元、测试系统的设计、制造应用和小批量生产的工艺技术等）。
为跟踪国外高技术，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【６］。
其中，轮式移动机器人的研究也硕果累累。
堕签堡三墨盔堂堡主堂堡丝塞图１．５ＡＳ．Ｒ轮式移动机器人图１．６ｃＡｓｎ．Ｉ轮式移动机器人图１．７“青青”轮式移动机器人图１．８“小蜘蛛”登月车目前，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Ａｓ．Ｒ机器人的上海广茂达伙伴机器人有限公司；研制的ｃＡＳＩＡ．１自主移动机器人的中科院自动化所【『７】；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、导航和定位、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嗍。
１．２．１机器人机构对于移动机器人，已经研究出能适应地上、水中、空中和宇宙等作业环境的各种移动机构。
当前，对于足式步行机器人、履带式机器人和特种机器人研究较多，但大多数仍处于实验阶段。
而轮式移动机器人由于其控制简单、４堕叠堡三垦奎堂婴主兰垡丝塞第２章移动机器人系统概述一般来说，轮式移动机器人系统主要包括小车机械结构、伺服驱动系统、电源系统、传感器信息采集系统和控制系统等。
以下将分别作些简要介绍各部分，具体将在后续章节详细介绍。
图２．１移动机器人的底盘及整体外观２．１．１移动机器人机械本体移动机器人机械本体结构较为简单，外观主体采用正１２棱形，四层堆栈结构。
考虑小车的强度和刚度要求必须满足其运行和加速时的要求，同时重量不能太重，因而采用硬铝作为车体的材料，小车底盘厚度为６ｍｍ，各分层盘和保护罩均为３衄。
移动机器人的各电子元器部件固定在分层的铝板上，有利于减少其相互之间的干扰。
为了降低车体的重心，与驱动直接有关或重量较大的部件安装在底盘上下，这有利于抗倾翻。
９堕叠鎏三里查堂堡圭兰焦丝塞电机为ＰｒｒｒＭＡＮＧＭ９４１３—２直流伺服电机，其外观如图２．２所示。
图２．２ＰＩＴＴＭＡＮＧＭ９４１３－２型直流伺服电机ＰＩＴｌＭＡＮＧＭ９４１３－２直流伺服电机系统包括直流电机和装配其上的减速齿轮箱及光电码盘三部分，其主要参数如表２．１所示：表２．１Ｐ１１１ＭＡＮＧＭ９４１３．２直流伺服电机系统主要参数额定电压（伏）２４力矩常数（牛·米，安）０．０３９５电动势常数（伏／弧度，秒）Ｏ．０３９５绕组阻抗（欧）８．３３峰值堵转力矩（牛·米）Ｏ．６４峰值堵转电流（安）２．４４峰值堵转电压（伏）约２４空载转速（转／分）２８４静摩擦力矩（牛·米）三抑．００３５电气时间常数（毫秒）Ｏ．７４机械时间常数（毫秒）１．４７热力时间常数（分）１１．１阻尼常数（牛·米·秒）Ｏ．ＯＯＯｌ９减速箱的效率０．７３减速箱最大允许力矩（牛－米）１．２４减速箱减速比１９．７重量（克）４３２码盘（线）５００堕堑堡三墨查堂堡主堂垡堡塞３．２系统核心模块ＰＣＩ０４控制器及其扩展板３．２．１系统核心模块ＳＰＴ一３００Ｋ盛博电子的系统核心模块是高度集成、自栈结构、ＩＢＭ．ＰＣ／ＡＴ兼容的ＰＣＩ０４ＣＰＵ模块。
其在板不仅包含了一般ＰＣ，ＡＴ机的母板、ｌ－２块扩展板的功能，更为嵌入式控制扩展了很多特有功能。
超小尺寸、单＋５ｖ供电、宽工作温度范围，这都使系统核心模块可独立作为一台Ｐｃ／ＡＴ引擎，或与其它Ｐｃｌ０４模块一起构成嵌入式的理想方案。
故选用其图３．２ＳＰ｜Ｉ’－３００Ｋ一款核心模块ＳＰＴ－３００Ｋ【３”，如图３．２所示。
其特点：ｘ８６兼容的６４位第六代处理器，主频３００瑚№ｃＰｕ，２５６ＭｂＲＡＭＰＣＩ０４＋ＢＵＳ总线，支持１６位ＰＣＩ总线，支持３６０刚７２０Ｋ软驱，１．２Ｍ／１．４４Ｍ格式，采用＋５ｖ土５％电源，具有Ｐｓ／２键盘、Ｐｓ彪鼠标接口，Ｏ．１ｗ扬声器接口，ＵｓＢ接口。
３．２．２扩展板ＡＤＴ７００盛博电子的数据采集模块具有加、Ｄ／Ａ、Ｉ协ｅｒ／Ｉ：ｏｕｎｔｃｒ、Ｄｉｇｉ“Ｉ／０等，选用其中一款ＡＤＴ７００ＰＣＩ０４扩展板如图３．３所示［３２】。
其特点是：１６路单端的１２位精度Ａ／Ｄ，其采样频率为ｌｏｏＫ，具有士５ｖ，士１０ｖ和０．１０Ｖ输入范围：４路Ｄ／Ａ；２４路ＴＴＬ／ｃＭＯｓ兼容数字量Ｉ／０；１６位／３２位可选１ＰＣＩ；过压保护：士３５Ｖ。
图３＿３ＡＤＴ７００３．２．３扩展板ＣＤＴ２０００由于ＡＤＴ７００板上的计数器／定时器被用于码盘脉冲计数，其需要四个计数器分别两两级联构成两个２４位的计数器，所以ＡＤＴ７００上的计数器，定时器不够用，因而还选用另一款数据采集板ＣＤＴ２０００【３３】，如图３．４所示。
图３．４ＣＤＴ２０００其特点是：具有３．１２个独立的１６位计数器／定时器（８ＭＨｚ时钟）；４８通道基于ＴＴＬ／ｃＭＯｓ７１０５５的可编程数字量Ｉ，Ｏ：四个中断源经组合，可产生一至四个ＰＣ总线中断；仅需＋５ＶＤＣ电源供电。
３．３无线远程控制如图３．５所示，为了通过计算机网络遥控机器人，进行人机交互、监控、远程操作和图像与控制命令的网络传输及并发多进程数据通讯等应用，该移动机器人利用ＡＰ与无线网卡实现远程控制机与移动机器人之间的点对点无线连接。
萑争白匡妇图３．５移动机器人无线通讯示意图选用的无线网卡为清华同方ｎ｛ＴＦＴＦｗｌ５００Ａ、矾ｒｅｌｅｓｓｕｓＢｃａｒｄ，如图３．６所示。
其具体特点是：兼容于２．４ＧＨｚ无线局域网络的ＩＥＥＥ８０２．１１ｂ标准：兼容于ＰｃＣａｒｄ标准；支持ＰＣｃａｒｄ热插拔功能；１１Ｍｂｐｓ高速传输率；兼容于Ｗｉｎｄｏｗ９眈０００ｍ伍，ｘＰ。
图３．６ＴＦｗｌ５００Ａ无线网卡２４坏并产生高频干扰脉冲，ｃｕ或ｃＤ端的信号要与一或Ｂ一致的必要条件是所有的Ｑｊ全为高电平或Ｑ。
为高低跳变（当ｆ为奇数时，Ｑ。
为高；当ｆ为偶数时，Ｑ．为低），但由于加入的延时作用。
使得这种情况的可能性得到扼制，大多数干扰脉冲被屏蔽【３５州。
３．４．２电机驱动器设计自行研制的电机驱动器如图３．９所示，Ｈ桥电路如图３．１０所示，其工作原理简述如下：驱动器以单片机ＡＴ８９ｓ５２作为控制器，利用ＡＴ８９ｓ５２的Ｐ０和Ｐ２口的输出信号作为ＰｗＭ发生器ｃＰＬＤ芯片ＥＰＭ７０６４的部分Ｉ／ｏ输入控制其ＰｗＭ信号产生。
ＥＰＭ７０６４编程产生４路ＰｗＭ信号分成两组反相的ＰｗＭ信号，分别输入两片带保护功能的场效应管驱动芯片ＩＲ２１１２Ｓ的Ｈｉ。
和Ｌｉ。
，一片ＩＲ２１１２ｓ的两输出端Ｈｏ和Ｌ０的输出驱动Ｈ桥电流放大电路上一桥臂上的两个ｃＯＭｓ管玎盯５４０Ｎ；同理，另一桥臂上的两个ｃＯＭｓ管口玎５４０Ｎ由经反相的ＰＷＭ信号再通过另一片场效应管驱动芯片ＩＲ２１１２Ｓ来驱动，这样就实现了Ｈ桥上的ｃＯＭｓ管Ⅱ心５４０Ｎ的协同开关，进而形成不同电路回路控制直流伺服电机的正反转，并实现电流放大；另外用ＬＭ３５８作为比较器在模拟电路的基础上实现电流环控制。
该驱动器还实现了具有电机鉴相、速度反馈功能，其功率达到了５０ｗ左右，能很好的满足移动机器人的功率驱动要求。
图３．９直流伺服电机驱动器Ｃ肌０００匝煎圈ＡＤＴ７００：……………．匦因《ｏ—剁趸ｊ鄢嗣；匝｝。
÷爿遁固囹ｉ囫《幸号钽亘里回ｉ圈《寺刊埋鄢丽囵｛囫—等≤壁囹区巫乎牛爿叠圄ｊ医塑丑ｄ—趣亟圃ｉ图３．１ｌ信号采集系统框图图３．１２Ｈｌ伽玛０００电子磁罗盘图３．１３ｚＪｓＤ－ｌ角速度传器为了实时获取移动机器人的车体角速度，采用在东北传感技术研究所定制的刀ｓＤ．１型单轴角速度传感器，如图３．１３。
其测量的范围为±６０９／ｓ，输出为Ｏ．５ｖ的模拟量，响应时间为ｌ片坫，测量精度小于４％。
将鄹ｓＤ一１型单轴角速度传感器输出接入数据采集板ＡＤＴ７００的模拟Ｉ／０即可实现主控机对角速度数据实时采集，完成移动机器人角速度的伺服控制。
制向量为“＝ｂ，国】７，其中ｕ为小车的前进速度，国为车体的转动角速度。
图４．１移动机器人运动学模型下面分别推导两轮差动驱动式非完整移动机器人系统的运动学方程和动力学方程【２３】。
首先，进行两轮差动驱动式移动机器人系统的运动学方程推导：非完整约束使移动机器人只能在与两驱动轮轴线垂直的方向上运动。
必须满足以下纯滚动条件：ｊｃｏｓ矽一二ｓｉｎ口一ｄｓｉｎｐ＝ｏ（４．７）文献【３川对此作了证明。
４（ｇ）＝［＿ｓｉＩｌ口ｃｏｓｐ６】，易知ｒｃｏｓ口一６ｓｉｎ口］Ｐ（ｇ）＝ｋ呱４（ｇ））＝Ｉｓｉｎｐ６ｃｏｓ椤Ｉ（４·８）ｌｏ１ｊ则系统的运动学伍ｉｎｅｍａｔｉｅｓ：形状和机构的机器人运动学）状态方程为：ｇ＝＝降御期㈣，如果以Ｑ为参考点，则两轮差动驱动式移动机器人系统的运动学方程简化如下：序模块、红外传感器信息子程序模块、超声，角速度传感器信息子程序模块等。
４．４．１运动控制系统可视化界面运用ｖｉｓｕａｌｃ＋＋６．Ｏ编程工具实现上述运动控制器，程序启动后，该运动控制系统界面如图４．３所示。
它有程序初始化，参数确认，运动模式，定时器停止和运动停止等按钮。
另外，还有参数设定编辑框和反馈信息显示框。
通过该可视化控制界面，操作者操作步骤是：首先输入ＰＤ参数和移动机器人运动参数，然后点击“程序初始化”按钮，进行移动机器人控制系统软硬件的初始化，之后点击“参数确认”按钮，将输入参数设定编辑框的参数值赋予相关变量，在点击运动模式按钮（“启动直线、圆周运动”和“启动ｓＩＮ曲线运动”）之一，移动机器人则进行相关运动。
同时，该界面可以实时的显示移动机器人运动参数的反馈信息，也可以在线改变移动机器人运动参数和运动方式等。
图４．３基于常规ＰＤ算法的移动机器人运动控制器界面。