移动机器人网络控制的实现

合集下载

基于GPRS网络的移动机器人远程监控系统设计与实现

基于GPRS网络的移动机器人远程监控系统设计与实现
idt a rs n rprclrn oue i t a a ̄ nn s e a i a r c  ̄ n h e t eg rbtog—d t e no s t s ii a o tu i d d e 啦 h ds no oo l t e i f n s n m t s m s ia iry e i c o
. … ” ”” ”“ “ … ” o 口 ” ” “” …

… ” ”” ”… … ””

… … ” ”” ” “” … ” … … … ” ”” … ” … … … ”” ” ” … ” ””
【 摘要 】介 绍 了自行 开发的半 自主远程控制移动机器人 系统的软硬件设计 方案 。以 T 公 司 I
在恶劣的环境下扮演了越来越重要的角色,它使人们不需要亲
临实际的恶劣环境 ,就可 以了解到环境 中发生 的各种情况 。这
iT S 2L 2 0A型号的 D P芯片为机 器人 小车控制器核心, M 3 0 F4 7 S 简要介绍 了系统的整体构成。重点阐述
;了以 D P S 微控制器为基础 实现移动机 器人 的精确定位 , 详细介绍 G R P S无线数据传输协议的制定, 实
i现 了机器人远程监控 系统的设计。 { 关键词 : 数字信号处理器 ( S ) 移动机器人 ; P S 图像传输 DP ; GR; 【 bt c】/ i ae h f a n a w r d i t m —a t ol  ̄ og iac A s at n h pr e o w r ad r ae e g o h s i u nr U l —d t e r ts p ,t s t e h d s nf e e o l O n s n
下桥臂同时输出触发脉 冲等 ,因此管理器模块适用 于控制交流 感应 电机 、 无刷直流 电机 、 步进 电机 、 多级 电机 和逆变器等。此

机器人的智能控制方式总结

机器人的智能控制方式总结

机器人的智能控制方式总结随着科技的飞速发展,机器人已经渗透到我们生活的各个领域,从工业生产到家庭服务,从医疗手术到探索未知,它们在改变我们的生活方式,也推动着社会的发展。

这些机器人的行为和表现,在很大程度上取决于其背后的智能控制方式。

本文将总结一些主流的机器人智能控制方式。

1、预设程序控制预设程序控制是最常见的机器人控制方式之一。

这种方式下,程序员通过编写特定的程序来定义机器人的行为。

机器人接收到特定的输入后,会按照预设的程序做出相应的反应。

这种方式的优点是简单、易操作,适合于对机器人行为需求明确,环境变化不大的情况。

2、传感器控制传感器控制是一种依赖于传感器数据的控制方式。

机器人通过传感器接收外界环境的信息,并据此调整自身的行为。

这种方式下,机器人的行为可以根据环境的变化而变化,具有更高的灵活性和适应性。

广泛应用于环境复杂或动态变化的场合。

3、深度学习控制深度学习控制是一种新兴的机器人控制方式。

它通过让机器人学习大量的数据和案例,使其具备自我学习和自我优化的能力。

这种方式下,机器人可以通过自我学习来适应新的环境,解决复杂的问题,具有极高的智能性和自主性。

4、混合控制混合控制是一种结合了以上几种控制方式的综合控制方式。

它通过结合多种控制方式,发挥各自的优势,使机器人能够在复杂和动态的环境中表现出更好的性能。

混合控制方式是未来机器人控制的一个重要发展方向。

总结来说,机器人的智能控制方式多种多样,每一种都有其独特的优势和适用场景。

随着科技的进步,我们期待看到更多的创新和控制方式的出现,推动机器人技术的不断进步。

随着科技的不断发展,机器人技术已经深入到各个领域,为我们的生活和工作带来了巨大的便利。

安川机器人(Yaskawa)作为世界知名的机器人制造商,其产品广泛应用于自动化生产线、装配、焊接、搬运等领域。

其中,远程控制功能在许多应用场景中发挥了重要的作用。

本文将着重对安川机器人远程控制功能在机器人端的应用进行总结。

基于HJI理论的移动机器人神经网络自适应控制

基于HJI理论的移动机器人神经网络自适应控制

基于HJI理论的移动机器人神经网络自适应控制移动机器人技术的发展给现代社会带来了许多便利和创新。

为了使移动机器人在各种环境中能够实现高效且安全的自主行为,控制算法的设计成为了一个重要的研究领域。

本文将介绍基于HJI(哈密顿-雅可比-伊凡斯)理论的移动机器人神经网络自适应控制算法,以提高移动机器人的自主性和适应性。

一、HJI理论简介HJI理论是一种在非线性系统控制中广泛应用的数学工具。

它基于动态规划和最优控制的思想,通过解决哈密顿-雅可比-伊凡斯偏微分方程,得到系统的最优控制输入。

应用HJI理论可以使得移动机器人在复杂和不确定的环境中做出最优的决策,从而实现精确而高效的控制。

二、移动机器人神经网络自适应控制的基本原理神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的数学模型。

通过对大量样本数据的学习和训练,神经网络可以实现对输入和输出之间的映射关系建模。

在移动机器人控制中,结合神经网络和HJI理论,可以实现自适应控制,使机器人能够根据环境的变化动态调整控制策略。

具体而言,移动机器人的控制器可以通过神经网络学习和适应环境中的变化。

神经网络的输入可以是机器人周围环境的传感器信息,如视觉、声音等,输出则为机器人的控制指令,如速度、方向等。

通过不断地更新神经网络的权重和偏置,使其能够根据环境反馈的信息调整控制策略,并在动态环境中实时响应。

三、基于HJI理论的移动机器人神经网络自适应控制方法1. 确定系统动态模型:首先需要根据移动机器人的物理特性和运动学方程建立系统的动态模型。

这个模型将用于计算HJI偏微分方程的解,并作为神经网络的训练样本。

2. 建立神经网络模型:在确定系统动态模型之后,可以构建适当的神经网络结构来建模控制器。

选择合适的网络拓扑和激活函数,并根据需要确定网络的层数和神经元个数。

3. 学习与适应:将机器人在真实环境中采集到的传感器数据作为神经网络的输入,并利用系统动态模型计算出的最优控制指令作为输出,进行神经网络的训练和学习。

《基于ROS的机器人移动平台的设计与实现》范文

《基于ROS的机器人移动平台的设计与实现》范文

《基于ROS的机器人移动平台的设计与实现》篇一一、引言随着科技的不断发展,机器人技术已经逐渐渗透到各个领域。

在机器人技术中,移动平台是重要的组成部分。

基于ROS (Robot Operating System)的机器人移动平台的设计与实现,可以实现机器人移动的高效、灵活和稳定。

本文将详细介绍基于ROS的机器人移动平台的设计与实现过程。

二、设计背景与目标本设计的目标是基于ROS平台,设计并实现一个功能全面、稳定可靠的机器人移动平台。

该平台能够实现对环境的自主探索、导航、避障等功能,提高机器人在复杂环境中的适应性和自主性。

同时,通过ROS平台的开源性和可扩展性,使得该移动平台具有广泛的适用性和可定制性。

三、系统架构设计1. 硬件架构设计机器人移动平台的硬件架构主要包括底盘、电机、轮子、传感器等部分。

底盘采用轻量化设计,以适应各种复杂环境。

电机和轮子负责机器人的运动,传感器则用于获取环境信息。

此外,还包括电源、控制器等部分,为机器人提供稳定的电力供应和控制系统。

2. 软件架构设计软件架构基于ROS平台进行设计,包括机器人操作系统、通信模块、控制模块、导航模块等部分。

其中,机器人操作系统负责整个系统的运行和管理;通信模块负责机器人与上位机之间的数据传输;控制模块负责接收上位机的指令,控制机器人的运动;导航模块则负责机器人的路径规划和避障功能。

四、功能实现1. 运动控制实现运动控制是机器人移动平台的核心功能之一。

通过电机控制器和ROS中的相关节点,实现机器人的前进、后退、左转、右转等基本运动。

同时,通过ROS的参数调节功能,可以实现机器人的速度和加速度的调整,以满足不同环境下的需求。

2. 导航与避障实现导航与避障是机器人移动平台的重要功能。

通过激光雷达、摄像头等传感器,获取机器人周围的环境信息。

结合ROS中的导航算法,实现机器人的路径规划和避障功能。

在遇到障碍物时,机器人能够自动调整运动轨迹,避免与障碍物发生碰撞。

多移动机器人网络的运动同步控制与协作任务规划

多移动机器人网络的运动同步控制与协作任务规划
灾难救援、农业自动化等。
实际应用需求
在实际应用中,多移动机器人系 统需要具备协同完成任务的能力
,如同步移动、协同搬运等。
学术研究价值
研究多移动机器人网络的运动同 步控制与协作任务规划有助于推 动机器人技术的发展,为未来的
实际应用提供理论支持。
国内外研究现状
国外研究现状
在国外,多移动机器人系统的研究起步较早,已经取得了一定的研究成果。例如 ,一些研究者利用强化学习算法实现了多机器人的协同控制,提高了机器人系统 的任务执行效率。
质量,选择合适的信息传递方式。
信息传递效率
03
优化信息传递路径,减少信息传递延迟,提高信息传递效率。
传感器数据处理与融合
数据预处理
对传感器数据进行滤波、去噪等预处理,提高数据质量。
数据融合算法
采用合适的数据融合算法,如卡尔曼滤波、粒子滤波等,对多传感 器数据进行融合,提高位置和姿态估计的准确性。
传感器标定与校准
05
实验验证与结果分析
实验环境与条件
机器人硬件平台
选用具有相似性能和运动能力 的多台移动机器人,确保实验
结果的普适性。
实验场地
选择室内或室外封闭或半封闭 的实验场地,模拟实际应用场 景。
通信设备
采用无线通信设备,确保机器 人之间的信息交互和协同工作 。
任务规划算法
采用基于行为、基于任务或混 合式任务规划算法,实现多机
通过协同工作,机器人之间可以相互 配合,实现更高效的任务执行,提高 整体工作效率。
机器人网络系统的历史与发展
早期发展
20世纪90年代开始出现简单的机器人群体系统,主要用于军事侦察 和灾难救援等场景。
当前研究
随着传感器技术、通信技术和人工智能技术的不断发展,多移动机 器人网络系统的研究逐渐深入,涉及领域和应用场景不断扩展。

基于Web Service移动机械手遥操作控制系统的实现

基于Web Service移动机械手遥操作控制系统的实现
中图分类号 : P4 T 2 文 献 标 识 码 :A
I p e e a in fm o l a i l t r t lo e a i n m lm nt to o bie m n pu a o ee p r to c nt o y tm a e n W e e v c o r ls se b s d o b S r ie
近几 年 , 内外 在 移 动 机 器 人 网 络控 制 的研 究 国
和操作 功 能 , 这使 它 优 于 一 般 的 移 动 机 器人 和 传 统 机械手 ; 一方 面 , 另 移动平 台和机 械 手 不但 具 有 不 同
方 面都取 得 了 进 展 , 出现 了互 联 网上 远 程 控 制 的应 用 . 国国家航 空航 天 局 ( A A) 美 N S 的火 星漫 游 者号 机
式 扩展 到 以 网络 为 中心 的组 织 模 式 , 即在 视 野 上 从
心控制火星上的机器人 , 互联 网 We b接 口界面的建 立, 使得科 学 家 可 以在 世 界 各 地 相 互 合 作 来 控 制 寻
路 任务. 国海 军 总 医 院 和 北 京 航 空 航 天 大 学 共 同 中 开 发的遥操 作 远程 医用 机 器 人 系 统 , 家 可 以 在 千 专 米之 遥 向机 器人 发 出命 令 , 指挥 手 术 , 对病 人 进 行 脑
S NG h n qn O Z e — ig,GE We — n,K i mi ANG Jn ig
(c ol f ca oisE g源自e n , i j n esyo ehooy Taj 0 34, hn ) S ho o ht nc nier g Ta i U i r t f cnlg , i i 30 8 C i Me r i nn v i T nn a

基于rtthread的网络化全向机器人远程控制

基于rtthread的网络化全向机器人远程控制

RT-Thread系统架构
RT-Thread系统架构包括内核层、设 备驱动层、组件层和应用层四个层次 。内核层提供实时多任务调度、内存 管理、中断处理等功能;设备驱动层 提供各种硬件设备的驱动程序;组件 层包括文件系统、网络协议栈等中间 件;应用层则是用户开发的特定应用 。
VS
RT-Thread还提供了一套丰富的API ,方便开发者进行系统定制和扩展。
要求。
机器人控制算法
控制算法选择
根据实际需求选择合适的控制算法,如PID控制、模糊控制等。
控制算法实现
根据选定算法实现控制逻辑,确保机器人能够按照预期进行运动 。
控制算法优化
对实现的控制算法进行优化,提高机器人的运动性能和稳定性。
04
基于RT-Thread的机器人远程 控制系统实现
RT-Thread网络服务组件
对搭建好的硬件平台进行 测试,确保各组件工作正 常,满足设计要求。
机器人软件系统
软件系统架构
01
设计机器人软件系统的架构,包括操作系统、中间件、应用程
序等层次。
软件开发与部署
02
基于选定的软件架构进行软件开发和部署,确保软件系统能够
稳定运行。
软件系统测试
03
对部署好的软件系统进行测试,确保软件功能正常,性能满足
研究目标与内容
2. 基于rtthread的实时操 作系统开发;
1. 全向移动机器人平台设内容
3. 远程控制系统的设 计与实现;
5. 系统集成与测试。
4. 机器人自主导航算 法的研究与实现;
02
RT-Thread实时操作系统基础
RT-Thread简介
RT-Thread是一款开源的实时操作系统(RTOS),专为物联网设备设计。它提 供了一套完整的实时操作系统解决方案,包括实时内核、设备驱动、中间件组件 和工具链等。

基于无线网络的移动机器人远程控制系统设计与实现

基于无线网络的移动机器人远程控制系统设计与实现
18 9 0年 出现 了第 一 个基 于 互 联 网 的控 制 设 备

cmbig c f e o” 剑桥 咖 啡壶 ” 它 由剑桥 大学 a r eof p t “ d e 。
1 硬件环 境
整 套硬 件设 备 图如 图 1 所示 ,
的科 研人 员开 发 的 , 剑桥 咖 啡壶 ” 出现 以及 后来 “ 的 Itre的快速 发 展 , nen t 使得操 作 机器 人 网站 和基 于互
3 无线通信系统
高级 智 能和机 器 人 的低级 智 能 , 现人 监控 下 的移 实 动 机 器 人半 自主 运动 。
场 地 作业 等 。危 险 的环境 ,对操 作人 员的人 身安 全 和身 心健 康造 成极 大危 害 ,有时 甚至 导致 死亡 。因 此很 多在 恶劣环 境下 对现 场工 作机 器人 的控 制 方式 已从传统 的现场控 制方式发 展到无 线远程控 制方式 。
了无 线路 由器 ,从 而加 强 了信 号强 度 、扩 展 了信 号 无线 传输 距离 。 车载 P C采用 威盛 E I -7 0系列 Pc ・ X嵌 PA P 0 ioI T 入式 主板 ,扩展 接 口多 ,尺寸 小 ,功耗 低 ,采用嵌 入式 主板 一方面 节 省 了开 发时 间 ,另一方 面增加 了 系统 的稳 定性 ,在此主 板上 自行 添加 了视 觉传感 器 和超 声波 传感器 ,丰 富移 动机 器人 各方面 的功 能 。
人 扩展 为机 器 人组 并 使之 协调 动作 ,同时保 证数 据
传 输 的及 时性 和稳 定性 。因此本 课 题正 是要 在实 验
作 环境 ,比如 ,火 山探 险 、 深海 探 密 、空 间探 索 , 军
事 场地 巡逻 、侦 察 、监视 ,在 生 物 、化 学 、核试 验
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
维普资讯
20 年 第 2 期 08
计 算 机 系 统 应 用
移 动 机 器 人 网 络 控 制 的 实 现
Re l a i f R b tCon r l c n o i s B s d on Ne wor s a i ton o o o z to Te h ol g e a e t k 王克敏 杨东勇
20 年 第 2 期 08
从 两个方面来 解决。首先 , 由于视频 信息 的数据 量非 常大 , 以可 以对原始图像进行压 缩 , 而减 少视频传 所 从 输的数据量 ; 其次 , 要在 网络时延不确定 的情况下保持 图像 的连续性 。
2 系统设计
移动机 器人 的远程控 制的实现 方式 有 C S 式和 /模 B S模式 。而两种模式各有长 短。C S模式 相对 于 B / / / S 模式 有较 强 的安 全性和 交 互性 , 另外 采 用 C S模 式 / 将降低 网络 通信 量。 因此 , 系统 才 用 C S模式 。同 该 / 时, 由于 J V A A技 术的强 大界 面开发 功能和 平台可移植 性, 我们将采 用 JV A A技 术 , Jud r 开 发 工具 实 以 B ie 为 l

(浙江工业大学 浙江省 杭 州市 30 2 ) ]0 3
要 :实现 一 个基 于 C S模 式 的 网络 移 动 机 器人 控 制 系 统 , 户 可 以通 过 网络 控 制 机 器 人 移 动 。 该 系统 可 分 / 用
为 三部 分 : 频 监 控 模 块 、 程 控 制 、 态信 息 的反 馈 和 处 理 。其 中 , 了实 现视 频 的 实 时 传 输 , 先 用 视 远 状 为 将 M — PG 压 缩技 术 对 原 始视 频 进 行 压 缩 , 后 通 过 RP协 议 来 进 行 传 输 。 为 了使 用 户 的指 令 能 及 时 有 JE 然 T 效 传 输 给 机 器人 , 用 面 向连 接 的 Sce 技 术 。 为 了使 操 作 者 , 采 o kt 更加 直 观 的 感 觉 到机 器人 的 移 动 效 果 , 实 时地 描 绘 机 器人 的行 走 线路 图 。 最后 介 绍 了移 动 机 器人 网络 控 制 实验 系统 的设 计 及 实验 结果 。
3 系 统 的 实 现
3 1 视频监控模块 的实现 .
视频监控模块 的功能就是 要把摄像 头采集 的视频 实 时的传输 给客 户。为 了保 证视频 传 输实 时性 , 们 我
A pctnCs plao ae实用案例 5 i i 9
维普资讯
计 算 机 系 统 应 用
关键 词 :移 动机 器人 远 程 控 制 RP 无 线 传 输 T 视频监控 o kt S c e
1 引 言
随着网络技 术的 飞速 发 展 , 使得 通过 网络 进行 各 种事 物 的操作 成为可 能 , 而基于 网络 的机 器人控 制 从 就应允 而生 。基 于 网络 的机器 人 的思想 是 K nG l e od — b r 19 eg于 9 4年春 首先 提 出 的… 。其 最初 的 构想 是 给公 众提供 可通过 万维 网访 问 的遥控 机 器人 , 支持 并 用户 对其实施 远程操 作 。之 后 , 越来 越 多的研 究人 员 和 组织将 各种 可控设 备和 机 器人 连 接 于 I en t 比 n re。 t 较著 名的基 于 We b的移 动机 器 人远 程控 制系 统有 瑞 典联 邦 工 学 院 的 K e nT e We , 国 C re i h p O h b 美 an g e Meo ln大学 的 X v r德 国 B n l ai , e o n大学开 发的 用于博物 馆导航 的 R i h o和 Mi r , n n v 以及 N S e a A A的火星 极地 登 录者 MasP lr a d r r o n e 等… “ aL o 而这些 网络机器人 中大多数是依靠 机器人 的 自身 的传感器来定 位、 航 的。 由于传感 器 的误 差和 复 杂 导 的环境 , 常这样 的 定位会产 生很 大 的误差 ; 通 另外 , 移 动机 器人本 身所能携 带 的传 感器数 量有 限 , 不可 能采 集到充分 的环境信 息 。为 了解决 这些 问题 , 本文 在 依靠 自身 的传感器 的基础上 引入 了环境 传感 器 ( 网络 摄像头 ) 。同时为 了让 用户能 够 时刻 了解 机器 人 的状 态, 从而对机器人响应控制指令 的有效性 加 以判 断 走路 径显示 出来 。视频 服
务器 主要就是 把摄像 头采 集图像信 息进行压 缩后 , 实 时地传输给客 户端 。控 制服 务器 把来 自客 户端 的控 制 指令进行解析 , 然后 控制机 器人移 动 , 同时 , 把机 器 对
人 的反馈 的状态信 息保存 并发送给 客户端 。同时 , 按
现 该 系统 。 基 于 网络 的移 动 机 器 人 远 程 控 制 系统 结 构 如 图 1 所 示 。该 控 制 系 统 由客 户 端 、 频 服 务 器 、 制 服 务 视 控
器、 移动机器 人构成 。客 户端 主要是 把 用户 的控制 指 令通 过 网络 发送给服 务 器 , 同时把 从视频服 务器接 受 的视频实 时地 显示 出来和 把来 自控 制服 务器状态信 息
系 统 的 实 现 我 们 可 以 把 系统 分 为 视 频 监 控 模 块 , 程 远
控制 以及信息反馈和处理 三部分 。
需要服务器每时每 刻都要把状态信息 传输给 用户。为
了使 用户能 更直接 的感受 到机 器人 的指令 响应 效果 , 本文 根据传感 器 的反 馈信 息进 行处 理后 , 自动 的描 绘 出机 器人 的行走路线 。
相关文档
最新文档