基于行为设计的自主式小型移动机器人系统研究详细摘要(正式)

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导轨式自主移动机器人的设计研究

导轨式自主移动机器人的设计研究

导轨式自主移动机器人的设计研究随着科技的发展,机器人成为了人们生产和生活中不可缺少的一部分。

而导轨式自主移动机器人因其较高的精度和稳定性,被广泛应用于工业自动化领域。

本文将探讨导轨式自主移动机器人的设计研究。

一、引言导轨式自主移动机器人是一种能够独立完成各类工作任务的移动机器人。

它能够通过内置导轨系统实现自主移动和定位,具有精度高、稳定性好的特点。

本文将从机器人的设计和控制两个方面对其进行研究。

二、机器人的设计1.导轨系统导轨式自主移动机器人是通过内置导轨系统实现自主移动。

因此,导轨系统的设计至关重要。

导轨系统需要考虑机器人的定位精度、导轨系统的结构刚度和稳定性等因素。

同时,导轨系统的材料也需要选择具有较高刚度和耐磨性的材料。

2.移动系统导轨式自主移动机器人的移动系统需要对机器人进行跟踪和位置控制。

因此,移动系统需要使用高精度设备,例如使用特制的定位传感器和信号发生器实现对机器人位置的监控和控制。

3.控制系统导轨式自主移动机器人的控制系统是机器人能否正常工作的关键。

控制系统需要对机器人进行各种信息处理,同时实现对导轨系统和移动系统的精密控制。

因此,控制系统需要具备高精度、高稳定性和高响应速度的特点。

三、机器人的控制1.定位控制导轨式自主移动机器人的定位控制需要将机器人定位传感器监测到的位置信息映射到操作缸移动的空间中。

这一过程需要进行算法设计和优化,以确保机器人的定位精度和稳定性。

2.运动控制导轨式自主移动机器人的运动控制需要对机器人的运动进行监控和控制。

运动控制需要实现对移动系统和导轨系统的精密控制。

同时,运动控制还需要考虑到机器人的速度和加速度等因素。

3.姿态控制导轨式自主移动机器人的姿态控制需要实现机器人的转弯与倾斜等运动。

姿态控制需要在运动控制的基础上进行,通过控制机器人的动力单元完成机器人的转弯和倾斜。

四、总结本文探讨了导轨式自主移动机器人的设计和控制。

在机器人设计方面,需要关注导轨系统的设计、移动系统的设计以及控制系统的设计。

基于STM32的机器人自主移动控制系统设计

基于STM32的机器人自主移动控制系统设计

基于STM32的机器人自主移动控制系统设计沈友建;黄孝鹏;肖建东;陈煊之【摘要】针对类车机器人自主移动的问题,首先在非完整约束系统下建立类车机器人低速移动过程的运动学模型和动力学模型,选用适合基础性类车移动机器人研究的自行车模型进行状态分析;在混合式体系结构下用STM32作为机器人自主移动控制系统的核心,给出控制系统框图,完成硬件设计;同时完成环境定位与建图,构建动态贝叶斯网络,最终综合实现类车机器人自主移动的功能.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2016(035)018【总页数】4页(P58-61)【关键词】自主移动;运动学模型;STM32控制系统;SLAM【作者】沈友建;黄孝鹏;肖建东;陈煊之【作者单位】山东科技大学电气与自动化工程学院,山东青岛 266590;山东科技大学电气与自动化工程学院,山东青岛 266590;山东科技大学电气与自动化工程学院,山东青岛 266590;山东科技大学电气与自动化工程学院,山东青岛 266590【正文语种】中文【中图分类】TP24引用格式:沈友建,黄孝鹏,肖建东,等. 基于STM32的机器人自主移动控制系统设计[J].微型机与应用,2016,35(18):58-61.从2013年德国提出“工业4.0”开始,机器人的智能化过程将会越来越迅速,而“人机协作、与人共融”是下一步机器人产业亟待解决的难题,目前的工业机器人或专业服务机器人的移动能力都不够完善,操作方式不够灵活,自主化程度也都不高。

基于以上在机器人领域出现的新情况和遇到的新问题,本文对基于STM32的机器人自主移动技术研究进行简单的论述。

本文的研究对象为类车移动机器人,为论述简洁,下文中出现的机器人、移动机器人都代指类车移动机器人,不另注明。

类车移动机器人自主移动是指在无人操作情况下,在随机环境中,为完成特定事件或一系列动作,通过机器人自身搭载的控制系统并应用环境感知技术进行多种数据信息的处理,最终实现机器人的自主决策、独立执行,要求是能够躲避各种随机障碍、规避潜在风险[1]。

自主轮式移动操作机器人的系统设计与分析的开题报告

自主轮式移动操作机器人的系统设计与分析的开题报告

自主轮式移动操作机器人的系统设计与分析的开题报告一、研究背景和意义自主移动机器人作为一种能够自主运动的智能机器,已经在生产、服务、军事等领域得到了广泛的应用。

而自主轮式移动操作机器人更是在工业生产中扮演着重要的角色,能够完成多种复杂任务,如搬运、装配、加工等。

因此,自主轮式移动操作机器人的设计和研究是具有重要意义的。

本课题将研究自主轮式移动操作机器人的系统设计与分析,主要包括机器人的硬件设计和控制系统设计。

通过本课题的研究,可以实现自主轮式移动操作机器人在工业生产中的高效运用,提升生产效率和产品质量,降低了成本。

二、研究内容和方法本课题主要研究自主轮式移动操作机器人的系统设计和分析,研究内容包括:1.机器人的机械结构设计:涉及机器人的底盘、悬挂、轮子、驱动装置等部件的设计和组装。

通过借鉴现有的设计,结合实际需要,优化机器人的机械结构,以满足自主移动操作机器人的要求。

2.机器人的控制系统设计:需要研究机器人的控制系统组成、控制策略、程序设计等方面,实现机器人的自主运动和操作。

3.算法和模型:机器人的自主运动和操作需要依赖于一系列的算法和模型,本课题将研究机器人路径规划、决策算法、视觉检测算法等方面,提高机器人在不同环境中的适应性。

研究方法主要包括实验室实践、模拟仿真、数据采集和分析等,还将结合相关文献和专家意见进行分析和讨论。

三、预期成果通过本课题的研究,预计可以达到以下成果:1.实现自主轮式移动操作机器人的硬件设计;2.设计并实现机器人的控制系统;3.研究机器人的算法和模型,以提高机器人在不同环境中的适应性和智能化水平;4.系统分析和性能测试,验证系统在实际操作中的效果和可行性;5.实现自主轮式移动操作机器人在工业生产中的高效运用。

四、研究进度和计划本研究计划分为以下几个阶段:1.文献调研和技术分析:对相关的技术资料和文献进行调研和分析,研究现有的机器人设计和研究现状。

2.机器人的硬件设计:涉及机器人的底盘、悬挂、轮子、驱动装置等部件的设计和组装,包括机械结构的设计、3D打印、装配、调试等过程。

基于ROS的自主移动机器人控制系统设计

基于ROS的自主移动机器人控制系统设计

基于ROS的自主移动机器人控制系统设计自主移动机器人是近年来兴起的一种新型机器人,它能够在无人监管的情况下完成一定的任务。

集成控制系统是自主移动机器人的重要组成部分,它可以实现机器人的定位、导航、避障等基本功能。

本文将介绍一个基于ROS(Robot Operating System)的自主移动机器人控制系统设计。

1. ROS简介ROS是一个开源机器人操作系统,它为机器人开发者提供了一套标准化的工具和库,使得机器人软件开发变得更加简单和高效。

ROS是以C++和Python为主要语言开发的,它提供了许多机器人领域常用的功能模块,包括运动规划、感知、控制等。

2. 控制系统的硬件架构自主移动机器人控制系统的硬件架构主要包括机器人本体、传感器、计算机等部分。

机器人本体主要由底盘、电机、轮子等组成,传感器则包括激光雷达、视觉传感器、惯性导航系统等。

计算机可以是嵌入式电脑或者笔记本电脑等。

3. 控制系统的软件设计在ROS中,机器人的控制系统被称为“ROS节点”。

我们需要为机器人的各个模块(底盘、激光雷达、摄像头等)分别创建ROS节点,并在节点之间建立通信机制。

例如,我们可以为底盘设计一个控制节点,为激光雷达设计一个数据处理节点,为摄像头设计一个图像处理节点等。

4. 控制系统的软件框架控制系统的软件框架是ROS节点的整体设计方案,它主要包括节点的定义、通信机制设计、运动规划、障碍物避障等。

在本文中,我们以一个四轮差速机器人为例,介绍自主移动机器人控制系统的软件框架。

(1) 定义节点我们需要为机器人的各个功能模块定义ROS节点,例如底盘控制节点、激光雷达节点、摄像头节点等。

在定义节点时,需要指定节点的名称、输入输出消息类型等。

(2) 通信机制设计在各个节点之间建立通信机制,可以使用ROS的消息机制实现。

节点之间可以发布(Publish)和订阅(Subscribe)消息,实现数据的传输与共享。

(3) 运动规划运动规划是机器人控制系统的重要组成部分,它可以实现自主导航和路径规划。

智能化移动机器人系统的设计与控制

智能化移动机器人系统的设计与控制

智能化移动机器人系统的设计与控制第一章:引言随着科技的不断进步,人们对人工智能和机器人等先进技术的需求逐渐增加。

智能化移动机器人系统作为一种典型的人工智能应用,其研发和应用受到了越来越多的关注和重视。

本文将详细探讨智能化移动机器人系统的设计和控制等方面,旨在为该领域的研究和应用提供一些有益的参考。

第二章:智能化移动机器人系统的组成智能化移动机器人系统由多个部分组成,包括机器人本体、传感器、控制器等。

在这些部分中,机器人本体是智能化移动机器人系统的核心组成部分。

机器人本体主要由底盘、摄像头、机械臂等组成。

传感器则主要包括激光雷达、摄像头、声纳、距离传感器等。

控制器则是整个智能化移动机器人系统的“大脑”。

控制器通过接收传感器捕捉到的数据和机器人本体的反馈信号来进行决策和控制。

第三章:智能化移动机器人系统的设计智能化移动机器人系统的设计是整个系统的关键。

设计的好坏直接影响系统的性能和稳定性。

设计时需要考虑的因素包括机器人本体的重量、形状、速度、功率以及传感器的种类和数量等。

同时还需要考虑传感器和控制器之间的信息传递速度,以及控制系统是否可以快速响应机器人的变化。

在设计智能化移动机器人系统时,需要确定机器人的目标和应用环境。

例如,若机器人用于室内清洁,则需要考虑机器人本体的大小,以便在狭小的空间内行走。

同时还需要考虑机器人本体的动力是否充足,以覆盖室内较大的面积。

如果机器人用于监测环境,则需要考虑传感器的种类和数量,以便获取与任务相关的数据。

第四章:智能化移动机器人系统的控制智能化移动机器人系统的控制是整个系统的关键。

控制系统需要实现机器人的自主导航和控制。

机器人的自主导航需要通过传感器获取周围环境的数据,然后通过控制器对机器人进行决策和控制。

同时,控制系统还需要具备自我学习的能力,以提高机器人的智能性。

在智能化移动机器人系统的掌控下,机器人可以行走、转向、提取和运载物品、进行信息传递、调整自身位置、检测和记录环境变化等。

移动机器人运动控制研究综述

移动机器人运动控制研究综述

移动机器人运动控制研究综述移动机器人运动控制是机器人领域中的重要研究方向,其目标是实现机器人在现实环境中灵活自如地运动和导航。

随着现代机器人技术的快速发展,移动机器人运动控制的研究也取得了许多重要进展。

本文将综述移动机器人运动控制的研究现状和主要方法。

首先,移动机器人运动控制的研究可以分为传统方法和学习方法两大类。

传统方法主要包括路径规划、定位与建图以及运动控制三个方面。

路径规划是指确定机器人在环境中的最佳运动路径,常用的方法有基于图的算法、基于模型的方法和基于概率的方法等。

定位与建图是指利用传感器信息获取机器人在环境中的位置和地图信息,主要包括SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)算法和基于特征点识别的方法。

运动控制是指在确定路径和地图后,采取控制策略使机器人按照预定路径和目标进行运动。

学习方法是近年来移动机器人运动控制研究的新趋势,主要包括强化学习、深度学习和迁移学习等。

强化学习在移动机器人运动控制中的应用主要通过机器学习算法训练一个智能体(agent)来学习最优的运动策略。

深度学习则利用神经网络模型对传感器数据进行处理和特征提取,从而实现机器人的感知和决策能力。

迁移学习利用已有的知识和经验,将其迁移到新环境中的运动任务中,从而加快机器人运动控制的学习过程。

此外,移动机器人运动控制还面临一些挑战和问题。

首先是环境的不确定性和复杂性,包括动态障碍物、非结构化环境和不可预料的外部干扰等。

其次是路径规划和运动控制的实时性和效率要求,特别是在复杂环境中需要实时应对变化的情况。

最后是机器人与环境的交互问题,包括人机交互、多机器人协同和安全性等方面。

综上所述,移动机器人运动控制是一个复杂而关键的研究领域。

传统方法和学习方法都有各自的优势和局限性,未来的研究方向将是结合两者的优点,开发更加灵活、智能和高效的移动机器人运动控制方法,以满足实际应用需求。

同时,还需要进一步深入研究移动机器人与环境的交互问题,提高机器人的环境感知和适应能力,实现更加安全和可靠的移动机器人运动控制。

基于ROS的室内自主移动机器人系统设计与实现

基于ROS的室内自主移动机器人系统设计与实现

基于ROS的室内自主移动机器人系统设计与实现基于ROS的室内自主移动机器人系统设计与实现随着人工智能和机器人技术的不断发展,室内自主移动机器人逐渐成为人们关注的焦点。

它可以广泛应用于室内环境中,如酒店、医院、仓库等,帮助人们完成各种日常任务。

而为了实现机器人的自主移动和感知环境的能力,在设计和实现室内自主移动机器人系统时,使用ROS(机器人操作系统)是一种常见的选择。

ROS是一个灵活、通用且开放源代码的机器人操作系统,它提供了一系列库和工具,以帮助开发者快速构建机器人应用程序。

以ROS为基础,我们可以实现机器人的感知、决策和控制,使其能够在室内环境中自主移动。

在设计和实现基于ROS的室内自主移动机器人系统时,首先需要考虑机器人的定位和导航能力。

为了实现机器人的定位功能,可以使用激光雷达等传感器进行环境地图的构建和定位信息的更新。

同时,利用ROS提供的导航功能包,可以基于这些定位信息实现机器人的路径规划和导航功能,使机器人能够快速、准确地移动到指定的位置。

其次,在室内环境中,机器人需要具备感知能力,以便能够识别和避开障碍物。

通过使用ROS中的图像处理功能包,可以实现机器人对环境中物体的识别和跟踪。

结合深度学习算法,机器人还可以学习和识别更复杂的场景,提高其感知环境的能力。

此外,为了使机器人能够进行有效的交互,我们可以使用ROS提供的语音处理功能包。

可以利用语音识别和语音合成技术,实现机器人对人类语音指令的理解和响应,从而提升人机交互的体验。

另外,为了确保机器人的安全,我们可以通过ROS提供的运动控制和碰撞检测功能,实现机器人在移动过程中对障碍物的检测和避让。

同时,利用传感器数据和ROS的控制功能,我们可以对机器人的速度和轨迹进行实时调节,以确保其在复杂的室内环境中安全移动。

此外,基于ROS的室内自主移动机器人系统还可以扩展其他功能,如环境监测、智能巡检等。

通过与外部设备的连接,机器人可以收集环境参数、检测异常情况,并及时向操作员报警,以提高室内安全性和工作效率。

可跳跃移动机器人机构设计与跳跃过程控制研究综述

可跳跃移动机器人机构设计与跳跃过程控制研究综述

可跳跃移动机器人机构设计与跳跃过程控制研究综述目录一、内容概括 (2)1.1 跳跃移动机器人的研究背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状及发展动态 (4)二、可跳跃移动机器人机构设计 (5)2.1 机器人总体结构设计 (7)2.2 跳跃机构设计 (7)2.2.1 基本跳跃机构 (9)2.2.2 复杂跳跃机构 (10)2.3 仿生跳跃机构设计 (10)2.3.1 蜻蜓式跳跃机构 (12)2.3.2 鸟类跳跃机构 (13)三、跳跃过程控制研究 (14)3.1 跳跃运动规划与控制策略 (15)3.1.1 基于预设轨迹的跳跃控制 (16)3.1.2 基于最优控制的跳跃控制 (18)3.1.3 基于模型预测控制的跳跃控制 (20)3.2 跳跃过程中的动力学分析与建模 (21)3.2.1 跳跃机器人的动力学建模 (22)3.2.2 跳跃过程中的力学分析 (24)3.3 跳跃机器人的感知与交互技术 (25)3.3.1 激光雷达感知技术 (26)3.3.2 触觉传感器感知技术 (28)3.3.3 人机交互技术 (30)四、实验与仿真分析 (31)4.1 实验环境搭建与实验方法 (33)4.2 实验结果与分析 (34)4.3 仿真结果与分析 (35)五、结论与展望 (36)5.1 研究成果总结 (37)5.2 存在问题与不足 (39)5.3 未来发展方向与展望 (40)一、内容概括随着科技的不断进步,可跳跃移动机器人作为一种具有高度自主性和灵活性的机器人形式,受到了广泛关注。

本文旨在对近年来可跳跃移动机器人机构设计与跳跃过程控制的研究进行综述,以期为该领域的发展提供参考和启示。

在可跳跃移动机器人机构设计方面,研究者们主要关注机器人的结构、驱动和跳跃性能等方面。

结构设计方面,为提高机器人的稳定性和机动性,往往采用多关节、柔性杆等复杂结构。

驱动方式上,除了传统的电机驱动外,还有采用生物启发式驱动(如仿生肌肉、形状记忆合金等)的机器人。

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基于行为设计的自主式小型机器鼠系统研究学生:谢群指导老师:周伦单位:机械工程学院机械工程与自动化2003级摘要移动机器人是近年来发展起来的一门综合学科,集中了机械、电子、计算机、自动控制以及人工智能等多学科最新研究成果,代表了机电一体化的最高成就。

移动机器人在工业生产中常用来完成运输和上下料等任务,同时也被广泛用于农业、医疗等不同行业。

在移动机器人相关技术研究中,路径规划技术是一个重要研究领域[17]。

本文首先初步讨论总结了目前主要的路径规划技术。

从基于事例、基于环境模型和基于行为三个方面全面而系统地综述了移动机器人路径规划技术的研究现状,对于目前普遍采用的路径规划方法及其实际应用情况进行了较为详细介绍和分析。

基于行为的方法是由MIT的Brooks在他著名的包容式结构[42]中建立,它是一门从生物系统得到启发,而产生的用来设计自主机器人的技术,也是本文所重点研究的目标。

它采用类似动物进化的自底向上的原理体系,尝试从简单的智能体来建立一个复杂的系统。

将其用于解决移动机器人路径规划问题是一种新的发展趋势,它把导航问题分解为许多相对独立的行为单元,比如跟踪、避碰、目标制导等。

这些行为单元是一些由传感器和执行器组成的完整的运动控制单元,具有相应的导航功能,各行为单元所采用的行为方式各不相同,这些单元通过相互协调工作来完成导航任务。

基于行为的机器人学反对抽象的定义, 因此采用具体化的解释更适合该领域的哲学思想。

基于行为的机器人学的重要研究内容是系统结构而不是算法, 基于行为设计的机器人在非结构化动态环境中的性能非常优越,用基于符号的机器人学设计的类似机器人无法达到如下性能:a.高速度,高灵活性。

在动态复杂环境中的移动速度很快;b.高鲁棒性。

可以承受局部损坏;c.高效性。

软件代码可以是传统的几百分之一,硬件可以是传统的几十分之一;d.经济性。

价格是传统的十几分之一;e.可扩展性。

很少改变原有系统便可增加性能;f.可靠性。

分布式自组织并行工作,可靠性强。

为进一步研究基于行为的规划方法,而引入一个真实环境及任务模型,即IEEE每年举办的微型机器鼠比赛,通过设计基于行为的机器鼠模型论证该算法的可行性。

此项比赛要求机器人能够自主在未知环境中完成迷宫穿越的任务。

针对机器鼠比赛项目的环境模型未知或不确定,以及该机器人本身的某些限制, 采用基于行为的研究方法, 实现了自行设计的自主式小型移动机器人在未知、动态环境中的自动避障。

通过对机器鼠所运行的环境建模,根据基于行为的方法对机器鼠的执行任务、沿墙行走、判断障碍旋转进行分解构建,以及对机器鼠传感器布置及机械平台设计进行理论分析。

本文所研究的模型是自行搭建的机器鼠实物平台, 它由两步进电机驱动, 其外形如图1所示。

在机器鼠正向和侧向共有3个漫反射式红外线光电传感器, 距离为10cm~20cm ,两个碰撞开关,传感器位置布置如图2所示,当传感器前方有障碍物时, 传感器的输出为1, 否则为0。

图1 机器鼠外形照片采用了ATMEL公司的AT89S52单片机控制,小型四相步进电机及专用的PMM8713步进电机驱动方案,红外接近开关作为主要传感器,差动式底盘结构,初步实现针对微型机器鼠竞赛的机器鼠的设计。

图2 机器鼠传感器布置行为的设计与机器人的能力密切相关,机器人的硬件限制了机器人的某些行为的能力,根据机器鼠的比赛任务,对机器鼠的行为中作如图3分解。

图3 机器鼠的基本行为组件机器鼠的设计是对基于行为的规划方法的一种验证设计,这种算法正广泛应用于家庭服务类机器人,最典型的实例是自主吸尘机器人。

在机器鼠传感和控制系统的基础上,本文进一步针对自主吸尘机器人提出一种机械底盘设计方案,使机器鼠的实用意义得以提升。

关键词:移动机器人;路径规划;单片机控制步进电机驱动;红外接近开关传感器;自主吸尘机器人Research on the System of Behavior Based Autonomous Navigationof Mobile RobertStudent:Xie Qun, Teacher:Zhou Lun(Scholl of Mechanical Engineering)AbstractThe mobile robot is a recently developing synthetic discipline, which combines the latest researching results of mechanics, electronics, computer, auto-control, artificial intelligence, etc., and also represents the supreme achievements of mechanical-electrical integration. In the field of industry, the mobile robot is used to accomplish the task of loading and blanking, etc., also it is widely used in other fields, like agriculture, medical science and so on.Among the relevant technical researches of mobile robot, path planning is an important researching field. This dissertation first briefly discusses and generalizes the current major techniques of path planning. Then from case-based, environment-model-based, behavior-based aspects, it introduces and analyzes in detail the path planning methods commonly used now and their practical applications. Behavior-based method was constructed by Brooks from MIT in his famous containment type structure. This method, which is inspired by biological system, and generated to design the technique of autonomous robots, is the key researching object in the dissertation. With the principle system similar to animal evolution’s bottom-up system, this method tries to build a complex system out of a simple intelligent agent. To put this in resolving path planning problems of mobile robot is a new developing trend. In terms of navigation, this method separates it into many relatively independent behavior units, such as tracing, collision avoidance, goal directing, etc. and these behavior units are completed motion-control units composed of some sensors and executers, with corresponding navigational functions. Also every unit adopts different behavior patterns, and coordinates with each other to accomplish the task of navigation.The behavior-based robotics is against the abstract definition, so embodiment explanation is more suitable to this field’s philosophical ideology. The most important researching content of this study is not algorithm, but system construction. Furthermore, this kind of robot has an excellent performance in non-structurized dynamic environment, and with the similar robot designed by symbol-based robotics, there are certain function performance can’t be achieved. They are as follows:a.High speed and high flexibility. Moving fast in a dynamic complex environment;b.High robustness. Endure local damages;c.High efficiency. Software code being one several percent of traditional one and hardware being one several dozens of;d.High economy. Price being one dozens of traditional one;e.Expandability. Adding function performances without changing inhering system;f.Reliability. Distributed self-organized parallel working.For the further research of behavior-based planning method, a real environment and a task model will be introduced, that is the robotic mice contest hold by IEEE every year, which aims at demonstrating the feasibility of the algorithm, through designing a behavior-based robotic mice model. This contest demands the robot to accomplish tasks of maze crossing autonomously in an unknown circumstance. Because the environmental models of the contest are uncertain and the robot’s intrinsic defeats, therefore, by adopting behavior-based researching method, it can be achieved that the mobile robot can avoid obstacle automatically in an unknown and dynamic environment. Through modeling the robotic mice’s running environment, this dissertation decomposes and constructs the its task performing, along wall walking and obstacle-rotating judging according to the behavior-based method, also analyzes its censors arrangement and mechanical platform designing from an ideological point of view.The model researched in this dissertation is a self-constructed physical object platform, driven by two drive circuit of step motors (As shown in fig.1). There are 3 infrared opto electronics of diffuse reflection in the front and side of the robotic mice, with a distance being 10cm~20cm, two impact switches and censors (The position arrangement is shown in fig.2). When obstacles are in front of the censors, its’ output is 1, or on the contrary case, 0.Fig.1 pictures of robotic mice’s appearanceTo preliminarily realize the robotic mice for the contest, it uses AT89S52 singlechip from ATMEL Company as controlling; the PMM8713 step motor specialized for mini four phase step motor as the driving plan; infrared remote control switch controller as major censor and differential chassis structure.Fig.2 arrangement of robotic mice’s censorsThe behavior’s designing is closely correlated to the robot’s abilities, and its hardware restricted abilities of certain behaviors. According to the tasks of the robotic mice’s contest, there is the decomposition of the robotic mice. (As shown in fig.3)Fig.3 robotic mice’s basic be havior modulesThe robotic mice’s design is a verifying design to behavior-based planning method. This algorithm is widely applied in home service robot, with the auto dust collecting robot being a typical example. On the basis of robotic mice censor and control system, this dissertation further come forward a design plan of mechanical chassis to the auto dust collecting robot for improving robotic mice’s practical meaning.key words:Mobile robot;Path planning;Singlechip-controlling drive circuit of step motor;Infrared remote control switch controller;Autonomous cleaning robots。

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