895191591智能小車運動控制系統(tǒng)設(shè)計論文

1、智能小車運動控制系統(tǒng)研制專業(yè)：控制理論與控制工程智能小車運動控制系統(tǒng)研制作者：董剛 學(xué)位授予單位：西安科技大學(xué)相似文獻(10條)1.學(xué)位論文 關(guān)柏青 基于彩色視覺和模糊控制的移動機器人路徑跟蹤 2002該文對移動機器人的視覺技術(shù)及路徑跟蹤策略進行了較為系統(tǒng)深入的研究,提出了基于彩色視覺和模糊控制的移動機器人路徑跟蹤方法. 該文介紹了hebut-型移動機器人的結(jié)構(gòu),并對移動機器人的驅(qū)動系統(tǒng)特性及運動學(xué)特征進行了分析.設(shè)計了hebut-型移動機器人視覺系統(tǒng).建立了移動機器人的攝 象機模型,從而完成了攝象機的逆模型變換,使路徑信息成功地從象空間中恢復(fù)出來.對各種圖象分割方法進行了實驗,將基于hsi空

2、間顏色閾值的區(qū)域分割 法應(yīng)用于移動機器人路面圖象分割.在介紹模糊控制基本原理的基礎(chǔ)上,設(shè)計了一種適用于利用視覺導(dǎo)引的移動機器人路徑跟蹤系統(tǒng)的模糊控制器.進行了 移動機器人路徑跟蹤系統(tǒng)設(shè)計.為簡化環(huán)境,采用人工鋪設(shè)路徑和路標的方法導(dǎo)引移動機器人. 分別研究了移動機器人識別到路徑和路標后不同的跟蹤策 略,并對視覺系統(tǒng)的滯后進行了修正.2.期刊論文 王東堯.郝靜如.李啟光.莊延鋒.wagn dong-yao.hao jing-ru.li qi-guang.zhuang yan-feng 液下攪 拌移動機器人的智能模糊控制 -北京機械工業(yè)學(xué)院學(xué)報（綜合版）2006,21(4)借鑒模糊控制的思想來解決移

3、動機器人路徑糾偏問題.介紹了液下攪拌移動機器人的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和運動學(xué)原理,以及模糊控制的理論基礎(chǔ).然后采用模糊控制思想對移動機器人的路徑糾偏算法進行研究.最后對控制算法進行了實驗,結(jié)果表明該模糊控制算法是可行的,機器人能返回到規(guī)劃的軌跡上.可見模 糊控制對移動機器人的路徑規(guī)劃有很好的應(yīng)用價值.3.學(xué)位論文 溫素芳 基于模糊控制的移動機器人動態(tài)避碰的研究 2005本論文對移動機器人的避碰方法進行了較為系統(tǒng)的研究，主要工作包括：首先對國內(nèi)外移動機器人路徑規(guī)劃的研究現(xiàn)狀，研究方法進行了系統(tǒng)的歸納和總結(jié)，分析了其各自的優(yōu)點和不足之處。根據(jù)兩輪差速驅(qū)動機器人運動學(xué)原理對gaia-2型進行了運動分析，建立了g

4、aia-2的簡化運動學(xué)模型。將基 于行為控制融合進模糊控制的思想中，設(shè)計了一種基于行為的移動機器人模糊邏輯控制方法，以感知-規(guī)劃-執(zhí)行的思想實現(xiàn)了移動機器人的避碰。運用 matlab語言進行了四輸入兩輸出模糊控制器的設(shè)計，建立起了輸入信號和移動機器人速度之間的映射關(guān)系。從避障的快速性出發(fā)，提出了模糊邏輯的離 線計算方法，介紹了模糊控制器的具體實現(xiàn)過程，通過查詢控制表得到機器人的指令信息，驅(qū)動機器人做各種相應(yīng)的動作。在vc+環(huán)境下，設(shè)計了該方 法的仿真程序。在linux開發(fā)環(huán)境下，把控制策略在gaia-2自主式移動機器人上進行了實驗驗證。結(jié)果表明，提出的方案是一種移動機器人在未知環(huán)境中 進行避碰

5、的有效控制技術(shù)。4.期刊論文 謝敬.傅衛(wèi)平.楊靜 基于碰撞危險度的移動機器人避障模糊控制 -組合機床與自動化加工技術(shù)2003(2) 在基于模糊邏輯的移動機器人局部路徑規(guī)劃基礎(chǔ)上,引入了由移動機器人與障礙物之間的距離和相對方位確定的碰撞危險度1(risk-degree of collision).與僅用距離作為輸入變量相比,把危險度作為模糊邏輯的輸入變量可以為移動機器人下一步的決策控制提供更加準確可靠的依據(jù).最后,給出了移動機器人在有靜止和運動障礙物的環(huán)境中的避障仿真結(jié)果,表明該方法是可行的.5.學(xué)位論文 王棟 基于多超聲波測距與模糊控制的移動機器人自主避障 2008移動機器人在軍事、民用、太空

6、等各個社會生活領(lǐng)域都有著廣泛應(yīng)用前景。本文在對移動機器人的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合當(dāng)前的技術(shù)條件及移動機器人的功能要求，設(shè)計了一款低成本、多功能、易維護、方便升級的移動機機器人，并完成了其控制系統(tǒng)的軟硬件研究與開發(fā)工作。針對移動機器人信息處理的準確性與快速性要求，本文采用超聲波傳感器作為機器人的環(huán)境感知系統(tǒng)，并重點研究了超聲波傳感器測距原理和 數(shù)據(jù)采集方式。基于spce061a單片機開發(fā)板和玩具小車，構(gòu)建了移動機器人的硬件系統(tǒng)。為解決機器人的安全避障問題，提出并設(shè)計了一種模糊避障算 法。本文著重討論了機器人的模糊避障算法。該算法基于局部動態(tài)環(huán)境信息，具有較高實時性和自適應(yīng)性。算法

7、將由超聲波傳感器獲取的各個方 向上障礙物的距離信息轉(zhuǎn)化為模糊量，輸入推理器。根據(jù)本文設(shè)計的推理規(guī)則，控制小車的避障。針對模糊推理規(guī)則計算量大這一難題，本文提出了新 穎的基于存儲器的模糊推理算法，該算法可節(jié)省大量計算時間。最后，本文給出了移動機器人在各種障礙物環(huán)境中的實驗數(shù)據(jù)。實驗證明論文中 各項研究結(jié)果基本正確。6.學(xué)位論文 張繼軍 自主式移動機器人控制系統(tǒng)設(shè)計與模糊控制實現(xiàn) 2004自主式移動機器人是目前機器人領(lǐng)域的研究重點之一,吸引著許多學(xué)者的注意,這是因為它有著巨大的應(yīng)用潛力.近年來國內(nèi)的科研院所都開始了對自主式移動機器人硬件系統(tǒng)的研制開發(fā)工作,我們在山東省自然科學(xué)基金的資助下,完成了新

8、型智能導(dǎo)游機器人的研制工作,該論文完成的主要工作包括對機 器人的底層硬件系統(tǒng)設(shè)計以及相應(yīng)控制方法的實現(xiàn).論文首先討論了機器人技術(shù)的研究發(fā)展現(xiàn)狀以及在不同領(lǐng)域的應(yīng)用情況.介紹了機器人領(lǐng)域發(fā)展的不 同階段和中國機器人研究的進展情況,分析了模糊控制在機器人系統(tǒng)中的應(yīng)用特點,確定了機器人導(dǎo)航的模糊控制方法.7.期刊論文 陳華志.謝存禧 移動機器人避障模糊控制 -機床與液壓2004(11)本文首先介紹了研制的移動機器人的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及運動學(xué)原理,然后采用一種具有速度反饋的基于模糊控制的移動機器人避障算法進行研究和仿真,最后對移動機器人在實際環(huán)境中進行避障實驗,結(jié)果表明該模糊控制算法是可行的.8.期刊論文 劉

9、今越.李鐵軍.趙海文.楊冬 基于模糊控制的移動機器人路徑跟蹤 -河北工業(yè)大學(xué)學(xué)報2009,38(6)建立了履帶式移動機器人的數(shù)學(xué)模型.模仿人工駕駛過程中的預(yù)瞄行為,提出了一種移動機器人路徑跟蹤的模糊控制方法.用距離誤差和預(yù)瞄角度誤差作為控制量建立角速度控制器,實現(xiàn)對勻速行駛移動機器人的路徑跟蹤控制.labview仿真結(jié)果表明,提出的模糊控制方法能夠保證移動機器人快速、準確 的沿規(guī)劃路徑行駛,具有良好的魯棒性.9.期刊論文 郝冬.劉斌.hao dong.liu bin 移動機器人路徑追蹤的模糊控制方法研究 -微計算機信息2008,24(29) 移動機器人的智能控制技術(shù)是基于機器視覺的移動機器人自

10、主導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù)之一.本文模仿人工智能駕駛行為,提出了移動機器人運動控制的模糊 控制方法,并介紹了該控制器的結(jié)構(gòu)組成和設(shè)計過程.提出的模糊控制方法可以保證機器人準確高效的完成路徑跟蹤任務(wù),并且具有良好的魯棒性.仿真試驗證實了該方法的有效性和可行性.10.學(xué)位論文 蔣再男 基于模糊控制的未知環(huán)境下移動機器人導(dǎo)航技術(shù)研究 2005本文設(shè)計了擬人駕駛的雙層模糊控制器，分別對機器人的轉(zhuǎn)角和速度進行控制，從而解決了機器人的導(dǎo)航控制問題。第一層模糊控制用來控制機器人的轉(zhuǎn)角，以機器人左側(cè)、正前方、右側(cè)障礙物的距離及目標點的方位作為輸入，通過40條模糊規(guī)則的模糊推理，得到了機器人的輸出轉(zhuǎn)角。第二層模 糊控制用來控制機器人的速度，以機器人輸出轉(zhuǎn)角的絕對值、前方障礙距離和離目標點的距離作為輸入，通過20條模糊規(guī)則的模糊推理，得到了機器人 的輸出速度。為了驗證該算法模糊推理的正確性，本文利用matlab模糊控制工具箱建立了該模糊系統(tǒng)，通過曲面觀察器直觀地顯示了各輸入對輸出 的影響。為了解決該算法的局部極小問題，提出了機器人克服陷阱的方法，從而進一步完善了該算法。為了驗證該算法的有效性，在visual c+集成開 發(fā)環(huán)境下，開發(fā)了未知環(huán)境下移動機器人導(dǎo)航控制