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移动机器人仿人智能控制的研究


  摘 要:机器人研究涉及很多方面,例如传感器技术、人工智能技术、控制理论和计算机技术等,并且制造出的机器人需要具备高准确性和高灵活性的移动能力,才能更好地为人们服务。现代的机器人的设计中普遍会运用到仿人智能控制算法,其通过开闭环控制和定量与定性结合的控制方式来实现机器人移动更快、更准确的特性。虽然我国近年来在移动机器人的研究方面已经取得了一定的成果,但是还不够完善,仍然存在着许多需要解决的问题。
  关键词:移动机器人;仿人技术;智能控制;思考研究
  研究移动机器人,就需要解决其在移动过程中的定位、导航、控制和路径规划这一系列的问题。在这之中传感器的功能就被体现了出来,通过传感器可以让机器人实时把握环境信息,并在之后通过信息的整合,找到一条最合理的路径规划。所以移动机器人不仅可以被看作是一种自主式智能系统,也是一种高度智能化的自动化机器。移动机器人的仿人智能控制研究目前已成为了一项热门研究。
  一、研究的目的和意义
  实现移动机器人的全智能化可以说是现在我们每个人所期待的事情。而就而目前的技术和科技发展水平来看,距实现移动机器人的全智能化仍需要一段时间。但是随着现今科技发展水平的不断提高,移动机器人的研究已经逐渐进入到了一个新阶段。移动机器人的智能化、信息处理技术和适应性已经越来越强,而且我们已经开始追求更高层次的机器人的研究。当然,机器人的研究过程中仍旧有着一系列的问题,其会很容易受到环境因素的影响,也存在例如参数误差和未建模动态等问题。所以我们目前亟待解决机器人系统的不确定问题和自主的决策路径问题,使它们变成高度智能化的智能机器人。
  然而,虽然我们目前在机器人的研究过程中取得了一系列的成就,但是也越来越受到来自符号处理的压力,符号处理工作做不好,机器人就会遇到在知识表示和信息处理方面的问题,这就要求我们研究出一套智能的算法使得机器人能够有组织的进行自主学习。算法在早期主要体现为符号主义、进化算法和模拟退火算法等,随着研究的发展,目前已经发展成为了结合多门学科、信息和技术的智能算法,并已经被普遍的应用。
  智能算法目前被分为三大趋势:首先是改进经典算法并对其进行进一步的理论和实验研究;其次是通过开发新型的智能工具,在扩宽其应用领域的同时寻找到其理论基础,使得新型的智能工具能够在这个瞬息万变的社会中立稳脚跟。最后就是一种混合智能算法,是通过传统算法和智能算法的结合得到的。面对当今不断涌现新算法的现象,我们需要尽快的进行理论研究并开发新型的智能工具。
  二、移动机器人的系统架构
  (一)移动机器人硬件系统架构
  移动机器人的硬件系统主要由路径识别系统模块、电源模块、直流电机驱动模块、无线通讯模块和测速模块这六大模块所组成。其中路径识别系统模块是移动机器人路径跟踪控制中至关重要的一部分,它可以控制移动机器人行走的速度,就像我们人类离不开眼睛一样,移动机器人也离不开路径识别系统模块。其主要是通过红外检测的方法来帮助机器人进行道路规划,红外接收管会通过区分不同程度的红外光来区分白天与黑夜,移动机器人的路径姿态和稳定性可以通过双排红外传感器来进一步确定。电源模块中每个模块需要的电压是不同的,例如单片机系统和传感器电路5V就够用,而舵机需要6V,针对这一特点,就需要利用开关电源调节器,它可以控制开关的导通和截止时间,从而不仅可以使工作中的热损失降低、提高了电源的利用率,还可以抗干扰、增强设备的稳定性。绝大多数的直流电机驱动都采用控制半导体功率器件工作在开关状态的开关驱动方式,再通过桥式驱动器可以实现多种输出控制、通讯功能和电平控制这些功能。无线通讯模块则主要负责的是移动机器人的行动状况的了解和反馈,及时的采集其在移动过程中的各种信息。而测速模块就是计算机器人的行驶速度,主要是通过检测红外收发对管在一定时间内输出高电平或者低电平的脉冲数来计算。
  (二)移动机器人软件系统架构
  移动机器人的软件系统主要经历初始化过程、数据采集和处理以及控制器设计这三种阶段。其中在初始化过程中,主要包括时钟初始化、PWM初始化、SCI串行口通信初始化、AD模块初始化和定时器模块这五部分。而采集的数据主要是两组AD转换之后的数据,但是这些数据很可能在传输的过程中受到外界环境的干扰而造成每个传感器的电压值显示不同,所以就需要我们对这些数据进行处理来排除偏离的数据使得数据能够一致。最后就可以进行控制器设计这一部分了,控制器在设计的时候要考虑到整理过后的数据,并且找到最适合移动机器人的速度和转角控制策略进而正确的控制机器人的自主移动。
  三、 移动机器人在机械生产中的应用
  (一)移动机器人在机械生产过程中的智能监控
  在进行机械生产过程中,需要对各个环节的生产进行智能监督,例如炼油、轧钢、材料加工、核反应等,在其机械生产过程中经常会出现一系列的问题,影响了生产的正常运行,加强对机械生产过程的监控以确保机械性能的可靠性。为了提高机械性能的精度,以提高产品的稳定性和质量,以保证机械生产流程的顺利进行。例如轧钢机的神经控制、旋转水泥窑的模糊控制、分级智能材料处理、分布式材料加工系统、工业锅炉的递阶智能控制、智能pH值过程控制以及基于知识的核反器控制等,这样一来可以保证机械生产的整体效率。
  (二)移动机器人在飞行器中的智能控制
  移动机器人的智能控制在飞行过程得到了广泛的应用。大部分商用飞机都配备了可供选择的自动降落系统。基于神经网络的飞行器可以对紊流和其他非线性流进行有效的控制。此外,神经网络还可以对未识别线性或非线性关系进行有效的处理,而这些关系均是驾驶员能够运用的。在原则上移动机器人智能控制能够从一个大的变量集合转化为另一个变量集合,如从传感器参量转化到控制动作或操作模式的映射。上世纪80年代以来, 移动机器人智能控制在飞行器中得到了广泛的应用,大大提高了飞行器的安全性和运行效率。
  参考文献:
  [1] 陈情,薛方正.工业机器人的仿人智能控制[J].重庆理工大学学报:自然科学,2012,26(7):42-49.
  [2]李楠,陈韶飞,薛方正,等.用 IGA 优化的直流电机的仿人智能控制[J].计算机工程与应用,2011,47(14):226-229.
  [3] 王海荣.试分析工业机器人的仿人智能控制要点[J].电脑迷, 2014(15):96-97.
 
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