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방법 논문

모듈형 설계 및 폐쇄 루프 제어 전략에 따라 지능형 로봇의 생산

11.3K 조회수

⸱

DOI:

10.3791/56422

⸱

2017년 10월 14일

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이 논문에서

요약

모듈식 디자인에는 프로토콜 선물이 고 특별 한 생산 작업 지능형 로봇을 디자인 하는 과학 및 기술 노동자를 있도록 지능형 로봇의 생산 개인 필요에 따라 개별 디자인.

초록

지능형 로봇 수 주변 환경 감지, 그들의 자신의 행동을 계획 하 고 결국 그들의 목표를 도달 하는 로봇의 새로운 세대의 일부입니다. 최근 몇 년 동안, 일상 생활 및 산업에서 로봇 따라 증가 했다. 이 문서에 제안 된 프로토콜 설계 및 지능형 검색 알고리즘 및 자치 식별 기능 처리 로봇의 생산에 설명 합니다.

첫째, 다양 한 작업 모듈 작업 플랫폼의 건설 및 로봇 조작 기의 설치를 완료 하려면 기계적으로 조립 됩니다. 다음, 우리는 폐쇄 루프 제어 시스템 및 소프트웨어를 디버깅의 도움으로 4-쿼드런트 모터 제어 전략, 디자인 뿐 아니라 스티어링 기어 id (ID), 전송 속도 및 로봇 원하는 동적 달성 되도록 다른 작업 매개 변수를 설정 성능 및 낮은 에너지 소비입니다. 다음, 우리는 환경 정보를 정확 하 게 취득을 다중 센서 융합을 달성 하기 위해 센서를 디버깅 합니다. 마지막으로, 우리는 성공의 특정된 응용 프로그램에 대 한 로봇의 기능을 인식할 수 있는 관련 알고리즘 구현.

이 방법의 장점은 그것의 신뢰성과 유연성, 사용자가 다양 한 하드웨어 건설 프로그램을 개발 하 고 지능형 제어 전략을 구현 하는 포괄적인 디버거를 활용 수로. 높은 효율과 견고 그들의 요구에 따라 맞춤된 요구 사항을 설정 하는 사용자 수 있습니다.

서론

로봇은 기계, 전자, 제어, 컴퓨터, 센서와 인공 지능 1,2를 포함 하 여 여러 분야의 지식을 결합 하는 복잡 하 고, 지능형 기계. 점점, 로봇 지원 또는 심지어 로봇가지고 반복 또는 위험한 작업을 수행 하는 장점으로 인해 산업 생산에서 특히 직장에서 인간을 대체 합니다. 현재 연구에서 지능형 로봇 프로토콜의 설계는 폐쇄 루프 제어 전략을 구체적으로 경로 유전 알고리즘에 따라 계획을 기반으로 합니다. 또한, 기능 모듈 엄격 하 게 나누어3,4, 로봇 업그레이드에 대 한 강한 능력을가지고 있도록 미래의 최적화 작업에 대 한 견고한 기초를 제공할 수 있습니다 되었습니다.

로봇 플랫폼의 모듈 구현을 기반으로 주로 다음 방법: 모터 제어 모듈5,6및 유전자 알고리즘 기반 지능형 탐사에서 다차원 조합 제어 전략 최적화 알고리즘 모듈.

우리는 모터 제어 모듈에 DC 모터 및 4-쿼드런트 모....

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프로토콜

1. 건설 기계의

  1. 어셈블 섀시 같이, 적절 한 패스너를 사용 하 여 기계 요소를 확보. ( 그림 1)
    참고: 베이스 보드, 모터, 바퀴, 등을 구성, 섀시, 로봇의 모션에 대 한 책임의 기본 구성 요소입니다. 따라서, 어셈블리, 동안 브래킷을 똑바로 유지.
  2. 는 와이어 리드와 긍정적이 고 부정적인 전극 주석. 땜 납 모터, 긍정적인 전극 및 부정적인 전극에 블랙 리드 레드 리드를 연결의 두 끝에 두 개의 와이어 리드.
  3. 조립 샤프트 슬리브, 모터 및 바퀴.
    1. 샤프트 슬리브 모터를 연결 하 고 나사와 보안.
    2. 휠 허브의 센터 샤프트 슬리브 삽입.
    3. 섀시로 완성 된 구조를 설치.
  4. 두 구멍, 섀시 모듈 운전 하는 모터의 설치 수 있도록 중앙에 직경에서 3 m m 드릴. 모듈을 운전 하는 모터에 모터를 연결.
  5. 하나 드릴 구멍 둘 다 왼쪽 및 오른쪽 가장자리에서 섀시 하단에 적외선 센서의 설치에 대 한 1 cm.
  6. 설치 섀시의 두 측면의 중심에 두 패스너.
    주: 적외선 센서의 정상 작동을 보장 하기 위해, 연결 조각 인지 확인을 섀시에 수직.....

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결과

이중 폐쇄 루프 모션 제어 프로그램의 다이어그램에서 보라색 주어진된 속도 신호를 나타내고 노란색 제어 시스템 출력의 값을 나타냅니다. 그림 17 이중 폐쇄 루프 제어 시스템 오픈 루프 시스템 보다 훨씬 더 효과적 임을 나타냅니다. 실제의 오버 슛 이중 폐쇄 루프 시스템의 출력은 상대적으로 작은 그리고 시스템의 동적 성능을 낫다. ( 그림 17)

그림 18 다른 파장에서 반사 된 빛의 영향 아래 로봇의 색상 인식 정확도를 보여줍니다. 실제로, 다른 조명 조건으로 인해 대상 개체의 반사 빛 파장 일정 범위 내에서 변동 됩니다. 컴퓨터의 인식 정확도 검사, 노란 빛 (565 595 nm)과 붉은 빛 (625-7.......

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토론

이 문서에서 우리는 자율적으로 건설 될 수 있는 지능형 로봇의 종류 설계 되었습니다. 우리는 제안 된 지능형 검색 알고리즘 및 자치 인식 하드웨어와 여러 소프트웨어 프로그램을 통합 하 여 구현. 프로토콜에서 우리는 하드웨어를 구성 하기 위한 기본 방법을 소개 하 고 그들의 자신의 로봇의 적당 한 기계 구조 설계 디버깅 사용자가 도움이 될 수 있는 지능형 로봇. 그러나, 실제 작업 하는 동안 그것은 구조, 동작 범위, 자유도와 공간 활용, 이러한 매개 변수는 요구 사항을 충족 하는 안정성에 관심을 지불 하는 데 필요한. 적당 한 기계적 구조는 높은 정밀도, 높은 유연성 및 로봇의 높은 견고성을 보장합니다. 복잡 한 기계 구조를 디자인 하려면 사용자 시뮬레이션 모델을 생성 하 고 가상 프로토타이핑 기술을 적용 아담스 같은 소프트웨어를 결합할 수 있습니다. 이 기술적 요구 사항을 충족 하지 않는 가능성 또는 기계적으로 실현 되지 않은 가능성을 제외 하도록 수 있습니다.

하나의 잠재적인.......

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공개 사항

저자는 공개 없다.

감사의 글

작가 씨 Yaojie 그가이 문서에서 보고 하는 실험을 수행에 그의 원조에 대 한 그들의 감사를 표현 하 고 싶습니다. 이 작품은 국립 자연 과학 재단의 중국 (No. 61673117) 부분에서 지원 되었다.

....

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재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
구조 부품UPTECMONYH HARL1-1
구조 부품UPTECMONYH HARL2-1
구조 부품UPTECMONYH HARL3-1
구조 부품UPTECMONYH HARL4-1
구조 부품UPTECMONYH HARL5-1
구조 부품UPTECMONYH HARL5-2
구조 부품UPTECMONYH HARU3A
구조 부품UPTECMONYH HARU3B
구조 부품UPTECMONYH HARU3C
구조 부품UPTECMONYH HARU3F
구조 부품UPTECMONYH HARU3G
구조 부품UPTECMONYH HARU3H
구조 부품UPTECMONYH HARU3J
구조 부품UPTECMONYH HARI3
구조 부품UPTECMONYH HARI7
구조 부품UPTECMONYH HARCGJ
링크 구성 요소UPTECMONYH HARLM1
링크 구성 요소UPTECMONYH HARLM2
링크 구성 요소UPTECMONYH HARLM3
링크 구성 요소UPTECMONYH HARLM4
링크 구성 요소UPTECMONYH HARLX1
링크 구성 요소UPTECMONYH HARLX2
링크 구성 요소UPTECMONYH HARLX3
링크 구성 요소UPTECMONYH HARLX4
스티어링 기어 구조 구성 요소UPTECMONYH HARKD
스티어링 기어 구조 구성 요소UPTECMONYH HARDP
적외선 센서UPTECMONYH HARE18-B0디지털 센서
적외선  범위  FinderSHARPGP2D12
그레이 레벨 센서SHARPGP2Y0A02YK0F
proMOTION  CD샤프CD  5516로봇 스티어링 기어
모터 구동 모듈RisymHG7881
솔더 와이어ELECALL63A
터미널밝은 와이어5264
모터BX 모터60JX
카메라LogitechC270
드릴링 머신XIN XIANG16MM조심하십시오
납땜 스테이션YIHUA8786DBe  조심스럽게  에  베  굽기
스크루 드라이버EXPLOIT043003
핀셋R'DEERRST-12
구조 부품 UPTECMONYH HAR I5 , , , , ,

참고문헌

  1. Charalampous, K., Kostavelis, I., Gasteratos, A. Robot navigation in large-scale social maps: An action recognition approach. Expert Syst Appl. 66 (1), 261-273 (2016).
  2. Huang, Y., &Wang, Q. N. Disturbance rejection of Central Pattern Generator based torque-stiffness-controlled dynamic walking. Neurocomputing. 170 (1), 141-151 (2015).
  3. Tepljakov, A., Petlenkov, E., Gonzalez, E., Belikov, J.

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재인쇄 및 허가

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