وحدات تصميم وإنتاج روبوت ذكي يستند إلى استراتيجية لمراقبة مغلقة
Summary
نقدم بروتوكول بشأن تصميم وحدات وإنتاج روبوت ذكي مساعدة العمال العلمية والتقنية في تصميم الروبوتات الذكية مع مهام الإنتاج الخاصة استناداً إلى الاحتياجات الشخصية والفردية التصميم.
Abstract
الروبوتات الذكية هي جزء من جيل جديد من الروبوتات التي قادرة على الشعور بالبيئة المحيطة وخطة الإجراءات الخاصة بهم في نهاية المطاف التوصل إلى أهدافها. وفي السنوات الأخيرة، ازداد الاعتماد على الروبوتات في الحياة اليومية وفي الصناعة. البروتوكول المقترح في هذه الورقة وصف تصميم وإنتاج روبوت مناولة خوارزمية بحث ذكي ودالة تحديد المتمتعة بالحكم الذاتي.
أولاً، يتم تجميعها مختلف وحدات العمل ميكانيكيا لإكمال بناء منصة عمل وتركيب مناور الروبوتية. ثم، نحن تصميم نظام مراقبة مغلقة واستراتيجية تحكم في المحركات الأربعة-رباعي، مع المعونة من تصحيح أخطاء البرمجيات، فضلا عن تعيين العتاد التوجيهية الهوية (ID) وسرعة البث بالباود والمعلمات العمل الأخرى لضمان أن يحقق الروبوت الدينامية المرجوة الأداء واستهلاك منخفض للطاقة. المقبل، ونحن تصحيح جهاز استشعار لتحقيق الانصهار أجهزة استشعار متعددة دقة الحصول على المعلومات البيئية. وأخيراً، علينا أن ننفذ الخوارزمية ذات الصلة، التي يمكن أن تعترف بنجاح مهمة الروبوت لتطبيق محدد.
وميزة هذا النهج هو الموثوقية والمرونة، كما يمكن للمستخدمين وضع مجموعة متنوعة من برامج بناء الأجهزة واستخدام مصحح الأخطاء الشاملة تنفيذ استراتيجية تحكم ذكي. وهذا يسمح للمستخدمين بتعيين شخصية الاحتياجات بناء على احتياجاتهم بكفاءة عالية ومتانة.
Introduction
الروبوتات هي آلات معقدة وذكية تجمع بين المعرفة بالعديد من التخصصات، بما في ذلك الميكانيكا، الإلكترونيات والتحكم، وأجهزة الكمبيوتر، وأجهزة الاستشعار والذكاء الاصطناعي 1،2. ويتزايد الروبوتات مساعدة أو حتى تحل محل البشر في مكان العمل، ولا سيما في الإنتاج الصناعي، نظراً للمزايا التي تمتلك الروبوتات في أداء المهام المتكررة أو الخطرة. تصميم البروتوكول روبوت ذكي في الدراسة الحالية يستند إلى استراتيجية لمراقبة مغلقة، على وجه التحديد مسار التخطيط بناء على خوارزمية وراثية. وعلاوة على ذلك، كانت وحدات وظيفية دقة مقسمة3،4، التي قد توفر أساسا متينا للعمل المستقبلي الأمثل، حيث يكون الروبوتات قدرة قوية للترقيات.
تنفيذ وحدات منهاج الروبوتية يستند أساسا إلى الأساليب التالية: استراتيجية مراقبة تركيبة متعددة الأبعاد في التحكم في المحركات وحدة5،6، واستكشاف ذكي استناداً إلى خوارزمية وراثية في الوحدة النمطية خوارزمية الأمثل.
نحن نستخدم مزدوجة مغلقة السيطرة على العاصمة المحرك وتشغيل المحرك رباعي أربعة في الوحدة النمطية للتحكم في المحركات. التحكم في سرعة مغلقة مزدوجة يعني أن إخراج منظم السرعة بمثابة مدخلات الجهة الحالية، مما يتيح لها التحكم في التيار وعزم الدوران من المحرك. وميزة هذا النظام هو أن عزم الدوران للمحرك يمكن التحكم في الوقت الحقيقي على أساس الفرق بين سرعة معينة والسرعة الفعلية. عند الاختلاف بين المعطى والفعلي يتم بسرعة كبيرة نسبيا، ويزيد من عزم دوران المحرك وسرعة التغييرات أسرع للسيارة سرعة موتور تجاه القيمة المعطاة، في أسرع وقت ممكن، مما يجعل للسريع سرعة تنظيم7، 8 , 9-على العكس من ذلك، عندما تكون السرعة نسبيا قريبة من قيمة معينة، يمكن أن تلقائياً يقلل من عزم الدوران للمحرك لتجنب السرعة الزائدة، مما يسمح سرعة لتحقيق القيمة المعطاة نسبيا بسرعة مع لا خطأ6، 10-منذ وقت ما يعادلها ثابت الحلقة الحالية كهربائية صغيرة نسبيا، أربع رباعي السيارات11،12 يمكن الاستجابة بسرعة أكبر لقمع أثر التدخل عندما يكون النظام رهنا تدخل خارجي. وهذا يسمح لتحسين الاستقرار وقدرة النظام على مكافحة التشويش.
علينا أن نختار خوارزمية وراثية ذكي الأمثل بكفاءة أعلى على أساس نتائج محاكاة تشغيل في MATLAB. خوارزمية وراثية خوارزمية بحث الموازي عشوائية استناداً إلى نظرية الانتقاء الطبيعي في علم الوراثة. وهو يشكل وسيلة فعالة لإيجاد الحل الأمثل العالمية نظراً لعدم وجود أي معلومات أولية. تعتبر مجموعة الحل للمشكلة سكان، مما يؤدي إلى زيادة نوعية الحل عن طريق الاختيار المستمر، كروس، والطفرات وغيرها من العمليات الوراثية. وفيما يتعلق بمسار التخطيط عن طريق روبوت ذكي، تنشأ صعوبة نتيجة لعدم كفاية المعلومات الأولية، بيئات معقدة وغير خطية. الخوارزميات الجينية أفضل قادرة على حل مشكلة مسار التخطيط نظراً لأنها تمتلك القدرة على التحسين العالمي، والتكيف مع قوي ومتانة في حل المشكلات غير الخطية؛ لا توجد أية قيود محددة على هذه المشكلة؛ عملية حساب بسيطة؛ وليست هناك أي متطلبات خاصة للبحث الفضائي 13،14.
Protocol
Representative Results
Discussion
في هذه الورقة، قمنا بتصميم نوع من الروبوت الذكي الذي يمكن أن يبني صورة مستقلة. قمنا بتنفيذ خوارزمية البحث الذكي المقترحة والاعتراف بالحكم الذاتي من خلال دمج عدة برامج مع الأجهزة. في البروتوكول، قدمنا النهج الأساسي لتكوين الأجهزة وتصحيح روبوت ذكي، مما قد يساعد المستخدمين تصميم بنية ميكان?…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
الكتاب تود أن تعرب عن امتنانها للسيد ياوجيه أنه لمساعدته في إجراء التجارب التي ذكرت في هذه الورقة. وأيد هذا العمل جزئيا “مؤسسة العلوم الطبيعية الوطنية الصينية” (رقم 61673117).
Materials
| structural parts | UPTECMONYH HAR | L1-1 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | L2-1 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | L3-1 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | L4-1 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | L5-1 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | L5-2 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | U3A | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | U3B | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | U3C | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | U3F | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | U3G | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | U3H | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | U3J | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | I3 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | I5 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | I7 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | CGJ | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LM1 | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LM2 | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LM3 | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LM4 | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LX1 | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LX2 | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LX3 | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LX4 | |
| Steering gear structure component | UPTECMONYH HAR | KD | |
| Steering gear structure component | UPTECMONYH HAR | DP | |
| Infrared sensor | UPTECMONYH HAR | E18-B0 | Digital sensor |
| Infrared Range Finder | SHARP | GP2D12 | |
| Gray level sensor | SHARP | GP2Y0A02YK0F | |
| proMOTION CDS | SHARP | CDS 5516 | The robot steering gear |
| motor drive module | Risym | HG7881 | |
| solder wire | ELECALL | 63A | |
| terminal | Bright wire | 5264 | |
| motor | BX motor | 60JX | |
| camera | Logitech | C270 | |
| Drilling machine | XIN XIANG | 16MM | Please be careful |
| Soldering station | YIHUA | 8786D | Be careful to be burn |
| screwdriver | EXPLOIT | 043003 | |
| Tweezers | R`DEER | RST-12 |
References
- 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).
- Huang, Y., &Wang, Q. N. Disturbance rejection of Central Pattern Generator based torque-stiffness-controlled dynamic walking. Neurocomputing. 170 (1), 141-151 (2015).
- Tepljakov, A., Petlenkov, E., Gonzalez, E., Belikov, J. Digital Realization of Retuning Fractional-Order Controllers for an Existing Closed-Loop Control System. J Circuit Syst Comp. 26 (10), 32-38 (2017).
- Siluvaimuthu, C., Chenniyappan, V. A Low-cost Reconfigurable Field-programmable Gate Array Based Three-phase Shunt Active Power Filter for Current Harmonic Elimination and Power Factor Constraints. Electr Pow Compo Sys. 42 (16), 1811-1825 (2014).
- Brogardh, T., et al. Present and future robot control development – An industrial perspective. Annu Rev Control. 31 (1), 69-79 (2007).
- Wang, E., Huang, S. A Novel DoubleClosed Loops Control of the Three-phase Voltage-sourced PWM Rectifier. Proceedings of the CSEE. 32 (15), 24-30 (2012).
- Li, D. H., Chen, Z. X., Zhai, S. Double Closed-Loop Controller Design of Brushless DC Torque Motor Based on RBF Neural Network. , 1351-1356 (2012).
- Tian, H. X., Jiang, P. L., Sun, M. S. Double-Loop DCSpeed Regulation System Design Basd On OCC). , 889-890 (2014).
- Xu, G. Y., Zhang, M. Double Closed-Loop Feedback Controller Design for Micro Indoor Smart Autonomous Robot). , 474-479 (2011).
- Chen, Y. N., Xie, B., Mao, E. R. Electric Tractor Motor Drive Control Based on FPGA. , 271-276 (2016).
- Zhang, J., Zhou, Y. J., Zhao, J. Study on Four-quadrant Operation of Brushless DC Motor Control Method. Proc. International Conference on Mechatronics, Robotics and Automation. (ICMRA 2013). , 1363-1368 (2013).
- Joice, C. S., Paranjothi, S. R., Kumar, V. J. S. Digital Control Strategy for Four Quadrant Operation of Three Phase BLDC Motor With Load Variations. Ieee T Ind Inform. 9 (2), 974-982 (2013).
- Drumheller, Z., et al. Optimal Decision Making Algorithm for Managed Aquifer Recharge and Recovery Operation Using Near Real-Time Data: Benchtop Scale Laboratory Demonstration. Ground Water Monit R. 37 (1), 27-41 (2017).
- Wang, X. S., GAO, Y., Cheng, Y. H., Ma, X. P. Knowledge-guided genetic algorithm for path planning of robot. Control Decis. 24 (7), 1043-1049 (2009).
