移动机器人合作推箱子任务的仿真研究毕业论文.doc
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1、编号: 本科毕业设计(论文)移动机器人合作推箱子任务的仿真研究A Simulation Study of Mobile Robots Cooperating in Box-pushing下属学院 理工分院 专 业 电气自动化 班 级 08自动化(2)班 学 号 姓 名 指导教师 职称 完成日期 201 2 年 4 月 9 日诚 信 承 诺我谨在此承诺:本人所写的毕业论文机器人物体收集任务仿真实现均系本人独立完成,没有抄袭行为,凡涉及其他作者的观点和材料,均作了注释,若有不实,后果由本人承担。 承诺人(签名): 年 月 日摘要【摘要】多个自主型机器人,可以在不依赖任何外部控制的情况下,协同完成任
2、务。本文研究的是两个相同的机器人在一个长形箱子的一侧时,协同合作直行推箱子的任务。在计算机上应用Robotic Studio仿真系统进行仿真,c#语言编写机器人的控制程序。机器人并不进行通信,依据自我的激光传感器感知所处环境,进行合作,完成任务。【关键词】多机器人;合作;推箱子;仿真。Abstract【ABSTRACT】Many independent robots can finish the task together without external control. This paper focuses on the study of two same robots cooperati
3、on in pushing box straight when they are in the same side of the box. Robotic Studio simulation system will be applied for emulation, and also the C# language will be used to for the control program of robots. There are no communications between robots, because they can cooperate to finish the task
4、by using their own laser sensors to know the environment.【KEYWORDS】Robots; cooperate;box-pushing; simulation.目录摘要IIAbstractIII目录IV1绪论11.1多机器人协作的背景及意义11.2本文研究内容22研究方法32.1问题描述32.2激光传感器32.3差分驱动轮62.4推箱子控制策略72.5应用软件仿真和开发环境83仿真实现103.1应用软件仿真环境建立103.2激光数据采集和处理123.3推箱子控制程序界面133.4推箱子控制程序154仿真结果174.1实验结果174.2实
5、验分析185总结19参考文献20致谢22附录231 绪论1.1 多机器人协作的背景及意义随着计算机、电子器件、通信、自动控制技术和传感器的高速发展与提高,自主移动机器人也高速发着。自主移动机器人具有多个模块:由传感器为主的感知模块,由电子器件和自动控制技术构成的处理、决策和执行等诸多的模块。通过这些模块,机器人可以像人一样自主的进行判断,独立的处理问题,更好的完成任务。自主性和适应性是自主移动机器人的最重要的特点。自主性使机器人在指定的环境下,不依靠外界的实时控制,自动的完成任务。适应性使机器人可以适应外部环境的实时变化,为完成任务,进行自主的判断和控制,调节自身的参数,做出相应的动作。自主移
6、动机器人的自主性和实时性是相辅相成的,缺一不可。1990年由美国麻省理工学院教授科林安格尔、海伦格雷纳和罗德尼布鲁克斯创立iRobot公司。iRobot公司是世界上知名的机器人研究制造公司,并大量的军用、警用、探险、家用机器人产品,由iRobot设计制造的机器人帮助美国军方进行扫雷,也可以侦测敌军,用卫星导航GPS把数据传回指挥中心,进行导弹空袭,命中率奇高。美国911事件中,深入世贸大厦底下协助搜救工作的四具机器人“PackBot”就是iRobot的产品。2002年美国国家地理频道胡夫金字塔密室探险,那具具备光纤镜头、高解像度相机、全球最小地面雷达仪的钻壁机器人“金字塔漫游者”也是iRobo
7、t的产品。直到2011年,iRobot已经于全球销售超过6百万的家用吸尘器机器人。现实的工业生产和日常生活中,我们已经应用了大量的机器人来辅助我们人类完成任务,使我们的工业生产、制造的效率大大提高,节省了人力劳动力,节省了生产成本,也极大的方便了我们的日常生活。如今机器人的产业正高速发展,可以预见机器人的应用有着巨大的市场前景。多自主机器人协作的方法,可以完成一个机器人不能完成的复杂任务,大大的提高机器人完成任务的效率。如探索任务,一个机器人要探索完整个区域,需要的时间是很长的,而多个机器人协同探索在很短的时间中就可以完成。在搬运任务中,对于重物和长形物体,要怎么实现搬运呢?这就需要多个机器人
8、相互合作来完成。在多自主机器人协作的研究中,机器人合作推箱子是重要的研究课题之一。在码头、仓库等货物流通的地方,人们需要使用叉车、起重机等车辆机械或直接人力来实现物体的搬运和装载,但是即使使用机械车辆,还是需要人为来进行控制,那么能不能设计出机器人,使它们自动的把货物搬运到指定地点呢?由于货物的重量、体积的大小不同,机器人的搬运能力是有限的,对超重的物体我们不可能为此设计不同的机器人,所以我们想到了多机器人合作搬运的方法,这样不管货物多种,我们可以用两个、三个或者更多来搬运货物。多机器人的应用将大大节省人力、时间,提高工作效率。多自主移动机器人的研究,可以提高人们的生活水品和生产效率,在研究中
9、不断的创新和解决问题,可以学到新的知识,巩固我们的基础知识,并学会灵活地运用。1.2 本文研究内容两个相同的机器人在箱子的同一侧,相互合作往前推箱子,但因为摩擦力,两个机器人对箱子的作用点的不对称等问题干扰,会使箱子发生旋转、偏移,从而影响推箱子任务的完成,所以需要合理的协作方法使两个机器人共同完成推箱子的任务。本文我们要研究以下几个方面:(1)机器人对环境的感知。介绍机器人使用了激光传感器来感知机器人所处外部环境。 机器人差分驱动轮。介绍机器人基于激光传感器对外界环境的感知,机器人采取相应的动作,控制机器人差分驱动轮来设定机器人的速度。机器人仿真平台跟编程软件。介绍一下Robotic Stu
10、dio仿真系统,机器人的仿真环境和编程控制机器人的方法。(2)如何实现。具体描述两个机器人相互合作推箱子的过程,给出流程图,及其控制算法。(3)实验结果。本段讲的是怎么样设计这个实验的,如何去做。分析实验中出现的问题,并给出解决方法。(4)总结。这部分将分析研究仿真结果与目标要求对比分析,仿真效果。2 研究方法2.1 问题描述两个完全相同的自主机器人在箱子的同一侧,保持直行推箱子。在仿真中加入人为的干扰,使箱子发生旋转,偏离直行方向,两个机器人互不干涉的进行自主判断,并进行自我调节,行驶快的机器人减速停止,行驶慢的机器人继续行驶,直到箱子方向重新向正前方时,两机器人再以相同的速度行驶推箱子。研
11、究的难点在于机器人完全相同,即程序也相同,而机器人在箱子旋转时,必然有一个机器人需要减速调节,一个机器人需要加速调节。针对以上问题,初步构想机器人推箱子流程图,如图2-1所示。机器人激光传感器的扫描进行外部环境的判断人为干扰机器人自我调节图2-1 多机器人推箱子流程图2.2 激光传感器激光传感器又可以称作激光测距仪,是机器人最常用到的传感器之一,可以来检测机器人当前所处的位置,以及前方的情况,进行避障。激光数据是在机器人正前方180范围内,共发射了361条激光,机器人通过激光传感器来确定箱子与机器人之间的倾斜角度。如图2-2所示 机器人018090图2-2 激光传感器示意图在此研究中,并不是用
12、激光传感器来进行避障,而是应用激光传感器来感知所处环境的变化,来确定机器人当前所处情况,进而判断执行相应的动作。即激光传感器将检测机器人和箱子之间的夹角角度,如图2-3所示。 机器人yx0图2-3 测量计算如图2-3中,我们设机器人的激光传感器为远点,正前方为y轴,建立平面直角坐标系,其中虚线为箱子,机器人与箱子的倾斜角度为。前面已知机器人激光传感器在正前方180度发射了361条激光,激光到达物体时会反射回来,得到此条激光角度时,物体和机器人激光传感器的距离。要测机器人与箱子之间的倾斜角度,我们需要以下几个步骤:1. 将激光传感器的数据换成算成直角坐标数据;2. 利用最小二乘原理进行曲线拟合,
13、算出如图2-3中虚线的斜率,即可算出。机器人的激光传感器共发射361条激光,所传回的数据储存在一个361长度的数组中。此时我们已知每条激光的长度,也知道第一条激光为0,第361条激光为180,可以将极坐标转换为直角坐标。最小二乘原理:最小二乘法是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。算术平均值 (1-1)残差的平方和 (1-2)式中设不按式(1-1)来计算,而按其他方式计算,如对于n个独立等精度的数据,任取其中n+k个计算其平均值,记为y,其残差的平方和为: (1-3)式中,。据式(1-2)及式(1-3),并注意 ,则有:所以,即为最小值,记为:。由此可见,真值的最
14、佳估计值即算术平均值,具有残差平方和最小值的特性,这就是最小二乘原理。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。曲线拟合:在科学实验与统计研究中,常常需要从一组数据中求得变量x与y之间最佳函数关系式y=f(x)。这就需要用到最小二乘原理及曲线拟合来解决问题。在这里只用到直线拟合。两个变量间的线性关系是一种最简单的、也是最理想的函数关系。运用最小二乘原理,其基本原则是各个数据点与拟合直线的偏差的平方和为最小值。假定最佳拟合直线回归方程为: Y=A+BX (2-1)式中A为直线的截距,B为其斜率。令 (2-2)据最小二
15、乘原理要使为最小,按照通常求极限的方法,去其对A,B的偏导数,并令其为0,可得两个方程,对于两个未知数A、B,有唯一解。 (2-3) 则有如下方程组,称之为正则方程组: (2-4) 解得: (2-5) 已知式(2-5)中B为直线的斜率,B与的关系为:B=tan。2.3 差分驱动轮轮式移动机器人是比较简单的机器人形式,它由一个万向轮作为支撑,两个差分驱动轮来进行行驶,通过控制左右差分驱动轮的速度,来进行机器人行驶方向的旋转和机器人行驶速度的控制。在此研究中,我不需要对机器人进行细致的控制,因为两个机器人的在最初时都是朝向箱子的正前方的,只需保证机器人左右两个差分驱动轮的速度一样就可以完成研究,不
16、考虑机器人的转向问题,即左右差分驱动轮速度不同时,可以调整机器人行驶方向。利用已得到的B值(如图3所示,虚线的斜率),作为因变量,构造机器人行驶速度V的函数,求得函数V,使机器人依据B值调整行驶速度。2.4 推箱子控制策略两个机器人协同推箱子,其重点和难点在于相同的两个机器人的合作,而且他们之间并没有及时通讯,机器人只能利用自我的激光传感器来进行外部环境的感知,进而协同合作。在完全无干扰的情况下,两个机器人可以直行推箱子,很好的完成任务,但现实环境下,由于地面高低摩擦力的不同,会出现一个机器人行驶的慢,另一个机器人相对较快的情况,这就会使箱子发生旋转,此时需要机器人进行动作,调整自我的行驶速度
17、,进而调整箱子的方向。此研究中的机器人为基于行为的机器人,把机器人的动作和所处环境进行一一对应。当箱子方向偏离正前方时,即箱子发生了旋转,此时机器人可以通过激光传感器来感知到箱子的旋转,如图4所示 机器人 机器人图4 机器人推箱子的一种情况虽然两个机器人互不相干,没有通讯系统,但机器人通过箱子的旋转进行了通信。此时,两个机器人都可以通过激光传感器检测到机器人和箱子之间的旋转角度和方向。当发生如图3所示的情况时,左侧机器人自主进行判断,将继续行驶,右侧机器人检测到此情况时,将自主的减速停止,此时,由于左侧机器人行驶,右侧机器人停止,箱子和机器人之间的角度将慢慢的减小,直至两个机器人箱子和机器人平
18、行,此时两个机器人将以同一设定速度开始行驶。在现实环境中,机器人将面临复杂的地理环境,而地面的材质的不同,是否平整等问题的影响下,两个机器人以相同的设定速度行驶,但因为摩擦力的不同,机器人实际的行驶速度会发生差异,而两个机器人行驶速度的一快一慢,会使箱子发生旋转,进而影响机器人推箱子的方向,使机器人不能直行推箱子。在仿真环境中,并没有相应的干扰因素,所以如果不自己加入相应的干扰因素,两个机器人将非常完美的完成直行推箱子的任务,从而没有达到此次研究机器人合作的初衷,所以,我们加入了认为的干扰因素。通过C#编程,窗口事件来控制机器人的停止和行驶,当机器人行驶时,单击窗口按钮,相应的机器人将停止行进
19、,另一个机器人会继续行驶,此时箱子会发生旋转,以此来实现机器人行驶的一快一慢。当再次点击时,停止的机器人将按照设定的速度继续行驶,依照协作方法,继续直行推箱子。2.5 应用软件仿真和开发环境在本研究课题多机器人推箱子任务的仿真中,所用到的是仿真环境为微软推出的机器人仿真平台Visual Simulation Environment 2008 R3软件完成,机器人的控制程序和控制窗口用Visual Studio 2008 C#编程实现。MRDS为我们提供了一个很好的虚拟环境实验平台,在此可视化仿真平台上,我们可以模拟真实的物理环境,也可以自己依据研究要求构造搭建仿真环境。由于采用了AGELA物理
20、引擎,所以可以在虚拟环境中模仿真实的物理环境。仿真环境是由虚拟引擎服务、物理引擎管理包、本地硬件引擎库和实体几部分组成的。虚拟引擎服务组件主要用于绘制实体部分,同时它还为硬件引擎提供虚拟的时间。该组件建立了整个虚拟世界的框架,同时它还提供了整个虚拟环境的服务或者分布式的系统;物理引擎管理包使用户从底层的物理引擎界面脱离出来的组件,该组件为硬件模拟提供了一个更加简洁和更容易管理的界面;本地硬件引擎库支持硬件AGEIA PhysX技术的处理器可以通过AGEIA PhysX技术加速;实体是指虚拟世界的一些仿真实体模型,通过Microsoft Robotic Studio给这些实体预定义,让用户在虚拟
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