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“互联网+”创新创业大赛策划书.docx

发布时间：2022-06-03 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：0.99M 资料格式：docx 举报 版权申诉
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    2 硬件系统
    2.1 六足仿生机器人布局
    本组六足仿生机器人现阶段的控制系统主要采用模糊控制与增量式PID相结合的控制策略，主要分为速度控制器
    图2.1 控制系统简介
    计算控制变量、模糊处理模糊控制规则、模糊推理和非模糊化处理(也称为清晰化或解模糊)等五部分构成了模糊
    将精确的输入物理量转换为语言变量时需通过量化因子精确的模糊化,而模糊控制量是通过比例因子转换为精确的
    电子类的IC、贴片元器件，工业机器人在这些领域的应用均较普遍。目前世界工业界装机最多的工业机器人是S
    在手机生产领域，视觉机器人，例如分拣装箱、撕膜系统、激光塑料焊接、高速四轴码垛机器人等适用于触摸屏检
    专区内机器人均由国内生产商根据电子生产行业需求所特制，小型化、简单化的特性实现了电子组装高精度、高效
    塑料工业的合作紧密而且专业化程度高：塑料的生产、加工和机械制造紧密相连。即使在将来，这一行业也将是一
    要跻身塑料工业需符合极为严格的标准。这对机器人来说当然毫无问题。它不仅最佳适用于在净室环境标准下生产
    以其多面手的特质，机器人的作业快速、高效、灵活。它结实耐用，能承受最重的载荷。由此可以最佳地满足日益
    3、铸造行业
    在极端的工作环境下进行多班作业—铸造域的作业使工人和机器遭受沉重负担。制造强劲的专门适用于极重载荷的
    机器人以其模块化的结构设计、灵活的控制系统、专用的应用软件能够满足铸造行业整个自动化应用领域的最高要
    它甚至可以直接在注塑机旁、内部和上方用于取出工件。此外它还可以可靠地将工艺单元和生产单元连接起来。另
    4、食品行业
    5、化工行业
    6、玻璃行业
    8、冶金行业
    第五届中国“互联网+”大学生创新创业大赛 项目计划书 项 目 名 称：基于互联网各种救援情况的六足机器人 负 责 人： 指 导 教 师： 负 责 人电 话： 二〇一九年六月十六日 1
    摘 要 工 业 自 动 化 水 平 已 成 为 衡 量 各 行 各 业 现 代 化 水 平 的 一 个 重 要 标 志 ， 智能化也是救援机器人目前研究热点之一。智能化的发展对其在多变环 境下的适应性、快速性、精确性和可靠性提出了更高的要求。救援本身就是争分 夺秒的事情，本文研究了针对参数存在外部扰动的六足仿生机器人的运动控制问 题,设计一种模糊 PID 控制的智能结构控制器。从六足仿生机器人的运动学特性 出发,根据六足仿生机器人误差的状况,提出模糊 PID 的控制方法。同时, 模糊 PID 是一种更加合理地模仿人思维的控制方法, 仿真结果表明, 与传统的 PID 和模糊 PID 控制方法相比,能较好地弥补了系统参数扰动的影响, 提高了机器人运动控 制品质。同时搭建实验平台对所设计的控制方法进行了验证。主要研究工作内容 和结论如下: 1、搭建了以摄像头为核心的低成本通用移动机器人实验平台。实际使用证 明,该平台可满足多变环境下移动机器人基于机器学习的自适应方法的验证需求。 2、在救援环境下的机器人导航，建立导航模型，包括避障传感器区域划分 模型，机器人车体运动模型。 3、利用超声波、红外、GPS、RFID 标签，获取环境参数，对定位精度进行 辅助修正 4、利用 ESP266WIFI 模块，蓝牙模块，实现自动和手动双切换模式，以适 应多种目的要求。 5、采用自适应模糊速度 PI 控制器,解决了六足仿生机器人在多变环境下速 度响应慢和易受外部干扰的问题。仿真和实验结果表明,该控制器能在不同道路 类型切换时响应速度明显提高,六足仿生机器人的运动稳定性有改善。 6 、加强六足仿生机器人在各种崎岖地形的运动能力，在做到完成救援任务 的同时提供必要的环境数据分析。 关 键 词 : 六 足 仿 生 机 器 人 , 运 动 控 制 , PID 控 制 , 模 糊 PID 控 制 2
    目录 摘 要 ................................................ 2 一、项目背景 .............................................. 6 二、硬件系统 .............................................. 8 三、救援机器人的智能控制方法 .............................. 9 四、救援机器人的使用价值 .................................. 9 五、再过去几年的时间里机器人用到的行业 .................... 9 六、救援机器人的应用领域 .................................. 9 七、移动机器人的智能控制方法 .............................. 9 八、移动机器人的智能控制方法 .............................. 9 九、结 论 ............................................... 11 3
    1 项目背景 近些年，战争、恐怖袭击等突发事件，地震、海啸 等自然灾害及潜在的核、 化、生和爆炸物等严重威胁着人类的生命与财产安全。各种灾难发生次数增多 的 同时，其严重性，多样性和复杂度也逐渐增加[1]。灾难发生后的 72 h 为黄金抢 救时间，但受灾难现场的 非结构化环境的影响，救援人员难以快速、高效、安 全 地进行工作，且救援任务逐渐超出了救援人员的 能力范围，因此，救援机器人 已经成为一个重要的发展方向。 20 世纪 80 年代，已经有人对将机器人应用于救援工作中进行探讨，但救援 机器人技术的正式研 究始于 1995 年的日本神户-大阪大地震，并在 2001 年的 美国 9·11 事件中，救援机器人正式投入应用。但同时，机器人在如控制方式、 防水性、视野等很多方面也暴露出了不足[3]，此后，引发了救援机器人的 研究 热潮。近年来，机器人在理论和实际应用上都取 得了很大的进步。2011 年 3 月 11 日，日本 9.0 级大地震及海啸引起的核污染灾害再次使机器人引起了 全球的注意，救援机器人的研制势在必行。 在计算机等新技术的发展推动 下，机器人的应 用领域迅速扩大。按不同的分类方式，机器人具有多 种形式： 按功能和用途可分为医疗机器人、军用机器 人、助残机器人、清洁机器人等[4-5]； 按其移动机构可 分为轮式、步行式、履带式以及复合式等类型；按硬 件发展的 基本平台分，有履带式平台、蜿蜒式平台、 飞行类平台等[6]。近年来，世界各 国对机器人的研究 工作都投入了大量的人力和物力，并取得了一定的 成绩。下 面根据国内外的研究现状介绍几款典型的救援机器人。 日本作为一个多核能、地震等灾害的国家，十分 重视救援机器人的研制， 其技术水平一直处于世界 领先地位。日本的 Hirose 教授首先提出蛇形机器人 运动系统，并于 1972 年研制了第一个蛇形机器人， 他提出用“蛇形曲线”来 描述蛇的蜿蜒运动方式[7]，并研制了“ACM”等系列机器人。比较典型的还有 日本 研究专家 Satoshi Tadokoro 发明的 Snakebot（如图 1 所示）。该机器人主 要承担搜索工作，长约 8 m，依靠 装有动力装置的尼龙绳索进行驱动，可以深 入灾后 废墟的各个狭小角落。其利用摄像机构成的“眼睛” 传回的影像可以使 救援者了解并控制受灾区域的内 部情形。该蛇形机器人经受了可控和现实灾难 的双 重检验，在加入到日本地震救援之前，它曾在美国 佛罗里达的一次停车场 坍塌事故中帮助救援队实施营救。 六足机器人可以根据预先给定的命令执行任务,通过传感器不断采集外部环 境信息,智能地做出各种控制策略,来达到救援目的，目前其研究方向主要分为两 类: 六足机器人在救援过程中利用各种传感器检测外部环境信息,在复杂的未给 定路径环境下,其控制系统基本使用计算机实现六足机器人的控制; 六足机器人在给定路径下,使用微控制器实现自主寻找最优路径、自动加减 速。 六足机器人的传感器有很多种,如激光、雷达和摄像头等,其中摄像头就如人 的视觉一样,可以获得更为可靠的环境信息。随着图像传感器和处理技术的发展, 基于视觉的六足机器人因其采集信号范围广、获取地形信息完整等优点而得到了 广泛的应用,成为未来救援机器人的一个主要发展方向。如无人驾驶智能车,其自 动道路检测和辅助驾驶系统不但可以让司机劳累的身体和紧张的心情得以缓解, 而且让驾驶汽车更具有安全性,降低了交通事故发生的几率。一些环境较为恶劣 4
    的救援环境,救援人员因为无法了解灾区内部情况而无法快速救援，造成人身财 产的损失。虽然有些救援机器人可以做到进入受灾区内部进行救援，但是存在信 息传播慢，移动速度慢，处理图像慢和无法精准救援等问题。直接导致这些救援 机器人虽然有救援功能，但是无法运用到实际救援任务中。所以基于图像传感器 的六足仿生机器人，通过 pid 模糊处理，不仅能全面地采集道路信息,并利用处理 器对采集的道路信息进行路径识别,而且提高了道路信息的准确性,六足仿生机器 人可获得地形的初步构思,使控制系统提前做出判断,提高了移动机器人的安全性、 稳定性和平均速度。 六足仿生机器人往往需要在多种救援环境下工作,当六足仿生机器人到达新 环境或者外部环境发生变化时,如果针对每一种环境都需要对控制系统进行调整, 会造成通用性差、应用成本过高。所以,探讨移动机器人如何利用已有经验通过 自学习尽快适应新环境很有必要。而且,随着微控制器的发展,其具有较高的集成 化和一定的程序和数据存储空间,在这些硬件平台上来解决实际问题不但降低了 成本而且减小了产品的重量和体积,便于携带和使用。 由此可见在多变救援环境下基于图像传感器的机器人在微控制器中的研究 具有重要意义。 2 硬件系统 2.1 六足仿生机器人布局 本组六足仿生机器人现阶段的控制系统主要采用模糊控制与增量式PID相 结合的控制策略，主要分为速度控制器和舵角控制器两部分。MCU将摄像头得 到的路径信息处理，以道路的崎岖程度为基础得到理论速度和理论舵角。码盘将 实际速度以数字形式反馈给速度控制器。速度控制器综合理论速度和反馈速度计 算出处理后的 速度，通过PWM传输给L298N模块，进而控制速度。舵角控制器 对理论舵角进行处 理得到舵角增量，通过PWM 传给 S3010伺服器，S3010伺服 器通过自带控制系统将舵角改变为控制值。 图2.1 控制系统简介 2.2 硬件整体设计 在机器人的调试过程中，发现四足机器人无法满足快速救援目的而加了两组 却并不约束小车的速度提升。经过不断的测试、调试，对硬件整体结构设计进行 了不断的改进，力求达到更优结构。 5
    在调试过程中，为提升速度和车体稳定性，围绕重心位置，优化了主控板摄 像头、电池的安装位置；为提升车体的转向性能，对六足的位子、摄像头、各个 板子的位子做了调整。 为超声波搭建云台，实现无死角参数测量；数据交互模块置于前段以减弱磁 场干扰； 3 移动机器人的智能控制方法 图2.2 车体效果 微控制器系统启动后,对各个模块和控制参数进行初始化,数字摄像头开始 采集道路信息,通过分析当前道路信息,并根据光电编码器反馈的速度,结合本文 提出的舵机转向和电机控制策略对移动机器人不断调整,使其更快、更稳的运行。 3.1 PID控制理论及方法 按偏差的比例、积分和微分进行控制的调节器简称为PID控制器,PID控制算 法在传统控制系统中是技术较为成熟的一种,工业中应用非常广泛、结构简单、 参数易调整、算法上易实现、控制精度较高,具有很好的鲁棒性典型的PID控制系 统结构如图3.2所示。 PID 控制规律为 图 3.2 PID 控制原理图 6
    号在误差信号变大以前,具有超前校正的作用。 数字 PID 控制器广泛应用在各种工业控制领域中,其通常分为位置式 PID 控 制器和增量式 PID 控制器。增量型与位置型相比,具有以下特点： (1)增量式 PID 输出的是控制量增量,控制量地计算受到误差和精度的较小影 响。位置式 PID 是输出的是控制系统过去所有采样误差的累加量,计算量大且容 易造成错误。 (2)增量式 PID 利用的是控制量增量,对整体系统工作影响较小。位置式 PID 其中, Kp, Ti, Td 分别为比例系数、积分时间常数和微分时间常数。 (1)比例环节。非常迅速的对偏差 e 所产生的误差进行一定比例的反应,一旦 有误差产生,比例调节器马上产生控制效果使被控量向着误差变小的方向变化,比 例系数 Kp 的大小决定着控制效果。 (2)积分环节。主要消除系统的静态误差,提高系统的误差度。 (3)微分环节。主要反映了误差的变化趋势,控制系统给予一个有效的修正信 全量输出,一旦产生错误对后面的控制影响特别大。 (3)增量式 PID 易于实现无扰动的手动/自动且冲击小。 但增量型也有缺点,如积分截断效应大、存在静态误差等。同时控制效果直 接受比例、积分和微分三个参数的影响,若选择合理参数可得到较好的控制效果, 但选择不合适参数会造成控制系统的性能变差,甚至使闭环系统不稳定,故寻找一 种较为精准的 PID 参数整定方法具有重要的理论、工程应用意义。实际工程应用 中,常规控制器经常受到参数整定繁琐,参数整定不佳、控制系统性能不好、适应 性较差等问题。 针对以上问题，本文对参数摄动和存在外部扰动的六足仿生机器人的运动控 制,提出将误差和误差的变化率进行特征辨识,采用一种智能变结构控制方法:在 误差及误差变化率较大的情况下使用模糊 PID 控制, 通过模糊控制器在线整定 PID 参数,增加系统的快速性和鲁棒性;而当误差及误差变化率较小时,采用模糊 PID 控制,降低了调节 PID 参数的复杂性,提高了系统的准确性和灵活性。 3.2 模糊控制技术 在实际工程应用中,人们经常遇见相当复杂的、非线性、不确定性,甚至根本 很难得到系统的数学模型的控制系统,而这些控制对象复杂且控制精度要求较高, 往往经典控制理论不能解决这类问题。模糊控制技术不依靠于控制对象精确的数 学模型,仅仅要求丰富的实际经验,将这些经验总结为一些模糊性、自然语言表达 的操作规则,对被控对象进行有效控制。模糊控制基本解决了用计算机模仿人类 经验对控制系统进行自动控制的问题,从控制系统的复杂性来说,模糊控制隶也 属于智能控制。 计算控制变量、模糊处理模糊控制规则、模糊推理和非模糊化处理(也称为清 晰化或解模糊)等五部分构成了模糊控制系统的核心。 将精确的输入物理量转换为语言变量时需通过量化因子精确的模糊化,而模 糊控制量是通过比例因子转换为精确的输出控制量,故量化因子和比例因子的选 择也是较为重要。 7
    图 3.3 模糊控制原理框图 模糊控制规则是模糊控制的核心,其是人们在控制过程中将实际经验总结出 一系列模糊条件语句的集合,等同传统控制系统中的校正装置或补偿器。模糊规 则的确定原则:当误差较小时,控制量以系统稳定性作为主要问题,防止超调;而当 误差较大时,应使控制量尽快消除误差为主。模糊规则表是人们智慧、经验、技 巧和推理,它代替了语言性模糊规则和近似推理过程,更具有客观、公正和方便其 他机器使用。 3.3模糊自适应PI控制器设计 针对不同的道路,六足仿生机器人需要给出不同的速度才能以最快而平稳的 速度完成整个救援任务,如直道的速度是以入弯不出道路为最大速度,出弯速度为 直道速度等。本文设计了一种参数自适应的PI模糊控制器,即在地势类型发生变 化或外界环境干扰时,PI两个参数随之作相应的调整,将模糊控制和PI控制器两者 结合起来,改善响应曲线,满足移动机器人速度调节,系统框架图如图3.4所示。 设计速度模糊n控制器的是核心是确定模糊结构、建立模糊规则并选定近似 推理算法。考虑T-S型模糊控制器需要进行结构辨识,涉及大量的数据处理问题, 故本文选用以光电编码器反馈的脉冲误差和误差变化率作为双输入,△Kp和△Ki, 双输出的Mamdani控制器。 图3.4 模糊PI控制器速度控制系统框架 其中, E—误差，Ec—误差变化率,△Kp、△Ki,—模糊PI控制器的调整值。 根据PID参数整定和系统稳定性要求制定相应的模糊规则。如六足仿生机器 人上坡下坡时,需迅速加速或者减速,此时光电编码器反馈脉冲与设定速度误差e 较大,为了迅速消除误差,快速收敛,参数分析取较大的△Kp值;当速度接近设定值, 且速度变化较小时,为了避免引起较大的超调,故△Kp取零值。这样,根据反馈脉冲 和反馈脉冲的变化情况,结合参数分析,即可获得一系列关于△Kp的控制规则,建 立△Kp如表3.5所示。 8
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