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モジュラー設計と閉ループ制御戦略に基づく知能ロボットの生産

DOI:

10.3791/56422

October 14th, 2017

In This Article

Summary

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モジュラー設計のプロトコルを提案する、科学的、技術的な労働者の特別な生産タスクと知能ロボットの設計を支援する知能ロボットの生産の個人的なニーズに基づいて、個別のデザイン。

Abstract

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知能ロボットは、周囲の環境を感知し、自分の行動を計画、最終的に彼らの目標を達することができるロボットの新世代の一部です。近年では、日々 の生活や産業とロボットに依存が増加しています。本稿で提案するプロトコルでは、デザインとインテリジェントな検索アルゴリズムと自律的同定機能のハンドリング ロボットの生産をについて説明します。

まず、作業のさまざまなモジュールは、作業プラットフォームの構築と、ロボット ・ マニピュレーターのインストールを完了するため機械的にまとめます。その後、我々 閉ループ制御システムおよびソフトウェアのデバッグの助けを借りて、4 象限モータ制御戦略の設計し同様、ステアリング ・ ギア id (ID)、ボー レートと目的動をロボットになることを確認する他の作業パラメーターを設定パフォーマンスと低消費電力。次に、我々 は、環境情報を正確に取得するマルチ センサー融合を達成するためにセンサーをデバッグします。最後に、特定のアプリケーションのためのロボットの機能の成功を認識することができます関連するアルゴリズムを実装します。

このアプローチの利点は、その信頼性と柔軟性、ユーザーことができますさまざまなハードウェア構築プログラムの開発し、インテリジェント制御戦略を実装するための包括的なデバッガーを利用します。高効率、堅牢性とニーズに基づいてパーソナライズされた要件を設定することができます。

Introduction

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ロボットは、力学、電子、制御、コンピューター、センサー、人工知能1,2を含むいくつかの分野の知識を組み合わせる複雑なインテリジェントなマシンです。ますます、ロボットが支援または反復的なまたは危険なタスクを実行するロボットを持っている利点のための工業生産を中心に、職場の人間をも交換します。現在の研究では知能ロボット プロトコルの設計は、閉ループ制御戦略、遺伝的アルゴリズムに基づくパス具体的に基づいています。さらに、機能モジュールは、厳密に分けられた3,4ロボットがアップグレードの強力な能力を持つよう今後の最適化の仕事のための強固な基盤を提供することがありますされています。

ロボットプラット フォームのモジュールの実装は、次の方法主にに基づいて: モータ制御モジュール5,6と遺伝的アルゴリズムに基づくインテリジェントな探査における多次元組み合わせ制御戦略最適化アルゴリズム モジュールで。

モータ制御モジュールの DC モーター、4 象限駆動の二重の閉ループ制御を使用します。二重....

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Protocol

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1 です。 マシンの建設

  1. 組み立てシャーシの示すように、適切なファスナーを使用して機械部品を保護します。( 図 1)
    注: ベースボード、モーター、車輪、等で構成され、シャーシはその動きを担当のロボットの主要コンポーネントです。したがって、アセンブリ中にブラケットをまっすぐに保つ
  2. 錫ワイヤー リードと正と負の両方の電極。プラス電極とマイナス電極に黒リード赤リードの接続モーターの両端にリード 2 線はんだします
  3. は、軸スリーブ、モーターと車輪を組み立てます。
    1. 軸スリーブにモーターを接続し、ネジで固定します
    2. 車輪ハブのセンターにシャフト スリーブを挿入します
    3. シャーシの上に完成した構造をインストールします
  4. モジュールを駆動するモーターのインストールを可能にするシャーシの中心部に直径 3 mm の 2 つの穴をドリルします。モジュールを駆動するモーターにモーターを接続します
  5. 1 つドリル穴の左と右の両方のエッジ、シャーシ下部に赤外線センサーのブラケットのインストールから 1 cm
  6. シャーシの 2 つの側面の中央に 2 つのファスナーをインストールします
    。 メモ: 赤外線センサーの正常な動作を確保するために接続部分がシャーシ....

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Results

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ダブルの閉ループ運動制御プログラムの図で紫が所定の速度信号を表し、黄色は、制御システムの出力の値を表します。図 17は、二重の閉ループ制御システムはオープン ・ ループ システムよりかなり効果的を明確に示します。ダブルの閉ループ システムの出力の実際のオーバー シュートは比較的小さいとシステムの動的性能が優れています。(図 17)

図 18は、異なる波長で光の反射の影響の下でロボットの色認識精度を示しています。、光条件が異なるため、実際にターゲット オブジェクトの反射の光の波長は、一定の範囲内で変動します。、コンピューターの認識の正確さを検査するには、テストは黄色光 (565 595 nm) と赤い光 (625 740 nm) の波長の範囲で実施します。カメラによって返される.......

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Discussion

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本稿では、自律的に構築することができますインテリジェント ロボットの型を設計されています。ハードウェアといくつかのソフトウェア プログラムの統合によって提案されたインテリジェントな検索アルゴリズムと自律的に認識を実施しました。プロトコルでは、ハードウェアを構成するための基本的なアプローチを導入し、自分のロボットの適切な機械的構造を設計デバッグ知能ロボットは、ユーザーに役立つことがあります。ただし、実際の操作中に構造、その動作範囲、自由度とこれらのパラメーターが要件を満たしていることを確認するための領域の使用率の安定性に注意を払う必要です。高精度、高柔軟性、およびロボットのロバスト性の高い合理的な機械構造を保証します。複雑な機械構造物を設計するには、ユーザーは、シミュレーション モデルを構築し、仮想プロトタイピング技術を適用・ アダムスなどのソフトウェアを組み合わせることができます。これは技術的な要件を満たしていない可能性や機械的に可能ではない可能性を除外することができます可能性があります。

1 つの潜在的な問題は、正確にその目的の機能を達成するためにロボットのできません。これは主に.......

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Disclosures

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著者が明らかに何もありません。

Acknowledgements

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著者は、本稿で報告した実験を行うことの彼の援助の氏 Yaojie 彼に感謝の意を表したいです。この作品は中国の国家自然科学基金 (第 61673117) によって部分的に支えられました。

....

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Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
構造部品UPTECMONYH HARL1-1
構造部品UPTECMONYH HARL2-1
構造部品UPTECMONYH HARL3-1
構造部品UPTECMONYH HARL4-1
構造部品UPTECMONYH HARL5-1
構造部品UPTECMONYH HARL5-2
構造部品UPTECMONYH HARU3A
構造部品UPTECMONYH HARU3B
構造部品UPTECMONYH HARU3C
構造部品UPTECMONYH HARU3F
構造部品UPTECMONYH HARU3G
構造部品HARU3H
構造部品UPTECMONYH HARU3J
構造部品UPTECMONYH HARI3
構造部品UPTECMONYH HARI5
構造部品UPTECMONYH HARI7
構造部品UPTECMONYH HARCGJ
リンク部品UPTECMONYH HARLM1
リンク部品UPTECMONYH HARLM2
リンク部品UPTECMONYH HARLM3
リンク部品UPTECMONYH HARLM4
リンク部品UPTECMONYH HARLX2
リンク部品UPTECMONYH HARLX3
リンクコンポーネントUPTECMONYH HARLX4
ステアリングギア構造コンポーネントUPTECMONYH HARKD
ステアリングギア構造コンポーネントUPTECMONYH HARDP
赤外線センサーUPTECMONYH HARE18-B0デジタルセンサー
赤外線 範囲 ファインダーシャープGP2D12
グレーレベルセンサーシャープGP2Y0A02YK0F
proMOTION CDSシャープCDS 5516ロボット ステアリングギア
モーター ドライブモジュールリシムHG7881
はんだワイヤーELECALL63A
端子ブライトワイヤー5264
モーターBXモーター60JX
カメラロジクールC270
ボール盤XIN XIANG16MMご注意ください
はんだ付けステーションYIHUA8786DBe ご注意 に be ドライバー
EXPLOIT043003
ピンセットR'DEERRST-12
リンク部品 UPTECMONYH HAR LX1

References

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  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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