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

知能ロボットは、周囲の環境を感知し、自分で行動を計画し、最終的に目標に到達することができる新世代のロボットの一部です。近年、日常生活や産業においてロボットへの依存度が高まっています。この論文で提案されているプロトコルは、知能検索アルゴリズムと自律識別機能を備えたヒューマノイドロボットの設計と製造について説明しています。

まず、さまざまな作業モジュールが機械的に組み立てられ、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設置が完了します。次に、Robo Servo Terminal 2010と呼ばれるデバッグソフトウェア、Sat Steering Gear ID、Baud Rate、およびその他の動作パラメータを使用して、4象限モーター制御戦略の閉ループ制御システムを設計し、ロボットが目的の動的性能と低エネルギー消費を達成できるようにします。次に、環境情報を高精度に取得するためのマルチセンサフュージョンを実現するためのセンサのデバッグを行います。

最後に、特定のアプリケーションに対するロボットの機能の成功を認識できる関連性アルゴリズムを実装します。このアプローチの利点は、ユーザーがさまざまなハードウェア構築プログラムを開発し、包括的なデバッガを利用してインテリジェントな制御戦略を実装できるため、信頼性と柔軟性があることです。これにより、ユーザーはニーズに基づいてパーソナライズされた要件を、高い効率と堅牢性で設定できます。

機械の構造。1つは、ベースボード、モーター、ホイールなどで構成されるシャーシは、その動きを担当するロボットの主要なコンポーネントです。したがって、組み立て中はブラケットをまっすぐに保つ必要があります。

図のようにシャーシを組み立て、適切な留め具を使用して機械部品を固定します。2つ目は、リード線と正極と負極の両方を取り付けます。モーターの両端に2本のリード線をはんだ付けし、赤いリード線を正極に接続し、黒いリード線を負極に接続します。

3つは、2つの穴をあけます。シャーシ中央に直径3mmで、モーター駆動モジュールを取り付けることができます。モーターをモーター駆動モジュールに接続します。

シャーシの右端と左端の両方から1センチメートルのところに1つの穴を開けて、下部に赤外線センサーのブラケットを取り付けます。センサーを取り付けるために、2つの構造コンポーネントのそれぞれに直径18ミリメートルの穴を開けます。4、ステアリングギアを対称に取り付けます。

ステアリングギアの操作によって発生する大きな衝撃のため、ボルトはしっかりとした不浸透性のジョイントを確保する方法で取り付ける必要があります。5、機械の中央に4つの赤外線センサーを取り付けます。6つ目は、14.8ボルトの電源をマシンの中央に配置し、マイコンユニットをバッテリーパックに取り付けます。

7つは、機械の上部に4つのRENセンサーを取り付け、各センサーと地面との間の角度を60度に調整します。作業テーブルに対する検出精度を保証するため。8つは、機械が作業領域のターゲットに到達できない場合を検出するために使用される二重軸傾斜センサーを取り付けます。

9、ドライバーを使用してロボットアームを機械の前面に取り付けます。1つは、ダブルクリックしてロボットサーバーターミナルを開くことはめったになく、10デバッグソフトウェアです。PCをUSB変換ケーブルでデバッグボードに接続し、ステアリングエンジンのボーレートを9、600ビート/秒、レート制限を毎分521ラウンド、角度制限を300度、電圧制限を9.6ボルトに設定します。

2つは、2つの駆動モジュールと4つのステアリングエンジンのID番号を設定します。ID 3 と ID 4 は、将来の更新のために空白のままです。注、ID1、左方向駆動モジュール、ID2、右方向駆動モジュール、ID5、左フロントステアリングエンジン、ID6、右フロントステアリングエンジン、ID7、左リアステアリングエンジン、ID8、右リアステアリングエンジン。

3つ目は、センサーをそれぞれの制御インターフェースに接続することです。なお、コネクタに三角形のマークがついているセンサーはGとD.Oneで、赤外線センサーの尾部にある調整ノブを回してセンサーの検出範囲を調整し、ロボットが赤外線センサーのロジックレベルを分析して作業テーブル内の位置を判断できるようにします。2つ目は、傾斜角センサーをデバッグすることです。

傾斜角度センサーを水平に配置し、これらの測定値を記録します。センサーを2つの異なる方向に傾け、その数値を記録します。測定値が矢印の範囲内にある場合、センサーは正常に動作していると見なすことができます。

1つは、DCモーターのシミュレーションモデルを構築することです。DCモーターの電圧バランス方程式、フラックスリンケージ方程式、トルクバランス方程式に基づいています。2つ目は、DCモーターのダブルクローズドループ制御を適用することです。

スピードレギュレーターの出力を電流レギュレーターへの入力として利用し、モーターのトルクと電流を調整します。3つ目は、DCモーターの4象限モーションコントロールを適用します。4つ目は、HBR駆動サロゲートを利用して、MOSFETのオン/オフを変調することにより、DCモーターの4象限運動を実現します。

5、パルスワイズ変調を適用してDCモーターの速度を調整します。DCモーター電源の電圧が基本的に変わらないときに電気スイッチのオン/オフを制御することにより、モーターアーマチュアに印加されるDC電圧をパルス状に変調します。これにより、入力される回転数の平均値と回転数をモータの電機子電圧に変調する。

1つは、USBダウンロードラインを使用して、Cal-5によって生成されたBINファイルをコントローラーに入力することです。2つ目は、実行するプログラムを選択することです。工場内の貨物を分類するために色規制を適用します。

1つは、大型のタグ光学カメラを使用して画像を収集し、寸法領域への結合の数を使用してスキャンカラーを確認します。2つ目は、メカニカルアームで物体を持ち上げることです。3つ目は、カメラとロボットの駆動モーターを使用して、オブジェクトを指定された場所に転送するコマンドを発行します。

代表的な結果は、2A、7A、14AのダブルクローズドループモーションコントロールプログラムをシミュレートするMATLABのダイアグラムで示されています。これは、ダブルクローズドループ制御システムがオープンループシステムよりも大幅に効果的であることを明確に示しています。ダブルクローズド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く、システムの動的性能は優れています。この論文では、自律的に見ることができるタイプの知能ロボットを設計しました。

私たちは、提案されたインテリジェント検索アルゴリズムと自律認識を、いくつかのソフトウェアプログラムをハードウェアと統合することにより実装しました。この製品では、ハードウェアの構成とインテリジェントロボットのデバッグのための基本的なアプローチを紹介しました。これにより、ユーザーは自分のロボットの適切な機械的構造を設計するのに役立ちます。ただし、実際の運用時には、構造の安定性、動作範囲、自由度、およびスペース利用に注意を払い、これらのパラメータが要件を満たしていることを確認する必要があります。

潜在的な問題の1つは、ロボットが実際に目的の機能を達成できないことです。これは主に2つの原因から生じる可能性があります:1つ目は、センサーが要件を満たすことができないことであり、問題に対処するためには、センサーの追加レベルのデバッグが必要になる場合があります。この状況またはアプリケーションに基づいて、2つ目は、選択したモーターが性能要件を満たすことができないことです。

モーターを選択する際には、適切な始動性能、動作安定性、低騒音を予算内で実現するモーターを優先する必要があります。新しいロボットの設計と製造を開始するには、新しいロボットの動作を制御するために手動構成スキームのパラメータを定義して、新しいタスクの要求に適応できるようにする必要があります。同時に、すべてのプロセスはプロトコルに示されている手順に従う必要があります。

ロボットのモジュラー設計の利点は、さまざまなエンジニアの協力によって開発できる明確な作業分割にあります。各モジュールの作業は、特定のタスクを達成するために独立して開発できます。各モジュールに基本的な設計スキームを提供し、ユーザーが特定のアプリケーションに最適なスキームを検索できるようにします。

知能ロボット技術が成熟するにつれて、潜在的なアプリケーションの範囲は大幅に拡大します。これは、海洋開発、宇宙探査、産業、農業生産、社会奉仕、娯楽などの分野の個人にとって非常に貴重なリソースであることが証明されます。この技術は、危険で不衛生な作業環境において、徐々に人間に取って代わるでしょう。

知能ロボットは、インテリジェントでネットワーク化された方向でのマルチロボット協力に向けて発展し続けます。