Name: 모듈형 설계 및 폐쇄 루프 제어 전략에 따라 지능형 로봇의 생산 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-10-14T13:00:00.000+00:00
Duration: 11 min 53 s
Description: 학습하세요 지능형 로봇의 모듈형 설계 및 폐쇄 루프 제어 전략을 활용한 생산 방법을. 이 프로토콜은 다중 센서 융합과 자율 환경 인식 기능을 통해 맞춤형 로봇 시스템 구축을 가능하게 합니다.

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작가 씨 Yaojie 그가이 문서에서 보고 하는 실험을 수행에 그의 원조에 대 한 그들의 감사를 표현 하 고 싶습니다. 이 작품은 국립 자연 과학 재단의 중국 (No. 61673117) 부분에서 지원 되었다.

1. 건설 기계의 <ol><li>어셈블 섀시 같이, 적절 한 패스너를 사용 하 여 기계 요소를 확보. ( 그림 1) 
	참고: 베이스 보드, 모터, 바퀴, 등을 구성, 섀시, 로봇의 모션에 대 한 책임의 기본 구성 요소입니다. 따라서, 어셈블리, 동안 브래킷을 똑바로 유지.</li>
	<li>는 와이어 리드와 긍정적이 고 부정적인 전극 주석. 땜 납 모터, 긍정적인 전극 및 부정적인 전극에 블랙 리드 레드 리드를 연결의 두 끝에 두 개의 와이어 리드.</li>
	<li>조립 샤프트 슬리브, 모터 및 바퀴.
	<ol><li>샤프트 슬리브 모터를 연결 하 고 나사와 보안.</li>
		<li>휠 허브의 센터 샤프트 슬리브 삽입.</li>
		<li>섀시로 완성 된 구조를 설치.</li>
	</ol></li> <li>두 구멍, 섀시 모듈 운전 하는 모터의 설치 수 있도록 중앙에 직경에서 3 m m 드릴. 모듈을 운전 하는 모터에 모터를 연결.</li>
	<li>하나 드릴 구멍 둘 다 왼쪽 및 오른쪽 가장자리에서 섀시 하단에 적외선 센서의 설치에 대 한 1 cm.</li>
	<li>설치 섀시의 두 측면의 중심에 두 패스너. 
	주: 적외선 센서의 정상 작동을 보장 하기 위해, 연결 조각 인지 확인을 섀시에 수직.</li>
	<li>드릴 구멍, 각 센서의 설치에 대 한 두 개의 구조적 구성 요소를 통해 지름 18 m m. ( 그림 2A)</li>
	<li>섀시 밑면에 모터 드라이브를 설치합니다. ( 그림 2B) 섀시의 각각, 각 4 개의 방향에서 가리키는 한 적외선 센서를 설치 합니다. ( 그림 2C)</li>
	<li>대칭에 조 향 기어를 설치합니다. 조 타기의 작동에 의해 생성 된 큰 토크 때문에 볼트 확고 하 고 통하지 공동 제공 하는 방식으로 설치 되어 있는지 확인 하십시오.</li>
	<li>컴퓨터의 센터에 4 개의 적외선 센서 설치.</li>
	<li>장소는 14.8 V 기계, 중앙에 전원 및 배터리 팩을 마이크로컨트롤러 유닛 (MCU)를 부착.</li>
	<li>는 컴퓨터의 위쪽 부분에 4 개의 범위 센서 부착. 작업 테이블 기준으로 탐지 정확도 보장 하기 위해 60 ° 각 센서와 바닥 사이의 각도 조정.</li>
	<li>컴퓨터 작업 영역에서 그것의 목표에 도달 하지 못할 때 경우를 감지 하는 데 사용 되는 듀얼 축 기울기 센서 설치.</li>
	<li>는 컴퓨터의 앞에 로봇 팔을 연결 하는 드라이버를 사용 합니다. ( 그림 3)</li>
</ol> 2. 조 타 엔진 및 드라이버 모듈 디버깅 <ol><li>디버깅 소프트웨어 (예: 로봇 서보 Terminal2010)를 열려면 두 번 클릭 합니다. 컴퓨터 연결 디버그 보드와는 범용 직렬 버스 (USB) 케이블을 변환. ( 그림 4)</li>
	<li>스티어링 엔진 설정 ' s 전송 속도를 9600 비트/s, 521 rad/분 속도 제한, 300 °와 전압 9.6 V 작업 인터페이스에 제한에 각도 제한.</li>
	<li>로봇 스티어링 기어에의 작업 모드 설정 " 조 타 엔진 모드. "</li>
	<li>비동기 반이중 통신 컨트롤러와 스티어링 엔진 간의 연결으로 적용 됩니다. 이러한 방법으로, 컨트롤러는 단일 범용 비동기 수신기/송신기 (UART) 인터페이스에서 이상 255 조 타 엔진을 제어할 수 있습니다. ( 그림 5) 
	주의: 있을 수 있습니다, 최대, 단일 와이어에 연결 된 엔진 운영 6. 너무 많은 스티어링 엔진 과열 크고 전압 강하, 재설정 및 비정상적인 데이터 통신, 등 등과 같은 비정상적인 동작으로 이어질 것입니다 ( 그림 6)</li> <li>비동기 반이중 적용 컨트롤러와 모듈을 운전 하는 모터 사이 연결으로 통신 합니다. ( 그림 7)</li>
	<li>2 운전 모듈과 4 개의 조 타 엔진의 ID 번호를 설정합니다. ID3 및 ID4은 비어 미래의 업데이트를 위해 있습니다. ( 그림 8) 
	참고: ID1: 좌 구동 모듈; 번호 2: 우 구동 모듈; ID5: 왼쪽 전방 조 타 엔진; ID6: 오른쪽 전방 조 타 엔진; ID7: 왼쪽-후방 조 타 엔진; ID8: 오른쪽 후방 조 타 엔진.</li>
	<li>컨트롤러에 폭포를 연결 하 고 스티어링 엔진 하나를 계단식.</li>
	<li>그들의 각각 컨트롤러 인터페이스에 센서를 연결합니다. 그것은 누구의 커넥터 곰 삼각형 마크 센서 접지 (GND)는 주목 한다. 
	참고: AD1: 밑면;에 전면 적외선 광 센서 AD2: 오른쪽 아래쪽;에 적외선 광 센서 AD3: 밑면;에 후방 적외선 광 센서 AD4: 왼쪽된 적외선 센서에 아래쪽; AD5: 전면 적외선 거리 측정 센서; AD6: 오른쪽 적외선 거리 측정 센서; AD7: 후방 적외선 측정 센서; AD8: 왼쪽된 적외선 거리 측정 센서; AD9: 왼쪽 전면 반가 적외선 광 센서; AD10: 오른쪽 앞 안티가 적외선 광 센서; AD11: 오른쪽 후면 반대로 적외선 광 센서; AD12: 왼쪽 후면 반대로 적외선 광 센서.</li>
</ol> 3. 센서를 디버깅 센서의 검출 범위를 조정 하려면 적외선 센서의 꼬리에 <ol><li>는 조절 회전 손잡이. 로봇은 작업 테이블의 중앙에 위치는, 최고 4 개의 적외선 센서의 로직 레벨은 1입니다. 기계 작업 테이블의 가장자리를 이동 하면 해당 측면에 적외선 센서의 로직 레벨 0이 될 것입니다. ( 그림 9A) 
	참고: 로봇 적외선 센서의 로직 레벨을 분석 하 여 작업 테이블에서 위치를 확인할 수 있습니다. 예를 들어 왼쪽 및 전면 센서의 로직 레벨 0 인 경우에, 로봇에에서 있어야 작업 테이블의 왼쪽 위 영역.</li>
	<li>교정에 대 한 그들의 초기 계획 값에 거리 센서의 측정된 값을 비교합니다. ( 그림 9B) 
	참고: 거리 센서는 아날로그 센서가입니다. 거리 변화, 센서로 ' s 신호 강도 의견과 해당 측정 값이 달라질 수 있습니다. 측정된 된 값은 로봇 주변에 변화를 확인할 수 있도록 디지털 센서를 통해 호스트 컴퓨터에 전달 됩니다.</li>
	<li>는 기울기 각도 센서를 디버깅합니다.
	<ol><li>기울기 각도 센서를 수평으로 놓고 측정된 값 기록.</li>
		<li>두 개의 서로 다른 방향으로 센서를 경사 하 고 측정 된 값을 기록 합니다. 만약 측정된 된 값 범위 내에 있는 오류, 센서 일반 작업에 있는 것으로 간주 될 수 있다.</li>
	</ol></li></ol> 4. 제어 구성표 <ol><li>구조 DC 모터 전압 균형 방정식, 플럭스 연계 방정식 및 토크 균형 방정식에 DC 모터의 시뮬레이션 모델 기반.
	<ol><li>구축 전압 균형 방정식에 의해 주어진 <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/56422/56422eq1.jpg"> u d는 직접 축 전압, u q 쿼드 러 처 축 전압입니다. R d와 R q 직접 축 성 및 쿼드 러 처 축 저항을 각각 나타냅니다. <img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/56422/56422eq2.jpg">, <img alt="Equation 3" src="/files/ftp_upload/56422/56422eq3.jpg">, <img alt="Equation 4" src="/files/ftp_upload/56422/56422eq4.jpg">, <img alt="Equation 5" src="/files/ftp_upload/56422/56422eq5.jpg"> 직접 축 전류를 나타내는 축 전류를 직접, 직접 축 플럭스와 구적 축 플럭스.</li>
		<li>구축 유출 링크 방정식에 의해 주어진 &lt; img는lt = "방정식 6" src="/files/ftp_upload/56422/56422eq6.jpg" / &gt; 어디 <img alt="Equation 7" src="/files/ftp_upload/56422/56422eq7.jpg">와 <img alt="Equation 8" src="/files/ftp_upload/56422/56422eq8.jpg">는 계수를 나타내는 직접 축 self-inductance 및 쿼드 러 처 축 self-inductance 각각. <img alt="Equation 9" src="/files/ftp_upload/56422/56422eq9.jpg"> 및 <img alt="Equation 10" src="/files/ftp_upload/56422/56422eq10.jpg">는 상호 인덕턴스의 계수. <img alt="Equation 11" src="/files/ftp_upload/56422/56422eq11.jpg">, <img alt="Equation 12" src="/files/ftp_upload/56422/56422eq12.jpg"> 전자기 토크와 부하 토크를 나타냅니다.</li>
		<li>구축 토크 균형 방정식에 의해 계산 <img alt="Equation 13" src="/files/ftp_upload/56422/56422eq13.jpg">.</li>
		DC 모터의 <li>빌드 시뮬레이션 모델입니다. ( 그림 10)</li>
	</ol></li> <li>DC 모터의 이중 폐쇄 루프 제어를 적용. 모터 통제를 현재 레 귤 레이 터에 대 한 입력으로 속도 레 귤 레이 터의 출력 활용 ' s 토크 및 전류. 
	참고: 현재 규제 시스템의 구조 다이어그램. ( 그림 11) 
	PI 전류 레 귤 레이 터의 전달 함수 표시 됩니다 <img alt="Equation 14" src="/files/ftp_upload/56422/56422eq14.jpg">, 어디 <img alt="Equation 15" src="/files/ftp_upload/56422/56422eq15.jpg">의 비례 계수는 현재 레 귤 레이 터 및 <img alt="Equation 16" src="/files/ftp_upload/56422/56422eq16.jpg">는 현재 레 귤 레이 터의 리드 시간 상수. 그것은 규모 계수에 의해 얻어질 수 있다 <img alt="Equation 17" src="/files/ftp_upload/56422/56422eq17.jpg">, 정수 계수 및 <img alt="Equation 18" src="/files/ftp_upload/56422/56422eq18.jpg">.
	</li><li>적용 이중 폐쇄 루프 제어 DC 모터의 <ol>. ( 그림 12)</ol></li>
	</ol> <li>DC 모터의 4-쿼드런트 모션 컨트롤 적용. ( 그림 13)
	<ol><li>활용 한 H-브리지 구동 회로 온-오프 금속-산화물-반도체 전계효과 트랜지스터 (MOSFET)의 변조 하 여 DC 모터의 4-쿼드런트 모션을 달성 하기 위해. ( 그림 14) 
		참고: 1 분기와 4 분기 설정 되어 하 고 모터는 앞으로 전기 상태와 실행 상태 첫 번째 사분면. 3 분기와 4 분기 설정 되어, 모터 상태와 실행 상태 두 번째 사분면 제동 에너지에서입니다. 2 분기와 3 분기 설정 되어, 모터 역 전기 상태, 세 번째 사분면 모션 상태입니다. 1 분기와 2 분기 설정 되어, 모터는 제동 상태 고 제 4 사분면 모션 상태 역 에너지.</li>
	</ol></li> <li>펄스 폭 변조 (PWM) DC 모터의 속도 조절 하기 위해 적용. DC 전압 펄스 폭 (듀티 사이클) DC 모터 파워의 전압 공급 본질적으로 변경 되지 않습니다 때는 온-오프 전기 스위치의 제어에 의해 모터 뼈대에 적용 된 평균 값과 회전 속도 입력을 따라서 변조 변조 모터의 전기자 전압.</li>
 5. 프로그램을 작성 <ol><li>USB 다운로드 줄을 사용 하 여 컨트롤러에 KEIL5에 의해 생성 된 이진 (BIN) 파일을 가져올.</li>
	<li>실행 될 프로그램을 선택 합니다.</li>
</ol> 6. 응용 프로그램 시나리오 <ol><li>공장에서 화물을 분류 하 적용 색상 인식. ( 그림 15)
	<ol><li>는 광학 카메라를 사용 하 여 이미지를 수집 하 고 반송 2 차원 배열의 번호를 사용 하 여 스캔 한 컬러를 확인 하.</li>
		<li>기계 팔을 사용 하 여 개체를 들어.</li>
		<li>구동 로봇의 모터는 카메라를 사용 하 여 지정 된 위치에 개체를 전송 하는 명령을.</li>
	</ol></li> <li>지정된 분야를 신속 하 게 검색. ( 그림 16)
	<ol><li>주변 장애물의 위치를 감지 하는 로봇에 4 개의 광 센서를 사용 하 여.</li>
		<li>기계 삽 고 지정 된 지역에서 장애물을 분명히 조 타 엔진 명령.</li>
		<li>가장 효과적인 검색 경로 결정 하는 유전자 알고리즘을 사용 하 여</li>
	</ol></li> <li>컴퓨터 작업 영역에서 노동자를 분리 하 고 작업자 안전 보장에 작업 대에서 떨어지는 것을 방지 하기 위해 사용 하는 자기 인식.
	<ol><li>신호 인식 벤치와 4 위 광 센서, 고도 차이에 따라 수정.</li>
		<li>벤치의 가장자리의 위치를 변경할 수 신호 분석.</li>
		<li>벤치의 가장자리를 피하기 위해 기계를 명령.</li>
	</ol>
	</li>
</ol>

<ol><li>Charalampous, K., Kostavelis, I., Gasteratos, A. <a target="_blank" href="http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417416305103">Robot navigation in large-scale social maps: An action recognition approach.</a> Expert Syst Appl. 66 (1), 261-273 (2016).</li>
<li>Huang, Y., &Wang, Q. N. <a target="_blank" href="http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231215008759">Disturbance rejection of Central Pattern Generator based torque-stiffness-controlled dynamic walking.</a> Neurocomputing. 170 (1), 141-151 (2015).</li>
<li>Tepljakov, A., Petlenkov, E., Gonzalez, E., Belikov, J. <a target="_blank" href="http://www.worldscientific.com/doi/abs/10.1142/S0218126617501651">Digital Realization of Retuning Fractional-Order Controllers for an Existing Closed-Loop Control System.</a> J Circuit Syst Comp. 26 (10), 32-38 (2017).</li>
<li>Siluvaimuthu, C., Chenniyappan, V. <a target="_blank" href="http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/15325008.2014.949911?journalCode=uemp20">A Low-cost Reconfigurable Field-programmable Gate Array Based Three-phase Shunt Active Power Filter for Current Harmonic Elimination and Power Factor Constraints.</a> Electr Pow Compo Sys. 42 (16), 1811-1825 (2014).</li>
<li>Brogardh, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1367578807000077">Present and future robot control development - An industrial perspective.</a> Annu Rev Control. 31 (1), 69-79 (2007).</li>
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<li>Drumheller, Z., et al. <a target="_blank" href="http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/gwmr.12198/abstract">Optimal Decision Making Algorithm for Managed Aquifer Recharge and Recovery Operation Using Near Real-Time Data: Benchtop Scale Laboratory Demonstration.</a> Ground Water Monit R. 37 (1), 27-41 (2017).</li>
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</ol>

저자는 공개 없다.

이 문서에서 우리는 자율적으로 건설 될 수 있는 지능형 로봇의 종류 설계 되었습니다. 우리는 제안 된 지능형 검색 알고리즘 및 자치 인식 하드웨어와 여러 소프트웨어 프로그램을 통합 하 여 구현. 프로토콜에서 우리는 하드웨어를 구성 하기 위한 기본 방법을 소개 하 고 그들의 자신의 로봇의 적당 한 기계 구조 설계 디버깅 사용자가 도움이 될 수 있는 지능형 로봇. 그러나, 실제 작업 하는 동안 그것은 구조, 동작 범위, 자유도와 공간 활용, 이러한 매개 변수는 요구 사항을 충족 하는 안정성에 관심을 지불 하는 데 필요한. 적당 한 기계적 구조는 높은 정밀도, 높은 유연성 및 로봇의 높은 견고성을 보장합니다. 복잡 한 기계 구조를 디자인 하려면 사용자 시뮬레이션 모델을 생성 하 고 가상 프로토타이핑 기술을 적용 아담스 같은 소프트웨어를 결합할 수 있습니다. 이 기술적 요구 사항을 충족 하지 않는 가능성 또는 기계적으로 실현 되지 않은 가능성을 제외 하도록 수 있습니다.
하나의 잠재적인...

로봇은 기계, 전자, 제어, 컴퓨터, 센서와 인공 지능 1,2를 포함 하 여 여러 분야의 지식을 결합 하는 복잡 하 고, 지능형 기계. 점점, 로봇 지원 또는 심지어 로봇가지고 반복 또는 위험한 작업을 수행 하는 장점으로 인해 산업 생산에서 특히 직장에서 인간을 대체 합니다. 현재 연구에서 지능형 로봇 프로토콜의 설계는 폐쇄 루프 제어 전략을 구체적으로 경로 유전 알고리즘에 따라 계획을 기반으로 합니다. 또한, 기능 모듈 엄격 하 게 나누어3,4, 로봇 업그레이드에 대 한 강한 능력을가지고 있도록 미래의 최적화 작업에 대 한 견고한 기초를 제공할 수 있습니다 되었습니다.
로봇 플랫폼의 모듈 구현을 기반으로 주로 다음 방법: 모터 제어 모듈5,6및 유전자 알고리즘 기반 지능형 탐사에서 다차원 조합 제어 전략 최적화 알고리즘 모듈.
우리는 모터 제어 모듈에 DC 모터 및 4-쿼드런트 모터 작업의 이중 폐쇄 루프 제어를 사용합니다. 이중 폐쇄 루프 속도 제어 속도 레 귤 레이 터의 출력 전류와 모터의 토크를 제어할 수 있도록 전류 레 귤 레이 터의 입력으로 역할을 의미 합니다. 이 시스템의 장점은 그 모터의 토크를 제어할 수 있습니다 실시간으로 주어진된 속도 실제 속도 차이에 따라. 때 주어진된와 실제 속도 상대적으로 큰, 모터 토크 증가 하 고 급속 하 게는 속도 변화, 최대한 빨리 주어진된 값으로 모터 속도를 빠르게 속도 규제7, 8 , 9. 반대로 때 속도가 상대적으로 주어진된 값에 가까운, 그것 자동으로 줄일 수 없습니다 오류6, 에 주어진된 값 상대적으로 신속 하 게 달성 하기 위해 속도 수 있도록 과도 한 속도 피하기 위해 모터의 토크 10. 해당 시간 이후 전기 전류 루프의 상수는 상대적으로 작은 4-쿼드런트 모터11,12 수 더 빠르게 응답할 때 시스템에 간섭 영향을 억제 외부 방해입니다. 이 안정성과 시스템의 안티 방해 능력을 향상 시킬 수 있습니다.
우리는 MATLAB에서 실행 하는 시뮬레이션의 결과에 따라 가장 높은 효율으로 유전자 지능형 최적화 알고리즘을 선택 합니다. 유전자 알고리즘은 유전학에 자연 선택의 이론에 따라 확률적 병렬 검색 알고리즘. 그것은 어떤 초기 정보 부재에서 글로벌 최적을 찾는 효율적인 방법을 구성 합니다. 그것은 연속 선택, 교차, 돌연변이 다른 유전자 작업을 통해 솔루션의 품질을 증가 하는 인구로 문제의 솔루션 세트를 감사 합니다. 지능형 로봇에 의해 계획 하는 경로 관해서는 어려움 부족 한 초기 정보, 복잡 한 환경 및 비선형 결과로 발생 합니다. 유전자 알고리즘은 더 나은 경로 계획 글로벌 최적화 능력, 강한 적응성 및 비선형 문제; 해결에 견고성을 소유 하기 때문에 문제를 해결할 수 문제;에 특정 제한은 없습니다. 계산 과정은 간단 하다; 그리고 검색 공간 13,14에 대 한 특별 한 요건은 없습니다.

<table><tbody><tr><td>구조 부품</td><td>UPTECMONYH HAR</td><td>L1-1</td><td></td></tr><tr><td>구조 부품</td><td>UPTECMONYH HAR</td><td>L2-1</td><td></td></tr><tr><td>구조 부품</td><td>UPTECMONYH HAR</td><td>L3-1</td><td></td></tr><tr><td>구조 부품</td><td>UPTECMONYH HAR</td><td>L4-1</td><td></td></tr><tr><td>구조 부품</td><td>UPTECMONYH HAR</td><td>L5-1</td><td></td></tr><tr><td>구조 부품</td><td>UPTECMONYH HAR</td><td>L5-2</td><td></td></tr><tr><td>구조 부품</td><td>UPTECMONYH HAR</td><td>U3A</td><td></td></tr><tr><td>구조 부품</td><td>UPTECMONYH HAR</td><td>U3B</td><td></td></tr><tr><td>구조 부품</td><td>UPTECMONYH HAR</td><td>U3C</td><td></td></tr><tr><td>구조 부품</td><td>UPTECMONYH HAR</td><td>U3F</td><td></td></tr><tr><td>구조 부품</td><td>UPTECMONYH HAR</td><td>U3G</td><td></td></tr><tr><td>구조 부품</td><td>UPTECMONYH HAR</td><td>U3H</td><td></td></tr><tr><td>구조 부품</td><td>UPTECMONYH HAR</td><td>U3J</td><td></td></tr><tr><td>구조 부품</td><td>UPTECMONYH HAR</td><td>I3</td> 구조 부품 UPTECMONYH HAR I5 <td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>구조 부품</td><td>UPTECMONYH HAR</td><td>I7</td><td></td></tr><tr><td>구조 부품</td><td>UPTECMONYH HAR</td><td>CGJ</td><td></td></tr><tr><td>링크 구성 요소</td><td>UPTECMONYH HAR</td><td>LM1</td><td></td></tr><tr><td>링크 구성 요소</td>, <td>UPTECMONYH HAR</td><td>LM2</td><td></td></tr><tr><td>링크 구성 요소</td>, <td>UPTECMONYH HAR</td><td>LM3</td><td></td></tr><tr><td>링크 구성 요소</td>, <td>UPTECMONYH HAR</td><td>LM4</td><td></td></tr><tr><td>링크 구성 요소</td>, <td>UPTECMONYH HAR</td><td>LX1</td><td></td></tr><tr><td>링크 구성 요소</td>, <td>UPTECMONYH HAR</td><td>LX2</td><td></td></tr><tr><td>링크 구성 요소</td><td>UPTECMONYH HAR</td><td>LX3</td><td></td></tr><tr><td>링크 구성 요소</td><td>UPTECMONYH HAR</td><td>LX4</td><td></td></tr><tr><td>스티어링 기어 구조 구성 요소</td><td>UPTECMONYH HAR</td><td>KD</td><td></td></tr><tr><td>스티어링 기어 구조 구성 요소</td><td>UPTECMONYH HAR</td><td>DP</td><td></td></tr><tr><td>적외선 센서</td><td>UPTECMONYH HAR</td><td>E18-B0</td><td>디지털 센서</td></tr><tr><td>적외선&nbsp; 범위&nbsp; Finder</td><td>SHARP</td><td>GP2D12</td><td></td></tr><tr><td>그레이 레벨 센서</td><td>SHARP</td><td>GP2Y0A02YK0F</td><td></td></tr><tr><td>proMOTION&nbsp; CD</td><td>샤프</td><td>CD&nbsp; 5516</td><td>로봇 스티어링 기어</td></tr><tr><td>모터 구동 모듈</td><td>Risym</td><td>HG7881</td><td></td></tr><tr><td>솔더 와이어</td><td>ELECALL</td><td>63A</td><td></td></tr><tr><td>터미널</td><td>밝은 와이어</td><td>5264</td><td></td></tr><tr><td>모터</td><td>BX 모터</td><td>60JX</td><td></td></tr><tr><td>카메라</td><td>Logitech</td><td>C270</td><td></td></tr><tr><td>드릴링 머신</td><td>XIN XIANG</td><td>16MM</td><td>조심하십시오</td></tr><tr><td>납땜 스테이션</td><td>YIHUA</td><td>8786D</td><td>Be&nbsp; 조심스럽게&nbsp; 에&nbsp; 베&nbsp; 굽기</td></tr><tr><td>스크루 드라이버</td><td>EXPLOIT</td><td>043003</td><td></td></tr><tr><td>핀셋</td><td>R'DEER</td><td>RST-12</td><td></td></tr></tbody></table>

모듈형 설계 및 폐쇄 루프 제어 전략에 따라 지능형 로봇의 생산

The Modular Design and Production of an Intelligent Robot Based on a Closed-Loop Control Strategy

지능형 로봇 수 주변 환경 감지, 그들의 자신의 행동을 계획 하 고 결국 그들의 목표를 도달 하는 로봇의 새로운 세대의 일부입니다. 최근 몇 년 동안, 일상 생활 및 산업에서 로봇 따라 증가 했다. 이 문서에 제안 된 프로토콜 설계 및 지능형 검색 알고리즘 및 자치 식별 기능 처리 로봇의 생산에 설명 합니다.
첫째, 다양 한 작업 모듈 작업 플랫폼의 건설 및 로봇 조작 기의 설치를 완료 하려면 기계적으로 조립 됩니다. 다음, 우리는 폐쇄 루프 제어 시스템 및 소프트웨어를 디버깅의 도움으로 4-쿼드런트 모터 제어 전략, 디자인 뿐 아니라 스티어링 기어 id (ID), 전송 속도 및 로봇 원하는 동적 달성 되도록 다른 작업 매개 변수를 설정 성능 및 낮은 에너지 소비입니다. 다음, 우리는 환경 정보를 정확 하 게 취득을 다중 센서 융합을 달성 하기 위해 센서를 디버깅 합니다. 마지막으로, 우리는 성공의 특정된 응용 프로그램에 대 한 로봇의 기능을 인식할 수 있는 관련 알고리즘 구현.
이 방법의 장점은 그것의 신뢰성과 유연성, 사용자가 다양 한 하드웨어 건설 프로그램을 개발 하 고 지능형 제어 전략을 구현 하는 포괄적인 디버거를 활용 수로. 높은 효율과 견고 그들의 요구에 따라 맞춤된 요구 사항을 설정 하는 사용자 수 있습니다.

이중 폐쇄 루프 모션 제어 프로그램의 다이어그램에서 보라색 주어진된 속도 신호를 나타내고 노란색 제어 시스템 출력의 값을 나타냅니다. 그림 17 이중 폐쇄 루프 제어 시스템 오픈 루프 시스템 보다 훨씬 더 효과적 임을 나타냅니다. 실제의 오버 슛 이중 폐쇄 루프 시스템의 출력은 상대적으로 작은 그리고 시스템의 동적 성능을 낫다. ( 그림 17)
그림 18 다른 파장에서 반사 된 빛의 영향 아래 로봇의 색상 인식 정확도를 보여줍니다. 실제로, 다른 조명 조건으로 인해 대상 개체의 반사 빛 파장 일정 범위 내에서 변동 됩니다. 컴퓨터의 인식 정확도 검사, 노란 빛 (565 595 nm)과 붉은 빛 (625-7...

모듈식 디자인에는 프로토콜 선물이 고 특별 한 생산 작업 지능형 로봇을 디자인 하는 과학 및 기술 노동자를 있도록 지능형 로봇의 생산 개인 필요에 따라 개별 디자인.

Intelligent robots are part of a new generation of robots that are able to sense the surrounding environment, plan their own actions and eventually reach ...

지능형 로봇은 주변 환경을 감지하고, 자신의 행동을 계획하고, 궁극적으로 목표에 도달할 수 있는 차세대 로봇의 일부입니다. 최근 몇 년 동안 일상 생활과 산업 모두에서 로봇에 대한 의존도가 높아졌습니다. 본 논문에서 제안하는 프로토콜은 지능 검색 알고리즘과 자율 식별 기능을 갖춘 휴머노이드 로봇의 설계 및 제작에 대해 설명합니다.먼저, 다양한 작업 모듈을 기계적으로 조립하여 작업 플랫폼의 건설과 로봇 매니퓰레이터의 설치를 완료합니다. 그런 다음 Robo Servo Terminal 2010이라는 디버깅 소프트웨어와 Sat Steering Gear ID, Baud Rate 및 기타 작업 매개변수를 사용하여 4개의 사분면 모터 제어 전략에서 폐쇄 루프 제어 시스템을 설계하여 로봇이 원하는 동적 성능과 낮은 에너지 소비를 달성할 수 있도록 합니다. 다음으로, 환경 정보를 정확하게 획득하기 위해 다중 센서 융합을 달성하기 위해 센서를 디버그합니다.마지막으로, 주어진 응용 프로그램에 대한 로봇 기능의 성공을 인식할 수 있는 관련성 알고리즘을 구현합니다. 이 접근 방식의 장점은 사용자가 다양한 하드웨어 구성 프로그램을 개발하고 포괄적인 디버거를 활용하여 지능형 제어 전략을 구현할 수 있기 때문에 신뢰성과 유연성입니다. 이를 통해 사용자는 높은 효율성과 견고성으로 필요에 따라 개인화된 요구 사항을 설정할 수 있습니다.기계의 구조. 첫째, 베이스보드, 모터, 바퀴 등으로 구성된 섀시는 로봇의 움직임을 담당하는 주요 구성 요소입니다. 따라서 조립하는 동안 브래킷은 똑바로 유지되어야 합니다.그림과 같이 섀시를 조립하고 적절한 패스너를 사용하여 기계 구성 요소를 고정합니다. 둘째, 와이어 리드와 양극과 음극을 모두 팅합니다. 모터의 양쪽 끝에 두 개의 와이어 리드를 납땜하고 빨간색 리드를 양극에 연결하고 검은색 리드를 음극에 연결합니다.셋째, 두 개의 구멍을 뚫습니다. 모터 구동 모듈을 설치할 수 있도록 섀시 중앙에 직경 3mm가 있습니다. 모터를 모터 구동 모듈에 연결합니다.섀시의 오른쪽과 왼쪽 가장자리에서 1cm 떨어진 곳에 구멍 하나를 뚫어 바닥에 적외선 센서 브래킷을 설치합니다. 센서 설치를 위해 두 개의 구조 구성 요소 각각을 통해 직경 18mm의 구멍을 뚫습니다. 넷, 스티어링 기어를 대칭으로 설치하십시오.스티어링 기어의 작동으로 인해 발생하는 큰 충격으로 인해 볼트는 견고하고 불침투성 조인트를 보장하는 방식으로 설치해야 합니다. 다섯, 기계 중앙에 4 개의 적외선 센서를 설치하십시오. 여섯, 기계 중앙에 14.8볼트 전원 공급 장치를 놓고 마이크로컨트롤러 장치를 배터리 팩에 부착합니다.일곱째, 4 개의 REN 센서를 기계 상부에 부착하고 각 센서와이 션 사이의 각도를 60도로 조정합니다. 작업 테이블에 대한 감지 정확도를 보장합니다. 여덟, 기계가 작업 영역에서 목표에 도달하지 못하는 경우를 감지하는 데 사용되는 이중 축 기울기 센서를 설치하십시오.아홉, 드라이버를 사용하여 로봇 팔을 기계 전면에 부착합니다. 하나, 두 번 클릭하여 로봇 서버 터미널을 거의 10개의 디버깅 소프트웨어로 엽니다. USB 변환 케이블로 PC를 디버그 보드에 연결하고 스티어링 엔진의 전송 속도를 9, 초당 600비트, 속도 제한을 분당 521라운드, 각도 제한을 300도, 전압 제한을 작업 인터페이스에서 9.6볼트로 설정합니다.둘째, 2개의 구동 모듈과 4개의 스티어링 엔진의 ID 번호를 설정합니다. ID 3 및 ID 4는 향후 업데이트를 위해 비워 둡니다. 참고, ID 1, 좌측 주행 모듈, ID 2, 우측 주행 모듈, ID 5, 좌측 전방 스티어링 엔진, ID 6, 우측 전방 스티어링 엔진, ID 7, 좌측 후방 조향 엔진, ID 8, 우측 후방 조향 엔진.셋째, 센서를 해당 제어 인터페이스에 연결합니다. 커넥터가 삼각형 표시가 있는 센서가 G와 D.One인 경우 적외선 센서 꼬리에 있는 조절 손잡이를 회전시켜 센서의 감지 범위를 조정하므로 로봇이 적외선 센서의 로직 레벨을 분석하여 작업 테이블에서 자신의 위치를 결정할 수 있습니다. 둘째, 기울기 각도 센서를 디버그합니다.기울기 각도 센서를 수평으로 배치하고 이러한 측정값을 기록합니다. 센서를 서로 다른 두 방향으로 기울이고 숫자 값을 기록합니다. 측정값이 화살표 범위 내에 있으면 센서가 정상 작동하는 것으로 간주할 수 있습니다.첫째, DC 모터의 시뮬레이션 모델을 구성합니다. DC 모터 전압 균형 방정식, 플럭스 연결 방정식 및 토크 균형 방정식을 기반으로 합니다. 둘째, DC 모터의 이중 폐쇄 루프 제어를 적용합니다.속도 조절기의 출력을 전류 조절기에 대한 입력으로 사용하여 모터의 토크와 전류를 조절합니다. 셋째, DC 모터의 4 사분면 모션 제어를 적용합니다. 넷째, HBR 구동 대리모를 사용하여 MOSFET의 온/오프를 변조하여 DC 모터의 4사분면 모션을 달성합니다.다섯, 펄스 변조를 적용하여 DC 모터의 속도를 조절합니다. DC 모터 전원 공급 장치의 전압이 본질적으로 변경되지 않은 상태로 유지될 때 전기 스위치의 켜기/끄기를 제어하여 모터 전기자에 적용되는 DC 전압을 펄스 방향으로 변조합니다. 따라서, 평균값과 회전 속도 입력을 모터의 전기자 전압으로 변조합니다.하나는 USB 다운로드 라인을 사용하여 Cal-5에서 생성된 BIN 파일을 컨트롤러에 입력하는 것입니다. 둘째, 실행할 프로그램을 선택합니다. 공장에서 화물을 분류하기 위해 색상 조절을 적용합니다.첫째, 대형 태그 광학 카메라를 사용하여 이미지를 수집하고 차원 영역에 대한 결합 수를 사용하여 스캔 색상을 확인합니다. 둘째, 기계 팔로 물체를 들어 올립니다. 셋째, 카메라와 로봇의 구동 모터를 사용하여 지정된 위치로 물체를 옮기라는 명령을 내립니다.대표적인 결과는 2, 7 및 14A, 이중 폐쇄 루프 모션 제어 프로그램을 시뮬레이션하는 MATLAB의 다이어그램입니다. 이는 이중 폐쇄 루프 제어 시스템이 개방 루프 시스템보다 훨씬 더 효과적임을 명확하게 보여줍니다. 이중 폐쇄 루프 시스템 출력의 실제 오버슈트는 상대적으로 작고 시스템의 동적 성능이 더 좋습니다. 이 논문에서는 자율적으로 볼 수 있는 지능형 로봇 유형을 설계했습니다.우리는 여러 소프트웨어 프로그램을 하드웨어와 통합하여 제안된 지능형 검색 알고리즘과 자율 인식을 구현했습니다. 이 제품에서는 하드웨어를 구성하고 지능형 로봇을 디버깅하기 위한 기본 접근 방식을 소개했으며, 이는 사용자가 자신의 로봇에 적합한 기계 구조를 설계하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 실제 작동 중에는 구조물의 안정성, 작동 범위, 자유도 및 공간 활용도에 주의를 기울여 이러한 매개변수가 요구 사항을 충족하는지 확인해야 합니다.한 가지 잠재적인 문제는 로봇이 실제로 원하는 기능을 달성할 수 없다는 것입니다. 이는 주로 두 가지 원인에서 비롯될 수 있습니다: 첫 번째는 센서가 요구 사항을 충족할 수 없다는 것이며, 센서를 추가로 디버깅해야 할 수 있는 문제를 해결하기 위해 문제를 해결할 수 없습니다. 이러한 상황 또는 응용 프로그램에 따라 두 번째는 선택한 모터가 성능 요구 사항을 충족할 수 없다는 것입니다.모터를 선택할 때 예산 내에서 적절한 시동 성능, 작동 안정성 및 저소음을 가진 모터를 우선시해야 합니다. 새 로봇의 설계 및 생산을 시작하려면 새 로봇의 동작을 제어하기 위해 수동 구성 계획의 매개 변수를 정의하여 새 작업의 요구 사항에 적응할 수 있어야합니다. 동시에 모든 프로세스는 프로토콜에 제시된 단계를 따라야 합니다.로봇의 모듈식 설계의 장점은 다양한 엔지니어의 협업을 통해 개발할 수 있는 명확한 작업 분업에 있습니다. 각 모듈의 작업은 특정 작업을 수행하기 위해 독립적으로 개발될 수 있습니다. 사용자가 특정 응용 프로그램에 대한 최적의 계획을 검색할 수 있도록 각 모듈에 대한 기본 설계 체계를 제공합니다.지능형 로봇 기술이 발전함에 따라 잠재적 응용 분야의 범위가 크게 확장될 것입니다. 해양 개발, 우주 탐사, 산업, 농업 생산, 사회 서비스 및 엔터테인먼트 분야의 개인에게 귀중한 자원이 될 것입니다. 이 기술은 위험하고 비위생적인 작업 환경에서 점차 인간을 대체할 것입니다.지능형 로봇은 지능적이고 네트워크화된 방향으로 다중 로봇 협력을 향해 계속 발전할 것입니다.

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모듈형 설계 및 폐쇄 루프 제어 전략에 따라 지능형 로봇의 생산

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