Summary
Мы представляем протокол на модульный дизайн и производство интеллектуальных роботов, чтобы помочь научных и технических работников дизайн интеллектуальные роботы с специальных производственных задач на основе личных потребностей и индивидуальный дизайн.
Abstract
Интеллектуальные роботы являются частью нового поколения роботов, которые способны ощутить окружающей среды, планировать свои собственные действия и в конечном итоге достичь их целей. В последние годы увеличилась зависимость от роботов как в повседневной жизни, так и в промышленности. Протокол, предложенные в этом документе описывается проектирование и производство обработки робота с алгоритмом интеллектуального поиска и функцию автономного идентификации.
Во-первых различные рабочие модули механически собираются завершить строительство платформы работы и установки робота манипулятора. Затем мы дизайн системы замкнутого цикла управления и стратегии управления двигателем четыре квадранта, с помощью отладки программного обеспечения, а также рулевого личность (ID), скорость передачи данных и других рабочих параметров, чтобы гарантировать, что робот достигает желаемого динамической производительность и низкое потребление энергии. Далее мы отладки датчик для достижения полидатчиковую fusion точно приобрести экологической информации. Наконец мы реализуем соответствующий алгоритм, который может признать успех функции робота для данного приложения.
Преимуществом этого подхода является его надежность и гибкость, как пользователи могут разрабатывать различные аппаратные строительных программ и использовать всеобъемлющий отладчик для реализации стратегии интеллектуального управления. Это позволяет пользователям устанавливать персональные требования, основанные на их потребностей с высокой эффективностью и надежностью.
Introduction
Роботы являются сложными, интеллигентая(ый) машин, которые сочетают знание нескольких дисциплин, включая механики, электроники, управления, компьютеры, датчики и искусственного интеллекта 1,2. Все чаще роботы помощь или даже заменить людей на рабочем месте, особенно в промышленном производстве, из-за преимущества, которые обладают роботов в выполнении повторяющихся или опасных задач. Дизайн умный робот протокола в рамках нынешнего исследования на основе замкнутого цикла управления стратегии, в частности пути планирования на основе генетического алгоритма. Кроме того функциональные модули были строго разделены в3,4, которые могут заложить прочную основу для будущей оптимизации работы, так что роботы имеют сильного потенциала для модернизации.
Модульной реализации роботизированной платформы основывается главным образом на следующие методы: многомерный сочетание управления стратегия управления двигателем модуль5,6, и интеллигентая(ый) разведки на основе генетического алгоритма в модуле алгоритм оптимизации.
Мы используем двойной контроль замкнутого цикла двигателя постоянного тока и четыре квадранта мотор операции в модуле управления двигателем. Двойная скорость замкнутого цикла управления означает, что выход регулятора скорости служит входной регулятор тока, что позволяет контролировать текущие и крутящего момента двигателя. Преимуществом этой системы является, что крутящий момент мотора можно управлять в режиме реального времени на основе разницы между заданной скоростью и фактической скоростью. Когда разница между заданной и фактической скорости относительно большой, мотор крутящий момент увеличивается и скорость изменения скорости быстрее ехать скорость двигателя к заданное значение так быстро, как возможно, что делает для быстрого регулирования7, 8 , 9. и наоборот, когда скорость относительно недалеко от заданного значения, это может автоматически снизить крутящий момент двигателя, чтобы избежать чрезмерной скорости, позволяя скорость для достижения заданного значения относительно быстро без ошибок6, 10. эквивалентного времени константа электрического текущего цикла является относительно небольшим, четыре квадранта мотор11,12 может реагировать более быстро подавить влияние вмешательства, когда система является вмешательство извне. Это позволяет улучшить стабильность и анти помех способность системы.
Мы выбираем интеллигентая(ый) генетической оптимизации алгоритма с высоким КПД, основываясь на результатах моделирования, запустить в MATLAB. Генетический алгоритм является стохастических параллельного поиска алгоритм, основанный на теории естественного отбора в генетике. Он представляет собой эффективный метод для поиска глобального оптимальное решение в отсутствие любой исходной информации. Он рассматривает набор решений проблемы как население, тем самым увеличивая качество решения через непрерывный отбор, кроссовер, мутации и других генетических операций. Отношении пути планирования интеллектуальные роботы трудность возникает в результате недостаточно первоначальной информации, сложных средах и нелинейности. Генетические алгоритмы лучше способны решить проблему пути планирования, поскольку они обладают глобальной оптимизации способности, сильная приспособляемость и надежности при решении нелинейных задач; Существует никаких конкретных ограничений на этой проблеме; процесс вычисления прост; и есть никаких особых требований к поиск пространства 13,14.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
1. строительные машины
- Сборка шасси, как показано на рисунке, обеспечение механических компонентов, используя соответствующие крепления. ( рис. 1)
Примечание: Корпус, который включает в себя основной платы, мотор, колеса и т.д., является основным компонентом, ответственным за его движения робота. Таким образом, во время Ассамблеи, держать кронштейн прямой. - Олово проволока свинца и положительные и отрицательные электроды. Припой, два провода приводит на двух концах двигателя, соединяющий красный свинец положительного электрода и черный свинец на отрицательном электроде.
- Установите втулку вала, двигатели и колеса.
- Соединиться втулку вала двигатель и закрепите его винтом.
- Вставить втулку вала в центре ступицы.
- Установка завершена структуры на шасси.
- Два отверстия, 3 мм в диаметре, в центре шасси, чтобы для установки мотора модуль. Подключите двигатель мотора модуль.
- Сверла, одно отверстие 1 см от обоих левого и правого краев шасси для установки кронштейна для инфракрасных датчиков на дне.
- Установить два крепления на центр с обеих сторон шасси.
Примечание: Для обеспечения нормальной работы инфракрасных датчиков, убедитесь, что соединения кусок перпендикулярно шасси. - Просверлить отверстие, 18 мм в диаметре, через каждый из двух структурных компонентов для установки датчиков. ( рисунок 2A)
- Установить привод электродвигателя к нижней части корпуса. ( рис. 2B) Установите один инфракрасный датчик, указывая на каждом из четырех направлений, соответственно, шасси. ( рис. 2 c)
- Установка рулевого в симметрии. Из-за большого крутящего момента при эксплуатации рулевого, убедитесь, что винты установлены таким образом, который обеспечивает твердую и непроницаемой совместного.
- Установить четыре инфракрасные датчики на центре машины.
- Место 14,8 V напряжение питания в центре машины и Прикрепите блок микроконтроллер (MCU) аккумулятора.
- Аффикс четыре диапазона датчиков к верхней части машины. Отрегулируйте угол между каждым датчиком и землей до 60°, чтобы гарантировать точность обнаружения относительно рабочего стола.
- Установить наклон двухосевой датчик, который используется для выявления случаев, когда машины не удается достичь своей цели в рабочей зоне.
- Отверткой приложить руку робота к передней части машины. ( рис. 3)
2. Отладки двигателя, рулевого управления и модуль драйвера
- дважды щелкните, чтобы открыть отладки программного обеспечения (например, Terminal2010 Servo Робот). Подключите компьютер к отладочной плате с универсальной последовательной шины (USB) преобразования кабеля. ( рис. 4)
- Установить рулевого двигателя ' s скорость передачи данных до 9600 бит/с, ограничение скорости до 521 rad/мин, угловой ограничение до 300° и напряжения ограничения до 9,6 V в интерфейсе рабочего.
- Режим работы рулевого робот для " рулевого двигателя режим. "
- Применять асинхронную полудуплексная связь как связь между контроллером и рулевые двигатели. Таким образом, контроллер может управлять более чем 255 рулевые двигатели с помощью единого интерфейса универсального асинхронного приемопередатчика (UART). ( рис. 5)
Предупреждение: Могут существовать, в большинстве, 6 Руководящий двигатели, подключены к отдельным проводом. Слишком много рулевые двигатели приведет к перегреву и большие падения напряжения, что приводит к необычным сброс и аномальные передачи данных и т.д. ( рис. 6) - применяются асинхронные полудуплексный Коммуникация как связь между контроллером и мотора модуль. ( рис. 7)
- Установить идентификационный номер два вождения модулей и четыре рулевого двигателя. ID3 и ID4 являются пустым для будущего обновления целей. ( рис. 8)
Примечание: ID1: влево вождения модуль; Id2: вправо вождения модуль; ID5: слева фронт рулевого двигателя; ID6: право фронт рулевого двигателя; ID7: слева задние рулевого двигателя; ID8: право задней рулевой двигатель. - Каскад рулевые двигатели один за другим и подсоедините к контроллеру Каскад.
- Подключения датчиков к их соответствующих контроллер интерфейсов. Следует отметить, что датчик, чьи соединитель медведи знак треугольной является земля (GND).
Примечание: AD1: фронт инфракрасный фотоэлектрический датчик на нижней стороне; Ad2: право инфракрасный фотоэлектрический датчик на нижней стороне; Ad3: задний инфракрасный фотоэлектрический датчик на нижней стороне; AD4: левый инфракрасный датчик на нижней стороне; AD5: фронт ИК расстояние измерения датчика; AD6: право инфракрасного дистанционного измерения датчика; AD7: задний инфракрасный измерительный датчик; AD8: левый ИК расстояние измерения датчика; AD9: слева фронт против инфракрасный фотоэлектрический датчик падения; AD10: право фронт против инфракрасный фотоэлектрический датчик падения; AD11: право задний анти инфракрасный фотоэлектрический датчик падения; AD12: слева сзади от падения инфракрасный фотоэлектрический датчик.
3. Отладка датчики
- регулирующих повернуть ручку на хвост инфракрасных датчиков, чтобы регулировать дальность обнаружения датчиков. Когда робот размещен в центре рабочего стола, логический уровень топ четыре инфракрасных датчиков является 1. Когда машина движется к краю рабочего стола, уровень логики инфракрасного датчика на соответствующей стороне будет 0. ( рис. 9а)
Примечание: Робот может определить его местоположение в рабочей таблице, анализируя уровень логики инфракрасных датчиков. Например, если логические уровни датчиков левый и Фронт 0, робота должна быть в регионе верхнего левого рабочего стола. - Сравнение измеренных значений датчика расстояния до их исходных значений для калибровки. ( рис. 9B)
Примечание: Датчик расстояния это аналоговый датчик. Как расстояние варьируется, датчик ' s сила сигнала обратной связи и соответствующих измеренных значений также будет меняться. Измеренные значения будет ретранслироваться на машине через цифровые датчики, так что робот может идентифицировать изменения в его окрестностях. - Отладки угол наклона датчика.
- Сенсор угол наклона по горизонтали и записывать его измеренных значений.
- Наклон датчика к двух разных направлениях и записывать измеренные значения. Если измеренные значения находятся в диапазоне ошибка, датчик может рассматриваться как в регулярные операции.
4. Схема управления
- конструкции имитационная модель двигатель постоянного тока, на основании уравнения баланса мотор напряжения постоянного тока, поток связь уравнения и уравнения баланса крутящий момент.
- Создать напряжения баланс уравнение, предоставляемых
u d, где напряжение прямой оси, u q-Квадратурные ось напряжения. R d и q R обозначают сопротивлению прямой оси и оси Квадратурные соответственно.
, 
, 
, 
, представляют собой прямые оси ток, прямой ток оси, прямой оси потока и квадратурных оси потока. - Создания потока уравнение связи, предоставляемых
< imglt = «Уравнение 6" src="//cloudfront.jove.com/files/ftp_upload/56422/56422eq6.jpg» / >
где
и 
указывают коэффициент из прямых самоиндукции оси и оси самоиндукции Квадратурные соответственно. 
и 
являются коэффициент взаимной индуктивности. 
, 
представляют собой электромагнитные нагрузки, крутящий момент крутящий момент. - Создавать крутящий момент баланс уравнение рассчитывается путем
. - Моделирование построить модель двигателя постоянного тока. ( рис. 10)
- Создать напряжения баланс уравнение, предоставляемых
- Применять двойной контроль замкнутого цикла двигателя постоянного тока. Использовать выход регулятора скорости как входные данные регулятор тока регулировать двигатель ' s крутящий момент и ток.
Примечание: Схема структуры нынешней системы регулирования. ( рис. 11)
Передаточной функции PI регулятор тока отображается как
, где 
– Пропорциональный коэффициент Регулятор тока и 
является постоянная времени привести регулятором тока. Она может быть получена путем масштабный коэффициент 
и интегральный коэффициент 
.
- Применить двойной контроль замкнутого цикла двигателя постоянного тока. ( Рисунок 12)
- Применяются четыре квадранта движения контроля двигателя постоянного тока. ( рис. 13)
- H-мост вождения использовать цепи для достижения четыре квадранта движение мотора постоянного тока, модулируя вкл выкл металл-оксид-полупроводник поля-транзистора (MOSFET). ( рис. 14)
Примечание: Когда Q1 и Q4 включены и двигатель находится в состоянии вперед электрические и первый квадрант под управлением государства. При включении Q3 и Q4, двигатель находится в энергию торможения государства и второй квадрант под управлением государства. При включении Q2 и Q3, двигатель находится в обратном электрические состояние и состояние движения третий квадрант. При включении Q1 и Q2, двигатель находится в обратном энергии торможения состояние и состояние движения четвертого квадранта.
- H-мост вождения использовать цепи для достижения четыре квадранта движение мотора постоянного тока, модулируя вкл выкл металл-оксид-полупроводник поля-транзистора (MOSFET). ( рис. 14)
- Применить широтно-импульсной модуляции (PWM) регулировать скорость двигателя постоянного тока. Модулировать DC напряжение импульса (ПВ) применяется для якоря двигателя, контролируя включения выключения электрического переключателя, когда напряжение электродвигателя постоянного тока питания остается практически неизменным, таким образом модулируя среднее значение и ввода скорость вращения напряжения якоря двигателя.
, 
, 
, 
, представляют собой прямые оси ток, прямой ток оси, прямой оси потока и квадратурных оси потока.
и 
указывают коэффициент из прямых самоиндукции оси и оси самоиндукции Квадратурные соответственно. 
и 
являются коэффициент взаимной индуктивности. 
, 
представляют собой электромагнитные нагрузки, крутящий момент крутящий момент.
.
, где 
– Пропорциональный коэффициент Регулятор тока и 
является постоянная времени привести регулятором тока. Она может быть получена путем масштабный коэффициент 
и интегральный коэффициент 
.
5. Написать программу
- использовать линии загрузки USB для импорта файла двоичный (BIN), созданного KEIL5 в контроллер.
- Выберите программу, чтобы быть казнены.
6. Сценарий применения
- Применить распознавания цвета для классификации грузов на фабрике. ( рис. 15)
- Использовать оптическую камеру сбора изображений и проверки отсканированных цвет, используя Количество отвергнутых двумерного массива.
- Снять объект с механической руки.
- Команду для перевозки объекта в указанном месте с использованием камеры и вождения мотор робота.
- Поиска быстро, чтобы очистить специально отведенных местах. ( рис. 16)
- Использовать четыре оптических датчиков на робота для обнаружения мест окружающих препятствий.
- Команда рулевого двигателя снять механической лопаты и очистить препятствия в обозначенных районах.
- Использование генетического алгоритма, чтобы определить наиболее эффективный поиск path.
- Использовать самопознания для предотвращения падения из workbench отделить рабочие из машины рабочей области и обеспечить безопасность работников.
- Изменить сигналы, основанные на разницу в высоте между четыре верхних оптические датчики, которые признают workbench и землю.
- Проанализировать изменяемые сигналы для определения местоположения по краям верстака.
- Команда машину, чтобы избежать края workbench.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
В схеме программы управления двойное движение замкнутого цикла Фиолетовый представляет сигнал заданной скорости и желтый представляет значение вывода системы управления. Рисунок 17 ясно показывает, что система двойной замкнутого цикла управления является значительно более эффективным, чем разомкнутой системы. Фактический выброс вывода двойная замкнутая система является относительно небольшим и динамических характеристик системы лучше. ( Рис. 17)
На рисунке 18 показано точность распознавания цвета робота под влиянием отраженного света на различных длинах волн. На практике, из-за различных условиях освещения отраженного света длиной волны целевого объекта будет колебаться в пределах определенного диапазона. Чтобы проверить точность распознавания машины, испытание проводится в диапазоне длин волн желтый свет (565-595 Нм) и красный свет (625-740 нм). Если значение, возвращенное Камера 1, распознавания цвета является точной. В диапазоне от 585-593 Нм желтый свет точность распознавания камеры превышает 90%, тогда как быстро уменьшается уровень вне диапазона. Аналогичным образом в пределах диапазона 660-700 Нм, красный свет точность распознавания превышает 90%, в то время как уровень вне диапазона быстро уменьшается. Результаты тестирования показывают, что, согласно соответствующего освещения, робот достигает распознавания цвета с небольшим отрывом ошибки. ( Рис. 18)
Рисунок 19 иллюстрирует связь между точность распознавания цвета камеры и расстояния. Точность распознавания обратно коррелирует с расстоянием. Как показано в результатах экспериментальной, когда расстояние между 0-30 см, точность распознавания цвета камеры больше, чем 80%. Результаты показывают, что эта программа имеет сильные утилита. ( Рис. 19)
Рисунок 1 : Строительство корпуса. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 2 : Установка инфракрасных датчиков. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 3 : Эффект от установки. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 4 : Отладка работы экрана. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 5 : Подключение робот рулевого механизма. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 6 : Электрическое подключение принципы. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 7 : Электрическое подключение принципы. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 8 : Задать номер. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 9 : Два датчика. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 10 : Имитационная модель двигателя постоянного тока. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 11 : Текущие системы регулирования. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 12 : Имитационная модель двойной связью управления. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 13 :Жун > диаграмма четыре квадранта функционирования двигателя. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 14 : H-моста цепи. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 15 : Процесс распознавания цвета. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 16 : Рабочий процесс быстрого поиска. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 17 : Диаграмма Simulink. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 18 : Точность распознавания цвета под влиянием отраженного света на различных длинах волн. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 19 : Связь между точность распознавания цвета камеры и расстояния. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
В этой статье мы разработали типа умный робот, который может быть построен автономно. Мы применяем предлагаемого интеллектуальный поиск алгоритма и автономных признание путем объединения нескольких программ с оборудованием. В протоколе мы представили основные подходы для настройки оборудования и отладки умный робот, который может помочь пользователям дизайн подходит механическую структуру их собственного робота. Однако во время фактической работы, стоит обратить внимание на стабильность структуры, его диапазон, степень свободы и использования пространства, чтобы убедиться, что эти параметры соответствуют требованиям. Разумные механические структура обеспечивает высокую точность, высокая гибкость и высокая надежность робота. Для разработки сложных механических конструкций, пользователь может объединить программного обеспечения как Адамс построить имитационную модель и применять технологии виртуальных прототипов. Это может позволить им исключить возможности, которые не удовлетворяют техническим требованиям или возможности, которые механически не осуществимы.
Одна потенциальная проблема является неспособность робота для точного достижения желаемых функций. Это может быть обусловлено главным образом двумя причинами. Во-первых, неспособность датчиков в соответствии с требованиями. Например во время первого испытания, очистки робота в этом исследовании не удалось успешно вытолкнуть препятствия из рабочей области. Это было, потому что диапазон инфракрасного датчика на оборудовании было несколько сузить, что означало, что робот не может достичь необходимого ускорения, когда он обнаружил препятствием. Эта проблема может быть решена путем увеличения дальность обнаружения инфракрасного датчика. Для решения этих вопросов, дополнительный уровень отладки датчиков может быть необходимым, основанные на ситуацию или приложения. Вторым является неспособность выбранного двигателя для удовлетворения требований производительности. При выборе мотора, приоритетное внимание должно уделяться мотор с подходящей отправной производительность, стабильность и низкий уровень шума в рамках бюджета.
Чтобы начать проектирование и производство нового робота, параметры для ручной настройки схемы должны быть определены для управления поведением робота, так что она может адаптироваться к требованиям новой задачи. Одновременно все процессы должны следовать шаги, представленные в протоколе. Модульная конструкция робота преимущество в его четкое разделение работы, что позволяет ему быть разработаны через сотрудничество различных инженеров. Инженеров спроектировать структуру оборудования, инженеров-электриков разработки стратегии управления двигателем и контроля инженеры дизайн алгоритм поиска. Таким образом работу каждого модуля может быть разработан независимо для выполнения определенной задачи. Мы предлагаем схему базовой конструкции для каждого модуля, чтобы помочь пользователям поиск оптимальной схемы для конкретного приложения.
Спектр потенциальных приложений будет значительно расширить, как умный робот технологии созревает. Он будет оказаться бесценным ресурсом для людей в областях развития океана, космоса, промышленного и сельскохозяйственного производства, социального обслуживания и развлечения, чтобы назвать несколько. Эта технология будет постепенно заменить человеческие существа в антисанитарных и опасных средах. Интеллектуальные роботы будет продолжать развивать сотрудничество мульти-роботов, и умный и сетевых направление.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Авторы не имеют ничего сообщать.
Acknowledgments
Авторы хотели бы выразить свою признательность г-н Yaojie он за его содействие в проведении экспериментов, сообщается в настоящем документе. Эта работа частично поддержали Фонд национального естественных наук Китая (№ 61673117).
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | L1-1 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | L2-1 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | L3-1 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | L4-1 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | L5-1 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | L5-2 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | U3A | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | U3B | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | U3C | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | U3F | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | U3G | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | U3H | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | U3J | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | I3 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | I5 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | I7 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | CGJ | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LM1 | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LM2 | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LM3 | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LM4 | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LX1 | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LX2 | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LX3 | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LX4 | |
| Steering gear structure component | UPTECMONYH HAR | KD | |
| Steering gear structure component | UPTECMONYH HAR | DP | |
| Infrared sensor | UPTECMONYH HAR | E18-B0 | Digital sensor |
| Infrared Range Finder | SHARP | GP2D12 | |
| Gray level sensor | SHARP | GP2Y0A02YK0F | |
| proMOTION CDS | SHARP | CDS 5516 | The robot steering gear |
| motor drive module | Risym | HG7881 | |
| solder wire | ELECALL | 63A | |
| terminal | Bright wire | 5264 | |
| motor | BX motor | 60JX | |
| camera | Logitech | C270 | |
| Drilling machine | XIN XIANG | 16MM | Please be careful |
| Soldering station | YIHUA | 8786D | Be careful to be burn |
| screwdriver | EXPLOIT | 043003 | |
| Tweezers | R`DEER | RST-12 |
References
- 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).
- Huang, Y., &Wang, Q. N. Disturbance rejection of Central Pattern Generator based torque-stiffness-controlled dynamic walking. Neurocomputing. 170 (1), 141-151 (2015).
- Tepljakov, A., Petlenkov, E., Gonzalez, E., Belikov, J. Digital Realization of Retuning Fractional-Order Controllers for an Existing Closed-Loop Control System. J Circuit Syst Comp. 26 (10), 32-38 (2017).
- Siluvaimuthu, C., Chenniyappan, V. A Low-cost Reconfigurable Field-programmable Gate Array Based Three-phase Shunt Active Power Filter for Current Harmonic Elimination and Power Factor Constraints. Electr Pow Compo Sys. 42 (16), 1811-1825 (2014).
- Brogardh, T., et al. Present and future robot control development - An industrial perspective. Annu Rev Control. 31 (1), 69-79 (2007).
- Wang, E., Huang, S. A Novel DoubleClosed Loops Control of the Three-phase Voltage-sourced PWM Rectifier. Proceedings of the CSEE. 32 (15), 24-30 (2012).
- Li, D. H., Chen, Z. X., Zhai, S. Double Closed-Loop Controller Design of Brushless DC Torque Motor Based on RBF Neural Network. Proc. 2nd International Conference on Frontiers of Manufacturing Science and Measuring Technology. (ICFMM 2012), , 1351-1356 (2012).
- Tian, H. X., Jiang, P. L., Sun, M. S. Double-Loop DCSpeed Regulation System Design Basd On OCC). Proc. 4th International Conference on Advances in Materials and Manufacturing (ICAMMP 2013), , 889-890 (2014).
- Xu, G. Y., Zhang, M. Double Closed-Loop Feedback Controller Design for Micro Indoor Smart Autonomous Robot). Proc. International Conference on Material Science and Engineering Technology. (ICMSET 2011), , 474-479 (2011).
- Chen, Y. N., Xie, B., Mao, E. R. Electric Tractor Motor Drive Control Based on FPGA. Proc. 5th IFAC Conference on Sensing, Control and Automation Technologies for Agriculture (AGRICONTROL), , 271-276 (2016).
- Zhang, J., Zhou, Y. J., Zhao, J. Study on Four-quadrant Operation of Brushless DC Motor Control Method. Proc. International Conference on Mechatronics, Robotics and Automation. (ICMRA 2013). , 1363-1368 (2013).
- Joice, C. S., Paranjothi, S. R., Kumar, V. J. S. Digital Control Strategy for Four Quadrant Operation of Three Phase BLDC Motor With Load Variations. Ieee T Ind Inform. 9 (2), 974-982 (2013).
- Drumheller, Z., et al. Optimal Decision Making Algorithm for Managed Aquifer Recharge and Recovery Operation Using Near Real-Time Data: Benchtop Scale Laboratory Demonstration. Ground Water Monit R. 37 (1), 27-41 (2017).
- Wang, X. S., GAO, Y., Cheng, Y. H., Ma, X. P. Knowledge-guided genetic algorithm for path planning of robot. Control Decis. 24 (7), 1043-1049 (2009).
