Het modulaire ontwerp en de productie van een intelligente Robot gebaseerd op een controlestrategie van Closed-Loop
Summary
We presenteren een protocol op modulaire ontwerp en productie van intelligente robots om wetenschappelijke en technische werknemers ontwerpen van intelligente robots met speciale productietaken te helpen op basis van persoonlijke behoeften en geïndividualiseerd ontwerp.
Abstract
Intelligente robots maken deel uit van een nieuwe generatie van robots die kunnen het gevoel van het omringende milieu, plan van hun eigen acties en uiteindelijk het bereiken van hun doelen. In de afgelopen jaren toegenomen vertrouwen op robots in het dagelijks leven en het bedrijfsleven. Het protocol voorgesteld in dit document beschrijft het ontwerp en de productie van de robot van een behandeling met een intelligente zoekalgoritme en een autonome identificatie-functie.
Eerst worden de verschillende modules werken mechanisch geassembleerd om de bouw van het werkplatform en de installatie van de robot manipulator. Dan, we ontwerpen een kringloopsysteem controlesysteem en een vier-Kwadrant motorische controle-strategie, met de hulp van het debuggen van software, evenals stuurinrichting identiteit (ID), de baud-rate en de andere parameters werken om ervoor te zorgen dat de robot de gewenste dynamiek realiseert instellen prestaties en laag energieverbruik. Vervolgens debug we de sensor om multi sensor fusion nauwkeurig het verwerven van milieu-informatie. Tot slot implementeren we de relevante algoritme, dat het succes van de robot de functie voor een bepaalde toepassing kunt herkennen.
Het voordeel van deze aanpak is de betrouwbaarheid en de flexibiliteit, als de gebruikers kunnen een aantal hardware bouw programma’s ontwikkelen en gebruik maken van de uitgebreide debugger ter uitvoering van een intelligente controlestrategie. Hierdoor kunnen gebruikers persoonlijke eisen op basis van hun behoeften met hoge efficiëntie en robuustheid te stellen.
Introduction
Robots zijn complexe, intelligente machines die kennis van verschillende disciplines combineren, met inbegrip van mechanica, elektronica, controle, computers, sensoren en kunstmatige intelligentie 1,2. Steeds meer zijn robots bijstaan of zelfs vervanging van mensen op de werkplek, met name in de industriële productie, te wijten aan de voordelen die robots bezitten in het uitvoeren van repetitieve of gevaarlijke taken. Het ontwerp van het protocol van de intelligente robot in de huidige studie is gebaseerd op een kringloopsysteem controlestrategie, specifiek pad op basis van een genetisch algoritme plan. Bovendien zijn de functionele modules strikt verdeeld3,4, die een solide basis voor toekomstige optimalisatie werk, bieden kan zodat de robots een sterke capaciteit voor upgrades hebben.
Modulaire deimplementatie van het robotachtige platform is voornamelijk gebaseerd op de volgende manieren: multi-dimensionale combinatie controlestrategie in motorische controle module5,6en intelligente verkenning op basis van een genetisch algoritme in de optimalisatie algoritme module.
Wij dubbele kringloopsysteem controle over de gelijkstroommotor en vier-Kwadrant motor operatie in de motorische controlemodule gebruiken. Dubbele kringloopsysteem toerentalregeling betekent dat de output van de snelheid regulator als de input van de huidige regulator fungeert, zodat het beheren van het huidige en het koppel van de motor. Het voordeel van dit systeem is dat het koppel van de motor kan worden gecontroleerd in real-time op basis van het verschil tussen de gegeven snelheid en de werkelijke snelheid. Wanneer het verschil tussen bepaalde en werkelijke snelheden is relatief groot en het motor koppel verhoogt de snelheid wijzigingen sneller te rijden de motorsnelheid richting de gegeven waarde zo spoedig mogelijk, waardoor voor snelle snelheid verordening7, 8 , 9. omgekeerd, als de snelheid relatief dicht bij de gegeven waarde ligt, het automatisch verminderd het koppel van de motor om te voorkomen dat overdreven snelheid, waardoor de snelheid te bereiken van de gegeven waarde relatief snel met geen fout6, 10. sinds de beantwoordingstermijn constante van de elektrische huidige lus is relatief klein, de vier-Kwadrant motor11,12 kunnen sneller reageren op de gevolgen van inmenging onderdrukken wanneer het systeem is onderworpen aan buitenlandse inmenging. Hierdoor is het de stabiliteit en de anti-jamming vermogen van het systeem te verbeteren.
We kiezen een genetische intelligente optimalisatie algoritme met de hoogste efficiëntie op basis van de resultaten van een simulatie uitvoeren in MATLAB. Een genetisch algoritme is een zoekalgoritme van de stochastische parallelle gebaseerd op de theorie van natuurlijke selectie in genetica. Het vormt een efficiënte methode voor het vinden van de optimale totaaloplossing bij gebrek aan alle oorspronkelijke informatie. Het beschouwt de oplossingsverzameling van het probleem als een bevolking, waardoor de kwaliteit van de oplossing via continue selectie, crossover, mutatie en andere genetische operaties. Met betrekking tot pad planning door intelligente robots, ondervindt moeilijkheid als gevolg van onvoldoende aanvankelijke informatie, gecompliceerde omgevingen en niet-lineariteit. Genetische algoritmen zijn beter in staat om op te lossen het probleem van het pad planning omdat ze bezitten globale optimalisatie vermogen, sterk aanpassingsvermogen en robuustheid bij het oplossen van niet-lineaire problemen; Er zijn geen specifieke beperkingen op het probleem; het berekeningsproces is eenvoudig; en er zijn geen speciale vereisten voor het zoeken ruimte 13,14.
Protocol
Representative Results
Discussion
In deze paper ontwierpen we een soort intelligente robot die autonoom kan worden opgebouwd. Wij de voorgestelde intelligente onderzoeksalgoritme en autonome erkenning door de integratie van verscheidene softwareprogramma’s met hardware. In het protocol, we introduceerden basisoplossingen voor het configureren van de hardware en foutopsporing van de intelligente robot, die gebruikers kan helpen een geschikte mechanische structuur van hun eigen robot ontworpen. Tijdens de huidige bewerking is het echter nodig aandacht te b…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
De auteurs wil graag hun dank uitspreken aan de heer Yaojie He voor zijn hulp bij de uitvoering van de experimenten die gerapporteerd in deze paper. Dit werk werd gedeeltelijk ondersteund door de National Natural Science Foundation of China (nr. 61673117).
Materials
| 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. , 1351-1356 (2012).
- Tian, H. X., Jiang, P. L., Sun, M. S. Double-Loop DCSpeed Regulation System Design Basd On OCC). , 889-890 (2014).
- Xu, G. Y., Zhang, M. Double Closed-Loop Feedback Controller Design for Micro Indoor Smart Autonomous Robot). , 474-479 (2011).
- Chen, Y. N., Xie, B., Mao, E. R. Electric Tractor Motor Drive Control Based on FPGA. , 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).
