Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Engineering
Click here for the English version

Engineering

עיצוב מודולרי וייצור של רובוט חכם המבוסס על אסטרטגיה בקרת לולאה סגורה

Published: October 14, 2017 doi: 10.3791/56422
Automatic Translation
1, 2, 2, 3, 4, 1, 5
1Institute of Software, Chinese Academy of Sciences, 2Hunan University, 3Fuyang Normal University, 4Anhui Normal University, 5University of Chinese Academy of Sciences

Summary

אנו מציגים את פרוטוקול על עיצוב מודולרי, ייצור רובוטים חכמים לעובדים מדעיים וטכניים עיצוב חכם רובוטים במשימות הפקה מיוחדת המבוססת על הצרכים האישיים פרטנית עיצוב.

Abstract

רובוטים חכמים הם חלק של דור חדש של רובוטים כי הם מסוגלים לחוש את הסביבה, תכנון הפעולות שלהם, בסופו של דבר להגיע ליעדם. בשנים האחרונות, הסתמכות על רובוטים הן בחיי היומיום והן בתעשייה גדל. הפרוטוקול המוצע במאמר זה מתאר עיצוב וייצור של רובוט טיפול עם אלגוריתם חיפוש חכם, פונקצית זיהוי אוטונומית.

קודם כל, המודולים עבודה שונים הם ומארזים להשלמת הבנייה של פלטפורמת עבודה והתקנת manipulator רובוטית. לאחר מכן, אנחנו עיצוב מערכת בקרת לולאה סגורה, אסטרטגיה השליטה המוטורית ארבעה-רביע, בסיועם של איתור באגים בתוכנה, כמו גם להגדיר זהות ההילוכים (ID), קצב השידור ופרמטרים אחרים לעבוד כדי להבטיח כי הרובוט משיגה את הדינמיקה הרצוי ביצועים וצריכת אנרגיה נמוכה. בשלב הבא, אנחנו באגים החיישן כדי להשיג היתוך רב לרכוש באופן מדויק מידע על איכות הסביבה. לבסוף, אנו מיישמים את האלגוריתם רלוונטיים, אשר יכול לזהות את ההצלחה של הפונקציה של הרובוט עבור יישום נתון.

היתרון של גישה זו הוא האמינות שלה ועל גמישות, ככל המשתמשים יכול לפתח מגוון רחב של תוכניות בנייה חומרה לנצל את מאתר הבאגים מקיף ליישם את אסטרטגיית שליטה חכמה. זה מאפשר למשתמשים להגדיר דרישות אישית בהתבסס על הצרכים שלהם עם יעילות גבוהה ועמידות.

Introduction

. רובוטים הם מכונות מורכבות, אינטליגנטי, המשלבים ידע של מספר דיסציפלינות, כולל מכניקה, אלקטרוניקה, בקרה, מחשבים, חיישנים, בינה מלאכותית 1,2. יותר ויותר, רובוטים הם סיוע או אפילו החלפת בני אדם במקום העבודה, במיוחד בייצור התעשייתי, בשל היתרונות רובוטים בעלי בביצוע משימות חוזרות או מסוכן. העיצוב של פרוטוקול רובוט אינטליגנטי במחקר הנוכחי מבוסס על אסטרטגיה בקרת לולאה סגורה, במיוחד נתיב תכנון מבוסס על אלגוריתם גנטי. יתר על כן, מודולים פונקציונליים כבר בקפדנות חצויה3,4, אשר עשוי לספק בסיס מוצק לעבודה אופטימיזציה בעתיד, כך הרובוטים יש יכולת חזקה עבור שדרוגים.

מימוש פלטפורמה רובוטית מודולרי מתבסס בעיקר על השיטות הבאות: שילוב רב ממדית אסטרטגית הבקרה השליטה המוטורית מודול5,6, וחקירה חכם מבוסס על אלגוריתם גנטי במודול אלגוריתם אופטימיזציה.

אנו משתמשים כפול בקרת לולאה סגורה של מנוע DC, פעולת מנוע ארבע-רביע במודול השליטה המוטורית. בקרת מהירות כפולה לולאה סגורה פירושה כי הפלט של וסת מהירות משמש הקלט של הרגולטורים הנוכחי, ומאפשרת לשלוט זרם מומנט המנוע. היתרון של שיטה זו הוא כי מומנט המנוע ניתן לשלוט בזמן אמת בהתבסס על ההבדל בין מהירות נתונה המהירות בפועל. כאשר ההבדל בין נתון בפועל המהירויות הוא יחסית גדול, מגביר מומנט המנוע ומהירות המהירות משתנה מהר יותר לנהוג את מהירות המנוע כלפי הערך נתון מהר ככל האפשר, מה שהופך עבור מהירה בתקנה7, 8 , 9. לעומת זאת, כאשר המהירות יחסית קרוב לערך נתון, זה יכול לצמצם אוטומטית את מומנט המנוע כדי להימנע מהירות מופרזת, המאפשר את המהירות להשיג את הערך הנתון יחסית מהר עם שגיאה6, 10. מאז הפעם שוות ערך קבוע של הלולאה הנוכחי חשמלי הוא קטן יחסית, מנוע ארבע-רביע11,12 יכול להגיב מהר יותר כדי לדכא את ההשפעה של הפרעות כאשר המערכת כפופים הפרעה חיצונית. זה מאפשר לו לשפר את יציבות נגד שיבוש היכולת של המערכת.

אנו בוחרים את אלגוריתם גנטי אופטימיזציה חכמה עם היעילות הגבוהה ביותר בהתבסס על התוצאות של סימולציה להפעיל ב- MATLAB. אלגוריתם גנטי הוא אלגוריתם חיפוש מקביל סטוכסטי מבוסס על התיאוריה של הברירה הטבעית בגנטיקה. היא מהווה שיטה יעילה למציאת הפתרון המיטבי גלובלית, בהעדר כל מידע ראשוני. זה רואה קבוצת הפתרונות לבעיית אוכלוסיה, ובכך מגדיל את איכות הפתרון באמצעות בחירה רציפה, מוצלב, מוטציה, פעולות גנטיות אחרות. לגבי דרך תכנונו חכמה רובוטים, הקושי עולה כתוצאה אין מספיק מידע ראשוני, סביבות מורכבות ו- nonlinearity. אלגוריתמים גנטיים טובים מסוגלים לפתור את הבעיה של נתיב תכנון בשל היכולת הכללית אופטימיזציה, הסתגלות חזקות ועמידות בפתרון בעיות לא-ליניאריות; אין הגבלות מסוימות על הבעיה; תהליך החישוב היא פשוטה; ויש דרישות מיוחדות חיפוש מקום 13,14.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

1-בניית המכונה

  1. להרכיב המארז כמופיע, אבטחת רכיבים מכניים באמצעות מהדקים המתאים. ( איור 1)
    הערה: המארז, המהווה את בסיס, מנוע, גלגלים, וכו ', הוא המרכיב העיקרי של הרובוט אחראי בתנועה. לפיכך, במהלך ההרכבה, שמור את הכן ישר.
  2. בדיל החוט המוביל, בשתי האלקטרודות חיוביים ושליליים. הלחמה חוט שני מוביל אל שני הקצוות של המנוע, חיבור קצה החוט האדום את האלקטרודה החיובית שחור להוביל האלקטרודה השלילית.
  3. להרכיב את שרוול הפיר, את המנועים ואת הגלגלים.
    1. להתחבר המנוע שרוול הפיר ואבטח אותו בעזרת בורג.
    2. להוסיף את שרוול הפיר לתוך המרכז של ה-hub הגלגל.
    3. להתקין את המבנה הושלמה על המארז.
  4. לקדוח 2 חורים, 3 מ מ קוטר, במרכז של המארז, כדי לאפשר את התקנת המנוע נהיגה מודול. להתחבר המנוע המנוע נהיגה מודול.
  5. תרגיל אחד חור 1 ס מ משולי שני ימינה ושמאלה המארז עבור ההתקנה של הסוגריים החיישנים אינפרא-אדום בתחתית.
  6. להתקין שני מחברים במרכז משני צדי המארז.
    הערה: כדי להבטיח פעולה רגילה של החיישן אינפרא-אדום, ודא כי החלק המקשר הוא בניצב המארז.
  7. לקדוח חור, 18 מ מ קוטר, דרך כל של שני הרכיבים המבניים עבור ההתקנה של חיישנים. ( איור 2 א)
  8. להתקין את הכונן מנוע בצד התחתון של המארז. ( איור 2B) התקנת חיישן אינפרה אדום אחד הצבעה בכל ארבעת הכיוונים, בהתאמה, של המארז. ( איור 2C)
  9. להתקין את ההילוכים סימטריה. בגלל מומנט גדול שנוצר על ידי פעולת ההילוכים, להבטיח כי המנעולים מותקנים באופן המספק ג'וינט חסין ומוצק.
  10. להתקין ארבעה חיישני אינפרא-אדום על המרכז של מכונת.
  11. המקום 14.8 V ספק במרכז המכונה כוח, ולהצמיד מיקרו יחידה (MCU) כדי מארז הסוללה.
  12. מוספית ארבעה חיישני טווח בחלק העליון של המכונה. להתאים את הזווית בין כל חיישן הקרקע עד 60 ° צלזיוס, כדי להבטיח דיוק הזיהוי ביחס לשולחן העבודה.
  13. להתקין את חיישן הטיה כפול-ציר, אשר משמש כדי לזהות את המקרים כאשר המכונה לא יצליח להשיג את המטרה שלו באזור העבודה.
  14. השתמש במברג כדי לצרף את זרוע רובוטית הקדמי של המכונה. ( איור 3)

2. איתור באגים את המנוע היגוי ואת הנהג מודול

  1. פעמיים כדי לפתוח את התוכנה לאיתור באגים (למשל, רובוט Servo. Terminal2010). לחבר מחשב לוח debug עם אפיק טורי אוניברסלי (USB) המרת בכבלים. ( איור 4)
  2. קבע מנגנון ההיגוי ' s קצב השידור 9600 סיביות בשנייה, המגבלה קצב ראד 521/min, המגבלה זוויתי מגבלה 300° ומתח 9.6 V בממשק העבודה של.
  3. להגדיר את מצב העבודה של הרובוט ההילוכים כדי " מצב מנגנון ההיגוי. "
  4. להחיל תקשורת דו-סטרית למחצה אסינכרונית כחיבור בין בקר מנועים ההיגוי. בדרך זו, הבקר יכול לשלוט יותר מ- 255 מנועי ההיגוי מתוך ממשק יחיד מקלט/משדר אסינכרוני אוניברסלי (UART). ( איור 5)
    שים לב: ייתכן, לכל היותר, 6 היגוי מנועי מחוברת לחוט יחיד. מנועי ההיגוי מדי תוביל להתחממות יתר גדולה מתח ושחרר, וכתוצאה מכך התנהגות יוצאי דופן כגון איפוס ולא תקינה-תקשורת נתונים, וכו ' ( איור 6)
  5. להחיל אסינכרוני חצי דופלקס תקשורת כמו הקשר בין הבקר המנוע נהיגה מודול. ( איור 7)
  6. להגדיר מספר מזהה של המודולים נהיגה שני ואת המנגנונים ההיגוי ארבע. ID3, ID4 יישארו ריקות למטרות עדכון בעתיד. ( איור 8)
    הערה: ID1: שמאלה נהיגה מודול; ID2: נהיגה rightward מודול; ID5: שמאל מול מנוע ההיגוי; ID6: נכון מול מנוע ההיגוי; ID7: השמאלי-אחורי מנוע ההיגוי; ID8: מימין-אחורי מנוע ההגה.
  7. מפל המנועים היגוי אחת ולהתחבר המפל הבקר.
  8. להתחבר החיישנים שלהם הממשקים בקר בהתאמה. יצוין כי החיישן של מי מחבר נושא סימן משולש הוא הקרקע (GND).
    הערה: AD1: קבלה נ"צ פוטואלקטריים על התחתון; AD2: נכון נ"צ פוטואלקטריים על התחתון; AD3: אחורי פוטואלקטריים חיישן אינפרא-אדום על התחתון; AD4: חיישן אינפרה אדום שמאל על התחתון; AD5: מרחק אינפרא-אדום קבלה מדידה חיישן; AD6: נכון אינפרא-אדום מרחק מדידה חיישן; AD7: אחורי אינפרא אדום למדידת חיישן; AD8: מרחק אינפרא-אדום שמאל מדידה חיישן; AD9: שמאל מול אנטי-סתיו חיישן אינפרה אדום פוטואלקטריים; AD10: נכון מול אנטי-סתיו חיישן אינפרה אדום פוטואלקטריים; AD11: מימין-אחורי אנטי-סתיו חיישן אינפרה אדום פוטואלקטריים; AD12: השמאלי-אחורי סתיו אנטי פוטואלקטריים חיישן אינפרא-אדום.

3. איתור באגים החיישנים

  1. סובב ויסות כפתור על הזנב של החיישן אינפרא-אדום להתאמת הטווח זיהוי של החיישן. כאשר הרובוט ממוקם במרכז השולחן עבודה, רמת לוגיקה של חיישנים אינפרא-אדום 4 העליון הוא 1. המכונה נע לקצה השולחן עבודה, רמת לוגיקה של חיישן אינפרה אדום בצד המתאים יהיה 0. ( איור 9 א)
    הערה: הרובוט יכול לקבוע את מיקומו בטבלה עבודה על-ידי ניתוח הרמה לוגיקה של חיישנים אינפרא-אדום. לדוגמה, אם רמות הלוגיקה של החיישן הקדמי ושמאלה 0, הרובוט חייב להיות באזור השמאלי-העליון של השולחן עבודה.
  2. השווה את הערכים מדוד את חיישן המרחק לערכיהם בסיסית לצורך כיול. ( איור 9B)
    הערה: חיישן המרחק הוא חיישן אנלוגי. כמו המרחק משתנה, החיישן ' משוב חוזק האות s, המתאים נמדד הערכים ישתנו גם. הערכים נמדד ינתנו למחשב המארח דרך חיישנים דיגיטליים כך שהרובוט יכול לזהות שינויים בסביבתו.
  3. באגים את חיישן זווית הטיה.
    1. למקם את חיישן זווית הטייה אופקית ולהקליט את ערכיה נמדד.
    2. שיפוע החיישן לעבר משני כיוונים שונים ולהקליט את ערכיה נמדד. אם הערכים שנמדד בטווח השגיאה, החיישן יכולות להיחשב כבלתי בפעילות רגילה.

4. לשלוט ערכת

  1. לבנות מודל סימולציה של מנוע DC, בהתבסס על DC המתח motor איזון המשוואה, השטף הצמדה משוואת מומנט איזון המשוואה.
    1. צור מתח איזון המשוואה שניתנו על ידי
      Equation 1
      כאשר u d הוא מתח ישיר הציר, u q הוא מתח ציר quadrature. R d ו- R q מציינות ציר ישיר התנגדות והתנגדות ציר quadrature בהתאמה. Equation 2, Equation 3, Equation 4, Equation 5 , מייצגים את ציר ישיר הנוכחי, לכוון הציר הנוכחי, ישיר ציר השטף, שטף ציר quadrature.
    2. צור שטף שניתנו על ידי משוואת הצמדה
      < imglt = "משוואת-6" src="//cloudfront.jove.com/files/ftp_upload/56422/56422eq6.jpg" / >
      איפה Equation 7 ו Equation 8 מציינות את המקדם של ישיר self-inductance ציר, ציר quadrature self-inductance בהתאמה. Equation 9 ו- Equation 10 הם מקדם של השראות הדדית. Equation 11, Equation 12 מייצגים מומנט כוח מומנט ו'טען אלקטרומגנטית-
    3. צור מומנט איזון המשוואה המחושב על-ידי Equation 13.
      4. דגם
    4. לבנות סימולציה של מנוע DC. ( איור 10)
  2. להחיל לולאה סגורה כפול, השליטה מנוע DC. לנצל את הפלט של וסת מהירות כקלט של הרגולטורים הנוכחי כדי לווסת את המנוע ' s מומנט ומעודכנים.
    הערה: תרשים של מבנה מערכת הרגולציה הנוכחית. ( איור 11)
    פונקציית ההעברה של PI הרגולטורים הנוכחי מוצג Equation 14, איפה Equation 15 הוא המקדם פרופורציונלי של המתקן הנוכחי, Equation 16 הוא קבוע זמן ההובלה של הרגולטורים הנוכחי. ניתן להשיג על ידי המקדם בקנה מידה Equation 17, ואת המקדם נפרד Equation 18.
    1. החל בקרת לולאה סגורה כפול של מנוע DC. ( איור 12)
  3. להחיל בקרת תנועה ארבע-רבעים של מנוע DC. ( איור 13) מעגל
    1. לנצל H-bridge נהיגה להשיג ארבע-רביע תנועה של מנוע DC להתכוונן ב- off של מתכת-מוליך-למחצה שדה-אפקט טרנזיסטור (MOSFET). ( איור 14)
      הערה: כאשר Q1 ו- Q4 מופעלים המנוע נמצא במצב חשמלי קדמי, את המשולש הראשון פועלת המדינה. כאשר Q3 ו- Q4 מופעלים, המנוע הוא באנרגיה בלימה את המשולש השני פועל המדינה והמדינה. כאשר Q2, Q3 מופעלים, המנוע הוא המדינה חשמלי הפוך, המדינה תנועה ברבע השלישי. כאשר Q1 ו- Q2, מופעלים, המנוע הוא באנרגיה הפוכה בלימה המדינה והמדינה תנועה ברבע הרביעי.
  4. להחיל אפנון רוחב פולס (PWM) להסדיר את המהירות של מנוע DC. לווסת את DC מתח דופק רוחב (מחזור) שהוחל armature מנוע על-ידי שליטה ב- off של מתג חשמלי כאשר המתח של כוח מנוע DC אספקת נשאר ללא שינוי במהותו, ובכך להתכוונן הערך הממוצע, את הקלט מהירות סיבוב ארמטורה מתח של המנוע.

5. לכתוב את התוכנית

  1. להשתמש בשורת ההורדה USB כדי לייבא קובץ בינארי (BIN) שנוצר על ידי KEIL5 לתוך הבקר.
  2. בחר את התוכנית להורג.

6. יישום תרחיש

  1. החל זיהוי צבע לסווג את המטען בבית חרושת. ( איור 15)
    1. להשתמש מצלמה אופטי כדי לאסוף תמונות ולוודא את הצבע סרוקים באמצעות המספר של מערך דו מימדי דילגתי.
    2. להרים את האובייקט עם זרועות מכניות.
    3. בפקודה כדי להעביר את האובייקט אל המיקום המיועד שימוש במצלמה ונהיגה מנוע של הרובוט.
  2. החיפוש במהירות כדי לנקות את האזורים המיועדים לכך. ( באיור 16)
    1. להשתמש החיישן האופטי ארבע הרובוט כדי לזהות את המיקומים של סביב מכשולים.
    2. הפקודה מנגנון ההיגוי להרים את האת מכני ולנקות את המכשולים באזורים המיועדים לכך.
    3. השתמש אלגוריתם גנטי כדי לקבוע את שביל החיפוש היעיל ביותר
  3. להשתמש זיהוי העצמי כדי למנוע נפילה של עבודה, שעליו מונחים נפרדות עובדים מאזור העבודה מכונת ולהבטיח בטיחות העובדים.
    1. לשנות אותות בהתבסס על ההבדל בגובה של בין ארבע העליון אופטי החיישנים, אשר מזהה את עבודה, שעליו מונחים ובאדמה.
    2. לנתח את הסימנים המשתנים כדי לקבוע את המיקום של קצות עבודה, שעליו מונחים.
    3. פיקוד המכונה כדי למנוע את הקצוות של עבודה, שעליו מונחים.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

בדיאגרמה של התוכנית בקרת תנועה כפולה לולאה סגורה, הסגול מייצג אות במהירות נתונה, הצהוב מייצג את הערך של הפלט מערכת הבקרה. איור 17 מראה בבירור כי מערכת בקרת לולאה סגורה זוגי הוא באופן משמעותי יעיל יותר מאשר מערכת לולאה פתוחה. להחטיא בפועל של הפלט במערכת לולאה סגורה זוגי הוא קטן יחסית והוא הביצועים דינמי של המערכת טובה יותר. ( איור 17)

איור 18 מראה של הרובוט הדיוק של זיהוי צבע תחת השפעת האור משתקף באורכי גל שונים. בפועל, בשל תנאי תאורה שונים, אורך הגל האור משתקף של אובייקט היעד משתנים בתוך טווח מסוים. כדי לבחון את הדיוק של זיהוי של המכונה, מבחן מתנהל בטווח של אורכי הגל של האור הצהוב (565-595 nm) ואור אדום (nm 625-740). אם הערך המוחזר על-ידי המצלמה הוא 1, ההכרה צבע הוא מדויק. בטווח של 585-593 ננומטר, שיעור הדיוק בזיהוי אור צהוב של המצלמה חורג 90%, בעוד שיעור מחוץ לטווח פוחת במהירות. באופן דומה, בתוך הטווח nm 660-700, שיעור הדיוק בזיהוי באור אדום חורג 90%, בעוד שיעור מחוץ לטווח פוחת במהירות. תוצאות הבדיקה מדגימים, תחת תאורה מתאימה, משיגה הרובוט זיהוי צבע עם שוליים קטן של שגיאה. ( איור 18)

איור 19 ממחיש את הקשר בין דיוק הזיהוי של המצלמה צבע ואת המרחק. הדיוק של זיהוי הפוך הוא מתואם עם המרחק. כמופיע בתוצאות הניסוי, כאשר המרחק הוא בין 0-30 ס מ, הדיוק בזיהוי צבע המצלמה גדול מ- 80%. התוצאות מדגימים כי תוכנית זו יש כלי חזק. ( איור 19)

Figure 1
איור 1 : בנייה של המארז. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

Figure 2
איור 2 : התקנה של חיישנים אינפרא-אדום. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

Figure 3
איור 3 : ההשפעה של ההתקנה. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

Figure 4
איור 4 : מסך העבודה לאיתור באגים. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

Figure 5
איור 5 : החיבור של הרובוט ההילוכים. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

Figure 6
איור 6 : עקרונות חיבור חשמל. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

Figure 7
איור 7 : עקרונות חיבור חשמל. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

Figure 8
איור 8 : להגדיר מספר זיהוי. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

Figure 9
איור 9 : שני חיישנים. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

Figure 10
איור 10 : מודל סימולציה של מנוע DC. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

Figure 11
איור 11 : מערכת הרגולציה הנוכחית. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

Figure 12
איור 12 : מודל סימולציה של בקרת לולאה סגורה כפול. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

Figure 13
איור 13 :רונג > תרשים 4-רביע הפעולה של המנוע. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

Figure 14
איור 14 : H-bridge במעגל. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

Figure 15
איור 15 : זרימת העבודה של זיהוי צבע. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

Figure 16
איור 16 : זרימת העבודה של חיפוש מהיר. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

Figure 17
איור 17 : דיאגרמה Simulink. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

Figure 18
איור 18 : הדיוק של זיהוי צבע תחת השפעת האור משתקף באורכי גל שונים. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

Figure 19
איור 19 : הקשר בין המרחק הדיוק של זיהוי צבע של המצלמה. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

בנייר זה, תיכננו סוג של רובוט אינטליגנטי יכול להיות בנוי באופן עצמאי. אנחנו ליישם אלגוריתם חיפוש אינטליגנטי המוצע והכרה אוטונומית על ידי שילוב של מספר תוכנות עם חומרה. בפרוטוקול, הצגנו גישות בסיסיות לקביעת התצורה של החומרה, באגים הרובוט אינטליגנטי, אשר עשוי לסייע למשתמשים לעצב מבנה מכני מתאים של הרובוט שלהם. עם זאת, במהלך המבצע בפועל, יש צורך לשים לב ליציבות המבנה, מגוון הניתוחים, דרגת חופש, ניצול שטח, כדי להבטיח כי הפרמטרים האלה עומדים בדרישות. מבנה מכני סביר מבטיחה דיוק גבוהה, גמישות גבוהה ועמידות גבוהה של הרובוט. כדי לעצב מבנים מכניים מורכבים, המשתמש ניתן לשלב תוכנה כמו אדמס לבנות מודל סימולציה ולהחיל שטנץ וירטואלי הטכנולוגיה. הדבר עשוי לאפשר אותם לא לכלול אפשרויות לא לספק את הדרישות הטכניות או אפשרויות שאינן מכנית ריאלי.

בעיה אפשרית אחת היא חוסר היכולת של הרובוט להשיג באופן מדויק את תפקידיה הרצוי. זה עשוי לנבוע בעיקר שני גורמים. הראשון הוא חוסר היכולת של החיישנים כדי לעמוד בדרישות. לדוגמה, במהלך הבדיקה הראשונה, רובוט ניקוי במחקר זה היתה אפשרות לדחוף את המכשולים בהצלחה אל מחוץ לאזור העבודה. זה היה בגלל הטווח של חיישן אינפרה אדום על הציוד היה במידת מה לצמצם, שאומר כי הרובוט לא להשיג את האצת כנדרש כאשר זה זיהה מכשול. בעיה זו יכולה להיפתר על ידי הגדלת טווח זיהוי חיישן אינפרה אדום. לטיפול בבעיות אלה, רמה נוספת של איתור באגים של החיישן עשוי להיות נחוץ, בהתבסס על מצב או יישום. השנייה היא חוסר היכולת של המנוע שנבחר לפגוש את הדרישה ביצועים. בעת בחירת מנוע, יש להעניק עדיפות מנוע עם ביצועים המוצא מתאימים, היציבות התפעולית, רעש נמוך בתוך התקציב.

כדי להתחיל בתכנון וייצור של רובוט חדש, הפרמטרים עבור ערכת תצורה ידנית יש להגדיר כדי לשלוט באופן הפעולה של הרובוט, כך זה עשוי להתאים הדרישות של משימה חדשה. בו זמנית, כל התהליכים חייב לבצע את השלבים שהוצגו בפרוטוקול. יתרון של העיצוב המודולרי של הרובוט טמון שלה חלוקה ברורה של עבודה, המאפשר לה להיות מפותח באמצעות שיתוף פעולה של מהנדסים שונים. מהנדסי מכונות עיצוב המבנה של החומרה, מהנדסי חשמל עיצוב האסטרטגיה השליטה המוטורית, מהנדסים פקדי עיצוב מאלגוריתם החיפוש. לכן, העבודה של כל מודול ניתן לפתח באופן עצמאי לביצוע משימה ספציפית. אנו מספקים ערכת עיצוב בסיסי עבור כל מודול, כדי לסייע למשתמשים לחפש ערכת אופטימלית עבור יישום מסוים.

הטווח של יישומים אפשריים תתרחב משמעותית כמו רובוט אינטליגנטי טכנולוגיה מבשיל. זה יוכיח להיות משאב שלא יסולא בפז ליחידים בתחומים של פיתוח האוקיינוס, חקר החלל, ייצור תעשייתי, חקלאי, החברתיים, ומקומות בילוי, שם כמה. טכנולוגיה זו יחליף בהדרגה את בני האדם בסביבות עבודה מסוכן, לא היגייני. רובוטים חכמים ימשיך לפתח כלפי רובוט מרובה לשיתוף פעולה, כיוון ברשת ואינטליגנטית.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

המחברים אין לחשוף.

Acknowledgments

המחברים רוצה לבטא את מר Yaojie הוא תודתם על עזרתו ביצוע הניסויים דיווח בעיתון הזה. עבודה זו נתמך בחלקה על ידי נבחרת מדעי הטבע קרן של סין (מספר 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

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  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. Digital Realization of Retuning Fractional-Order Controllers for an Existing Closed-Loop Control System. J Circuit Syst Comp. 26 (10), 32-38 (2017).
  4. 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).
  5. Brogardh, T., et al. Present and future robot control development - An industrial perspective. Annu Rev Control. 31 (1), 69-79 (2007).
  6. 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).
  7. 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).
  8. 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).
  9. 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).
  10. 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).
  11. 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).
  12. 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).
  13. 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).
  14. 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).

Tags

הנדסה גיליון 128 רובוט אינטליגנטי בקרת סגור-לולאה היגוי מנוע חיישן הזמנת מנוע זרם ישר (DC) הרגולטור הנוכחי פרופורציה אינטגרציה (PI) ארבע-רביע תנועה לשלוט אפנון רוחב פולס (PWM) האוטונומי זיהוי אלגוריתם חיפוש חכם
עיצוב מודולרי וייצור של רובוט חכם המבוסס על אסטרטגיה בקרת לולאה סגורה
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Zhang, L., Zhu, J., Ren, H., Liu,… More

Zhang, L., Zhu, J., Ren, H., Liu, D., Meng, D., Wu, Y., Luo, T. The Modular Design and Production of an Intelligent Robot Based on a Closed-Loop Control Strategy. J. Vis. Exp. (128), e56422, doi:10.3791/56422 (2017).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter