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Engineering

모듈형 설계 및 폐쇄 루프 제어 전략에 따라 지능형 로봇의 생산

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

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.

Abstract

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.

Introduction

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.

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Protocol

1. 건설 기계의

  1. 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.
  2. 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.
  3. 조립 샤프트 슬리브, 모터 및 바퀴.
    1. 샤프트 슬리브 모터를 연결 하 고 나사와 보안.
    2. 휠 허브의 센터 샤프트 슬리브 삽입.
    3. 섀시로 완성 된 구조를 설치.
  4. 두 구멍, 섀시 모듈 운전 하는 모터의 설치 수 있도록 중앙에 직경에서 3 m m 드릴. 모듈을 운전 하는 모터에 모터를 연결.
  5. 하나 드릴 구멍 둘 다 왼쪽 및 오른쪽 가장자리에서 섀시 하단에 적외선 센서의 설치에 대 한 1 cm.
  6. 설치 섀시의 두 측면의 중심에 두 패스너.
    주: 적외선 센서의 정상 작동을 보장 하기 위해, 연결 조각 인지 확인을 섀시에 수직.
  7. 드릴 구멍, 각 센서의 설치에 대 한 두 개의 구조적 구성 요소를 통해 지름 18 m m. ( 그림 2A)
  8. 섀시 밑면에 모터 드라이브를 설치합니다. ( 그림 2B) 섀시의 각각, 각 4 개의 방향에서 가리키는 한 적외선 센서를 설치 합니다. ( 그림 2C)
  9. 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.
  10. 컴퓨터의 센터에 4 개의 적외선 센서 설치.
  11. 장소는 14.8 V 기계, 중앙에 전원 및 배터리 팩을 마이크로컨트롤러 유닛 (MCU)를 부착.
  12. 는 컴퓨터의 위쪽 부분에 4 개의 범위 센서 부착. 작업 테이블 기준으로 탐지 정확도 보장 하기 위해 60 ° 각 센서와 바닥 사이의 각도 조정.
  13. 컴퓨터 작업 영역에서 그것의 목표에 도달 하지 못할 때 경우를 감지 하는 데 사용 되는 듀얼 축 기울기 센서 설치.
  14. 는 컴퓨터의 앞에 로봇 팔을 연결 하는 드라이버를 사용 합니다. ( 그림 3)

2. 조 타 엔진 및 드라이버 모듈 디버깅

  1. 디버깅 소프트웨어 (예: 로봇 서보 Terminal2010)를 열려면 두 번 클릭 합니다. 컴퓨터 연결 디버그 보드와는 범용 직렬 버스 (USB) 케이블을 변환. ( 그림 4)
  2. 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.
  3. 로봇 스티어링 기어에의 작업 모드 설정 " 조 타 엔진 모드. "
  4. 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)
  5. 비동기 반이중 적용 컨트롤러와 모듈을 운전 하는 모터 사이 연결으로 통신 합니다. ( 그림 7)
  6. 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.
  7. 컨트롤러에 폭포를 연결 하 고 스티어링 엔진 하나를 계단식.
  8. 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.

3. 센서를 디버깅

센서의 검출 범위를 조정 하려면 적외선 센서의 꼬리에
  1. 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.
  2. 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.
  3. 는 기울기 각도 센서를 디버깅합니다.
    1. 기울기 각도 센서를 수평으로 놓고 측정된 값 기록.
    2. 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.

4. 제어 구성표

  1. 구조 DC 모터 전압 균형 방정식, 플럭스 연계 방정식 및 토크 균형 방정식에 DC 모터의 시뮬레이션 모델 기반.
    1. 구축 전압 균형 방정식에 의해 주어진
      Equation 1
      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. Equation 2, Equation 3, Equation 4, Equation 5 직접 축 전류를 나타내는 축 전류를 직접, 직접 축 플럭스와 구적 축 플럭스.
    2. 구축 유출 링크 방정식에 의해 주어진
      < img는lt = "방정식 6" src="//cloudfront.jove.com/files/ftp_upload/56422/56422eq6.jpg" / >
      어디 Equation 7와 Equation 8는 계수를 나타내는 직접 축 self-inductance 및 쿼드 러 처 축 self-inductance 각각. Equation 9 및 Equation 10는 상호 인덕턴스의 계수. Equation 11, Equation 12 전자기 토크와 부하 토크를 나타냅니다.
    3. 구축 토크 균형 방정식에 의해 계산 Equation 13.
      4. DC 모터의
    4. 빌드 시뮬레이션 모델입니다. ( 그림 10)
  2. 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 Equation 14, 어디 Equation 15의 비례 계수는 현재 레 귤 레이 터 및 Equation 16는 현재 레 귤 레이 터의 리드 시간 상수. 그것은 규모 계수에 의해 얻어질 수 있다 Equation 17, 정수 계수 및 Equation 18.
  3. 적용 이중 폐쇄 루프 제어 DC 모터의
      . ( 그림 12)
  4. DC 모터의 4-쿼드런트 모션 컨트롤 적용. ( 그림 13)
    1. 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.
  5. 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.

5. 프로그램을 작성

  1. USB 다운로드 줄을 사용 하 여 컨트롤러에 KEIL5에 의해 생성 된 이진 (BIN) 파일을 가져올.
  2. 실행 될 프로그램을 선택 합니다.

6. 응용 프로그램 시나리오

  1. 공장에서 화물을 분류 하 적용 색상 인식. ( 그림 15)
    1. 는 광학 카메라를 사용 하 여 이미지를 수집 하 고 반송 2 차원 배열의 번호를 사용 하 여 스캔 한 컬러를 확인 하.
    2. 기계 팔을 사용 하 여 개체를 들어.
    3. 구동 로봇의 모터는 카메라를 사용 하 여 지정 된 위치에 개체를 전송 하는 명령을.
  2. 지정된 분야를 신속 하 게 검색. ( 그림 16)
    1. 주변 장애물의 위치를 감지 하는 로봇에 4 개의 광 센서를 사용 하 여.
    2. 기계 삽 고 지정 된 지역에서 장애물을 분명히 조 타 엔진 명령.
    3. 가장 효과적인 검색 경로 결정 하는 유전자 알고리즘을 사용 하 여
  3. 컴퓨터 작업 영역에서 노동자를 분리 하 고 작업자 안전 보장에 작업 대에서 떨어지는 것을 방지 하기 위해 사용 하는 자기 인식.
    1. 신호 인식 벤치와 4 위 광 센서, 고도 차이에 따라 수정.
    2. 벤치의 가장자리의 위치를 변경할 수 신호 분석.
    3. 벤치의 가장자리를 피하기 위해 기계를 명령.

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Representative Results

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 (625-740 nm)의 파장의 범위에는 시험 실시. 카메라에서 반환 하는 값이 1 이면 색 인식 정확 하다. 585-593 nm의 범위에서 노란색 빛 인식 정확도 속도 카메라의 범위 밖에 서 속도 빠르게 감소 하는 반면 90%를 초과 합니다. 마찬가지로, 660-700 nm 범위 내 빨간 불 인식 정확도 속도 초과 90%, 범위 밖에 서 속도 빠르게 감소 하는 동안 합니다. 테스트 결과, 적절 한 조명 아래 로봇 작은 허용 오차와 색상 인식 달성 하는 방법을 보여 줍니다. ( 그림 18)

그림 19 에서는 카메라의 색상 인식 정확도 거리 사이의 관계를 보여 줍니다. 인식 정확도 거리와 반비례 상관 된다. 같이 실험 결과, 0-30 cm 사이 거리는 때, 카메라의 색상 인식 정확도 80% 이상 이다. 결과이 프로그램은 강력한 유틸리티를 보여 줍니다. ( 그림 19)

Figure 1
그림 1 : 섀시의 건설입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Figure 2
그림 2 : 적외선 센서의 설치입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Figure 3
그림 3 : 설치의 효과입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Figure 4
그림 4 : 디버깅 작업 화면입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Figure 5
그림 5 : 로봇 스티어링 기어 연결입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Figure 6
그림 6 : 전기 연결 원리입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Figure 7
그림 7 : 전기 연결 원리입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Figure 8
그림 8 : ID 번호를 설정 합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Figure 9
그림 9 : 두 센서입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Figure 10
그림 10 : DC 모터의 시뮬레이션 모델입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Figure 11
그림 11 : 현재 규제 시스템입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Figure 12
그림 12 : 이중 폐쇄 루프 제어의 시뮬레이션 모델입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Figure 13
그림 13 :룽 > 모터의 4-쿼드런트 작동의 다이어그램. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Figure 14
그림 14 : H-브리지 회로입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Figure 15
그림 15 : 컬러 인식의 워크플로입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Figure 16
그림 16 : 빠른 검색의 워크플로입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Figure 17
그림 17 : Simulink 다이어그램입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Figure 18
그림 18 : 다른 파장에서 반사 된 빛의 영향 아래 색상 인식 정확도. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Figure 19
그림 19 : 카메라의 색상 인식 정확도 거리 사이의 관계. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

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Discussion

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 문제는 정확 하 게 원하는 기능을 달성 하는 로봇의 무 능력. 이것은 주로 두 가지 원인에서 줄기 수 있습니다. 첫 번째 요구 사항을 충족 하는 센서의 무 능력 이다. 예를 들어 첫 번째 테스트 하는 동안이 연구에서 청소 로봇을 성공적으로 작업 영역에서 장애물을 밀어 수 없었다. 이 장비에 적외선 센서의 범위는 다소 좁은, 장애물 감지 로봇 수 필요한 가속도 달성 하지 의미 때문에 했다. 적외선 센서의 감지 범위를 늘려이 문제를 해결할 수 있다. 이러한 문제를 해결 하려면 센서의 디버깅 수준을 추가로 필요할 수 있습니다, 상황 또는 응용 프로그램에 따라. 두 번째 성능 요구 사항을 충족 하는 선택 된 모터의 무 능력 이다. 모터를 선택할 때 우선 적당 한 시작 성능, 운영 안정성 및 예산 내에서 저 잡음 모터에 부여 되어야 합니다.

새 작업의 요구에 적응할 수 있도록 디자인 및 새로운 로봇의 생산을 시작 하려면 수동 구성 체계에 대 한 매개 변수는 로봇의 동작을 제어 정의 합니다. 동시에, 모든 프로세스는 프로토콜에서 제공 하는 단계를 수행 해야 합니다. 로봇의 모듈식 디자인의 장점은 다양 한 엔지니어의 협력을 통해 개발 될 수 있도록 작품의 그것의 명확한 부분에 있다. 기계 엔지니어는 하드웨어의 구조 설계, 전기 모터 제어 전략, 디자인 및 컨트롤 엔지니어 디자인 검색 알고리즘. 따라서, 각 모듈의 작품 수 있습니다 개발할 수 하지 독립적으로 특정 작업을 수행. 특정 응용 프로그램에 대 한 최적의 계획을 검색 하는 사용자를 위해 각 모듈에 대 한 기본 디자인 구성표를 제공 합니다.

지능형 로봇 기술 성숙 잠재적인 응용 프로그램의 범위를 상당히 확장 됩니다. 그것은 몇 가지 이름을 해양 개발, 우주 탐사, 산업 및 농업 생산, 사회 서비스 및 엔터테인먼트 분야에서 개인에 게 귀중 한 자원 수 증명할 것 이다. 이 기술은 점차적으로 위험 하 고 비 위생적인 작업 환경에서 인간으로 바뀝니다. 지능형 로봇 개발 멀티 로봇 협력과 지능과 네트워크 방향으로 계속 됩니다.

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Disclosures

저자는 공개 없다.

Acknowledgments

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.

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

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공학 문제 128 지능형 로봇 폐쇄 루프 제어 스티어링 엔진 센서 시운전 직류 (DC) 모터 비율 통합 (PI) 전류 레 귤 레이 터 4-쿼드런트 모션 제어 펄스 폭 변조 (PWM) 자치현 식별 지능형 검색 알고리즘
모듈형 설계 및 폐쇄 루프 제어 전략에 따라 지능형 로봇의 생산
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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).

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