Summary
Biz mevcut bir protokol üzerinde modüler tasarım ve üretim bilimsel ve teknik işçi özel üretim görevleri ile akıllı robot tasarım yardımcı olmak için akıllı robotlar kişisel ihtiyaçlarına göre ve tasarım bireyselleştirilmiş.
Abstract
Akıllı robotlar çevresini hissediyorum, kendi eylem planı ve sonunda hedeflerine ulaşmak edebiliyoruz robotlar yeni nesil bir parçasıdır. Son yıllarda, günlük yaşam ve endüstri robotlar üzerine güven artmıştır. Bu raporda önerilen protokol tasarımı ve üretimi bir işleme robot bir akıllı arama algoritması ile bir özerk kimlik işlevi ile açıklar.
İlk olarak, çeşitli çalışma modülleri mekanik inşaat iş platformu ve robotik manipülatör yüklemesini tamamlamak için monte edilir. O zaman, biz tasarım bir kapalı çevrim kontrol sistemi ve yazılım, hata ayıklama yardımı ile bir dört çeyrekli motor kontrol stratejisi yanı sıra direksiyon dişli kimlik (ID), baud hızı ve robot istenen dinamik elde emin olmak için diğer çalışma parametreleri ayarla performans ve düşük enerji tüketimi. Sonra doğru bir şekilde çevresel bilgi elde etmek için çoklu sensör füzyon elde etmek için sensör hata ayıklama. Son olarak, robotun işlevini belirli bir uygulamanın başarısı tanıyabilir ilgili algoritma uygular.
Kullanıcıların çeşitli donanım inşaat programları geliştirmek ve bir akıllı kontrol stratejisi uygulamak için kapsamlı hata ayıklayıcıyı kullanmak bu yaklaşımın avantajı, güvenilirlik ve esneklik, gibidir. Bu yüksek verimlilik ve sağlamlık ile gereksinimlerine göre kişiselleştirilmiş gereksinimleri belirlemek kullanıcılara izin verir.
Introduction
Robotlar bilgi sensörler ve yapay zeka 1,2, mekanik, elektronik, kontrol, bilgisayarlar da dahil olmak üzere çeşitli disiplinleri birleştiren karmaşık, akıllı makineler. Giderek, robotlar yardımcı veya işyeri, sanayi üretimi, yineleyici ya da tehlikeli görevleri gerçekleştirmekte robotlar sahip avantajları nedeniyle özellikle insanlarda bile değiştirme. Çalışmada akıllı robot protokolünde tasarımını bir kapalı döngü denetimi stratejisi, özellikle yol bir genetik algoritma dayalı planlama temel alır. Ayrıca, fonksiyonel modüller robot yükseltmeleri için güçlü bir kapasite var. hangi gelecekteki en iyi duruma getirme iş için sağlam bir temel sağlayabilir kesinlikle bölünmüş3,4, olmuştur.
Robot platformu modüler uygulaması öncelikle aşağıdaki yöntemlerde temel alır: çok boyutlu kombinasyon denetimi stratejisi motor kontrol modülü5,6ve akıllı keşif bir genetik algoritma dayalı optimizasyon algoritması modülünde.
DC motor ve dört çeyrekli motor işlemi Çift Kişilik kapalı çevrim kontrol motor kontrol modülü'nü kullanın. Çift Kişilik kapalı çevrim hız kontrolü anlamına gelir Devir Ayalayıcı çıkış akım ve motor tork kontrol izin geçerli düzenleyici giriş olarak hizmet vermektedir. Bu sistemin motor tork gerçek zamanlı olarak verilen hız ile gerçek hız arasındaki farkı temel alarak denetlenebildiğini avantajdır. Zaman verilen ve gerçek arasındaki farkı hızları nispeten büyük, motor tork artırır ve yönetmelik7, için hızlı kılan hız değişiklikleri mümkün olduğunca hızlı bir şekilde motor hız verilen değere doğru sürmeyi daha hızlı hız 8 , 9. diğer taraftan, hızı nispeten yakın verilen değerdir, otomatik olarak azaltmak aşırı hız, hız verilen değer nispeten hızlı bir şekilde hiçbir hata6ile, ulaşmak izin önlemek için motor tork 10. eşdeğer zamandan beri elektrik geçerli döngü sabitidir nispeten küçük dört çeyrekli motor11,12 yanıt verebilir daha hızlı sistem için söz konusu olduğunda girişim etkisini bastırmak için Dış parazit var. Bu kararlılık ve anti-parazit yetenek sistemi geliştirmek için sağlar.
MATLAB simülasyonda sonuçlarına dayanarak en yüksek verimlilik ile genetik zeki optimizasyon algoritması seçin. Genetik olarak doğal seçilim teorisinin temel bir Stokastik paralel arama algoritması genetik algoritmasıdır. İlk herhangi bir bilgi olmaması durumunda genel en uygun çözüm bulmak için etkili bir yöntem oluşturmaktadır. Böylece sürekli seçimi, crossover, mutasyon ve diğer genetik işlemleri yoluyla çözüm kalitesini artırma bir nüfus olarak sorun çözüm kümesi Saygılar. Akıllı robotlar tarafından planlama yol ile ilgili olarak yetersiz ilk bilgiler sayesinde, karmaşık ortamları ve nonlinearity zorluk ortaya çıkar. Genetik algoritmalar daha iyi çünkü onlar global optimizasyon yeteneği, güçlü uyum ve doğrusal olmayan sorunların çözümünde sağlamlık sahip yol planlama sorunu çözmek edebiliyoruz; Sorun yok belirli kısıtlamalar vardır; hesaplama işlemi basittir; ve özel koşullar için arama alanı 13,14.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
1. inşaat makine
- araya gösterildiği, kasa mekanik bileşenleri uygun bağlantı elemanları kullanarak güvenli hale getirme. ( şekil 1)
Not: anakart, motor, tekerlekler, vb kapsar, şasi için onun hareket sorumlu robot birincil bileşenidir. Böylece, derleme sırasında dirsek düz tut. - Kalay tel kurşun ve pozitif ve negatif elektrotlar. İki tel yol iki ucu bağlanmayı kırmızı kurşun pozitif elektrot ve negatif elektrot siyah adayına motorun üzerine lehim.
- Mili kol, motor ve tekerlekler monte.
- Motor mili kol bağlanmak ve bir vida ile güvenli.
- Mili kol tekerlek hub ortasına takın.
- Şasi tamamlanan yapısını yükleyin.
- İki delik, 3 mm çapında, kasa modülü sürüş motoru yüklemek için izin vermek için ortasına. Motor modülü sürüş motoru bağlayın.
- Matkap bir delik her iki sol ve sağ kenarları kasanın altındaki kızılötesi sensörler için ayraç kurulumu için 1 cm.
- Yükleme Merkezi kasanın iki kenarının üzerine iki bağlantı elemanları.
Not: kızılötesi sensörler normal çalışmasını sağlamak için bağlantı parça kasasına dik olduğundan emin olun. - Bir delik 18 mm çapında, her iki yapısal bileşenler sensörler kurulumu için. ( şekil 2A)
- Şasi alt motor sürücü yükleyin. ( şekil 2B) Her dört yönden de sırasıyla, şasi işaret bir kızılötesi sensör yükleyin. ( şekil 2C)
- Direksiyon dişli simetri yükleyin. Direksiyon dişli işlemi tarafından oluşturulan büyük tork nedeniyle civatalar sert ve geçirimsiz Derz sağlar bir şekilde yüklenmiş olduğundan emin olun.
- Makine merkezi üzerinde dört kızılötesi sensörler yükleyin.
- Yer 14,8 V güç kaynağı makine merkezinde ve pil paketi için Mikrodenetleyici birim (MCU) yapıştırmayın.
- Makine üst kısmındaki dört aralığı sensörlerine yapıştırmayın. Her sensör ve zemin arasındaki açısı 60 °, göre çalışma tablo algılama doğruluğunu garanti uyum.
- Makine çalışma alanı içinde hedefine ulaşmak başarısız olduğunda durumları algılamak için kullanılan çift eksenli tilt sensör yükleyin.
- Bir tornavida robot kolu makinenin önüne eklemek için kullanın. ( şekil 3)
2. Hata ayıklama direksiyon motor ve sürücü modülünü
- hata ayıklama yazılım (örneğin, Robot Servo Terminal2010) açmak için çift tıklatın. Bir evrensel seri veri yolu (kablo dönüştürme USB ile) hata ayıklama kartına bağlayın. ( şekil 4)
- Direksiyon motoru ayarla ' s baud hızı 9600 bit/s, hızı sınırlama 521 rad/dk, açısal sınırlama 9,6 V çalışma arayüzü için 300° ve gerilim sınırlama için.
- Robot direksiyon dişli için çalışma modunu ayarlamak " direksiyon motor modu. "
- Zaman uyumsuz yarı çift yönlü iletişim denetleyicisi ve direksiyon motorları arasında bağlantı olarak uygulanır. Bu şekilde, tek bir evrensel zaman uyumsuz alıcı/verici (UART) arabirim 255'ten fazla direksiyon motorlarından denetleyicisi denetleyebilirsiniz. ( şekil 5)
Dikkat: Olabilir, en az 6 motorları tek bir kabloya bağlı direksiyon. Çok fazla direksiyon motorları sıfırlama ve anormal veri iletişim, vs gibi alışılmadık davranış kaynaklanan aşırı ısınma ve büyük gerilim düşümü yol açar ( şekil 6) - zaman uyumsuz yarı çift yönlü uygulamak iletişim denetleyicisi ve modül sürüş motor arasındaki bağlantı olarak. ( Şekil 7)
- İki sürüş modülleri ve dört direksiyon motor kimliği sayısını ayarlayın. ID3 ve ID4 gelecek güncelleştirme amaçlar için boş bırakılır. ( şekil 8)
Not: ID1: leftward sürüş modülü; ID2: Droitisation modülü sürüş; ID5: sol açık direksiyon motor; ID6: sağ ön direksiyon motor; ID7: sol-arka direksiyon motor; ID8: sağ-arka direksiyon motoru. - Direksiyon motorları tek tek basamaklı ve cascade denetleyicisine bağlanma.
- İlgili denetleyicisi ara yüzleri sensörler bağlayın. Bu kimin bağlayıcı bir üçgen işareti ayılar sensör zemin (GND) olduğunu belirtmek gerekir.
Not: AD1: açık kızılötesi fotoelektrik sensör üzerinde alt; AD2: kızılötesi fotoelektrik sensör üzerinde alt sağ; AD3: arka kızılötesi fotoelektrik sensör alt; AD4: alt üzerinde sol kızılötesi algılayıcı; AD5: sensör ölçüm açık Kızılötesi mesafe; AD6: doğru Kızılötesi mesafe ölçüm sensörü; AD7: arka kızılötesi sensör ölçüm; AD8: sensör ölçüm sol Kızılötesi mesafe; AD9: sol açık Anti-sonbahar kızılötesi fotoelektrik sensör; AD10: sağ ön Anti-sonbahar kızılötesi fotoelektrik sensör; AD11: sağ-arka anti-sonbahar kızılötesi fotoelektrik sensör; AD12: sol-arka anti-sonbahar kızılötesi fotoelektrik sensör.
3. Sensörler hata ayıklama
- düzenleyen döndür düğmesi sensörler algılama aralığını ayarlamak için kızılötesi sensörler kuyruk üzerinde. Robot çalışma tablosu ortasına yerleştirilir, en iyi dört kızılötesi sensörler mantığı düzeyi 1 olur. Makine çalışma tablosu kenarına taşındığında, karşılık gelen tarafında kızılötesi sensör mantığı düzeyi 0 olacaktır. ( Þekil 9A)
Not: Robot kızılötesi sensörler mantık düzeyini analiz ederek çalışma tablosu'deki konumunu belirleyebilirsiniz. Sol ve açık sensörleri mantık düzeyleri 0 varsa, örneğin, robot çalışma tablosunun sol üst bölgede olmalıdır. - Temel değerlerine mesafe sensörü için kalibrasyon ölçüm değerleri karşılaştırın. ( şekil 9B)
Not: Mesafe sensörü bir analog sensör olduğunu. Mesafe değişir gibi sensör ' s sinyal gücü geri bildirim ve karşılık gelen ölçülen değerleri de değişir. Robot çevresi değişiklikleri belirlemek için ölçüm değerleri dijital sensörler ile ev sahibi makine iletilecek. - Tilt-açı sensörü hata ayıklama.
- Tilt-açı sensörü yatay olarak yerleştirin ve onun ölçüm değerleri kayıt.
- Sensör iki farklı yönlere doğru eğilmek ve onun ölçüm değerleri kaydetmek. Ölçülen değerler hata aralığında ise, sensör, düzenli işleminde varlık olarak kabul edilebilir.
4. Kontrol düzeni
- yapısı DC motor, simülasyon modeli esas DC motor voltaj denge denklemi, akı bağlantı denklem ve tork denge denklemi.
- Ağımdaki gerilim denge denklemi tarafından verilen
u d doğrudan eksen gerilim, u q Kadrat eksen gerilim olduğunu. R d ve R q doğrudan eksen direnci ve Kadrat eksen direnç sırasıyla göstermek.
, 
, 
, 
, doğrudan eksen geçerli, temsil doğrudan eksen geçerli, doğrudan eksen akı ve Kadrat eksen akı. - Ağımdaki akı tarafından verilen bağlantı denklem
< img birlt "Denklem 6" src="//cloudfront.jove.com/files/ftp_upload/56422/56422eq6.jpg" = / >
nerede
ve 
katsayısı göstermek bir eksen self-inductance ve Kadrat eksen self-inductance sırasıyla yolu tarif etmek. 
ve 
Karşılıklı indüktans katsayısı vardır. 
, 
elektromanyetik tork ve yük tork temsil. - Tarafından hesaplanan Ağımdaki tork denge denklemi
.
DC motor - Yapı simülasyon modeli. ( şekil 10)
- Ağımdaki gerilim denge denklemi tarafından verilen
- DC motor Çift Kişilik kapalı çevrim kontrol uygulamak. Motor düzenleyecek geçerli Düzenleyici için giriş olarak Devir Ayalayıcı çıkışını kullanmak ' s tork ve akım.
Not: Diyagram geçerli düzenleme sistemi yapısı. ( Şekil 11)
PI geçerli regülatör transfer fonksiyonu olarak gösterilen
, nerede 
orantılı katsayısı Geçerli regülatör ve 
geçerli regülatörü, kurşun zaman sabitidir. Ölçek katsayısı tarafından elde edilen 
, ayrılmaz katsayısı ve 
.
- Uygula Çift Kişilik kapalı çevrim kumanda DC motor. ( şekil 12)
- DC motor dört çeyrekli hareket kontrolü uygulamak. ( şekil 13)
Dört çeyrekli hareket DC motor açma-kapama Metal oksit yarı iletken alan etkili transistör (MOSFET), oransal olarak elde etmek için
- bir H-köprü sürüş yararlanın devre. ( Şekil 14)
Not: Q1 ve Q4 açık olduğundan ve motor ileri elektrik devlet ve devlet çalışan ilk çeyreği. S3 ve S4 açık olduğunda, motor devlet ve devlet çalıştıran ikinci çeyreği fren enerji olduğunu. Q2 ve Q3 açıldığında motor ters elektrik durumu ve üçüncü çeyreği hareket durumu olduğunu. Q1 ve Q2 açıldığında motor durumu ve dördüncü çeyreği hareket durumu frenleme ters içinde enerjidir.
- bir H-köprü sürüş yararlanın devre. ( Şekil 14)
- Darbe genişlik modülasyonu (PWM DC motor hızını düzenleyen) uygulayın. Böylece ortalama değer ve Rotasyon hızı girişine oransal motor armatür açma-kapama elektrik anahtarı, DC motor gücü gerilim kaynağı zaman aslında değişmeden kalır kontrol ederek uygulanan DC gerilim darbe genişliği (iş hacmi) modüle Armatür gerilim motorun.
, 
, 
, 
, doğrudan eksen geçerli, temsil doğrudan eksen geçerli, doğrudan eksen akı ve Kadrat eksen akı.
ve 
katsayısı göstermek bir eksen self-inductance ve Kadrat eksen self-inductance sırasıyla yolu tarif etmek. 
ve 
Karşılıklı indüktans katsayısı vardır. 
, 
elektromanyetik tork ve yük tork temsil.
.
, nerede 
orantılı katsayısı Geçerli regülatör ve 
geçerli regülatörü, kurşun zaman sabitidir. Ölçek katsayısı tarafından elde edilen 
, ayrılmaz katsayısı ve 
.
5. Program yazmak
- KEIL5 tarafından denetleyicisi olarak oluşturulan ikili (BIN) dosyasını içe aktarmak için USB download satırını kullanın.
- Yürütülecek programı seçin.
6. Uygulama senaryo
- bir fabrikada kargo kategorilere ayırmak için Uygula renk tanıma. ( şekil 15)
- Bir optik kamera görüntüleri toplamak ve geri döndü iki boyutlu dizi sayısı kullanılarak taranmış renk doğrulamak için kullanın.
- Mekanik kolları nesnesiyle kaldırın.
- Kamera kullanarak ve sürüş motoru robot belirlenen konum nesnesine taşımak için bir komut yayın.
- Hızlı bir şekilde belirlenmiş alanlarda temizlemek için arama. ( şekil 16)
- Engelleri çevresindeki konumlar algılamak için robot üzerinde dört optik sensörleri kullanır.
- Mekanik küreği Asansör ve belirlenen alanlarda engelleri kaldırmak için direksiyon motor komuta.
- Kullanım en etkili arama yolu belirlemek için genetik algoritma
- Makine çalışma alanı işçilerden ayırmak ve işçi güvenliği sağlamak için tezgah düşen önlemek için kendini tanıma özelliğini kullanın.
- Zemin ve tezgah tanıyan dört üst optik sensörler, arasındaki yükseklik farkı dayalı sinyallerini değiştirebilir.
- Tezgah kenarlarını konumunu belirlemek için kesilebilir sinyalleri analiz.
- Tezgah kenarlarını önlemek için makine komut.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Çift Kişilik kapalı döngü hareket kontrol programı şemada, mor bir verilen hız sinyal ve sarı denetim sistemi çıktı değerini temsil eder. Şekil 17 açıkça Çift Kişilik kapalı çevrim kontrol sistemi daha bir açık döngü sistemi önemli ölçüde daha etkili olduğunu gösteriyor. Çift Kişilik kapalı çevrim sisteminin çıktının gerçek kaçmak nispeten küçük ve sistemin dinamik performansı daha iyidir. ( Şekil 17)
Şekil 18 robotun renk tanıma doğruluğu yansıyan ışık etkisi altında farklı dalga boylarında gösterir. Uygulamada, farklı ışık koşullarında, nedeniyle yansıyan ışık dalga boyu hedef nesnenin belirli bir aralığa dalgalanma olacaktır. Makine tanıma doğruluğunu denetlemek için bir testi sarı ışık (565-595 nm) ve kırmızı ışık (625-740 nm) dalgaboyu aralığında yapılır. Kamera tarafından döndürülen değeri 1 ise, renk doğru bilinmesidir. İzin verilen aralığın dışında oranı hızla azalır, ancak 585-593 nm aralığında, fotoğraf makinesinin sarı ışık tanıma doğruluk oranı % 90'ı, aşıyor. Benzer şekilde, aralığın dışında oranı hızla azalır iken 660-700 nm aralıkta kırmızı ışık tanıma doğruluk oranı % 90'ı, aşıyor. Test sonuçlarını uygun aydınlatma altında robot küçük bir hata payı ile renk tanıma elde göstermektedir. ( Şekil 18)
Şekil 19 fotoğraf makinesinin renk tanıma doğruluğu ve mesafe arasındaki ilişki gösterilmektedir. Tanıma doğruluk ters mesafe ile ilişkilidir. Mesafe 0-30 cm arasında olduğunda deneysel sonuçlar gösterildiği gibi kameranın renk tanıma doğruluğu % 80'den büyük olur. Sonuçları göstermek bu programın güçlü yarar var. ( Şekil 19)
Resim 1 : Kasanın inşaatı. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Resim 2 : Kızılötesi sensörler montajı. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 3 : Yükleme etkisi. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 4 : Hata ayıklama iş ekran. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 5 : Robot direksiyon dişli bağlantı. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 6 : Elektrik bağlantısı ilkeleri. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 7 : Elektrik bağlantısı ilkeleri. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 8 : Kimlik numarasını ayarlayın. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 9 : İki sensörler. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 10 : DC motor simülasyon modeli. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 11 : Geçerli düzenleyici sistem. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 12 : Çift Kişilik kapalı çevrim kumanda simülasyon modeli. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 13 :Rong > motor dört çeyrekli işleminin diyagramı. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 14 : H-köprü devresi. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 15 : İş akışı renk tanıma. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 16 : Hızlı arama iş akışı. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 17 : Simulink diyagramı. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 18 : Renk tanıma doğruluğu farklı dalga boylarında, yansıyan ışık etkisi altında. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 19 : Kameranın renk tanıma doğruluğu ve mesafe ilişkisi. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Bu yazıda, bir tür özerk olarak inşa edilebilir akıllı robot dizayn ettik. Biz önerilen akıllı arama algoritması ve özerk tanıma çeşitli yazılım programları donanım ile entegre ederek hayata. İletişim kuralı ' kullanıcılar yardımcı olabilir akıllı robot hata ayıklama tasarım kendi robot uygun mekanik yapısını ve donanım yapılandırma temel yaklaşımlar tanıttı. Ancak, fiili çalışma sırasında istikrar yapısı, onun çalışma aralığı, özgürlük derecesi ve alanı kullanımı, bu parametreler gereksinimlerini karşılamasını sağlamak için dikkat gereklidir. Makul bir mekanik yapı yüksek hassasiyet, yüksek esneklik ve robot yüksek sağlamlık sağlar. Karmaşık mekanik yapıları tasarlamak için kullanıcı yazılım bir simulasyon modeli oluşturmak ve sanal prototipleme teknoloji uygulamak için Adams gibi birleştirebilirsiniz. Bu onları teknik gereksinimlerini karşılamak değil olanakları veya mekanik olarak mümkün değildir olanakları dışlamak izin verebilir.
Bir potansiyel sorun doğru bir şekilde istenen işlevleri elde etmek için robot yetersizliği var. Bu öncelikle iki nedenlerden kaynaklanıyor. Gereksinimlerini karşılamak için sensörler yetersizliği ilkidir. Örneğin, ilk test sırasında bu çalışmada Temizlik robotu başarıyla engeller çalışma alanı dışına itmek bulamadı. Bu cihaz üzerindeki kızılötesi sensör aralığı biraz dar çünkü bu bir engel tespit robot gerekli ivme elde edebiliriz değil anlamına oldu. Kızılötesi sensör algılama aralığı artırarak bu sorun çözülmüş olabilir. Bu sorunlara yönelik olarak, detektörler hata ayıklama ek bir düzeyi durum veya uygulama göre gerekli, olabilir. Performans ihtiyacını karşılamak için seçili motorlu yetersizliği ikincisidir. Bir motor seçerken, uygun başlangıç performans, operasyonel istikrar ve düşük gürültü bütçe içinde bir motor için öncelik verilmesi gerekir.
Yeni bir görev taleplerine uyum böylece tasarım ve üretim yeni bir robot başlamak için bir el ile yapılandırma düzeni için parametreleri robot, davranışı denetlemek için tanımlanmış olmalıdır. Aynı anda, tüm işlemler iletişim kuralında sunulan adımları izlemeniz gerekir. Robot modüler tasarım bir avantajı da çeşitli mühendisleri işbirliği ile geliştirilen izin veren iş, onun açık bölümü yer almaktadır. Makine Mühendisleri donanım yapısını tasarlama, elektrik mühendisleri motor kontrol strateji tasarlamak ve arama algoritması denetimleri mühendisleri tasarım. Böylece, her modül çalışmalarını bağımsız olarak belirli bir görevi gerçekleştirmek için geliştirilebilir. Biz kullanıcıların belirli bir uygulama için en iyi düzeni için arama yardımcı olmak için her modül için bir temel tasarım düzeni sağlar.
Akıllı robot teknolojisi geliştikçe potansiyel uygulamalar aralığı önemli ölçüde artıracaktır. Okyanus geliştirme, uzay araştırmaları, sanayi ve tarımsal üretim, sosyal hizmet ve eğlence, alanlarında bireylerde bir kaç isim için çok değerli bir kaynak olarak kanıtlamak. Bu teknoloji yavaş yavaş insan tehlikeli ve sağlıksız çalışma ortamlarında yerini alacak. Akıllı robotlar çok robot işbirliği ve akıllı ve ağa bağlı yönünü doğru geliştirmeye devam edecektir.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Yazarlar ifşa gerek yok.
Acknowledgments
Yazarlar bu gazetede bildirdi deneyler yapmakta onun yardım için Bay Yaojie he onların şükran ifade etmek istiyorum. Bu eser kısmen Ulusal Doğa Bilimleri Vakfı Çin tarafından (No. 61673117) destek verdi.
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).
