虚拟现实技术辅助机器车视觉循迹建模

针对机器车真实行驶环境复杂、循迹模型训练成本较高的问题,本文提出了一种基于虚拟现实技术辅助机器车视觉循迹建模的方法。首先,通过虚拟现实技术来构建机器车虚拟行驶环境,并采集该环境中的图像数据以创建仿真数据集。然后,基于虚拟小车在虚拟行驶环境中的运行表现和循迹模型的预测准确率等指标,优化循迹模型中的网络结构以提高模型性能。最后,实现循迹模型在虚拟环境中的实时可视化循迹效果。实验结果表明,相对于传统模型和模型训练方法,改进的模型在仿真环境数据上的循迹准确率提升了5.2%,在真实环境数据集上的循迹准确率提升了5.9%,并达到了81.2%。因此,虚拟现实技术有效辅助了机器车来建立更高性能的循迹模型。

全向移动射击机器车系统设计与研究

以全国大学生机器人大赛ROBOTAC的移动射击赛为导向需求,设计了一种以STM32为控制核心、底盘装配四个独立悬挂麦克纳姆轮、结合多种电机控制的全向移动射击机器车。从硬件结构设计和软件算法两方面对机器车的设计方案进行详细阐述,并通过实验进一步验证。该设计符合大赛要求,既能高效稳定实现全向移动,又具备良好的射击效果,可以出色完成比赛中的各项任务。

一种具有物流搬运功能的六轮全地形机器车设计

近几年来,自动搬运车(AGV)已经取得了很大的发展,全地形机器人移动底盘的相关研究也趋近成熟,推动物流搬运功能在全地形机器车上的实现具有了越来越重要的意义。为此使用SolidWorks软件提供的三维机械建模功能,结合实物样机试验设计出了一种摇杆悬吊式悬架的六轮全地形机器车,并以实物样机为基础,在ADAMS软件中建立了虚拟样机并针对橡胶轮直径进行了试验优化设计与解析分析,得到了典型障碍下描述轮径大小对越障时间影响的数学模型,结果表明此种情况下橡胶轮直径是影响越障时间的主要因素。随后,基于Arduino硬件平台和NRF无线模块提出了最小指令单元和双层指令系统的概念,搭配上位机与下位机相结合的经典控制模型,使试验样机的减速电机和舵机机组均得到了较好的控制。试验结果表明,该控制方法简单可靠、灵活高效。

深海底履带机器车建模及仿真研究

考虑深海底履带机器车的特殊工作环境、车体的特殊设计 ,建立了深海底履带机器车的动力学模型 .使用MADYMO多刚体动力学仿真软件 ,建立了深海底履带机器车结构模型 ,进行了仿真分析 .与实验结果进行了比较 .

一种新的履带机器车轨迹跟踪控制

以履带机器车为研究对象,通过对履带机器车轨迹跟踪误差的分析,给出了履带车的内部误差和外部误差的定义。采用交叉耦合控制器对履带车辆的内部误差进行补偿,采用专家模糊控制器对履带机器车的外部控制误差进行补偿,从而实现了履带机器车的轨迹跟踪控制。仿真结果验证了该算法的有效性。

移动机器车的WiFi接口设计

针对移动机器车在运行时状态参数难以实时检测的问题,设计了一个介于WiFi模块和STM32微控制器之间的无线传输接口。在该接口设计中,移动机器车中的微控制器STM32与WiFi模块之间采用SPI接口通信,并根据EM380的通信协议及时序,详细讨论了SPI接口的设计程序。最后通过利用VC软件设计的上位机软件,在PC机上显示了赛车速度、赛道中心线等信息。实验结果验证了该无线接口传输数据的有效性,表明无线检测将成为移动机器车状态参数检测的发展方向。

深海履带机器车的实时导航和避障

针对深海底履带机器车的未知、复杂工作环境,提出一种履带机器车导航和避障算法。该算法先用声纳传感器实时检测障碍物的位置,再用D-S理论推算出障碍物的更准确位置,然后运用改进势场法进行行走方向决策,规划出履带机器车的作业路径,实现对深海履带机器车的导航和避障。仿真和试验结果表明,此算法适应于动态未知复杂环境下的深海履带机器车实时导航和避障,且在目标附近存在障碍物时也能达到目标。

基于FSUKF的全液压履带机器车打滑率估计及应用

针对行驶于未整备地面特别是稀软地面为工作环境的全液压履带机器车,提出了一种在线估计打滑率的新方法。从全液压履带车辆液压驱动系统原理出发,建立了全液压履带车辆打滑率在线估计模型。考虑到模型严重非线性特点,提出了一种改进的SUKF滤波算法—FSUKF滤波算法实现打滑率的最优无偏估计,仿真结果验证了该模型和该算法的有效性。

单轮自平衡机器车的系统建模与最优控制

针对高阶次、多变量、非线性、欠驱动的单轮自平衡车系统,提出了一种改进的最优控制算法.首先采用拉格朗日方程推导出力学模型,线性化后,得到系统的线性化方程,然后分别利用线性二次型最优控制算法和基于对称根轨迹的最优控制算法实现了单轮机器车的平衡控制和动态稳定.通过比较可以看出,基于对称根轨迹的最优控制算法较传统的最优控制算法有更好的稳定性和鲁棒性,仿真结果验证了力学模型的正确性和反馈线性化控制算法的有效性.

基于模糊规则的深海底作业机器车不等分状态时间轨线规划

针对深海底自行走履带作业机器车,给出了一种新的基于模糊规则的不等分状态时间轨线规划方案.为适应深海底环境的不确定性,采用基于模糊规则的不等分状态时间轨线规划改进等分贝塞尔曲线运动规划,控制机器车按照既定路线行走.在不平整地面的试验结果验证了算法的有效性.

深海底采矿机器车控制软件体系结构设计与实现

针对深海底采矿机器车特殊工作环境和特殊工作特性,采用混合体系结构,设计了深海底采矿机器车控制软件体系结构;该结构分为规划层、控制层和执行层.机器车的作业任务被规划为一系列子目标,每个子目标有一个相应的任务监视器,负责安排一套预编程的程序以实现子目标.以行走控制子目标为例,进一步说明了所设计体系结构的可行性.最后,采用VC++语言编制程序,验证了软件体系结构的设计.

基于无线技术的家居吸尘机器车的设计

本系统采用无线技术实现家居吸尘机器车的远程控制。系统设计思路是采用无线视频技术,将采集到的视频信号通过无线方式进行发送,由视频接收器接收视频信号,并通过视频采集卡将图像传到计算机上。采用无线控制模块,通过电脑按键,实现对机器车的远程控制,从而完成机器车的行走、转向、摄像头的调整、清洁等过程。产品贴合科技快速进步,家居产品逐渐智能化的形势,迎合了广大消费者对现代家居智能化产品逐步接受的趋势,市场前景广大。

医疗机器车避障技术的研究

目的:目前,部分医疗机器人已经开始从实验室研究阶段走向临床商业应用阶段。因此我们便设计一种能自动到达指定病房、同时可用于监测患者的生理参数并可实现智能报警的医疗机器车,从而提高医生的效率。方法:以STC12C5A60S2单片机为主控芯片,采用C语言编程软件开发环境,配合GSM模块、无线射频模块、超声波模块、红外循迹模块、18B20温度测量模块、脉率和血氧饱和度测量模块、12864液晶等实现小车的自动循迹避障以及监测病人体温、脉率、血氧饱和度,并在被测病人身体某项参数超过警戒值时,发出报警信号,从而提示医护人员采取相关措施,保护病人的生命安全。结果:测试表明,所设计的系统能自动准确地到达指定的病房,并且能准确测量出人体的一些生理参数,并可及时对超标的生理参数进行报警,具有操作简单、成本低、性能稳定、安全可靠等优点,达到了医院的基本要求。结论:该系统工作稳定,实时性好,大大提高了医生的工作效率,实现了多个病房共用一台医疗仪器,提高了仪器的利用率。整个医疗机器人发展历史较短,市场占有率较低,因此具有很大的发展前景。

基于陀螺仪和编码器组合定位系统的智能巡线机器车设计

以2020年第19届全国大学生机器人大赛ROBOTAC自动巡线车比赛任务为例,设计一种以STM32为控制核心,结合陀螺仪、光电编码器与光电开关等传感器技术的巡线机器车,深入分析其运动原理及定位算法。实验结果表明:该设计既能有效地克服温湿度、光线、磁场等环境因素对当今大部分机器车巡线效果的不利影响,又具备良好的路径规划及机动性,具备一定的智能处理能力,特别是在巡线定位方面,其识别精度和稳定性均表现良好,符合大赛的设计要求,可以出色地完成比赛中的各种任务。

一种小型矿用救灾探测机器车设计研究

本文主要是对一种小型矿用救灾探测机器车设计进行研究,对其运动姿态进行分析,建立肢体运动学模型,并利用人工势场法进行局部路径规划,该机器车可以实现爬坡、避障、涉水洼、有害气体检测、搜索生命体征等诸多功能。不但填补了本地区此项技术的研究空白,而且为矿用救灾探测机器人的研究探索了新途径。

基于单片机系统的无线探月机器车

设计是以AT89S52单片机作为主控制器的无线勘探机器人,通过采用检测模块、驱动模块、控制模块等之间的联系,通过红外发射和接收进行信号采集,并转化为能够被单片机识别的数字信号,实现无线控制等功能,进而通过LED液晶屏传达出信息的目的。论文从理论和实践方面对单片机在智能机器车的应用方面进行了分析,研究了C语言的显著特征,以及软硬件的结合、操作的方式,对多种控制器于一体的控制系统进行学习。

基于创客教育的机器人教学实践——以“分类运输机器车”的教学为例

创客教育是近年来新兴的一种教育理念,基础教育中的创客教育提倡培养学生发现问题并创造性地解决问题的能力。创客教育的出现为机器人教学提供了一种新的教学模式,打破了原来教师讲解操作步骤、学生完成预定机器人制作的教学模式。文章以创客教育为理论指导,以“分类运输机器车”的教学为例,探讨着重培养学生动手能力和创新思维的机器人教学。

智能探测机器车的设计制作

本设计由51单片机构成的上位机、下位机和驱动系统部分组成。下位机能对智能探测机器小车进行准确循迹、定位、测温、测距、识别颜色、测湿度,实时将各个监测点数据信息发送;上位机完成接收数据,实时显示各个检测点的数据信息。本设计系统具有较高的测量精度,预留端口,便于依据实际情况增加其他功能。

三危化学品智能助载机器车

针对当前化学品快递行业存在的智能化程度低,安全应急机制不完善,以及因人为失误引发的化学品安全事故等突出问题,文中设计了一款三危化学品智能助载机器车,可实现路况的自动识别及行驶速度的自动处理与货物识别,实现齿轮结构、链条结构、丝杆叉架结构的全智能化,在降低公司生产成本的同时提高了公司的安全效益,实现公司利益最大化。

基于多层MPC框架的类车机器人调速路径跟踪

针对类车机器人路径跟踪控制的研究工作尚未考虑主动调速与路径跟踪之间的关联,现有控制系统为了保证较高的路径跟踪控制精度只能将纵向速度设置为较低值.同时,在其他移动装备的主动调速路径跟踪控制策略中,以模型预测控制(Model predictive control,MPC)为基础的多层模型预测控制(Multilayer MPC,MMPC)具有对于误差来源兼容性较强的优势,但是现有系统采用速度较高时精度不佳的线性模型预测控制(Linear MPC,LMPC)作为底层路径跟踪控制算法,因此纵向行驶速度仍然较低.针对这些问题,结合基于MMPC的主动调速路径跟踪控制框架、精确性和实时性均较好的前馈模型预测控制(Feedforward MPC,FMPC)底层路径跟踪控制算法与长时域预测精度较高的非线性模型预测控制(Nonlinear MPC,NMPC)顶层速度决策算法,构建了新的基于MMPC框架的主动调速路径跟踪控制系统.通过MATLAB和CarSim联合仿真对提出的MMPC系统进行了测试.提出的MMPC系统可以在平均行驶速度较高时实现较高精度的路径跟踪,在平均行驶速度为4.2859 m·s^(-1)时,位移误差的最大幅值为0.1838 m,航向误差的最大幅值为0.1350 rad.在纵向速度较高时,提出的MMPC相比恒速的FMPC、NMPC系统和已有的MMPC系统精度更高,在相同工况下,FMPC系统误差发散,提出的MMPC系统可以相对已有的NMPC和MMPC系统将位移误差最大幅值减小46.29%和62.22%.在能够保障较高精度时,提出的MMPC系统的平均行驶速度较高,相比已有的FMPC和MMPC系统,可以将平均行驶速度提高43.06%和317.48%,与NMPC系统指标接近.