基于视觉云台的多足智能寻迹机器人控制系统设计

在一些未知的领域,人类的探索将面对不可知的危险,在此环境下,一个多足智能寻迹机器人代替人类进行工作将提高效率和安全性。本课题讨论了基于视觉云台的多足智能寻迹机器人控制系统设计。此设计利用计算机视觉技术,能够获取实时的环境信息并进行处理和分析,对机器人进行位置感知和轨迹规划,实现机器人的自主运动能力。此设计硬件部分主要包括了电源模块,摄像头模块,电机驱动模块和以树莓派为核心的主控制器,配合软件部分,以Python为上位控制软件,采集轨迹信息,通过程序和算法来对上传的图像进行识别和处理,进而驱动电机来达到自主寻迹。

基于DSP和陀螺仪的视觉云台设计

本文介绍了基于TMS320F2407的视觉云台系统的设计与实现。系统采用微机械陀螺仪作为云台姿态和转速的测量器件,利用四元数法获取云台的姿态信息,采用步进电机作为云台驱动元件。整个系统可以根据指令精确控制云台转角和转速,也可智能补偿由于云台本体运动产生的角度偏差,具有高精度、高可靠性的特点,能满足移动机器人及无人机等系统对视觉云台的要求。

双目视觉云台模糊自适应PID跟踪控制

针对双目四自由度视觉云台目标跟踪控制中存在的非线性、模型不确定性和参数时变等问题,提出基于模糊逻辑的自适应PID控制器。在传统PID控制器的基础上,利用模糊逻辑建立模糊自适应PID控制器。模糊自适应控制器以跟踪误差和误差的变化率为输入参数,以PID控制器参数的变化量为输出,在线自适应更新PID参数。在MATLAB和V-rep环境下搭建仿真实验平台,仿真结果表明,所提出的模糊自适应控制器较传统PID控制器在动力学模型时变方面有很好的鲁棒性。

基于视觉云台的辨识智能机器人控制系统设计

近几年,机器识别系统发展十分迅速,如今各行各业中使用机器视觉技术已经非常普遍。机器识别能够帮助我们实现定位,检测,摄像等诸多工作。机器识别这种非接触式的工作方式,能够在对产品完全无损的情况下达到传统识别方式所实现不了的功能。利用视觉云台使机器人具备辨识能力的控制系统的设计,可极大的方便人们的日常生活。它的硬件组成包括金属舵机、舵机舵盘、金属锂电池以及相机摄像头等。然后通过OpenCV作为系统的软件处理平台,一方面应用它为控制系统编写程序,另一方面用它对图像进行读入、显示和保存处理。从而完成颜色识别、人脸识别追踪等任务。

基于移动机器人机载视觉云台的有限时间目标跟踪控制

研究面向移动目标的移动机器人机载视觉云台跟踪控制系统.首先,对视觉云台跟踪控制系统进行数学建模;然后,为提高移动目标的跟踪快速性和精度,基于有限时间控制技术提出一种新的有限时间视觉跟踪控制算法.严格的理论分析证明即使系统存在外部干扰也可以在有限时间内跟踪上目标,即通过控制云台转动能够保持在机器人运动过程中移动目标始终在相机视觉中心.仿真结果表明,所提出的有限时间控制算法可以实现移动目标的有限时间跟踪.

基于LADRC的车用三轴增稳云台姿态控制方法研究

车载增稳视觉云台是自动驾驶车辆的重要组成部分,可实现稳定的路况图像识别。以三轴云台永磁伺服电机为研究对象,提出一种基于线性自抗扰算法的姿态稳定控制策略。基于永磁同步电机矢量控制和空间坐标姿态解算方法,建立三轴增稳云台结构模型和永磁同步电机数学模型,并获取云台空间角度信息。在云台电机姿态控制中引入线性自抗扰控制器,实现对车辆震动干扰的在线辨识与自稳调节。仿真试验结果表明,云台系统中加入线性自抗扰控制方法可有效提高系统的响应速度并减少调节时间,较之常规的PI控制具有更强的抗干扰性,因此该方法对车用三轴增稳云台姿态控制具有一定参考价值。