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全方位移动机器人控制与导航研究
其他题名Research on Control and Navigation of Omnidirectional Mobile Robot
邓旭玥
学位类型工学博士
导师易建强
2006-05-27
学位授予单位中国科学院研究生院
学位授予地点中国科学院自动化研究所
学位专业控制理论与控制工程
关键词全方位移动机器人 速度控制 挤压力控制 路径规划 Omnidirectional Mobile Robot Velocity Control Squeeze Force Control Path Planning
摘要全方位移动机器人在任意时刻都具有在平面上运动的全部三个自由度;这一优良特性使得全方位移动机器人具有广泛的应用前景。本文以本实验室全方位移动机器人为实验平台,对全方位移动机器人的 控制、规划与导航问题开展研究。 本文首先综述了国内外移动机器人特别是全方位移动机器人的研究概况。对移动机器人的控制方法、路径规划方法的研究进展作了回顾和简要介绍。针对本文的研究对象---全方位轮式移动机器人,重点综述了其机械设计、数学建模、相关控制方法等,介绍了本文的选题背景和主要研究内容。 其次,详细介绍了本文的实验平台---全方位移动机器人,包括它的硬件系统和软件系统。对机器人驱动系统的控制方法、以及传感器数据获取方法作了说明。在实际实现中,机器人在电机转速控制的方式下实现了速度控制,利用计算机并口来传输机器人传感器数据,实现了机器人运动控制与传感器数据处理的分离。相应地,机器人软件系统在底层亦分为这样两个部分(运动控制与传感器数据处理)。在此基础上,机器人软件系统能够实现障碍物检测、导航等上层功能。 第三,介绍了全方位移动机器人驱动系统的机械结构、运动学模型, 并在此基础上,讨论了机器人的几种特殊运动方式;分析了机器人运动学模型的特性以及实际存在的滑动对运动学模型的影响。根据对运动学模型分析的结果,建议机器人运动应以本体不变向的运动方式为主。根据机器人的运动学模型,给出了机器人的速度控制器。以点到点的控制方式,在机器人上实现了路径跟踪控制器。最后描述了两个与机器人运动控制相关的导航功能,即航程递推和避障。 第四,针对全方位移动机器人的冗余驱动特性,提出了一种机器人运动与挤压力同时控制的方法:首先,设计一个稳定控制器用于控制机器人运动;在此基础上,设计挤压力控制器用于将挤压力镇定到零。在仿真研究中,以机器人镇定控制和跟踪控制为例,对这种控制方法的有效性进行了仿真分析。其中,一“PD+”控制器用作机器人的镇定控制器,一“逆动力学控制器”用作机器人的跟踪控制器。在这两种情形下,两个结构相同的“积分反馈力控制器”分别用于控制机器人本体与轮子之间的挤压力。仿真计算显示,挤压力显著减小,而机器人的运动并没有重大改变。 第五,结合目前流行的概率路线图(Probabilistic RoadMap,简写为PRM)算法与传统的模拟退火优化算法,提出一种两级优化路径规划器:第一级为基本PRM规划器,产生静态环境下的机器人可行路径;第二级为模拟退火算法,对PRM产生的路径进行优化。即使原始路径因某种原因而变得不再可行,最终规划器也将产生一条最优的可行路径。 最后,对本文所取得的研究成果作了总结,并且指出了需要进一步研究的后续工作。
其他摘要At any time, an omnidirectional mobile robot always has 3 DOF whenit moves on the plane. Because of the omnidirectional mobility, omnidirectional mobile robots are applied in a lot of areas. The dissertation presents the research results on omnidirectional mobile robot control, planning and navigation. All the research is carried out on a real omnidirectional wheeled mobile robot in our lab, which is regarded as a testbed. Firstly, the dissertation describes the developments of mobile robots, especially omnidirectional mobile robots. The control approaches, planning algorithms for mobile robots are surveyed briefly. For omnidirectional mobile robot, the mechanical design, mathematical model and control methods are reviewed in details. And the background and the organization of the dissertation are presented, too. Secondly, the testbed--the omnidirectional mobile robot in our lab is described in details, including the hardware and the software systems. The methods for control of robot locomotion system, retrieving sensor data are presented too. The locomotion system and the sensor system of the robot are separated. Accordingly the bottom layer of the software system is divided into two part. In the top layer of the software system, the robot can detect obstacles, and navigate itself. Thirdly, the mechanical structure of our omnidirectional mobile robot is described, and the kinematics of the robot is derived and analyzed too. Based on the kinematics of the robot, the velocity controller of the robot is presented. And then, with some considerations about practical issues, the path tracking controller of the robot is implemented by point-to-point control approach. And two navigation functions associated with robot control are described, i.e. dead-reckoning and obstacle avoidance. Fourthly, for the actuated redundancy of the robot, a scheme controlling robot motion and controlling squeeze force simultaneously is proposed, which works as the following procedure: After a stable controller is presented for robot motion control, a squeeze force controller is designed to regulate the squeeze force to zero. In the simulations, a PD+ controller is adopted for robot regulation, a modified inverse dynamics control is applied for robot tracking control. In both the two cases, an integral feedback squeeze force controller is used to minimize the squeeze force. As a result, the squeeze force is reduced greatly whereas the motion nearly keeps unchanged. Fifthly, by integrating the popular Probabilistic Roadmap (PRM) path planning method and simulated annealing algorithm, an optimal two-stage path planner is proposed. At first a path is generated by PRM planner, then the original path is optimized by SA. At last an optimal feasible path can be achieved even if the original path is corrupted by some reasons, e.g., robot environment change. Finally, all the results are summarized and the future works are put forth.
馆藏号XWLW984
其他标识符200318014602971
语种中文
文献类型学位论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/5908
专题毕业生_博士学位论文
推荐引用方式
GB/T 7714
邓旭玥. 全方位移动机器人控制与导航研究[D]. 中国科学院自动化研究所. 中国科学院研究生院,2006.
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