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案例頻道

基于模糊推理的滅火機(jī)器人控制
  • 企業(yè):控制網(wǎng)     領(lǐng)域:傳感器     行業(yè):綜合    
  • 點(diǎn)擊數(shù):1755     發(fā)布時間:2009-12-15 13:19:21
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    嚴(yán)法高(1982-)

    男,江蘇鹽城人,碩士,從事可編程控制器、自動化儀表等課程教學(xué)。

    基金項(xiàng)目:揚(yáng)州大學(xué)信息科學(xué)學(xué)科群項(xiàng)目(ISG030604)



    摘  要:本文提出了一種模糊控制算法。利用傳感器采集外部環(huán)境信息,在辨識獲得精確模型的基礎(chǔ)上,基于模糊推理,使機(jī)器人能夠順利完成火源追蹤等任務(wù)。

    關(guān)鍵詞:機(jī)器人;行為控制;模糊控制

     Abstract: In this paper,a fuzzy control algorithm was applied. With the sensors’ messages, based on precise identification result and fuzzy inference, the robot can track fire successfully.

     Key words: robot; behavior control; fuzzy control

    機(jī)器人控制的研究是當(dāng)今世界的一個前沿課題。機(jī)器人技術(shù)應(yīng)用了信息技術(shù)中的感測技術(shù)、傳感技術(shù)、控制技術(shù)等,是信息技術(shù)課程和相關(guān)科技活動的良好載體。一些發(fā)達(dá)國家已經(jīng)看好智能機(jī)器人教育對未來高科技社會的作用和影響。近年來,我國為了推動機(jī)器人及智能控制技術(shù)的發(fā)展,推出了不同類型的機(jī)器人比賽,其中尤以機(jī)器人足球比賽、機(jī)器人滅火比賽最為引人注目。

    在滅火比賽環(huán)境中,追蹤到火源是比賽中至關(guān)重要的環(huán)節(jié),由于各車輪行走的不均勻性,車輪與地面之間的打滑,以及其它噪聲干擾,在不進(jìn)行控制的情況下,移動機(jī)器人很難迅速準(zhǔn)確追蹤到火源。很多研究者提出不同方法實(shí)現(xiàn)移動機(jī)器人的追蹤行為。本論文以上海英集斯公司生產(chǎn)的Robot-v200系列機(jī)器人為研究對象,針對比賽環(huán)境,提出了基于模糊推理的控制方法,它模擬駕駛員思想,設(shè)計追蹤行為,提高了滅火機(jī)器人的自主運(yùn)行能力。機(jī)器人尋找火源過程中的沿墻行走行為也可采用此原理實(shí)現(xiàn)。

    1 競賽要求及機(jī)器人結(jié)構(gòu)

    機(jī)器人在一間平面結(jié)構(gòu)房子模型里運(yùn)動,找到一根蠟燭并盡快把它熄滅,這個工作受多個因素影響,它模擬了現(xiàn)實(shí)家庭中機(jī)器人模擬火警的過程,蠟燭代表家庭里燃起的火源,機(jī)器人必須找到并熄滅它。 比賽場地采用國際標(biāo)準(zhǔn)比賽場地,其具體情況如圖1所示。

                                   

                               圖1   滅火比賽場地結(jié)構(gòu)圖

    如圖2所示的為移動機(jī)器人的結(jié)構(gòu)模型,它是一個有著四個輪子的輪式機(jī)器人,它由兩對獨(dú)立驅(qū)動的輪子組合而成的。通過改變左右兩對輪子轉(zhuǎn)速的方式,我們可以方便地實(shí)現(xiàn)移動機(jī)器人前進(jìn)、后退、左拐、右拐、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)等功能。

                                    

                                      圖2   機(jī)器人結(jié)構(gòu)圖

    2 機(jī)器人驅(qū)動電機(jī)的參數(shù)辨識

     Robot-v200系列機(jī)器人采用直流電動機(jī)驅(qū)動,由直流電動機(jī)基本知識我們知道,電機(jī)轉(zhuǎn)速相對于輸入電壓的傳遞函數(shù)為

                                          (1)

      該模型離散化后,再加以處理可變?yōu)槿缦碌男问剑?BR>
                                                (2)

       式中:是過程的輸出量;

        是可觀測的數(shù)據(jù)向量;

        為需辨識的過程參數(shù);

        是均值為零的隨機(jī)噪聲。

     準(zhǔn)則函數(shù)取
                                        (3)

     通過極小化該準(zhǔn)則函數(shù),再經(jīng)一系列變換可得到最小二乘參數(shù)辨識的遞推公式

                                  (4)

     采集多組電機(jī)轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù),利用上述遞推公式,即可辨識獲得對象參數(shù)。

    3 滅火機(jī)器人控制系統(tǒng)

    移動機(jī)器人采用遠(yuǎn)紅外傳感器來獲取火焰光強(qiáng)信息,信息經(jīng)過處理后,用來控制兩個輪子的速度的變化來決定機(jī)器人的相應(yīng)運(yùn)動,這是移動機(jī)器人實(shí)現(xiàn)追蹤火源的普遍方法。本文要使移動機(jī)器人實(shí)現(xiàn)追蹤火源,于是將傳感器布置為右前側(cè)、前側(cè)、左前側(cè)。各種火源強(qiáng)度的信息均來自布置在車體上的3組遠(yuǎn)紅外傳感器的測量數(shù)據(jù),即輸入變量分別為傳感器測量數(shù)據(jù)Gl,G,Gr,輸出變量為兩個輪子的速度Vl和Vr作為系統(tǒng)的輸出,即采用了三輸入兩輸出的模糊控制系統(tǒng)。

    4 模糊推理

    設(shè)Gl(k),G(k)和Gr(k)為系統(tǒng)k時刻的三個遠(yuǎn)紅外傳感器的測量值,即為輸入變量,將Gl(k),G(k)和Gr(k)劃分為5個模糊集,設(shè)Vl和Vr為控制器的計算結(jié)果,即為輸出變量,將Vl和Vr劃分為3個模糊集。如圖3所示。 

                      

                        圖3   輸入輸出變量的的模糊集

     定義模糊規(guī)則如下:

     If Gl is Ai and G is Bi and is Gr is Ci then Vl is Di and Vr is Ei, i=1,2,…,18。其中Ai,Bi,Ci∈{PB,PS,ZE,NS,NB},Di,Ei∈{FB,M,B}為模糊集,經(jīng)過模糊推理輸出部分隸屬函數(shù)由對應(yīng)每個規(guī)則隸屬函數(shù)合成輸出,表示為:
       
 
Vl和Vr可按如下的推理方法計算:

                                                             (5)


                                                             (6)

    式中:Vl和Vr表示輸出變量即左右輪的速度,i是第i條規(guī)則的輸出量所對應(yīng)面積的重心,Di和Ei為輸出的控制量的隸屬度函數(shù)。

    5 結(jié)論

    本文以Robot-v200系列機(jī)器人為研究對象,針對江蘇省機(jī)器人滅火大賽環(huán)境,研究了基于模糊邏輯控制的機(jī)器人追蹤火源以及繞墻走的行為控制方法,滅火機(jī)器人通過傳感器探測到的信息并結(jié)合移動機(jī)器人的外部環(huán)境,并且經(jīng)過模糊化、模糊推理過程,得到機(jī)器人的左、右兩對驅(qū)動輪速度,從而控制機(jī)器人的運(yùn)動。通過實(shí)驗(yàn)證明該模糊邏輯系統(tǒng)的具有一定的有效性。相較于傳統(tǒng)的方法,本文將機(jī)器人運(yùn)動控制與模糊邏輯結(jié)合用于滅火機(jī)器人導(dǎo)航。

    其它作者:張宏彬(1967-),男,江蘇揚(yáng)州人,碩士,副教授,從事計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)及人工智能工作;陳虹(1955-),男,江蘇揚(yáng)州人,教授,系主任,從事自動控制等課程教學(xué)和計算機(jī)在工業(yè)自動化方面的應(yīng)用研究、設(shè)計工作。

    參考文獻(xiàn):

    [1] Anmin Zhu and Simon X.Yang.  A Fuzzy Losic Approach to Reactive Navigation of Behavior-based Mobile Robots[M]. Proc. of the 2004 IEEE International Conference on Robots&Automation. PP. 5045-5050.

    [2] J. M. Sousa, R. Babuska and H. B. Verbruggen. Fuzzy predictive control applied to an air-condition system[M]. Control Engineering Practice, Volume 5, Issue 10, October 1997, Pages 1395-1406.

    [3] 陳虹,嚴(yán)法高,史旺旺. 輪式機(jī)器人驅(qū)動系統(tǒng)的參數(shù)辨識[J]. 揚(yáng)州大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2007.2,10(1): 28-31.

    [4] 李少遠(yuǎn),李檸. 復(fù)雜系統(tǒng)的模糊預(yù)測控制及其應(yīng)用[M]. 北京: 科學(xué)出版社,2003.


                                                      ——轉(zhuǎn)自《自動化博覽》

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