履带式井下探测机器人底层控制系统研究与设计

在文章开始介绍了课题的来源、背景、意义及国内外研究的现状.为了使大家对机器人平台有直观的认识，介绍了一下机器人的机械结构，同时，介绍了课题设计的方案及指标。

机器人移动平台使用了基于CAN总线的分布式控制系统.文中分为硬件、算法和程序设计三部分描述了该控制系统的设计过程，同时制定了一套基于行为的机器人指令系统，通过试教和机器人自身的专家规则优化形成机器人的行为。行为形成后，机器人可以通过对行为的配合完成任务。

控制系统CAN节点采用FreeScale的16位微控制器MC9S12DG128B构成。

控制器除了通信作用外，还完成对机器人平台的底层控制，机器人靠电机动力驱动，系统中使用了SA56和SA60两种大功率集成H桥型PWM信号功率放大电路作为直流有刷电机的驱动器。文中介绍了CAN总线网络在控制系统中的结构，并说明各部分的意义

在算法方面，机器人的动作通过人为示教形成并被封装成为一个个行为对象。在单独的行为对象中包含了基于强化学习中的Q学习及人工神经网络的优化学习算法，机器人形成行为对象后，通过学习算法使自身的行为动作更好的适应环境。在遇到类似环境时，机器人使用相同的行为仍可根据环境的变化进化自身的行为动作.

程序设计方面，从控制程序中抽出4个典型的主程序和子程序，详细介绍了程序设计思路和程序流程.

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