神经网络在智能机器人导航系统中的应用研究1神经网络在环境感知中的应 用 对环境 的感 知 ，环境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 环境中的障碍物的几何形状是不确定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用册格法表示范围较大的工作环境，在满足 精度要求 的情况下，必定要占用大量的内存，并且采用栅 格法进行路径规划，其计算量是相当大的。Kohon~n自组织 神经瞬络为机器人对未知环境的蒜知提供了一条途径。 Kohone~冲经网络是一十自组织神经网络，其学习的结 果能体现出输入样本的分布情况，从而对输入样本实现数 据压缩 。基于 网络 的这些特 性，可采 用K0h0n曲 神经元 的 权向量来表示 自由空间，其方法是在 自由空间中随机地选 取坐标点xltl【可由传感器获得】作为网络输入，神经嘲络通 过对大量的输八样本的学习，其神经元就会体现出一定的 分布形 式 学习过程如下：开 始时网络的权值随机地赋值 ， 其后接下式进行学 习： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神经元 1在t时刻对 应的权值 ；a(∽ 谓整系 数 ； (『l网络的输八矢量；Ⅳ()：学习的 I域。每个神经元能最 大限度 地表示一 定 的自由空间 。神经 元权 向量的最 小生成 树可以表示出自由空问的基本框架。网络学习的邻域 (，) 可 以动 态地 定义 成矩形 、多边 形 。神经 元数量 的选取取 决 于环境 的复杂度 ，如果神 经元 的数量 太少 ．它们就 不能 覆 盖整十空间，结果会导致节点穿过障碍物区域 如果节点 妁数量太大 ．节点就会表示更多的区域，也就得不到距障 碍物的最大距离。在这种情况下，节点是对整个 自由空间 的学 习，而不是 学习最 小框架空 间 。节 点的数 量可 以动态 地定义，在每个学习阶段的结柬．机器人会检查所有的路 径．如检铡刊路径上有障碍物 ，就意味着没有足够的节点 来 覆盖整 十 自由窑 间，需要增加 网络节点来 重新学 习 所 138一 以为了收敛于最小框架表示 ，应该采用较少的网络 节点升 始学习，逐步增加其数量。这种方法比较适台对拥挤的'E{= 境的学习，自由空间教小，就可用线段表示；若自由空问 较大，就需要由二维结构表示 。 采用Kohonen~冲经阿络表示环境是一个新的方法。由 于网络的并行结构，可在较短的时间内进行大量的计算。并 且不需要了解障碍物的过细信息．如形状、位置等 通过 学习可用树结构表示自由空问的基本框架，起、终点问路 径 可利用树的遍 历技术报容易地被找到 在机器人对环境的感知的过程中，可采用人】：神经嘲 络技术对 多传 感器的信息进 行融台 。由于单个传感器仅能 提 供部分不 完全 的环境信息 ，因此只有秉 甩 多种传感器 才 能提高机器凡的感知能力。 2 神经 网络在局部路径规射中的应 用 局部路径 规删足称动吝避碰 规划 ，足以全局规荆为指 导 利用在线得到的局部环境信息，在尽可能短的时问内
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嵌入式智能机器人平台研究摘 要：针对传统工业机器人采用的封闭式结构的局限性，在WindowsCE．NET系统基础上，通过剪裁定制 ，去 除冗余的功能，搭建嵌入式智能机器人平台．该智能机器人系统具有移动机器人需要的主要感知模块，并有丰富的 运动控制接口及驱动模块．同时 ，设计了多传感器数据融合 、轨迹规划、运动控制、无线网络通信 、图形人机界面等智 能机器人的测试软件和应用模块．该智能机器人平台具有模块化、易扩展、可移植、可定制、硬件体积小、功耗低、实 时性强、可靠性高等优点． 关键词：智能机器人平台；WindowsCE．NET；实时控制；自主机器人；双目视觉；语音识别引言(Introduction) 随着计算机技术 的快 速发展 ，机器 人技术也得 到了飞速发展．然而 ，现有机器人系统在硬件 和软件 开发方面虽然已经趋于成熟，但依然存在一些问题． 它们的硬件多是专用的，软件系统也多采用 Windows 2000或者 WindowsXP系统…．这些机器人系统 主要 存在以下一些缺点 ： (1)系统的实时性差．机器人控制系统是一个实 时性要求非常高的控制系统，作为一般桌面应用的 Windows和 Linux操作系统很难达到高实时性的要 求． ． (2)开放性 以及扩展性差．常见的机器人控制系 统存在的一个 问题就是 系统 的冗余大、开放性扩展 基金项 目：国家 自然科学基金 资助项 目(60475036) 收稿 日期 ：2005—05—16 性差，系统适用于特定的应用 ，不便于在硬件和软件 上进行扩展和剪裁． (3)软件的独立性差．软件结构及其逻辑结构依 赖于处理器硬件 ，难以在不同的系统 间移植． (4)缺少友好的人机交互界面． 2 系统概述(System description) 为促进当前智能机器人研究和应用，迫切需要 开发“具有开放式结构 的、模块化 、标准化 的嵌 入式 智能机器人平台”．这种智能机器人平台具
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基于人工神经网络实现智能机器人的避障轨迹控制摘 要：利用人工神经网络中的二级 BP网。模拟智能机器人的两控制参数(左 、右轮速)间的函数关系。实现避 障轨迹为圆弧或椭圆弧的轨迹控制 。并且通过调整椭圆长、短轴大小。能实现多个及多层障碍物的避障控制．该方法 的突出特点是方法简单、算法容易实现 。使机器人完成多个及多层避障动作时。不滞后于动态环境里其它机器人(障 碍物)位置的变化．在仿真实验中。取得了理想的效果． 关键词；BP神经网络I多个及多层避障控制I椭圆轨迹1 弓I言(Introduction) 在机器人中，避障轨迹的生成是一个重要的问 题．对于不确定的动态环境下的实时避障轨迹生成， 是较为困难的．有关这方面的研究，目前已有许多方 法．一些神经网络模型被设计出来，产生实时的轨迹 生成．文献113[23提供的神经网络模型产生的轨迹 生成仅能处理在静态环境下及假设空间中没有障碍 物的情况．[3]提供的神经网络模型，能为智能机器 人产生导航的避障轨迹，然而模型在计算上相当复 杂．文献[43提供了Hopfield神经网络模型，能在动 态环境下产生时实的避障轨迹生成，并在文献[5] 中，严格证明了因该方法生成的轨迹没有遭受局部 极小点逃离问题．并且文献[63用两个神经网络层叠 加起来，每层构造相似于[43中的网络结构．它是利 用第二层网络来发现下一个机器人位置的无监督模 型，然而它却加倍了计算量，尽管文献[4，6]提供的 方法能在动态环境下，产生时实避障轨迹，但都具有 较慢的运动速度，在快速变化的环境下不能恰当地 完成动作执行，因为机器人要比较好地完成避障动 作，必须不能滞后于障碍物动作变化
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基于红外技术的智能机器人控制系统基于红外技术、单片机技术等完成 了智能机器人控制 系统的设计。该机器人实现 了步行、跟踪、避 障 、 步伐调 整 、语 音 、声控 、液 晶 显示 、地 面探 测 等功 能 。 红外技 术 智 能机 器人 控制 系统 随着政 治格 局 、 战争形 式 的 变化 ，在 侦察 、战 场攻击 、反恐 防爆 等军 事领 域 {冉}要 大量 无人 作战 机 器人 ；人 类探 索太 空 、建设 航 天站 、抢 险救 灾等 不 适合 由人 来承担 的任务 的增 加 ，也 {冉}要 机器 人代 替 人类执 行 任务 。 同时， 新 的需 求和任 务 也对 机器 人 的 性能 提 出 了更 高 的要 求 。 由于 红 外线 有较 强 的 穿透 能 力和 抗 干 扰 能 力， 不易散 射 且不 易 引起 串干扰 。本 设计 基 于红 外技 术 完 成 智 能机 器 人 控 制 系 统 的 设 计 ， 主 要 实现 了 步 行 、跟踪 、避 障 、步伐 调整 、语 音 、声 控 、液 晶显 示 、地 面探 测 8个 功能 ，在 遇到 外界 条件 发生 变化 时， 该机 器人 将采 取不 同 的措 施对 待， 能较 好地 表 现 出该 机器 人 的 简单 思 考 能 力 。 1智能机器人说明 1．1功能简介机系统框图 机 器人 控 制系 统框 图如 图 1。 耦，P3，0～P3．5接 ISD语音芯片， P3，O~P3．5接 ISD语 音 芯 片 。 该机器人 采用 2片 AT89C51来控制，一 片用于 整个 系统的控制， 一片仅 用于驱动 液晶屏 1602的控 制 ，它 们之 间通过 I／O 121通 讯， 以实现 两片单 片机 工 作 的协
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基于传感器和模糊规则的机器人在动态障碍环境中的智能运动控制基于传感器和模糊规则的机器人在动态障碍环境中的智能运动控制 oIlI～0(、r> 王 敏 金·波斯科 黄心汉 ，O、l、L (华i 面面辜写j幕．武汉，43074) ＼I。L上、o 捌要：提出了一种基于传感器和模糊规则的智能机器人运动规划方法 ．该方法运用了基于调和函数分析的人 工势能 场原 理 ．采用模糊规则 可减少推导势能函数所 必须的计算 ，同时给机器人伺服 系统发 出指令 ，使它能够 自动 地寻找通向目标的路径．提出的方法具有简单、快速的特点，而且能对 n自由度机械手的整个手臂实现最碰．建立 在非线性机器人动力学之上的整 个闭环系统和模糊控制器 的稳定性 由李雅普诺 夫原理 保证 ．仿真结 果证明 了该方 法 的有效性 ，通 过比较分析显示 出文 中所提 出的最障算法的优越性 ． 美t词：基于传感器的机器人运动控制；模糊规则；人工势能场；动态避障；机器人操作手 1 叫哑oducd0n R。boIsarewjdelyusedfor诅sb inchasma~ia]b柚· 血 ， spot ： ng， spray Ijl岫 1g， mech卸icaland elec咖 icas搴enlb1y，ma al埘 IIovaland wa时 cut· ring 咖 ． ofsuch tasks_堋 llldea pri|柚ary ptd 眦 of 她 ar0botto e oncpositiontoanother withoutbur叩inginto anyobstacles． s 曲km，de． notedasthefDbotm ∞ pJan，liDgp∞ 舶1，hasbeen the倒 娜bj0ct锄l哪gIeseat℃ll∞ ． Every method o0血∞rI1ing 如b0tmotionplanninghas itsownadv∞ngesandapplicationdoma~ asweftasits di戤ldvaIIta麟 and constr~dnts． Therefore it would be ratherdifficulteithertoc0Ⅱ】paremethodsorton~ vate thechoio~ofan dl0‘iupon othP~s． 0州 d眦 ：1999—07—29；Revised~ ：2000一∞ 一丝 In conU~astto many n~ hods，rob
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基于ROK101007型蓝牙模块和TMS320C54x型DSP的家用医疗保健智能机器人设计摘要：未来社会将会越来越重视 医疗保健服务 ，提 出一种新型智能机 器人 ，就其在数字化 家庭医疗 保健方面的应用进行模型设计 ，并将蓝牙技术应用在智能机器人与医疗仪器和控制 PC的通信 中。 关 键 词 ：数字化家庭 ；智能机器人 ；侍感器；蓝牙技术；医疗保健 ；ROKl0l007；TMS320C54x 中 图分 类号 ：R197．39 文献标 识码 ：A 文章编 号 ：1006—6977(2006)02—0数字化家庭是未来智能小区系统的基本单元 。 所谓“数字化家庭”就是基于家庭内部网络提供覆盖 整个家庭的智能化服务 ，包括数据通信、家庭娱乐 和 信息家电控制功能。 数字化家庭设计 的一项主要内容是通信功能的 实现 ，包括家庭 与外界的通信及家庭 内部相关设施 之间的通信。从现在的发展来看，外部的通信主要 通过宽带接入 Internet，而家庭 内部的通信，笔者采 用 目前 比较具有竞争力的蓝牙 (Bluetooth)无线接入 技术。 传统的数字化家庭采用 PC进行总体控制 ，缺 乏人性化。笔者根据人工情感的思想设计一种配备 多种外部传感器的智能机器人 ，将此智能机器人视 作家庭成员，通过它实现对数字化家庭的控制。 本文主要就智能机器人在数字化家庭医疗保健 方面的应用进行模型设计 ，在智能机器人与医疗仪 器和控制 PC的通信采用蓝牙技术 。整个系统 的成 本较低 ，功能较为全面，扩展应用非常广阔，具有极 大的市场潜力。 2 智能机器 人的总体设计 2．1 智能机器人的多传感器 系统 机器人智能技术 中最为重要 的相关领域是机器 人 的多感觉系统和多传感信息 的集成与融合【l1，统 称为智能系统的硬件和软件部分 。视觉 、听觉、力觉、 触觉等外部传感器和机器人各关节的内部传感器信 息融合使用 ，可使机器人完成实时图像传输、语音识 别 、景物辨别、定位 、自动避障、目标物探测等重要功 能；给机器人加上相关的医疗模块(CCD、CAMERA、 立体麦克风 、图像采集卡等 )和专用医疗传感器部 件 ，再加上 医疗专家系统就可以实现医疗保健和远 程 医疗监护功能。智能机器人的多传感器系统框图 如 图 1
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基于STM32的智能家用消毒机器人的设计基于STM32的智能家用消毒机器人的设计
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摘要: 智能机器人仿真系统，由于智能机器人受到自身多传感器信息融合和控制多样性等因素的影响，仿真系统设计主要都 是以数学建模的形式化仿真为主，无法实现数学建模与场景实现协调仿真。为此，首先分析两轮移动机器人数学运动模型， 然后设计与机器人控制系统相关的传感器数据采集分析、机器人智能自动控制和人工控制等模块，以实现机器人控制的真 实场景。仿真系统利用 LabVIEW 设计控制界面，并结合 Robotics 工具包的建模、计算和控制功能。仿真结果表明设计的平 台更适合教学和实验室研究，并可为实际的物理过程提供数据参考和决策建议。 关键词: 机器人; 虚拟; 系统仿真 中图分类号: TP242 文献标识码: B1 引言 随着测控技术的发展，虚拟仪器技术已成为工业控制和 自动化测试等领域的新生力量［1］。而机器人作为一种新型 的生产工具，应用范围已经越来越广泛，几乎渗透到各个领 域，是一项多学科理论与技术集成的机电一体化技术。目前 机器人仿真系统主要集中在复杂的机器人数学模型构建与 形式化仿真，无法实现分析机器人运动控制的静态和动态特 性，更加无法实现控制的真实场景［2］。为了改善专业控制软 件在硬件开发周期较长的缺点，本文拟建立一个基于通用软 件的实时仿真和控制平台，以更适合教学和实验室研究。本 文以通用仿真软件 LabVIEW 和 Robotics ［3］为实时仿真与控 制平台，采用 LabVIEW 搭建控制界面，利用 Robotics 在后台 进行系统模型和优化控制算法计算，使其完成机器人控制系 统应有的静态和动态性能分析，不同环境下传感器变化模拟 显示以及目标路径形成等功能。 2 系统构成 仿真系统的构成主要包括了仿真界面、主控制界面、障 碍检测、智能控制和人工控制模块。其中主要对人工控制和 智能控制进行程序设计。仿真运行时，障碍检测一直存在， 主要是为了在智能控制模式下的智能决策提供原始数据。 在人工控制模式下，障碍检测依然存在，只不过对机器人行 动不产生影响，目的是把环境信息直观
标签： 智能机器人
上传时间： 2022-03-11
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摘 要:让智能机器人在多变的光线与温度环境中沿预定线路行走, 在工业生产和学术研究中均有重要意义, 笔者阐述了实现该功能的可靠方法. 通过讨论关键传感器件的选用、检测原理的合理应用、抗环境光干扰的实现、自适应调整算法及其实现等内容, 分析了竞赛机器人的巡线技术. 以这些技术思想为主体的竞赛机器人在国内外竞赛中均取得优异成绩, 表明所述硬软件方法简洁可靠, 对智能机器人的应用研究有一定的参考意义.关键词:智能机器人;巡线;可靠性;反射式红外传感器 为了使人工智能与机器人技术能在更广泛、更深入的层面展开研究, 并使其研究成果尽快转化为生产力, 在机器人足球成为人工智能与机器人学的标准问题并被广泛开展的同时, 近年来, 国内外开展了多种形式、多个层面的机器人比赛. 把这些竞赛机器人中涉及到的一些共同问题进行深入研究, 无疑对学术研究和生产应用都有很强的实际意义。在亚广联亚太地区机器人大赛中, 首届日本东京规则——— “攀登富士山顶”、第二届泰国曼谷规则———“藤球太空征服者”、第三届韩国汉城规则——— “鹊桥相会”、以及2005 年的北京规则——— “攀长城、点圣火”中都有在绿色地面寻白色引导线行走的问题. 这也是移动机器人的标准问题之一, 是解决移动机器人在自由环境自主行动的基础. 经过细致的理论设计和反复的实验验证得到了简洁可靠的竞赛机器人巡线方案, 这也是西南科技大学参赛队在第二、三届国内比赛中蝉联“最佳技术奖” , 并在第三届国内大赛中夺得冠军, 在亚太地区获得亚军及“最佳技术奖”的核心技术之一. 这里重点对其“准确巡线、可靠巡线及其简洁实现”进行详细分析..
标签： 智能机器人
上传时间： 2022-06-09
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智能机器人硬件功能模块介绍1.核心控制板：raspberry b+（树莓派B+）：一种卡片式电脑。树莓派是只有信用卡大小的卡片式电脑，其系统基于Linux。截止至2012年6月1日，树莓派只有A和B两个型号，主要区别：A型：1个USB、无有线网络接口、功率2.5W,500mA、256MB RAM；B型：2个USB、支持有线网络、功率3.5W，700mA、512MB RAM。2.底层电路驱动芯片：Arduino 。Mega2560的处理器核心是ATmega2560，同时具有54路数字输入/输出口（其中16路可作为PWM输出），16路模拟输入，4路UART接口，一个16MHz晶体振荡器，一个USB口，一个电源插座，一个ICSP header和一个复位按钮。Arduino Mega2560也能兼容为Arduino UNO设计的扩展板。3.底层硬件：驱动电路、控制电路 包括（ln298、hc-06蓝牙模块、舵机、摄像头、麦克风、无线网卡、电机、地盘、传感器若干、材料等） 4.工作原理：树莓派用来处理上层指令、运用大型代码、和代码整合等，例如：人脸识别、语音识别、邮件发送、环境数据上传到互联网、获取网络指令等。通过串口通讯和底层驱动芯片arduino进行交互，和数据传输。arduino则负责底层电路的驱动、环境检测、快速机动、预报处理等工作1.该项目中我们自主研发了一套无线充电设备，最大的转换效率可以达到40%，安装在机器人的底端，可以实现机器人长时间的工作而不需要人为去充电，解决了用户不在家机器人也能正常工作的问题。该项目已经获得了专利。
上传时间： 2022-07-25
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