婴儿摇篮机器人的设计

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时间:2018-07-13

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1、用模糊神经网络实现的婴儿摇篮车机器人(姓名:张招红学号:SC10023170系别:电子科学与技术系)一、引言草地上婴儿摇篮车里传来婴儿的哭声,闻声赶来的妈妈用手轻摇摇篮车,同时口里哼哼着逗着婴儿,哭声很快变成了笑声。受此场景的启发,何不模拟婴儿妈妈的动作制作一个婴儿摇篮车机器人呢!这个摇篮车机器人模仿婴儿妈妈做出摇晃摇篮车并发出类似婴儿妈妈哼哼的音乐,同时根据摇篮车所处声光环境的不同自动调节摇晃的速度和音乐的种类。制作婴儿摇篮车机器人关键是控制系统的设计,本文重点论述了摇篮车机器人控制系统的方案设计。二、总体方案制作婴儿摇篮机器人,实际上

2、是利用智能系统按照婴儿妈妈的经验对摇篮车进行摇晃操作同时发出适合当时环境的音乐。环境可以取当时的温度、亮度和婴儿声音的类型等,根据这些参数的具体情况,摇篮机器人自动选择摇晃的速度和音乐的类型。如表1中所示,可以根据人们的经验,制作类似的机器人动作规则。然后由机器人根据环境参数的具体值,结合表中的规则自动做出操作判断。摇篮车所处声光环境摇篮机器人对应的操作如果天亮且婴儿声音高快速摇晃,欢快的音乐如果天亮且婴儿声音中中速摇晃,轻柔的音乐如果天亮且婴儿声音低低速摇晃,轻柔的音乐如果天暗且婴儿声音高高速摇晃,欢快的音乐如果天暗且音声声音中中速摇晃

3、,欢快的音乐如果天暗且婴儿声音低低速摇晃,很轻柔的音乐如果天黑且婴儿声音高中速摇晃,轻柔的音乐如果天黑且婴儿声音中低速摇晃,很轻柔的音乐如果天黑且婴儿声音低低速摇晃,很轻柔的音乐……表1摇篮车所处声光环境和机器人对应的操作显然,摇篮车机器人系统是一个非线性不可数学建模的控制系统,传统的线性控制策略无法实现前述目标。而我们知道,模糊逻辑控制技术最适合用于那些非线性系统和在其输入或者对其操作描述存在着不确定性的系统,摇篮车机器人的控制策略可以选择用人工神经网络实现的模糊控制逻辑来控制。人工神经网络是由大量简单的处理单元组成的非线性、自适应、自

4、组织系统,它是在现代神经科学研究成果的基础上,试图通过模拟人类神经系统对信息进行加工、记忆和处理的方式,设计出一种具有人脑风格的信息处理系统。模糊控制利用计算机来实现人的控制经验,而人的控制经验一般是由语言来表达的,语言的控制规则通常用“如果A,那么B”的方式来表达在实际控制中专家的经验和知识,其最大的特征是将专家的控制经验、知识表示成语言控制规则,然后用这些规则去控制系统。采用人工神经网络实现模糊逻辑控制,是神经网络的结构具有模糊逻辑推理的功能,每一个神经网络权值均有明确的模糊逻辑,同时利用人工神经网络对信息处理具有自学习和自适应的特性

5、对其参数和结构进行优化处理,可以达到在最简结构下获得最优控制的目的。婴儿摇篮车机器人控制系统的总体结构框图如图1所示。控制器功能用计算机来实现,被控对象是婴儿车,执行机构用步进电机和扬声器,用传感器采集环境参数经A/D转换后作为控制器的输入,控制器根据输入和控制程序分析计算后输出控制命令分别驱动步进电机和扬声器,达到模仿婴儿妈妈控制摇篮车的目的。模糊控制器D/A驱动器步进电机摇篮车扬声器光电传感器音量传感器A/D图1摇篮车机器人控制系统总体框图总体控制方案中,选用步进电机,因为步进电机控制简单,易于用计算机实验控制,只需控制器给驱动器输出

6、脉冲即可,通过调节脉冲的频率即可达到控制电机速度的目的。图2为步进电机的速度曲线示意图,途中以脉冲频率代表电机速度,阴影部分的面积相当于电机运动的距离,途中正负表示电机的运动方向,显然图中一个周期表示婴儿车摇晃一个来回。并且步进电机适用于开环控制,具有结构简单、可靠性高、成本低等优点。在运动控制中,关键的一点是要设计好速度曲线以达到跟人一样摇晃平稳程度,图2中的速度曲线肯定是不行的,因为电机启动和停止时速度都是阶跃变化,摇晃效果肯定很不平稳。……tV=脉冲频率x电机步长图2步进电机速度曲线示意图本控制方案中另一个关键技术是模糊控制器的设计

7、,包括输入输出论域的选择量化和模糊化,模糊标记语言的选择与确定,模糊规则的制定,以及模糊逻辑推理方法和解模糊方法的确定。模糊方案制定好以后,需要选择合适的人工神经网络类型,包括网络层数、各层神经元个数,神经元激活函数类型,以及神经元输入输出之间的连接方式等。最后需要对神经元权值参数和偏差参数进行训练调整,调整时要选择合适的训练算法,普通的梯度下降法和经过改进的梯度下降法容易得到产生局部误差极小值的权值和偏差,为确保模糊控制器神经网络得到最优的权值参数,选择遗传算法对网络权值和偏差进行训练。模糊控制器中的控制规则刚开始肯定是不完善的,应该设

8、计成随时可以增加修改。三、详细设计1、速度曲线的设计按照人的经验,摇晃婴儿车的速度不能忽快忽慢,否则婴儿车的晃动将很不平稳,理想的速度曲线应该是很平滑的,并且加速度在启动时应该很小,然后逐渐增

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