论文——智能定位与运动系统的导盲机器人

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1、智能定位与运动系统的导盲机器人摘要机器人在工作环境运动时需要追踪起始点和终止点之间的路径。本文将人工智能的方法应用在机器人导航的映射和路径搜索程序上，采用一种新的误差校正算法，确定了机器人的位置，一个带有运动控制单元的拓扑和里程计数单元是通过使用一个PIC单片机控制的电机，采用PWM驱动机器人。1引言虽然有些机器人不需要地图工作，如跟踪机器人或跟随机器人，最常见的是基于地图的移动机器人。地图中表示的是机器人关于它的工作环境的预先知识。映射的主要目标是保存和生成的路径相关的数据，与规划技术合作，以产生一个路径，使机器人从一个特定的位置转移到另一个特定的位置[1]。大多数的映射策略

2、内部使用本地化方法来表示各种各样的变量，影响的机器人有关其室内或室外环境的当前知识。一些应用映射技术需要复杂的搜索算法，以确定机器人的最佳路径，消耗了大量的处理器内存，导致计算昂贵的过程。路径生成通常取决于导航传感器的地图数据，而不是用地图数据这种低效率的过程产生[2]。在本文中，机器人是设计用来使用特定的机器人导航的地图引导盲人在室内环境行走。拓扑映射方法实施以尽量减少由于其他映射策略的环境表示的复杂性。该分析是基于里程计的机器人定位和减少不确定性，以建立一个地图，除了拓扑简化，实现高效的地图导航。一种新的机器人运动模型的提出是为了建立一个高效的里程表，实施和测试多种技术来提

3、高可靠性和降低里程表里程计误差。2方法一般情况下，移动机器人采用拓扑结构或几何图，几何图实现最小的不确定性区域，所产生的路径依赖于导航传感器的地图数据，相反，拓扑图是更有效的计算方式，更容易应用搜索算法。因此，拓扑图的实现是为了测试和确保机器人映射的意义[2]。图1表示在节点和分支中以图形方式表示的示例图。节点代表特定地点，分支对应于地图上特定路径上的节点。节点之间的连接是用数学公式描述的。在拓扑图中，应选择一个路径段，以得到一个特定的节点之间的路径。第一节的起始节点是路径的起点，称为“源节点”。最新段的端节点是路径的，称为“目标节点”。沿着分割后的路径将引导机器人从源位置到结

4、束位置。每个分支可以在极性或直角坐标系中分析，如图1所示，极坐标系是机器人运动控制和分析的缺省系统，是基于极坐标的映射过程的应用算法。图1使用拓扑映射的样本映射表示2.2建立一个地图(地图学习)初始化的机器人导航之前，就发生地图学习过程，一般来说，有2种类型的地图学习程序：高层次的编程，其中的环境地图被存储在机器人的编程，并导致通过，在该机器人是手动导致通过环境，以收集其环境数据，使用传感器和用户的输入，建立一个地图。本文实现了铅的方法是基于里程计数据。2.3路径搜索路径搜索程序撤销的地图数据，并执行特定的搜索算法，找到节点之间的最优路径。智能搜索算法是利用人工智能技术实现的，

5、在搜索过程的输出路径结合了节点序列和这些节点之间的关系如图2所示，其中A是源节点，D是目的节点，R1，R2，R3的拓扑关系。当运用最优搜索算法或其他直接搜索算法时，所选路径可以更短。搜索算法的选择取决于所需的路径和所使用的过程的能力。在我们的应用中，使用一个微控制器，通过应用“第一深度搜索”算法进行路径优化。图2样品两个节点之间的路径拓扑地图2.4航迹推算定位机器人是使用推算定位的，从车轮运动的测量获得机器人的位置分析。这种方法是非常可靠的室内环境映射[1]。但是也必须注意有一定的错误。本文设计并实现了一个新的算法纠正这些错误。由于这样的事实，即可以避免或最小化的计算错误，除了

6、易于应用，在室内移动机器人中，增强的方法可以是最佳的定位方法。移动机器人中，增强的方法可以是最佳的定位方法。EAD估计是通过两种方式；加速度计测量加速度和测量车轮走过的距离的例程测量法，所需的数据进行推算，得到的处理这些测量的变量，也可以作为车轮的电机反馈。本项目采用里程计定位机器人因为比加速度计结构更简单、价格更便宜。3机器人运动本文实现了一种三轮机器人；两个驱动轮和一个前面的自由轮确保了机械的静态和动态的稳定性。车轮差速驱动提高运动能力和提高测距误差修正。图3显示了机械布局。图3电机和轮子布局四种类型的运动可以通过施加不同的驱动轮。运动型-A，两个马达以相同的速度和方向旋转

7、。这实现了一个直线运动的直线（没有微分的速度，因此没有旋转），如图4所示。动作类型-B：2个马达以相同的速度旋转，但在相反的方向上，因此，这两个驱动电机将产生力偶矩。在结果中，机器人的运动将是围绕电机中心轴旋转。运动类型-C，一个马达旋转，另一个是锁着的。这将导致一个旋转的机器人有关的锁定轮（接触地面的锁定点）。实现了几个轮子的中心运动传输，运动型-D，双马达在同一个方向旋转，但速度不同，在曲线网路径的结果中，如图4所示。让轮-1线速度V1，轮2线速度V2，X是机器人中心的X坐标的变化，Y是