资源描述:
《智能抢险救灾履带式机器人.doc》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、摘要智能抢险救灾履带式机器人是一种具有可变形的多履带的机器人平台。它集成了机械工程、电子技术、智能控制、计算机科学等多学科领域先进研究成果,可应用于诸如地震、火灾等灾害的救援,能为决策指挥者提供包括现场实时视频、现场环境温湿度以及是否有生命迹象等信息。本论文研究工作的目的是设计具有高通过性的、能携带多种救援设备的、具有可变形履带的智能机器人。该机器人采用模块化设计,便于根据不同任务添加不同配置,而且易于维修和保养。本设计采用了具有减震设计的可变形履带双车体结构,提高了机器人在复杂路况中的可通过能力。CAN(ControllerAreaNetwork)总线和多传感器信息融合技术的应用使得机
2、器人具有高度的自主决策能力,可在人员不便到达或者远程遥控不起作用的环境中提供重要帮助。本论文通过分析国内外经典的设计方案,从机器人的运动原理、运动结构、智能控制和功能分析等几个方面展开研究。机器人的设计过程是,先利用机械工程原理设计出机器人移动底盘,然后在此基础上通过CAN总线,利用多传感器信息融合技术把分布在机器人车体各处的传感器连接起来,实现智能控制。关键词:可变形;模块化;智能控制;CAN总线;信息融合IVABSTRACTIntelligentemergencyrescueanddisasterreliefcaterpillarrobotisonekindhasthevariabi
3、lityoftherobotplatformcaterpillar.Itintegratesmechanicalengineering,electronictechnology,intelligentcontrol,computersciencesciencefieldadvancedresearchachievements,canbeusedinapplicationssuchasearthquakeandfiredisasterrescue,canprovidereal-timefieldcommandersdecision-makingincludevideo,theenviron
4、menttemperatureandhumidityandwhetheranysignoflifeandotherinformation.Thispaperstudiesthepurposeoftheworkisdesignedwithhighthroughtheability,carriesarescueequipment,hasthevariabilityofthecrawlerintelligentrobot.Therobotusingmodulardesign,facilitateaccordingtodifferenttasksaddingdifferentconfigurat
5、ion,andeasytorepairandmaintenance.ThedesignUSESaearthquake-reductiondesigncandoublecarbodystructuredeformationcrawler,improvetherobotinthecomplexoftheroadbyability.CANbusandthemulti-sensorinformationfusiontechnologyapplicationmakesrobotarehighlyautonomousdecision-makingability,CANbeinpersonnelarr
6、iveorinconvenienceremote-guideddoesn'tworkenvironmenttoprovideimportanthelp.Thisthesisanalyzestheclassicdesignathomeandabroad,fromthemovementprinciple,movementstructure,intelligentcontrolandfunctionalanalysisofseveralaspects.Thedesignprocessoftherobotisthat,firstusethemechanicalengineeringprincip
7、letodesigntherobotmovechassis,andthenbasedonthisthroughtheCANbus,usingmulti-sensorinformationfusiontechnologyinthedistributionofrobotbodysensorseverywhere,realizingintelligentcontrol.Keywords:variability;modular;intell