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基于神经网络的自主吸尘机器人混合感知系统设计及避障规划

作　者: 徐勇
导　师: 朱世强
学　校: 浙江大学
专　业: 机械电子工程
关键词: 吸尘机器人 红外传感器 超声波传感器 BP神经网络 智能避障 DSP
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 229次
引　用: 3次
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内容摘要


感知系统是机器人智能化的基础，它好比机器人的“眼睛”，廉价高效的混合感知系统是本文设计的目标。本系统采用了基于BP神经网络的智能避障算法作为吸尘机器人的“大脑”，其中感知系统得到的障碍物信息作为神经网络的输入。神经网络的输出作为行走电机的驱动信息，在该驱动信息的作用下机器人完成避障策略。在由DSP算法处理系统和单片机控制系统组成的机器人实验平台上进行了实验，用实验验证了避障算法的有效性。本文由四章组成，各章的主要内容如下。第一章介绍了国内外自主吸尘机器人的研究现状，并且介绍了经典的移动机器人和主要的吸尘机器人的感知系统，在此基础上提出了本文的研究内容。第二章在对超声波传感器和红外传感器特性分析的基础上，给出了具有高可靠性和高抗干扰能力的混合感知系统的设计。基于该感知系统，得到了大量关于超声波传感器和红外传感器特性的实验数据。第三章具体介绍了基于神经网络的吸尘机器人智能避障算法的实现过程，用FoxPro建立训练样本的数据库，用VC编程实现避障算法，并且将算法移植到DSP系统中。利用MATLAB提供的神经网络工具箱对BP神经网络进行仿真设计，从理论上验证了算法的有效性。并且在对BP神经网络主要性能参数分析的基础上得出了包括隐层神经元个数、学习速率和目标误差等参数的优化组合。第四章完成了由DSP和单片机构成的机器人实验平台的具体硬件设计，包括DSP最小系统设计、DSP与单片机的HPI通信、DSP与液晶通过CPLD实现时序匹配以及单片机控制系统等。

全文目录


全文摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章 绪论  9-18
  1.1 自主吸尘机器人的特点  9
  1.2 自主吸尘机器人的研究现状  9-14
  1.3 吸尘机器人的感知系统  14-16
    1.3.1 典型的移动机器人感知系统  14-16
    1.3.2 吸尘机器人的感知系统  16
  1.4 本文概要  16-18
第二章 吸尘机器人混合感知系统设计  18-36
  2.1 吸尘机器人感知系统概述  18-22
    2.1.1 内传感器  18-20
    2.1.2 外传感器  20-22
  2.2 传感器信号处理系统  22-31
    2.2.1 信号发射电路  23-25
    2.2.2 传感器驱动电路  25-27
    2.2.3 信号接收电路  27-28
    2.2.4 放大滤波电路  28-29
    2.2.5 电压比较电路  29-31
    2.2.6 选频电路  31
  2.3 传感器实验与分析  31-36
    2.3.1 传感器特性测试  31-33
    2.3.2 传感器特性分析与比较  33-34
    2.3.3 传感器的融合应用规则及其数学模型  34-36
第三章 基于神经网络的吸尘机器人智能避障  36-66
  3.1 基于神经网络的多传感器信息融合  36-41
    3.1.1 基于神经网络的电子地图  37-38
    3.1.2 基于神经网络的移动机器人行为控制  38-40
    3.1.3 基于神经网络的路径规划  40-41
  3.2 基于神经网络的吸尘机器人智能避障的实现  41-66
    3.2.1 神经网络简介  41-42
    3.2.2 BP神经网络智能避障算法  42-54
    3.2.3 基于MATLAB工具箱的神经网络训练  54-61
    3.2.4 避障策略分析  61-66
第四章 机器人的硬件系统设计  66-83
  4.1 系统总体介绍  66-67
  4.2 用于算法处理的DSP系统  67-71
    4.2.1 TMS320VC5402的主要特点  67-68
    4.2.2 DSP最小系统设计  68-71
  4.3 HPI在DSP与单片机通信中的应用  71-75
    4.3.1 VC5402的HPI接口原理  71-73
    4.3.2 单片机与DSP之间的中断应答  73
    4.3.3 HPI典型的读写操作  73-74
    4.3.4 HPI自举方式加载程序  74-75
  4.4 DSP与液晶接口操作  75-80
    4.4.1 软件插入等待周期  75-76
    4.4.2 通过硬件(CPLD)扩展实现与液晶的访问时序匹配  76-80
  4.5 单片机控制系统  80-83
    4.5.1 传感器信号发射与接收控制  80-81
    4.5.2 行走电机控制  81-83
第五章 总结与展望  83-86
  5.1 工作总结  83-84
  5.2 创新点介绍  84
  5.3 相关工作展望  84-86
参考文献  86-90
攻读硕士期间已发表的论文  90-91
致谢  91

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 机器人技术 > 机器人
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