多機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)與軌跡跟蹤的研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、電子工程、控制理論、人工智能理論、傳感器等技術(shù)的不斷成熟和發(fā)展，由多學(xué)科交叉而形成的機(jī)器人學(xué)研究也進(jìn)入了一個(gè)嶄新的階段。多機(jī)器人系統(tǒng)具有容錯(cuò)能力強(qiáng)、魯棒性高等優(yōu)點(diǎn)，能夠在復(fù)雜環(huán)境下高效、可靠地完成任務(wù)，因而得到廣泛的應(yīng)用，并成為當(dāng)前機(jī)器人領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文圍繞多機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)和軌跡跟蹤控制問題展開理論和應(yīng)用研究。 本文首先對(duì)目前國(guó)內(nèi)外智能機(jī)器人的幾種體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行了分析和研究，總結(jié)了這些體系結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，結(jié)合移動(dòng)機(jī)

2、器人軌跡跟蹤問題，設(shè)計(jì)了一種基于多智能體系統(tǒng)(MAS)的分層式體系結(jié)構(gòu)。多機(jī)器人系統(tǒng)中的各智能體需要通過通信，協(xié)作完成軌跡跟蹤任務(wù)。本文在參考以往多智能體機(jī)器人通信技術(shù)的基礎(chǔ)上，采用C/S模型設(shè)計(jì)了多移動(dòng)機(jī)器人通信系統(tǒng)，以保障數(shù)據(jù)交互的及時(shí)與準(zhǔn)確，并針對(duì)軌跡跟蹤問題進(jìn)行了任務(wù)分析，確保了各智能體之間協(xié)調(diào)工作。 基于模糊控制的基本原理，針對(duì)軌跡跟蹤的控制方法，構(gòu)造了機(jī)器人軌跡跟蹤的模糊控制系統(tǒng)，并對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行了仿真。模糊邏輯控制由

3、于不依賴于對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型，能有效地克服被控對(duì)象存在的非線性和不確定性的影響。但模糊規(guī)則的建立不僅有難度，而且一經(jīng)確定調(diào)整規(guī)則不方便，因此影響控制效果。本文基于BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬模糊推理，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有了模糊推理和歸納能力。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)的能力，又使得模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理歸納方式在實(shí)際的控制過程中可以不斷地修正，同時(shí)由于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)具有明確的物理意義，使模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)

4、計(jì)和權(quán)值的初始化可以解析和設(shè)置，本文采用高斯基函數(shù)作為模糊隸屬函數(shù)，構(gòu)造了模糊高斯基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。并對(duì)該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造的控制系統(tǒng)進(jìn)行了軌跡跟蹤仿真試驗(yàn)，仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明了該方法的有效性和快速性。 最后，在WiRobotX80機(jī)器人平臺(tái)軟件的輔助開發(fā)下，本文在VC++環(huán)境中設(shè)計(jì)并完成了該多機(jī)器人軌跡跟蹤系統(tǒng)，通過對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的進(jìn)一步分析討論，驗(yàn)證了本文所設(shè)計(jì)的多機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)和軌跡跟蹤控制策略的實(shí)用性、精確性和魯棒性。