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仿生触须环境感知技术研究

作　者: 钟亮
导　师: 杨忠
学　校: 南京航空航天大学
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 仿生 触须 传感器 环境感知 数据采集
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要


仿生触须传感器作为仿生理论基础之上发展的一种新兴的传感器,具有很多独特之处:通过仿生触须被动或主动的触摸,可详细感知对象物体的材质和形状;可准确地探测、识别和区分已知或未知环境的地形地表;可使高精度控制的移动机器人具备在能见度低且复杂的环境中进行安全导航的能力,并能确保自身结构和功能的完整性。目前,触须机器人的研制主要集中在国外一些大学和研究所,国内对此还处于探索阶段。啮齿类动物的触须对于触觉感知来说具有十分强大的功能,其触须“栽种”在毛囊中,通过毛囊感受触须的变化计算触须的偏转。根据这个原理,设计了磁电式和电容式仿生触须传感器。针对磁电式触须传感器建立了单根触须的触觉感知模型,并在此基础上进行仿真实验,分析触须轴的不同材质和长度对触须传感器感知结果的影响。同时提出了可通过触须的偏转幅度来估计目标物距离和角度位置的被动和主动感知方法。实验结果表明,利用该种触须传感器能够快速、准确地感知外界环境信息。论文建立了基于仿生触须的环境感知平台,设计了系统控制软件的数据帧格式,实现了上位机与环境感知平台的通信。基于该环境感知平台,利用Borland C++ Builder 6.0软件开发了触须感知系统的测控软件,完成对环境感知平台的控制和传感器信号的采集。通过一系列实验分析了触须传感器的特性,实验表明,磁电式和电容式传感器具有良好的静态与动态性能,且输出能充分反映被扫描物体的形状、尺寸和表面特征,可用于物体形态与表面纹理的有效识别及机器人自主避障。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-13
第一章 绪论  13-22
  1.1 引言  13-14
  1.2 课题研究目的和意义  14-16
  1.3 国内外研究现状  16-21
  1.4 本文研究的主要内容  21-22
第二章 仿生触须传感器的设计  22-32
  2.1 引言  22
  2.2 触须感知的基本原理  22-23
  2.3 仿生触须传感器的硬件设计与实现  23-31
    2.3.1 磁电式触须传感器的硬件设计  24-30
    2.3.2 电容式触须传感器的硬件设计  30-31
  2.4 本章小结  31-32
第三章 触须感知的建模与仿真  32-38
  3.1 引言  32
  3.2 触须传感器的数学建模  32-33
  3.3 触须传感器的感知研究  33-35
    3.3.1 触须传感器的主动感知研究  33-34
    3.3.2 触须传感器的被动感知研究  34-35
  3.4 影响触须传感器感知结果的因素  35-37
    3.4.1 触须的材质对感知结果的影响  35-36
    3.4.2 触须的长度对感知结果的影响  36-37
  3.5 本章小结  37-38
第四章 仿生触须感知系统的设计与实现  38-58
  4.1 引言  38
  4.2 仿生触须感知系统的总体设计  38-39
  4.3 感知平台的硬件实现  39-44
  4.4 数据采集系统的设计与实现  44-47
  4.5 下位机控制软件的设计  47-48
    4.5.1 下位机控制软件的需求分析  47
    4.5.2 控制软件的总体框架  47-48
    4.5.3 下位机软件流程  48
  4.6 上位机控制软件的设计  48-57
    4.6.1 串口通信基础  48-51
    4.6.2 上位机控制软件的需求分析  51-52
    4.6.3 数据帧设计  52-53
    4.6.4 上位机控制软件的功能实现  53-57
  4.7 本章小结  57-58
第五章 仿生触须环境感知实验研究  58-68
  5.1 引言  58
  5.2 磁电式触须传感器的感知特性研究  58-63
    5.2.1 静态特性实验  58-60
    5.2.2 动态特性实验  60-61
    5.2.3 物体扫描实验  61-62
    5.2.4 避障功能实验  62-63
  5.3 电容式触须传感器的感知特性研究  63-67
    5.3.1 重复性实验  63-64
    5.3.2 静态特性实验  64-65
    5.3.3 自由运动特性实验  65-66
    5.3.4 不同粗糙程度材质的扫描实验  66-67
  5.4 本章小结  67-68
第六章 总结与展望  68-71
  6.1 本文的工作与贡献  68
  6.2 工作展望  68-71
参考文献  71-75
致谢  75-76
在学期间的研究成果及发表的学术论文  76

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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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