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基于CAN通信的轮椅机器人反演控制

作　者: 潘振东
导　师: 吴伟
学　校: 沈阳工业大学
专　业: 电力电子与电力传动
关键词: 轮椅机器人 多传感器 CAN通信 反演控制
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


随着人口老龄化以及各种灾难与疾病造成的残障人士逐年增加,为帮老年人和残障人士提供性能优越的代步工具,世界各国都在开展轮椅机器人方面的技术研究。本文在分析国内外对轮椅机器人驱动结构设计的优缺点基础上,提出轮椅机器人的后轮差动驱动运动控制系统,可以在室内等较为狭小的空间实现轮椅的回转。考虑到轮椅机器人自身的平衡性和稳定性,增加了两个万向轮,完成轮椅的支撑与运动控制。根据轮椅机器人对环境感知以及轮椅机器人内部状态信息反馈的要求,设计了基于CAN(Controller Area Network)总线通信的模块化的多传感器通信系统。利用CAN总线的实时性、容错性等优点获取超声波传感器、激光传感器以及视觉传感器信息,以实现轮椅机器人避障、定位、目标检测与识别等。通过安装驱动轮上的在光电编码器获取轮椅机器人驱动轮的转速等内部状态信息,实现对轮椅运动控制的反馈。多传感器通信系统建立以后,对得到的多个传感器进行数据信息的处理,转化为用来表达轮椅机器人的运动状态的状态量。超声波与激光传感器属于同一类型的传感器,根据得到处理后的信息,实现对轮椅机器人位置坐标的定位与障碍物的探测。视觉传感器根据处理得到的图像信息,完成对目标的识别,同时根据三角法则计算出目标的距离以及需要轮椅偏转的方向角度。在获取轮椅机器人运动状态信息的基础上,根据轮椅机器人后轮差动驱动的非协调性与非线性的特点,设计了一种适合于轮椅机器人的反演控制器。依据轮椅机器人的运动学与动力学方程,建立了对轮椅机器人运动状态的数学模型,由多传感器通信系统获得其状态参数,同时根据轮椅机器人所处的位置以及障碍物的不同,利用Matlab/Simulink对设计的控制器进行了仿真。仿真结果表明,设计的反演控制器可以实现对给定轨迹的无差跟踪,验证了控制器设计的有效性与鲁棒性。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-10
第一章 绪论  10-20
  1.1 课题的研究背景与意义  10-11
    1.1.1 课题的研究背景  10-11
    1.1.2 课题研究的意义  11
  1.2 轮椅机器人的研究现状  11-18
    1.2.1 驱动伺服系统的国内外研究现状  11-15
    1.2.2 通信机制的国内外研究现状  15-16
    1.2.3 驱通信机制的国内外研究现状  16-18
  1.3 课题的研究内容  18-20
第二章 轮椅机器人伺服及感知系统设计  20-30
  2.1 直流伺服驱动系统设计  20-22
    2.1.1 驱动系统总体设计  20-21
    2.1.2 伺服电机的选择  21-22
  2.2 感知系统设计  22-29
    2.2.1 视觉传感器  24-25
    2.2.2 超声波传感器与激光测距仪  25-27
    2.2.3 光电编码器  27-29
  2.3 本章小结  29-30
第三章 多传感器信息的采集与处理  30-53
  3.1 CANopen高层协议  30-33
  3.2 通信系统整体设计  33-34
  3.3 DSP模块的设计与信息处理  34-37
    3.3.1 DSP的CAN接口设计  35
    3.3.2 光电编码器的测速  35-37
    3.3.3 调速方式  37
  3.4 超声波与激光测距  37-43
    3.4.1 超声波测距与信息处理  37-40
    3.4.2 激光测距与信息处理  40-41
    3.4.3 避障算法  41-43
  3.5 视觉传感器模块  43-52
    3.5.1 图像的采集  43-45
    3.5.2 图像的处理  45-46
    3.5.3 位姿角度与位移  46-52
  3.6 本章小结  52-53
第四章 控制器的设计与仿真  53-71
  4.1 控制器设计综述  53
  4.2 反演控制器设计原理  53-55
  4.3 运动学反演控制器的设计  55-62
    4.3.1 运动学模型的建立  55-58
    4.3.2 运动学反演控制器的设计  58-59
    4.3.3 控制器的仿真与分析  59-62
  4.4 动力学反演控制器的设计  62-70
    4.4.1 动力学模型的建立  62-65
    4.4.2 动力学反演控制器的设计  65-67
    4.4.3 控制器的仿真与分析  67-70
  4.5 本章小结  70-71
第五章 结论  71-72
参考文献  72-76
在学研究成果  76-77
致谢  77

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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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