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《天津大学》 2012年
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自主式机器人智能控制实验方法研究

翟永君  
【摘要】:智能控制方法研究是机器人控制领域的重要研究方向。基于神经网络的控制方法具有较强的适应性与鲁棒性,为解决机器人复杂的非线性、不确定、不确知系统等控制问题开辟了一条新的途径。本文结合实验室的机器人控制系统教学设备,在对机器人平面运动误差原因进行分析及相关控制方法讨论的基础上,通过程序设计实现常规PID控制算法以控制移动机器人的直线运动,并针对常规PID控制器的不足,将神经网络与常规PID控制算法相结合,设计一种基于BP神经网络的PID控制器,通过神经网络对PID参数进行实时整定,实现对机器人左右轮速度的闭环控制方案,在移动机器人上得以实现,得到较好的控制效果。该研究有助于更好的实施机器人控制教学工作。主要研究工作如下: (1)在对自主式移动机器人(AS-UII智能机器人)的运动伺服机构和原理进行阐述、介绍实现机器人一般运动(如直线、圆等)的程序实现方法的基础上,通过编程测定了移动机器人光电编码器的实际分辨率和驱动特性;编程实现了机器人直线运动控制的常规PID算法,并测定了符合实验中应用的机器人直线运动的PID控制参数。 (2)在分析常规PID控制的优缺点、神经网络在控制系统中应用的基础上,详细介绍了PID控制与神经网络相结合的理论;设计了基于BP神经网络的PID控制器,并进行了Matlab仿真实验,与常规PID控制、开环控制进行比较分析。结果表明:基于BP神经网络的PID控制器可以很好地进行参数自整定。 (3)将基于BP神经网络的PID控制算法通过VJC加以编程实现,下载到自主式移动机器人中,让其进行自主直线运动。从实际运动效果得出,基于BP神经网络PID控制器具备很强的实时在线调节控制参数的能力,大大减少了采用传统实验方法时所需的工作量,明显地提高了控制精度,增加了系统的稳定性。 (4)从机器人矩形运动的实例出发,分析了移动机器人转弯控制的原理,设计了能使移动机器人做任意角度转弯的转角控制函数,并通过编程在移动机器人上加以实现,得到了较好的控制效果。
【学位授予单位】:天津大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP242

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