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《天津工业大学》 2019年
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多功能巡检机器人的系统设计

柴作鸿  
【摘要】:针对现有自动导引车存在功能较少、目标跟踪方法的适应性较低、以及大规模巡检时缺少路径协同优化机制等问题,本文设计了具有目标跟踪、协同路径规划以及具有完善的人机交互等多功能的导引车,并完成了软硬件设计与调试。具体创新点和工作如下:本文完成了具有完善的人机交互、寻迹、超声波避障等功能的巡检机器人车体设计,并对各个功能实现进行了模块化设计,完成了系统硬件调试。开发了相对应的客户端控制界面,以实现对机器人的任务发布及信息监控。为了提高导引车对目标跟踪的适应性,提出了一种基于认知联想网络的目标跟踪方法。该方法采用局部色调直方图对目标进行建模,并使用环形匹配准则来定位目标的位置,从而抑制背景中相邻区域的干扰。同时,跟踪方法还能够根据局部匹配结果自适应地调整跟踪目标的大小。通过仿真实验结果,表明该跟踪方法可以在扰动环境或复杂运动场景中进行目标跟踪,并具有较好的跟踪效果,且跟踪方法对目标的平移、旋转、缩放具有良好的不变性,并且对部分遮挡具有良好的适应性。针对现有巡检路径优化缺少协同机制,造成巡检效率低下的问题,提出了一种新颖的针对大规模巡检问题的协同路径优化方法。该方法采用蚁群算法实现多机器人协同路径优化。每台机器人拥有一个蚁群系统,各蚁群之间采用共享禁忌表技术,通过协同配合,各个蚁群完成路径优化任务。以巡检路径长度作为优化指标,在蚂蚁搜索节点的过程中,实时计算禁忌表中的路径长度,并采取路径最短优先搜索机制,以增加该算法的自适应性,即当前路径最短的蚁群优先搜索,从而保证巡检任务整体耗时最少。通过仿真实验验证了方法的有效性,可应用于大规模多机器人巡检任务中。
【学位授予单位】:天津工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP242

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