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煤矿井下探测机器人导航与控制研究

何阳阳  
【摘要】:煤矿的安全生产一直是社会关注的话题,主要是因为煤炭生产是高风险的工作,煤矿的透水、瓦斯爆炸和坍塌等事故屡见不鲜。在煤矿事故中,救援人员需要在很短的时间内寻找被困人员。对于被困人员来说,时间就是生命;对于救援者来说事故现场是一个未知的环境,安全隐患增加了救援工作的难度。为了解决这个棘手的问题,机器人被应用到煤矿救援中,可极大地提高煤矿救援工作的安全性与救援成功的机率。因此,煤矿探测机器人的研究和应用,对于提高煤矿灾难的救援速度、减少生命和财产损失具有十分重要的意义。 煤矿探测机器人是一种根据煤矿井下环境研制的机器人,需要在一个未知的环境中工作,因而必须具备自主的环境适应能力。本文以TUT-CMDR履带型煤矿探测机器人为研究平台,对其自主导航与控制技术进行研究。 本文介绍了机器人的总体结构,介绍了机器人的机械系统、电子系统和软件系统,介绍了机器人的基本机械结构、控制单元、驱动系统和软件系统模块单元。 本文进行了机器人的运动学仿真分析。推导出了履带机器人在水平地面、斜坡运动时的运动方程,得出任意时刻机器人的位姿变换的关系式;利用D-H机构运动学方法,建立了机器人的运动学模型,初步对机器人水平和爬坡运动的质心运动学模型进行理论分析。采用RecurDyn软件的低机动性履带包对TUT-CMDR履带型煤矿探测机器人进行了建模,并在RecurDyn软件中定义了机器人运动的路况信息,进行了机器人在不同路况下的运动仿真,验证了结构设计的合理性。 本文进行了机器人避障导航系统的研究。介绍了几种导航与避障的方法,通过对避障方法的比较,选定人工势场法进行机器人的避障研究。在Matlab软件中进行人工势场法的仿真实验,证明该方法具有良好的避障效果。 本文进行了机器人电机转速控制的研究,提出了遗传算法优化BP神经网络在电机转速控制PID参数自整定中的运用。建立了TUT-CMDR电机传动系统的传递函数模型,利用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,再利用BP神经网络对PID控制器参数进行在线调整。仿真实验验证了该算法的可行性和优越性。


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