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煤矿井下履带式移动机器人运动控制技术研究

陈子文  
【摘要】:随着人工智能技术的发展,机器人在各个行业的应用也越来越广泛,特别是煤炭类高危行业,煤矿行业智能化是必然的发展趋势,煤矿智能化作为国家重点关注的行业向导,煤矿机器人的发展程度充分代表着煤矿行业智能化水平。井下地形错综复杂,履带式移动机构作为煤矿中重要的运输载体,必须具有出色的运动控制性能,并以此为基础才能进一步实现井下履带式移动机器人自主行走的功能。为此,本文对煤矿井下履带式移动机器人的运动控制系统展开研究,设计了一种控制精度高、鲁棒性好的运动控制系统,并通过现场试验进行验证。具体研究内容如下:针对煤矿井下环境特点进行分析,确定了对移动机器人的运动控制系统的性能要求,基于CUMT-V型机器人的运动控制系统进行了改造。将硬件架构分为控制层、通信层、感知层、底层控制层和驱动层五大部分,并分别对各部分的硬件进行选型与分析,通过分析机器人爬坡和原地旋转的两种行驶工况,完成了电机选型,完成了对机器人行驶机构的改造。基于机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)的框架,软件架构分为坐标变换节点、同时定位与建图节点(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM),路径规划节点、轨迹跟踪节点以及底盘驱动节点五大部分,并对各部分的实现功能进行了设计。对差速移动机器人轨迹跟踪技术的研究。建立了履带式移动机器人的运动学模型,并对轨迹跟踪控制相关原理进行了分析,基于运动学模型及航迹推算原理完成了对机器人的里程计算模块的设计,采用滑动窗口的思想完成了对转速反馈模块的设计。对机器人轨迹跟踪问题进行数学描述,设计一种基于模型预测控制原理机器人的轨迹跟踪控制器。通过ROS的Stage平台进行仿真试验,试验结果表明,基本实现了轨迹跟踪的功能,且其跟踪精度在0.05 m以内,证明了本文设计的控制器的有效性。对无刷直流电机控制技术的研究。分析了无刷直流电机的结构及工作原理,建立了无刷直流电机的数学模型,对PID控制原理、BP神经网络原理及粒子群算法原理(Particle swarm optimization,PSO)进行阐述,采用BP神经网络及粒子群算法对PID的控制参数进行了优化设计,对PID、BP-PID以及PSO-BP-PID三种控制算法在MATLAB中进行仿真试验,仿真试验表明PSO-BP-PID控制算法性能更好,并基于PSO-BP-PID控制算法设计了电机双闭环控制系统。在Simulink平台中对常规的双闭环控制系统及基于PSO-BP-PID的双闭环控制系统的进行了仿真试验,仿真结果表明后者在转速和转矩的响应速度更快。最后将该控制系统成功移植到了STM32F4系列开发板,使用CUMT-V改进型机器人进行了现场试验,试验结果表明本文所设计的电机控制系统可迅速响应并达到稳定状态,具备良好的动态及稳态性能。为验证本文所设计的运动控制系统的有效性,使用CUMT-V改进型机器人分别在地下车库及模拟巷道两个环境进行现场试验。通过对比了DWA算法、TEB算法及本文的MPC轨迹跟踪控制算法在现场试验的跟踪效果及跟踪误差,试验结果表明,在地下车库的理想环境下,本文的运动控制系统性能与TEB算法的性能接近,DWA算法效果最差。在模拟巷道的环境下,本文设计的运动控制算法的效果最好,基本满足煤矿井下的应用要求。最后将本文设计的运用控制算法成功应用到煤矿井下钻孔机器人上,并进行了现场试验,其运动控制误差远小于要求的0.05 m误差范围,满足了工程应用要求。本论文有图99幅,表13个,参考文献123篇。


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