移动机器人避障策略与多传感器系统的设计研究(PDF 73页)

3。3基手区域覆盖麓避障控制
3。开关输出装鼍
3．1基本思想
3．2。2示教模式和自主模式
3．2。3全区域覆盖的实现
3．2关于全区域覆盖的策略
3．2．1几点要求
3．2．4基本区域的覆盖
3．2．5有障碍区域的覆盖
3．4小结
3．Andrea—Novel D B，Campion G Bastin G Modeling and State Feedback Control of
3．下位机3完成对环境的探测，用于避障行为的控制，完成多超声波传感器
3．坐标变换
3．基于全区域覆盖的避障策略
3．对于如何快捷、方便、正确地生成全局地理信息，还需要进一步研究，
3．建立了用于避障的多传感器系统，对环境进行探测。将10个超声波传感
3．当某方向的环境信息变为⋯0’时，移动机器人即转至该方向行走，同时
3．无重复的覆盖路径必须是连续的、不间断的：
3．车体控露《与轨迹躐踪， 、
3．障碍物信息的抽取
4。2传感器的选择
4。3．3超声波传感器对环境建模
4。l基本结构
4。骂唆由、寒绍文等。室终智能移动毒蓬器人运动方囱测量系统．电子投寒应
4．3。1超声波传感器测距原理
4．3多超声波传感器测距系统对环境的探测
4．3．2超声波传感器的布置
4．4接近开关系统对环境的探测
4．4．1电感式接近开关的工作原理
4．4．2电感式接近开关的布置
4．下位机4完成无线遥控接收任务，通过相应的转换电路，负责将天线接收
4．为了使机器人对周围障碍分布情况作出更精确的探测，文中采用人工神
4．传感器系统的设计
4．机器人视觉信息的实时处理技术，
4．移动机器人能避开区域内所有的障碍：
4．输出层(隐节点到输出节点间)的修正公式
4．返回到1。
5)五个距离值就可以绘滋跑较完整的环境铸意，援予移动瓠‘器入实羁孪避障。
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5。3．3利用BP网络进罨亍数据融合的可行性
5。4人互神经网络设计
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5。多传惑嚣静信惠祭戒与融合。
5．1人工神经网络的概念
5．2人互神经网络在数据融合上的应用特点
5．3 BP网络
5．3．1 BP网络的结构
5．3．2 BP网络学习及计算公式
5．3．4 BP神经网络作用的分析
5．4．1移动机器人的物理建模及训练样本的产生
5．4．2用BP网络进行数据融合
5．4．2．4所示。在实验平台上平行安鼹了两个超声波传感器，如图5．4．1，平台能
5．5数据信息融合策略的容错性
5．6小结
5．行走路径由简单的运动轨迹构成(直线和圆弧)
5．设计了合理的多传感器软硬件系统。该系统主要由超声波发生电路、超
5．隐节点屡(输入节点到隐节点闻)的修歪公式
6。1系统硬件实现
6．1．1超声波发送和接收
6．1．2躐离计算与通道选择
6．1．3接近开关的连接电路
6．2。1主程序的设计
6．2．2中断服务程序
6．2．2．1。
6．2．3串行通讯程序
6．3小结
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