AmigoBot机器人协同操作控制研究

摘要

目前，虽然在某种程度上单体机器人的能力、灵活性和可靠性已有很大地提高，但是，随着社会生产的不断进步，人们的需求也不断提高，使得单个机器人将难以完成一些复杂的、需要高效率处理的任务。近年来，对机器人的研究越来越丰富，而多机器人的研究已经成为机器入学研究的一个重要方面。群体机器人是一类特殊的多机器人，但与多机器人相比，群体机器人系统具有较强的优越性能，如并行性、柔性、鲁棒性等。我们熟知，现实生活中许多工作都存在着分工和协作，这需要通过多人的合作才能够完成。同样，利用机器人实现某项复杂工作时，也需要通过多个机器人的共同合作才能够完成。
　　本文的研究方向是机器人的协同控制。在群体机器人系统中，协同控制属于它的高级控制任务，也是研究它的关键技术。协同操作控制是评价群体机器人系统性能的一项重要指标。协同操作被广泛应用于产品装配、物件搬运、航空航天等领域，因此具有很高的应用价值。
　　本文是借助于AmigoBot机器人来研究两个主从机器人的协同操作，将协同操作分为协同搜索和协同搬运两种行为。协同搜索是不同位置的两个主从机器人在避开静态障碍物的情况下，协同搜索目标小球;协同搬运是这两个主从机器人在同样的环境中，将小球协同搬运到指定位置，在此过程中保证小球不掉落，协同搜索和协同搬运是连续的。本文实现了这两种行为，并通过MATLAB仿真实验，验证了所用方法的有效性。
　　本文主要完成了以下三个方面的内容:
　　(1)协同操作需要一定的策略及方案，因此本文通过对运动规划方法以及路径跟踪方法的比较及分析，确定了协同搜索和协同搬运过程中分别使用的方法及协同操作方案。
　　(2)建立了AmigoBot机器人的运动学模型和仿真的空间环境模型，利用RRT算法实现了主从机器人的协同搜索，并且通过MATLAB仿真验证了RRT算法的有效性。
　　(3)建立了协同搬运的运动学模型，利用RRT算法规划了一条可行路径，并通过直线段拟合的方法得到易于跟踪的参考路径。而且利用模糊控制算法实现了主机器人对参考路径的反向跟踪，并实现了从机器人对主机器人的跟随，完成了主从机器人的协同搬运。通过仿真分别验证了RRT算法和模糊控制算法的有效性。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 课题研究的背景和意义

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究意义

1．2 群体机器人的国内外研究现状

1．3 群体机器人的发展趋势

1．4 本文的研究内容和结构

1．4．1 本文的研究内容

1．4．2 论文结构

第二章 机器人协同操作方案

2．1 两个AmigoBot机器人的体系结构

2．2 运动规划

2．3 路径跟踪

2．4 协同操作

2．5 本章小结

第三章 机器人协同搜索的实现

3．1 机器人的运动学模型

3．1．1 系统运动的基本假设

3．1．2 机器人运动学模型的变量声明

3．2 环境模型

3．3 RRT算法

3．3．1 RRT算法的基本原理

3．3．2 RRT算法的仿真

3．4 协同搜索仿真实验

3．5 本章小结

第四章 机器人协同搬运的实现

4．1 协同搬运的运动学模型

4．2 规划协同搬运参考路径

4．2．1 RRT算法规划路径

4．2．2 直线路径拟合

4．3 模糊控制算法

4．3．1 模糊控制简介

4．3．2 模糊控制原理

4．3．3 模糊控制器的参数

4．4 协同搬运

4．4．1 反向路径跟踪的模糊控制器设计

4．4．2 协同搬运仿真实验

4．5 本章小结

第五章 结论与展望

5．1 结论

5．2 展望

参考文献

致谢

附录