Тема: РАЗРАБОТКА ТРАНСПОРТНОГО РОБОТА, ДВИЖУЩЕГОСЯ ПО МАРКИРОВАННОЙ ТРАССЕ
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
📋 Содержание
ВВЕДЕНИЕ 6
1 Системы курсовой ориентации транспортных робототехнических систем 8
2. Оптическая схема курсовой ориентации транспортного робота на
плоскости 13
3. Анализ работы датчиков TCRT5000 17
4. Разработка модели транспортного робота 22
4.1 Управление двигателями постоянного тока 22
5. Требования к алгоритму управления роботом 24
6. Алгоритм управления роботом 25
7. Влияние различных факторов на показания датчиков 29
8. Анализ работ датчиков 31
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 33
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ 34
Приложения
📖 Введение
Роль технического зрения, на мой взгляд, в робототехнических комплексах очень велика. Оно позволяет промышленным роботам ориентироваться в пространстве, изменять траекторию движения в связи с изменениями обстановки, оценивать окружающую среду, выявлять дефекты материалов и так далее.
Использование систем ориентации очень обширно. Это могут быть также транспортные роботы, которые ориентируются по специальным линиям и QR-кодам.
К 2025 году на 50 тысячах складов по всему миру будет установлено более 4 млн. роботов для выполнения различных операций. Это прогноз ABI Research [7]. Автономные мобильные роботы (AMR) все чаще заменяют ручной труд, который требует значительных постоянных расходов. Например, автоматизированные распределительные центры Amazon, на которых работают более 45 тысяч роботов Kiva[7]
В отчете signum.ai от ноября 2019 года говорится о резком росте спроса на транспортные роботы в США в связи с невероятно низким уровнем безработицы и растущим спросом на онлайн-торговлю. По прогнозам, в ближайшие 5 лет компании, занимающиеся разработкой транспортных роботов, получат бурное развитие.
В России также есть аналоги, на пример, робот Ronavi 01R [7] (рисунок 1).
Рисунок 1. Общий вид робота Ronavi 01R
Большинство роботов подобного типа используют в качестве ориентации датчики, которые распознают линии, вдоль которых мобильный робот осуществляет движение. Это очень удобно, практично и не дорого.
Ещё одно применение таких датчиков - это распознавание дефектов на материалах. Например, дефекты на сварочных швах. Очень важно выявить их на этапе производства, а не на этапе эксплуатации изделия.
Кроме датчика линии в транспортных роботах могут использоваться также средства для распознавания QR-кодов. Они могут выполнять функции инструктирования робота.
Для того, чтобы запрограммировать робота на платформе arduino для езды по линии, необходимо иметь только микроконтроллер, шасси, моторы, источник, питания провода и датчики линий. Но если нужно задать движение по какой-то определённой траектории, то в таком случае дополнительно используются датчики отраженного света, так как траектория для роботов обычно задаётся чёрной линией на белом фоне. Для организации движения робота по траектории можно использовать 1, 2 или 3 аналоговых или цифровых датчика регистрации отраженного света. Также нужно правильно и максимально просто запрограммировать робота, что представляет собой проблему в связи с отсутствием нужной информации в бесплатном доступе. В данной работе используется 3 датчика отраженного света.
Для достижения цели необходимо решить также следующие задачи:
1) Выбор и создание инфракрасных датчиков.
Было решено выбрать инфракрасные оптические датчики на основе TCRT5000. 2 боковых датчика были собрана по схеме, приведенной ниже (рис. 8). Центральный датчик (рис.7) был использован от компании «Амперка».
2) Создание программы по анализу работы датчиков.
Для тестирования использовалось 3 датчика.
3) Создание модели транспортного робота.
Для управления двигателями постоянного тока использовался микроконтроллер Motor Shield.
4) Разработка алгоритма управления приводами.
Для создания алгоритма первоначально была разработана и собрана модель транспортного робота.
✅ Заключение
В данной работе:
1) Разработана и создана конструкция модели транспортного робота. Данная модель позволяет быстро ее настраивать на различные условия среды.
2) Самостоятельно были собраны и протестированы три схемы с датчиками TCRT5000.
3) Составлена оригинальная программа управления транспортным роботом исходя из показаний оптических сенсоров.
4) Исследована помехоустойчивость датчиков





