Помощь студентам в учебе
АВТОНОМНЫЙ МОБИЛЬНЫЙ РОБОТ, ОЦЕНИВАЮЩИЙ ОКРУЖАЮЩУЮ ОБСТАНОВКУ, НА БАЗЕ СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ
|
ВВЕДЕНИЕ 7
1 Анализ литературных источников 9
1.1 Технические сложности мобильной навигации 9
1.2 Схемы навигации автономных устройств 9
1.2.1 Пассивные навигационные схемы 10
1.2.2 Активные навигационные схемы 11
1.2.3 Гибридные навигационные схемы 11
1.3 Лазерные дальномеры 12
1.4 Преимущества и недостатки различных типов датчиков 12
1.5 Техническое зрение в управлении мобильными роботами 15
1.5.1 Пример автономной навигации робота по изображению 15
1.6 Навигация мобильного робота по карте 16
1.6.1 Пример составления карты местности 17
2 Алгоритм поиска пути А* в трехмерном пространстве 21
2.1 Последовательность шагов алгоритма 21
2.2 Моделирование Алгоритма А* в трехмерном пространстве на языке
Matlab 22
2.3 Исследование адекватности модели алгоритма A* 31
3 Описание контролера NXT 43
3.1 Конструкция сервомоторов 44
4 Реализация алгоритма передвижения робота по заданным координатам
опорных точек на языке LabView 46
4.1 Создание кинематической модели робота 46
4.2 Проверка адекватности кинематической модели робота 48
4.3 Реализация алгоритма прохождения автономного мобильного робота
через заданные опорные точки 50
4.4 Расчётные формулы 52
5 Алгоритм передвижения робота по размеченной траектории на базе системы
технического зрения на языке LabView 54
5.1 Получение и работа с изображением в среде LabView 55
5.2 Регулирование движение робота по размеченной траектории 60
6 Описание сред реализации и моделирования алгоритмов 62
6.1 Описание среды программирования LabView 62
6.2 Описание среды моделирования MatLab 63
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 65
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 67
ПРИЛОЖЕНИЕ А. Листинг реализованной программы моделирование
алгоритма А* в трехмерном пространстве на языке Matlab 70
1 Анализ литературных источников 9
1.1 Технические сложности мобильной навигации 9
1.2 Схемы навигации автономных устройств 9
1.2.1 Пассивные навигационные схемы 10
1.2.2 Активные навигационные схемы 11
1.2.3 Гибридные навигационные схемы 11
1.3 Лазерные дальномеры 12
1.4 Преимущества и недостатки различных типов датчиков 12
1.5 Техническое зрение в управлении мобильными роботами 15
1.5.1 Пример автономной навигации робота по изображению 15
1.6 Навигация мобильного робота по карте 16
1.6.1 Пример составления карты местности 17
2 Алгоритм поиска пути А* в трехмерном пространстве 21
2.1 Последовательность шагов алгоритма 21
2.2 Моделирование Алгоритма А* в трехмерном пространстве на языке
Matlab 22
2.3 Исследование адекватности модели алгоритма A* 31
3 Описание контролера NXT 43
3.1 Конструкция сервомоторов 44
4 Реализация алгоритма передвижения робота по заданным координатам
опорных точек на языке LabView 46
4.1 Создание кинематической модели робота 46
4.2 Проверка адекватности кинематической модели робота 48
4.3 Реализация алгоритма прохождения автономного мобильного робота
через заданные опорные точки 50
4.4 Расчётные формулы 52
5 Алгоритм передвижения робота по размеченной траектории на базе системы
технического зрения на языке LabView 54
5.1 Получение и работа с изображением в среде LabView 55
5.2 Регулирование движение робота по размеченной траектории 60
6 Описание сред реализации и моделирования алгоритмов 62
6.1 Описание среды программирования LabView 62
6.2 Описание среды моделирования MatLab 63
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 65
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 67
ПРИЛОЖЕНИЕ А. Листинг реализованной программы моделирование
алгоритма А* в трехмерном пространстве на языке Matlab 70
На протяжении всего своего развития человек пытался найти себе автоматического помощника, который мог бы освободить его от монотонной, тяжелой, а порой опасной и вредной для здоровья работы. Современный уровень развития науки и техники позволяет осуществить давнюю мечту человечества и не за горами, времена, описанные писателями-фантастами.
Сегодня в мире используются миллионы роботов. Применение им нашлось практически во всех сферах человеческой деятельности. Роботы спускаются в жерла вулканов и на дно океана, помогают в строительстве космической станции, в сборке автомобилей и производстве микрочипов, охраняют здания, используются военными для разведки и разминирования, помогают спасателям искать людей под завалами. На производстве работают сотни тысяч роботов. Существуют роботы-сапёры, роботы-газонокосилки, роботы-пылесосы, роботы- курьеры и т. д.
С момента своего появления полвека назад роботы прошли путь от примитивных механизмов до сложных, эффективных устройств, во многом превзойдя по своим возможностям человека. В ближайшие десятилетия всё более совершенные роботы станут незаменимыми помощниками людей и смогут взять на себя обеспечение большей части потребностей цивилизации.
На сегодняшний день одна из актуальных проблем использования роботов - это автономный, принятый без участия человека, выбор маршрута роботом. Основанием для выбора служит самостоятельный анализ ситуации. Навигация робота в пространстве - это комбинация выше озвученных задач. Для решения задачи анализа, или позиционирования, используются определенный набор технических средств. Его использование решает данную задачу для определенных условий.
Для успешной навигации в пространстве бортовая система робота должна уметь строить маршрут, управлять параметрами движения (задавать угол поворота колес и скорость их вращения), правильно интерпретировать сведения об окружающем мире, получаемые от датчиков, и постоянно отслеживать собственные координаты.
Данная проблема является одной из важнейших задач в робототехнике, а именно задача точного и быстрого перемещения мобильного робота по траектории, которая задается в виде опорных точек, которые могут быть получены при помощи GPS навигации, либо при построении оптимальной траектории на основе карты местности. Также траектория может задаваться в виде визуальной траектории, нанесенной на поверхность, по которой движется робот. Решение данной проблемы является очень важной задачей, так как информация о точном перемещении необходима для решения более сложных и комплексных задач робототехники, таких как: погрузка различного сырья роботизированной тележкой, сканирование заданной местности и т. д.
Также не мало важной задачей робототехники является эффективное распознавание визуальной информации и на основе ее анализа решение сложных задач управления и контроля, такая система называется системой технического зрения. В общем виде такая система состоит из технологической последовательности, которая включает следующие звенья:
1) получение изображения от видеокамеры;
2) обработку (оцифровку) изображения;
3) логический анализ цифрового изображения и выделение нужной информации;
4) перемещение камеры в пространстве [1,2,3].
Сегодня в мире используются миллионы роботов. Применение им нашлось практически во всех сферах человеческой деятельности. Роботы спускаются в жерла вулканов и на дно океана, помогают в строительстве космической станции, в сборке автомобилей и производстве микрочипов, охраняют здания, используются военными для разведки и разминирования, помогают спасателям искать людей под завалами. На производстве работают сотни тысяч роботов. Существуют роботы-сапёры, роботы-газонокосилки, роботы-пылесосы, роботы- курьеры и т. д.
С момента своего появления полвека назад роботы прошли путь от примитивных механизмов до сложных, эффективных устройств, во многом превзойдя по своим возможностям человека. В ближайшие десятилетия всё более совершенные роботы станут незаменимыми помощниками людей и смогут взять на себя обеспечение большей части потребностей цивилизации.
На сегодняшний день одна из актуальных проблем использования роботов - это автономный, принятый без участия человека, выбор маршрута роботом. Основанием для выбора служит самостоятельный анализ ситуации. Навигация робота в пространстве - это комбинация выше озвученных задач. Для решения задачи анализа, или позиционирования, используются определенный набор технических средств. Его использование решает данную задачу для определенных условий.
Для успешной навигации в пространстве бортовая система робота должна уметь строить маршрут, управлять параметрами движения (задавать угол поворота колес и скорость их вращения), правильно интерпретировать сведения об окружающем мире, получаемые от датчиков, и постоянно отслеживать собственные координаты.
Данная проблема является одной из важнейших задач в робототехнике, а именно задача точного и быстрого перемещения мобильного робота по траектории, которая задается в виде опорных точек, которые могут быть получены при помощи GPS навигации, либо при построении оптимальной траектории на основе карты местности. Также траектория может задаваться в виде визуальной траектории, нанесенной на поверхность, по которой движется робот. Решение данной проблемы является очень важной задачей, так как информация о точном перемещении необходима для решения более сложных и комплексных задач робототехники, таких как: погрузка различного сырья роботизированной тележкой, сканирование заданной местности и т. д.
Также не мало важной задачей робототехники является эффективное распознавание визуальной информации и на основе ее анализа решение сложных задач управления и контроля, такая система называется системой технического зрения. В общем виде такая система состоит из технологической последовательности, которая включает следующие звенья:
1) получение изображения от видеокамеры;
2) обработку (оцифровку) изображения;
3) логический анализ цифрового изображения и выделение нужной информации;
4) перемещение камеры в пространстве [1,2,3].
В магистерской диссертации проанализированы основные методы решения проблемы навигации роботизированных платформ. Рассмотрены пассивные, активные и гибридные навигационные схемы. Также приведено сравнение различных типов датчиков, которые используются для автономной навигации роботов. Были рассмотрены преимущества и недостатки навигации по карте, а также рассмотрен пример составления карты местности.
В ходе исследований был тщательно проанализирован алгоритм нахождения оптимальной траектории A*. На основе данного алгоритма на языке MatLab написана программа моделирования и построения оптимальной траектории в трехмерном пространстве. Особенностью данной реализации является моделирование траектории в пространстве любой задаваемой размерности, а также возможность задания в ручном режиме любого числа препятствий. Также было проведено исследование пространства на адекватность построения траектории путем плавного заполнения пространства препятствиями вплоть до 90%. Результаты исследования показали, что в пространстве размерностью 10х10х10, ценой деления 1м, координатой начальной точки [1, 1, 1] и координатой конечной точки [10, 10, 10] длина смоделированной траектории равна 15,58м в пустом пространстве, а при заполнении пространства кубами на 90% длина траектории равна 35,39м. Это говорит о том, что реализованная программа вполне справляется с моделированием сложных путей и модель построения траектории является адекватной.
Также в ходе проделанной работы был тщательно изучен объект автоматизации и возможные способы реализации алгоритмов перемещения робота по видимой визуальной траектории и по заданным опорным точкам, которые можно получить в результате моделирования оптимальной траектории (путем перехода от трехмерного к двухмерному пространству, задавая размерность оси Z равной 1). Была разработана кинематическая модель робота, а также алгоритм перемещения через заданные опорные точки, на основе состояния кинематической модели. Также была разработана система технического зрения на основе веб камеры Logitech и алгоритм перемещения робота по визуальной траектории, нанесенной в виде линии на основе системы разработанной системы технического зрения. Разработанные алгоритмы были реализованы в программном пакете LabVIEW 2012 и протестирована на макете мехатронной системы, реализованном на базе комплекта Lego Mindstorms NXT 2.0. Результаты тестирования показали, что система удовлетворяет всем требованиям технического задания и хорошо справляется с поставленной задачей.
В ходе исследований был тщательно проанализирован алгоритм нахождения оптимальной траектории A*. На основе данного алгоритма на языке MatLab написана программа моделирования и построения оптимальной траектории в трехмерном пространстве. Особенностью данной реализации является моделирование траектории в пространстве любой задаваемой размерности, а также возможность задания в ручном режиме любого числа препятствий. Также было проведено исследование пространства на адекватность построения траектории путем плавного заполнения пространства препятствиями вплоть до 90%. Результаты исследования показали, что в пространстве размерностью 10х10х10, ценой деления 1м, координатой начальной точки [1, 1, 1] и координатой конечной точки [10, 10, 10] длина смоделированной траектории равна 15,58м в пустом пространстве, а при заполнении пространства кубами на 90% длина траектории равна 35,39м. Это говорит о том, что реализованная программа вполне справляется с моделированием сложных путей и модель построения траектории является адекватной.
Также в ходе проделанной работы был тщательно изучен объект автоматизации и возможные способы реализации алгоритмов перемещения робота по видимой визуальной траектории и по заданным опорным точкам, которые можно получить в результате моделирования оптимальной траектории (путем перехода от трехмерного к двухмерному пространству, задавая размерность оси Z равной 1). Была разработана кинематическая модель робота, а также алгоритм перемещения через заданные опорные точки, на основе состояния кинематической модели. Также была разработана система технического зрения на основе веб камеры Logitech и алгоритм перемещения робота по визуальной траектории, нанесенной в виде линии на основе системы разработанной системы технического зрения. Разработанные алгоритмы были реализованы в программном пакете LabVIEW 2012 и протестирована на макете мехатронной системы, реализованном на базе комплекта Lego Mindstorms NXT 2.0. Результаты тестирования показали, что система удовлетворяет всем требованиям технического задания и хорошо справляется с поставленной задачей.