針對現(xiàn)有自動導(dǎo)引車存在功能較少、目標(biāo)跟蹤方法的適應(yīng)性較低、以及大規(guī)模巡檢時(shí)缺少路徑協(xié)同優(yōu)化機(jī)制等問題,本文設(shè)計(jì)了具有目標(biāo)跟蹤、協(xié)同路徑規(guī)劃以及具有完善的人機(jī)交互等多功能的導(dǎo)引車,并完成了軟硬件設(shè)計(jì)與調(diào)試。具體創(chuàng)新點(diǎn)和工作如下:本文完成了具有完善的人機(jī)交互、尋跡、超聲波避障等功能的巡檢機(jī)器人車體設(shè)計(jì),并對各個功能實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了模塊化設(shè)計(jì),完成了系統(tǒng)硬件調(diào)試。開發(fā)了相對應(yīng)的客戶端控制界面,以實(shí)現(xiàn)對機(jī)器人的任務(wù)發(fā)布及信息監(jiān)控。為了提高導(dǎo)引車對目標(biāo)跟蹤的適應(yīng)性,提出了一種基于認(rèn)知聯(lián)想網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)跟蹤方法。該方法采用局部色調(diào)直方圖對目標(biāo)進(jìn)行建模,并使用環(huán)形匹配準(zhǔn)則來定位目標(biāo)的位置,從而抑制背景中相鄰區(qū)域的干擾。同時(shí),跟蹤方法還能夠根據(jù)局部匹配結(jié)果自適應(yīng)地調(diào)整跟蹤目標(biāo)的大小。通過仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果,表明該跟蹤方法可以在擾動環(huán)境或復(fù)雜運(yùn)動場景中進(jìn)行目標(biāo)跟蹤,并具有較好的跟蹤效果,且跟蹤方法對目標(biāo)的平移、旋轉(zhuǎn)、縮放具有良好的不變性,并且對部分遮擋具有良好的適應(yīng)性。針對現(xiàn)有巡檢路徑優(yōu)化缺少協(xié)同機(jī)制,造成巡檢效率低下的問題,提出了一種新穎的針對大規(guī)模巡檢問題的協(xié)同路徑優(yōu)化方法。該方法采用蟻群算法實(shí)現(xiàn)多機(jī)器人協(xié)同路徑優(yōu)... 

【文章來源】：天津工業(yè)大學(xué)天津市

【文章頁數(shù)】：95 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題研究的背景
    1.2 課題研究的意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 本文主要研究內(nèi)容
    1.5 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 巡檢機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    2.1 引言
    2.2 機(jī)器人系統(tǒng)的總體框架
    2.3 機(jī)器人的下位機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        2.3.1 電機(jī)驅(qū)動模塊
        2.3.2 尋跡模塊
        2.3.3 手勢識別模塊
        2.3.4 語音控制模塊
        2.3.5 超聲波避障模塊
    2.4 機(jī)器人的上位機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        2.4.1 上下位機(jī)之間的通訊
        2.4.2 局域網(wǎng)環(huán)境下客戶端的開發(fā)
    2.5 本章小結(jié)
第三章 目標(biāo)跟蹤算法研究及實(shí)現(xiàn)
    3.1 引言
    3.2 Camshift跟蹤算法
        3.2.1 Camshift跟蹤算法原理
        3.2.2 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
    3.3 基于認(rèn)知聯(lián)想網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)目標(biāo)跟蹤算法
        3.3.1 認(rèn)知聯(lián)想網(wǎng)絡(luò)
        3.3.2 目標(biāo)模型
        3.3.3 仿真實(shí)驗(yàn)
            3.3.3.1 具有尺度變化的目標(biāo)跟蹤實(shí)驗(yàn)
            3.3.3.2 復(fù)雜環(huán)境的目標(biāo)跟蹤實(shí)驗(yàn)
            3.3.3.3 具有遮擋和旋轉(zhuǎn)變化的目標(biāo)跟蹤實(shí)驗(yàn)
        3.3.4 仿真結(jié)果分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 巡檢機(jī)器人的路徑規(guī)劃
    4.1 引言
    4.2 基于蟻群算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃
        4.2.1 蟻群算法的基本原理
        4.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.3 改進(jìn)蟻群算法的多機(jī)器人協(xié)同路徑規(guī)劃
        4.3.1 算法原理
        4.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
發(fā)表論文和參加科研情況
致謝



本文編號：3162391