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人機共居環(huán)境異構(gòu)機器人分布式控制系統(tǒng)研究

發(fā)布時間:2021-06-20 11:00
  近年來,隨著以人工智能為代表的第四次工業(yè)革命的到來,機器人技術(shù)進(jìn)步飛速、日益成熟。機器人的應(yīng)用從工業(yè)領(lǐng)域逐漸擴展到了家庭服務(wù)、教育、娛樂、醫(yī)療與看護(hù)、軍事救援與物資運輸、無人區(qū)探索等各種領(lǐng)域。人類越來越希望多種類不同構(gòu)型的機器人能夠在人的生產(chǎn)生活環(huán)境中,各司其職,為人工作,與人共處,即實現(xiàn)“人機共融”,異構(gòu)機器人以共享環(huán)境感知、計算資源、控制與決策能力的模式共處于同一工作環(huán)境中。這需要針對異構(gòu)機器人研究具有分布式控制、海量數(shù)據(jù)存儲與管理、多級通信等技術(shù)的集成控制系統(tǒng),構(gòu)建人與多種類異構(gòu)機器人和諧共處的“人機共融”智慧空間!叭藱C共融”智慧空間的異構(gòu)機器人控制系統(tǒng)等相關(guān)技術(shù)成為當(dāng)前機器人領(lǐng)域研究的熱點。本文針對人機共居環(huán)境下異構(gòu)機器人的集中控制和管理、海量數(shù)據(jù)的存儲和處理、分布式通信、軟硬件的解耦和代碼復(fù)用等多個方面進(jìn)行研究,基于機器人操作系統(tǒng)(ROS)構(gòu)建了人機共居環(huán)境異構(gòu)機器人分布式控制系統(tǒng)。首先,對異構(gòu)機器人的工作環(huán)境以及通信要求進(jìn)行分析,將輪式移動機器人平臺的控制系統(tǒng)進(jìn)行升級改造以適應(yīng)新系統(tǒng)的要求;其次,調(diào)整系統(tǒng)的整體架構(gòu),實現(xiàn)軟硬件的解耦,提高了軟件代碼的復(fù)用率,同時也提高機器... 

【文章來源】:北京建筑大學(xué)北京市

【文章頁數(shù)】:92 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

人機共居環(huán)境異構(gòu)機器人分布式控制系統(tǒng)研究


常見的掃地機器人Figure.1-1Commonsweepingrobots

機械臂,在線資源,微控制芯片,娛樂功能


系統(tǒng)的核心通常由微控制器或微控制芯片組成,對其編程以實現(xiàn)所需要的功能。常見的機械臂如圖 1-2 所示。圖1-2 常見的機械臂Figure.1-2 Common manipulators3、教育機器人教育機器人通常集教育與娛樂于一身,擁有完善的視覺與語音系統(tǒng),外觀或炫酷或可愛。軟硬兼修,能夠聯(lián)網(wǎng)搜索在線資源。通過大數(shù)據(jù)算法篩選豐富的教育資源,能夠通過語音交互幫助兒童學(xué)習(xí)。有些還可以對其編程實現(xiàn)一些娛樂功能,比如使其跳舞等[5]。常見的教育機器人如圖 1-3 所示。

花盆,機器人,植物帶,植物


第 1 章 緒 論3圖1-3 常見的教育機器人Figure.1-3 Common educational robots4、物流機器人物流機器人目前主要是針對企業(yè)智能倉儲而開發(fā)的,其結(jié)構(gòu)上類似于掃地機器人,同樣攜帶了眾多的用于定位、運動規(guī)劃和導(dǎo)航的傳感器。物流機器人的實時建圖與定位通; SLAM 算法實現(xiàn)。對于不同的應(yīng)用場景,有不同等級的負(fù)載能力[6]。支持多種操作系統(tǒng)平臺下的二次開發(fā),常見的物流機器人如圖 1-4 所示。圖1-4 常見的物流機器人Figure.1-4 Common logistics robots5、機器人花盆機器人花盆是為了替代人類做一些為了照顧家養(yǎng)植物的重復(fù)性無意義的工作。它能夠自動檢測頂部植物的光照度,并根據(jù)植物的習(xí)性自動找到適合植物生長的最佳位置。例如,當(dāng)植物缺少陽光時,機器人花盆會將植物帶到陽光充足的地方,讓陽光照射在植物的表面上。當(dāng)植物獲得足夠的陽光時,機器人花盆又會將植物帶到適合植物生存的環(huán)境中。當(dāng)人類長時間沒有為植物澆水時,機器人花盆還自動檢測植物是否脫水,然后將植物帶到人類面前

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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碩士論文
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[2]主從異構(gòu)型遙操作機器人工作空間映射與運動控制研究[D]. 嚴(yán)水峰.浙江大學(xué) 2017
[3]異構(gòu)多機器人系統(tǒng)通信協(xié)議一致性研究與實現(xiàn)[D]. 鄭俊歌.北方工業(yè)大學(xué) 2016
[4]基于Kinect的人體姿勢識別與校正[D]. 于芝枝.廣東工業(yè)大學(xué) 2014
[5]數(shù)據(jù)驅(qū)動的NAO機器人關(guān)節(jié)運動控制[D]. 孫漫漫.武漢理工大學(xué) 2014
[6]基于Kinect的手勢識別與機器人控制技術(shù)研究[D]. 王松林.北京交通大學(xué) 2014
[7]室內(nèi)機器人超聲測距和定位算法的研究[D]. 包閏貴.安徽大學(xué) 2011
[8]基于中間件技術(shù)和Petri網(wǎng)的機器人群控系統(tǒng)的研究[D]. 馮國瑞.山東大學(xué) 2008
[9]基于WLAN的移動機器人遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)研究[D]. 付二寅.西安理工大學(xué) 2007
[10]基于多傳感器的機器人環(huán)境感知方法研究[D]. 寧姍.哈爾濱工程大學(xué) 2007



本文編號:3239069

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