多机器人协调运动控制系统研究-以轿夫机器人为例

"这篇资源是一篇来自电子科技大学的硕士学位论文，主题聚焦于多机器人协调运动控制系统的开发，特别是在轿夫机器人控制单元的设计上。论文详细探讨了如何利用ARM9020作为控制板，LPC2290作为主控CPU，并嵌入µC/OS-II实时操作系统来实现机器人的精准定位和控制。此外，还提到了采用LPC2131微处理器进行定位处理。论文作者杨开在导师骆德渊的指导下，深入研究了多机器人协作技术，尤其是针对轿夫机器人之间的协调运动问题，通过超声测距原理来解决它们之间无直接通信功能的难题。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. **多机器人系统**：论文讨论了多机器人系统的重要性，尤其是在复杂自动化任务中的应用，强调了多机器人协调协作技术的研究价值。 2. **ARM9020控制板**：选用ARM9020作为轿夫机器人控制单元的电路板，这是因为ARM9020具有高性能和低功耗的特性，适合在机器人控制中使用。 3. **LPC2290主控CPU**：LPC2290是一款基于ARM7TDMI内核的微控制器，适用于需要强大计算能力和高效能的嵌入式应用，如机器人控制。 4. **µC/OS-II实时操作系统**：这是一种可移植的、抢占式的、实时操作系统，适用于微控制器，用于保证机器人控制的实时性和稳定性。 5. **LPC2131微处理器**：该微处理器用于机器人定位，可能是因为它具有快速的处理能力以及内置的模拟和数字接口，适合于传感器数据的处理。 6. **协调运动控制**：论文重点解决了轿夫机器人之间没有直接通信能力的问题，提出了利用超声测距原理进行协调运动，这涉及到机器人路径规划、避障和同步控制策略。 7. **导航与定位**：这部分涵盖了机器人如何通过传感器（如超声波传感器）获取环境信息，进行自身定位，并规划有效路径。 8. **运动控制算法**：论文可能详细阐述了用于控制机器人运动的算法，这些算法可能是基于PID（比例-积分-微分）或其他高级控制理论。 9. **结构设计与电路设计**：论文中应该包含了机器人硬件结构的优化设计以及电路设计，以确保机器人能够高效稳定地运行。 10. **授权与原创声明**：作者和导师都签署了授权协议，允许电子科技大学使用和分发论文，同时也声明论文的原创性。 这篇论文不仅深入探讨了多机器人系统的技术实现，还为实际的机器人控制系统提供了理论依据和实践解决方案，对于理解机器人协调运动控制具有很高的学术价值。