多机器人协调运动控制系统研究-以轿夫机器人为例
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更新于2024-08-09
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"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。
2010-11-25 上传
2021-11-19 上传
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郝ren
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