基于Matlab与Arduino的Kilobot群迷宫推动物体实验

资源摘要信息:"使用 Matlab 和 Arduino 控制 Kilobot 群穿过迷宫" 在本项目中，我们将探究如何利用Matlab软件和Arduino微控制器对一群Kilobots（一种小型机器人）进行编程，使它们能够在迷宫环境中协同作业，推动物体达到指定位置。项目的关键在于使用头顶视觉系统来控制这些机器人，并且使整个群体被房间中最亮的光源所吸引。 ### Matlab与Arduino的配合使用 Matlab是一款高级数值计算环境和第四代编程语言，常用于算法开发、数据可视化、数据分析及数值计算。在本项目中，Matlab被用来进行路径规划、数据处理和机器人控制逻辑的编写。Arduino则是一款简单易用的开源电子原型平台，其本身具备物理输入输出的端口，能够读取传感器数据，控制各类模块。通过将Matlab与Arduino结合，我们可以使复杂的算法得以在物理世界中实现。 ### Kilobot与群体智能 Kilobot是一种小型的机器人，设计用于研究群体智能和分布式算法。它通过简单的无线通信和运动能力，能够模拟复杂的群体行为。在本项目中，使用Kilobot来模拟一群机器人如何在一定的规则引导下共同完成任务。这涉及到群体智能中的群体决策、自我组织以及环境适应等关键概念。 ### 头顶视觉系统的应用 头顶视觉系统在本项目中扮演着至关重要的角色。该系统能够识别和跟踪机器人、障碍物以及目标物体。通过颜色分割算法，系统能够对不同颜色的对象进行分类和识别。此外，圆形霍夫变换被应用于检测机器人，并利用这些信息来规划路径。 ### 路径规划算法 路径规划是机器人在环境中移动并到达目标位置的过程。在本项目中，路径规划是通过对象的值迭代和群与对象交互的潜在场来实现的。这涉及到计算最优路径的方法，考虑到环境中的障碍物、机器人与物体的交互以及群体的协同作用。 ### 硬件设备与连接方式 实验环境由白板工作区组成，辅以高架机器视觉系统和LED泛光灯。LED灯作为光源，引导机器人移动，并通过颜色进行识别和追踪。视觉系统安装在桌子上方，并连接到Matlab进行数据处理。Arduino Uno作为控制器，连接至继电器屏蔽板，用以控制光源。 ### 文件结构与资源链接 在资源包中，包含了一个名为ObjectManipulationKilobots.zip的压缩文件，这个文件可能包含以下组件： - RegionCode.m：用于处理视觉系统中通过颜色分割识别区域的代码。 - MDPgridworldFunction.m：可能包含了Markov决策过程相关的函数，用于在迷宫环境中进行路径规划。 - Arduino驱动程序：用于连接和控制Arduino微控制器的软件，确保Matlab能够向Arduino发送指令。 此外，项目的描述中还提供了一个视频链接（***），展示了整个实验过程。 ### 结论 综合以上信息，该项目展示了如何通过Matlab与Arduino的配合使用，结合头顶视觉系统和Kilobots，实现复杂的群体控制和路径规划。项目的成功不仅依赖于软件算法的开发，还涉及到硬件设备的选择和整合，以及对环境光线和视觉系统处理能力的精确控制。这不仅对机器人学、群体智能和算法设计领域具有重要的研究价值，同时也为实际应用提供了宝贵的参考。