基于ARM的移动机器人超声波避障系统设计与实现

基于ARM的移动机器人超声波避障的研究 本论文研究的主要目标是设计基于ARM9为控制器的机器人避障系统，实现移动机器人的避障和已知轨迹的路径规划。为了达到这个目标，论文提出了利用神经模糊控制算法来实现机器人的避障，并完成了超声测距和机器人的运动控制。 ARM9作为控制器的选择是基于其高性能、低功耗和小体积的特点。ARM9处理器具有强大的处理能力和丰富的外设接口，可以满足机器人避障系统的需求。 神经模糊控制算法是本论文的核心技术。该算法通过神经网络学习算法来调整模糊规则，实现数据的优化，使机器人在特定环境下能够迅速判断、识别障碍物，找到一条无碰的路线，最终达到目标点。 超声测距技术是机器人避障系统的关键技术。论文中采用了多个超声传感元件进行测距，实现了机器人的避障和路径规划。超声测距技术可以实时检测机器人周围的环境，避免机器人与障碍物的碰撞。 机器人的运动控制是机器人避障系统的另一个关键技术。论文中实现了机器人的运动控制，通过控制机器人的速度和方向来避免障碍物。 论文的仿真结果和试验结果同时表明，这种方法有较高的准确性和较广泛的实用性。这种方法可以广泛应用于机器人避障领域，提高机器人的智能化和自动化水平。 本论文的研究结果对机器人避障领域具有重要的参考价值和实践意义。 知识点： 1. ARM9处理器的特点和应用 2. 神经模糊控制算法的原理和应用 3. 超声测距技术的原理和应用 4. 机器人的避障和路径规划 5. 机器人的运动控制 相关技术： 1. 嵌入式系统 2. 信号处理 3. 机器人控制 4. 避障算法 5. 神经网络算法 应用领域： 1. 机器人避障 2. 机器人路径规划 3. 自动化生产 4. 智能家居 5. 医疗机器人