该文档是国防科学技术大学研究生院的一篇学位论文,主要探讨了人工智能和机器学习在模块化可重组机器人运动控制系统设计中的应用。论文深入研究了控制系统的设计、实现和优化,包括手动和自动可重组机器人的控制策略。 在章节 §3中,作者详细阐述了控制系统的需求和设计。第3.3.2节提到了对控制系统的基本要求,这可能包括稳定性、灵活性和可扩展性。3.3.3节涉及总体设计,强调了系统应能适应不同模块的重组。第3.4节介绍了硬件设计,特别是模块子系统的硬件设计,其中3.4.1节和3.4.2节分别讨论了模块设计和器件选择的标准。接着,3.5节集中于软件设计和实现,包括控制流程(3.5.1)、任务规划(3.5.2)、系统通信(3.5.3)、舵机位置控制(3.5.4)以及平滑运动控制(3.5.5)。3.5.6节介绍了控制程序的编写,而3.6节则展示了系统的调试过程和实验结果,包括控制系统的调试状态和机器人实验的整体表现。 进入第4章,作者进一步讨论了自动可重组机器人的控制系统设计。4.1和4.2节给出了引言和概述,4.3节简述了自动可重组机器人的系统设计,包括总体设计、模块设计和模块连接面板设计。在4.4节,控制系统进行了分析和总体设计,其中4.4.1节分析了机器人功能,4.4.2节提出了控制系统需求,4.4.3节构建了系统的总体框架,并定义了模块子系统的构成。4.4.4节详细介绍了模块子系统的硬件结构设计。4.5节涉及器件选型,包括电机、模块控制器、网络总线和其他芯片的选择依据。接下来的4.6节至4.6.5节详细描述了各个子系统的电路设计,如无刷直流电机控制、模块闭锁装置、传感器采集、CAN总线通信和电源模块。4.7节则深入到无刷直流伺服电动机的控制算法设计,包括控制概述、模型、PID控制算法和驱动时序。 最后,论文对控制系统的性能指标进行了总结,并在第4.8节之后的部分(未完全显示)中提供了小结、总结与展望,作者总结了研究工作并展望了未来的研究方向。 这篇论文全面地探讨了模块化可重组机器人运动控制系统的各个方面,从需求分析到硬件和软件设计,再到实际操作和性能评估,展现了人工智能和机器学习在这一领域的深度应用。
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