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第九届国际会计师联合会控制教育进展国际自动控制联合会,俄罗斯下诺夫哥罗德,2012年低成本的机器人追踪装置G. Oblapenko*,K. Ovchinnikov*,A. Semakova*,A. 特里福诺夫 ** 理论控制论系,圣彼得堡国立大学,28 Universitetsky prospect,圣彼得堡,198504,俄罗斯联邦(电子邮件:a. gmail.com)。摘要:在论文中两机器人的设置示出追求问题是提出了这两种设置都是由乐高Mindstorms NXT设置和使用先进的编程工具。 使用所提出的设置允许教师将低成本的机器人项目纳入科学和工程教育。关键词:控制工程教具.1. 介绍在现代世界中,对不同控制论问题的解决方案的需求越来越大,因为机器人技术正迅速成为我们生活的一部分,并影响着我们生活的许多方面。这用计算机分析研究对象、过程或现象的数学模型已成为当今科学研究的主要方法之一。现代计算机仿真软件包不仅允许进行非常复杂的演算,而且根据计算结果以图形和动画形式获得物理系统行为的直观表示。在实验期间观察到的被调查对象的计算结果和实际行为之间的比较允许评估模型适当性的程度。几年前,著名的丹麦公司“乐高”向所有控制论玩具和游戏的爱好者赠送了一份宏伟的机器人建造套装“乐高头脑风暴”。随着它的使用,人们不仅可以组装梦幻般的机器人,而且还可以组装仪表,监控和通信设备等,最重要的是,它可以轻松地,毫不吝惜地学习建立这样的东西,并教8-10岁的青少年做在乐高Mindstorms NXT机器人的帮助下轻松完成的任务。2. 机器人目标拦截系统自适应机器人系统解决运动和追踪控制问题的一些模型例子在V.A. Yakubovich的适应系统理论。这项工作描述了实现的理论方案,在[3,4]中表示,这是简化,但修改,以适应我们的实现能力的尝试。考虑一个场在这个区域(同时)移动目标T和拦截器I。目标是非自适应系统:它根据一些未知的预先(由变化的参数值确定)的法律。拦截器是一个自适应系统。他的目标是在下一刻“抓住”目标。2.1 声纳系统在第一种情况下,目标沿着一条固定的曲线(椭圆)独立于拦截器运动,其速度和机动性明显高于拦截器。注意,拦截器位于椭圆的中心,目标沿着椭圆移动(图1)。①的人。首先,我们求出拦截弹的速度VI:了系列控制论建设集V 2004年,It(一)我们感兴趣的对象是学习研究复合体,由圣彼得堡国立大学数学和力学学院的理论控制论系开发。在我们的工作过程中,我们确信解决控制论问题,其中RI是拦截器轮子的半径在计算到目标的平均距离R之后,我们计算拦截器到达圆所需的时间TI熟悉控制理论的基础知识,是一个不 基洛夫岛IR(二更)© 2012 IFAC 124 10.3182/20120619-3-RU-2024.000972012年6月19日至21日,俄罗斯下诺夫哥罗德,国际会计师联合会第九届研讨会125360 12让我们取两个连续的点和它们之间的时间间隔。 如果第二点所处的角度θ2小于1 即第一点,然后:继续向中心“安全”运动的条件的圈子。让我们仔细看看目标的移动。有三种影响力(图)。(2):1. 向中心的直线运动;否则:年月,(三)2. 对截击机3. 对边界的立方反应。没关系(四)Fig. 1.基于声纳的机器人目标拦截系统。现在需要计算等待时间T图二.影响力的载体影响的程度由5个常数调节:Ts1,Ts2,Ts3,Td1,Td2.通过以下公式计算得到的矢量VT:从拦截器定位到TT2 i3最后一个点,以及拦截的时刻有VTTs1lTs2L 100万美元三个月LEURR2 是的(七)两起案件,即: l1. 若θ=θ 0(θ为此时雷达的旋转角度),则等待时间等于:任务是对拦截器进行控制,使其在有限的时间后位于任意接近目标的位置。为了做到这一点,一种基于拉格朗日的别说了。2. 如果等待时间为0,则等待时间等于:T360(五)(六)插值,被选中(图。3)。由此产生的时间是拦截器在精确定位目标的最后位置之后为了拦截它而应该等待的时间。2.2 网络摄像头系统在第二种情况下,目标和拦截器在半径为R的圆内移动。目标向圆心C移动(l是从T到C的距离),但必须避免与拦截器碰撞,即目标改变其移动方向,使得到拦截器的距离至少为L,这是必要的2012年6月19日至21日,俄罗斯下诺夫哥罗德,国际会计师联合会第九届研讨会126图三.拉格朗日插值给定三个点Ti,计算该点T4,然后将其作为下一次迭代期间目标的可能位置(图3):2012年6月19日至21日,俄罗斯下诺夫哥罗德,国际会计师联合会第九届研讨会1273吨3吨TT4j.(八)让四世 tt在解决问题时必须考虑到。i1j1,jii我们有一个窄波束的声纳,可以扫描拦截器的速度矢量从当前位置指向并由参数Is1(最大速度)调节,如以下公式所示:周围空间(平面)在360度范围内。起始位置对应于雷达旋转角的零值。将逆时针旋转视为角度值的增加是很自然的V是T4,(九)顺时针旋转 - 作为 减少1升(图一)。直到目标出现在视野中,拦截器在给定范围内扫描周围空间。3. 实现实际实现是在前面提到的Lego Mindstorms NXT机器人和MATLAB的RWTH工具包的帮助下完成的[3,4]。3.1 声纳系统机器人配备有称为NXT智能砖的砖形计算机(1,图4),两个电机(2,图4),前轮(3,图4)连接到电机上-在它们的帮助下实现机器人的运动;第三轮,连接在后面,确保机器人的稳定性。拦截器和目标之间的主要区别在于,前者有一个位于其智能砖上方的第三个电机(4,图4),超声波传感器(声纳)连接在上面(5,图4)。 声纳使拦截器能够跟踪目标的运动;目标必须是一个能很好地反射超声波的物体,为了确保这一点,我们在智能砖上安装了一个金属板。见图4。机器人的结构一旦定位目标,拦截器就开始跟踪其轨迹--节省到目标的距离、精确定位发生的时间和雷达旋转角度。我们假设每个点的精确定位应该比前一个点的精确定位晚至少0.4 s。总的来说,有14个点被确定。由于技术原因,雷达可以定位目标的间隔为15-50厘米,而作为目标轨迹的圆的半径等于35厘米。为了得到拦截器(1)的速度,我们向前和向后移动一个完整的轮子。在声纳的帮助下,我们计算到目标的平均距离R。3.2 网络摄像头系统该综合体是一个由简单元素组成的封闭系统:一个网络摄像头(1,图5)连接到一台笔记本电脑(2,图5),用于识别现场NXT设备(I和T)的位置。这些设备之间的连接是通过蓝牙协议建立的(3,图。5)。图五.第二个系统的结构。首先,发生对NXT设备的当前位置的“观察”。为了帮助它们识别,顶部安装了与背景不同颜色的矩形。使用C++网络摄像头的OpenCV库的语句初始化,拍摄,然后矩形“出现”在背景上,计算每个矩形的中心,然后将其视为设备的中心(图6)。因此,角度由矩形的位 置 确 定 ( 旧 值 也 被 存 储 , 因 此 新 值 位 于 [0 ,2π))。2012年6月19日至21日,俄罗斯下诺夫哥罗德,国际会计师联合会第九届研讨会128所获得的数据被送到计算机进行处理,在计算机中计算所需的控制函数值。处理程序是用C++编写的程序-数学模型的简单实现。输出数据被表示为写入包的一些参数,然后通过蓝牙发送到NXT设备。计算机和NXT设备之间的连接基于RFCOMM-OS Linux库,负责客户端和服务器之间的连接和数据传输。稍后,我们计划更加强调最小化已经实现的算法中的错误,并实现[3,4]中给出的学习算法,这将允许在这两种情况下实现更复杂的目标轨迹。我们谈到了一小部分研究,这些研究越来越成为现代现实。值得注意的是,这项工作也是一个很好的教育综合体:调查一个简单问题的例子,人们可以熟悉控制系统开发的基本阶段,获得必要的技能和知识的形式化控制论问题和主管估计参数。考虑到基于声纳的系统(以及在某种程度上基于网络摄像头的系统)所涉及的数学简单性,可以将这些问题交给学童来解决。在现实生活中看到结果的能力是学习研究复合体的重要组成部分,并促进了对创建各种控制算法的兴趣。见图6。在OpenCV库的帮助下实现。两个乐高Mindstorms NXT机器人(图4),最适合快速验证和调整控制算法,执行目标和拦截器。设备本身运行NXTOsek编写的程序。这个程序作为一个实时操作系统,安装在小工具上。它负责计算机和设备之间的连接,因此负责接收控制命令的能力。连接建立后,程序将相应的电压施加到所需的发动机上,设备开始(或改变)运动。然后摄像机读取设备的新坐标,圆圈闭合。4. 结论这两种算法的实际实现都给出了良好的效果-拦截器到达目标。在实验和附加规定的帮助下,取得了稳定的结果。在试验过程中没有拦截目标的失败试验很少,可归因于设备的缺陷。引用LEGO Mindstorms主页。http://mindstorms.lego.comRWTH http://www.mindstorms.rwth-aachen.deYakubovich,V.A.(1968年出版)。自适应系统,多步目标条件女医生数学,13,pp. 1096-1099. (in俄文)Yakubovich,V.A.(1969年出版)。关于自学习权宜行为的某个问题。自动化和远程控制,8。(in俄文)
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