基于互联网的移动机器人网络控制系统研究

发布时间：2017-05-15 03:13

  本文关键词：基于互联网的移动机器人网络控制系统研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：机器人遥操作在空间探索、深海勘探及危险环境作业等领域具有无可替 代的作用。互联网的飞速发展和普及以及传输速度的不断提高为机器人遥操 作提供了廉价而便捷的通讯手段。利用互联网实现机器人的远程控制进一步 拓展了其应用范围,在远程医疗、设备共享和远程教学等方面显示了其优越 性。本文对基于互联网的移动机器人控制问题进行了较系统的研究。 适应互联网的特点,建立了基于浏览器的多层分布式移动机器人远程控 制系统实验平台。 网络传输时延是影响远程控制稳定性的一个主要因素。如何减小时延对 控制稳定性的影响是一个关键问题。本文在对现有的互联网的传输时延进行 测试和分析的基础上,对时延的变化规律进行了总结和分类,并提出了针对 不确定时延状况采取相应控制策略和时延补偿的方案。根据网络用户的时延 状况为用户提供一种与之相适应的控制方式,以减小时延对系统的影响。 实现对移动机器人的监督控制需要机器人具有一定的自主能力,如自主 导航、自主避障等。本文综合应用了模糊控制、神经网络和 D-S 证据理论对 传感器信息进行处理和融合实现了机器人的自主导航与避障。模糊控制器用 于机器人的运动路径跟踪,神经网络实现机器人对环境的识别,D-S 证据理 论在对信息融合的基础上进行机器人的行为决策。 在基于互联网的机器人控制系统中,网络服务器是用户与机器人进行交 互的重要中间环节。本文在网络服务器的设计中引入了智能代理技术,建立 了以网络智能代理为核心的网络服务器。以实现对用户、机器人、信息安全 等的智能化管理,提高了网络系统的效率和可靠性。 为满足基于互联网的多层分布式控制系统特点,使系统易于维护、功能 易于拓展,本文采用基于 Java 的 J2EE 组件技术的最新网络应用解决方案, 对控制系统的网络应用进行了开发,并实现了与机器人本地控制系统的无缝 对接。该网络控制系统还具有平台无关性特点。 最后本文通过实验对系统的性能进行了测试,测试结果表明系统运行稳 定,验证了系统的可行性和正确性。
【关键词】：互联网 移动机器人 远程控制 时延 智能代理 J2EE
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2004
【分类号】：TP242
【目录】：

• 第一章 绪论8-21
• 1.1 引言8-10
• 1.2 互联网上的机器人10-13
• 1.2.1 机器人操作臂10-11
• 1.2.2 移动机器人11-13
• 1.3 国内外相关研究13-18
• 1.3.1 国外研究现状13-18
• 1.3.2 国内研究现状18
• 1.4 互联网机器人研究的现实意义18-19
• 1.5 本文的研究内容19-21
• 第二章 移动机器人网络控制系统的体系结构21-33
• 2.1 引言21
• 2.2 多层分布式网络控制系统21-24
• 2.2.1 客户机/服务器网络应用模式22-23
• 2.2.2 浏览器/服务器多层分布式系统模式23-24
• 2.3 移动机器人网络控制系统的体系结构建立24-27
• 2.3.1 网络控制系统硬件组成24-26
• 2.3.2 多层分布式网络控制结构26-27
• 2.4 移动机器人运动学分析27-32
• 2.4.1 机器人运动的控制原理27-29
• 2.4.2 移动机器人运动状态方程29-32
• 2.5 本章小结32-33
• 第三章 互联网环境下的移动机器人控制策略33-44
• 3.1 引言33-34
• 3.2 网络时延的测试与分析34-39
• 3.2.1 时延测试方法35-36
• 3.2.2 时延测试分析36-39
• 3.3 时延分类39-40
• 3.4 远程控制策略40-42
• 3.4.1 直接控制41
• 3.4.2 预测显示控制41-42
• 3.4.3 监督控制42
• 3.4.4 控制策略的实现方式42
• 3.5 本章小结42-44
• 第四章 移动机器人的自主导航44-59
• 4.1 引言44
• 4.2 基于模糊控制的路径跟踪44-49
• 4.2.1 模糊控制原理44-46
• 4.2.2 模糊控制器设计46-48
• 4.2.3 仿真实验48-49
• 4.3 基于神经网络的环境识别49-53
• 4.3.1 神经网络49-50
• 4.3.2 BP 神经网络50-51
• 4.3.3 并联 BP 网络的环境识别51-52
• 4.3.4 实验和结论52-53
• 4.4 多传感器融合的导航与避障53-58
• 4.4.1 基于多传感器融合的结构54-55
• 4.4.2 D-S 证据理论55-56
• 4.4.3 行为决策56-58
• 4.5 本章小结58-59
• 第五章 应用智能代理的机器人网络控制系统59-68
• 5.1 引言59-60
• 5.2 机器人远程控制中的网络智能代理60-62
• 5.3 网络智能代理设计62-67
• 5.3.1 知识库模块62-64
• 5.3.2 数据库64-65
• 5.3.3 信息感知模块65
• 5.3.4 推理决策模块65-66
• 5.3.5 通讯交互模块66-67
• 5.3.6 任务执行模块67
• 5.4 本章小结67-68
• 第六章 基于 J2EE 的移动机器人控制的网络应用实现68-83
• 6.1 引言68-69
• 6.2 J2EE 的关键技术及特点69
• 6.3 J2EE 在移动机器人网络控制系统中的应用69-72
• 6.3.1 J2EE 的多层分布式模型69-71
• 6.3.2 移动机器人网络控制系统的软件结构71-72
• 6.4 Web 服务层设计72-77
• 6.4.1 MVC 的实现方式-Struts73-74
• 6.4.2 应用 Struts 的机器人网站 Web 服务层74-77
• 6.5 应用逻辑层设计77-80
• 6.5.1 J2EE 的组件技术-EJB77-79
• 6.5.2 网络智能代理的 EJB 组件实现79-80
• 6.6 后端系统层的相关问题80-81
• 6.6.1 数据库和知识库的访问80-81
• 6.6.2 用 JNI 实现对机器人本地控制系统的调用81
• 6.7 实现机器人网络控制的控制流程81
• 6.8 本章小结81-83
• 第七章 系统试运行与测试83-91
• 全文总结及展望91-93
• 发表论文和参加科研情况93-94
• 致谢94-95
• 参考文献95-103

【引证文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前9条

1 阎伟萍;网络遥操作机器人系统的研究[D];哈尔滨工业大学;2010年

2 付丽;基于Internet的无刷直流电机控制系统研究[D];西北工业大学;2006年

3 赵全保;移动机器人网络控制中的关键技术研究[D];天津理工大学;2006年

4 付二寅;基于WLAN的移动机器人远程控制系统研究[D];西安理工大学;2007年

5 曾远立;基于Internet网络诱导滞后的扳手劲竞赛控制系统研究[D];广东工业大学;2008年

6 王能富;基于互联网远程控制时延问题的分析与研究[D];广东工业大学;2008年

7 刘亚琼;基于Internet的远程张力交互控制系统研究与开发[D];东北大学;2008年

8 张小宁;基于网络的异地拔河控制系统的设计与实现[D];东北大学;2009年

9 张干;基于力反馈的移动机器人遥操作系统设计与研究[D];东北大学;2011年

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本文编号：366781