服务型智能扫地机器人关键技术研究

发布时间:2021-10-26 20:51
  扫地机器人作为家庭服务型机器人的年轻成员,不仅能为人类的智能化生活提供便利,并且具有广泛的应用前景。然而,目前一些智能扫地机器人存在功能单一、清扫效率低、适应能力差、返回充电座的路径规划不完善等缺陷。因此,服务型智能扫地机器人的关键技术研究显得极为重要。本课题最先介绍了服务型智能扫地机器人相关技术的研究背景及国内外发展历程,阐述了本课题的研究意义。其次介绍了扫地机器人的硬件系统设计思路,经过对各器件的原理及技术参数的选型,完成了控制系统的整体架构,主要以STM32F103ZET6为主控芯片,外围连接红外传感器、超声波传感器、MPU6050六轴传感器等器件。再次介绍了扫地机器人的软件整体架构,主要是各传感器的数据读取,为其编写驱动程序,其中MPU6050六轴传感器使用四元数姿态解算算法进行计算。根据各传感器采取的环境信息,清扫路径规划根据不同的工作环境采取不同的算法(规划式弓字形行走覆盖算法)。同时,利用增量式PID控制算法控制电机的运转进而使扫地机器人稳定运行。课题引入APP无线传输实现对扫地机器人的远程操控。然后分析现有的智能算法,本课题结合蚁群优化算法,对基本的蚁群算法进行分析与改... 

【文章来源】:吉林化工学院吉林省

【文章页数】:70 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
中文摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景与研究意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
    1.3 课题研究内容与思路
    1.4 本章小结
第2章 硬件系统设计
    2.1 机械结构
    2.2 电机驱动
    2.3 控制核心
    2.4 传感器
        2.4.1 红外传感器
        2.4.2 超声波传感器
        2.4.3 ATK-MPU6050 传感器
        2.4.4 光电编码器
        2.4.5 ATK-ESP8266 WIFI模块
        2.4.6 霍尔传感器
        2.4.7 湿度传感器
    2.5 显示屏
    2.6 USB转串口芯片CH340G
    2.7 电源管理模块
    2.8 本章小结
第3章 软件调试
    3.1 传感器数据读取
        3.1.1 MPU6050 数据读取
        3.1.2 超声波数据读取
        3.1.3 编码器的数据读取
    3.2 电机控制
        3.2.1 PID控制
        3.2.2 PWM调制
    3.3 数据发送
    3.4 清扫路径规划
    3.5 本章小结
第4章 改进蚁群算法实现回充路径规划
    4.1 基本蚁群算法
        4.1.1 蚁群算法基本原理
        4.1.2 基本蚁群算法的模型
        4.1.3 基本蚁群算法流程实现
    4.2 栅格模型建立
        4.2.1 栅格模型简介
        4.2.2 栅格模型的建模方法
    4.3 改进的蚁群算法
        4.3.1 状态转移规则的改进
        4.3.2 信息素浓度的更新方式改进
        4.3.3 信息素浓度的限制
    4.4 本章小结
第5章 自动回充设计及调试
    5.1 扫地机器人、充电座传感器分布与光路
        5.1.1 充电座红外发射头位置与光路
        5.1.2 扫地机器人红外接收头位置与光路
    5.2 远距搜索方法探究
    5.3 仿真试验与分析
    5.4 本章小结
第6章 总结
参考文献
作者简介
硕士期间发表的学术论文
致谢


【参考文献】:
期刊论文
[1]一种校园用电管理系统的设计[J]. 陈煌辉.  集成电路应用. 2020(05)
[2]洁净卫士——智能车载紫外线杀菌灯[J]. 尼少渊,桓梦雨,黄心远,魏舒晨.  设计. 2020(06)
[3]基于STM32的增量式编码器测速设计及实验验证[J]. 鲁伟,刘士兴,孙操,李隆.  计算机测量与控制. 2019(12)
[4]光电编码器在工业数控加工中的应用探析[J]. 牟淑贤,石启军.  数字技术与应用. 2019(12)
[5]无刷直流电机霍尔传感器故障诊断与补偿策略[J]. 张希,林辉.  西北工业大学学报. 2019(06)
[6]基于WIFI智能小车的设计[J]. 王琪森,王艳春,张继辉,王野.  高师理科学刊. 2019(11)
[7]增量式PID控制算法在大型调相机中的应用[J]. 张卫庆.  工业控制计算机. 2019(09)
[8]基于Zigbee网络的智能播种机器人关键技术研究[J]. 王影,梁凯,刘麒,李硕,苟垚,李宝华,刘锦然.  吉林化工学院学报. 2019(07)
[9]基于红外与单目视觉的机器人自动回充系统[J]. 魏银,李垚.  传感器与微系统. 2019(07)
[10]基于栅格模型下机器人路径规划的改进遗传算法[J]. 马浩浩,郑紫微.  无线通信技术. 2019(02)

硕士论文
[1]扫地机器人避障全覆盖路径规划算法的研究与设计[D]. 任云天.华中科技大学 2019
[2]移动机器人远程视频传输控制研究[D]. 孙俊龙.南昌大学 2016
[3]扫地机器人网络营销策略研究[D]. 孙国锋.南京农业大学 2016
[4]一种家庭服务型机器人移动平台开发[D]. 宋振鹏.西南交通大学 2016
[5]四轴飞行器控制系统设计及其姿态解算和控制算法研究[D]. 何瑜.电子科技大学 2015



本文编号:3460180

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