本論文主要目的是研究及控制四節機器人，以DSP晶片來實現控制四節機器人行為，藉由其對伺服馬達的控制來完成平面及斜坡站立，及在機構配重改變時嘗試在未知重心位置時，完成機器人所規劃的動作。
     本機器人是由三個直流伺服馬達及四節連桿機構所組成，其長短左右對稱，外側連桿較短，內側連桿較長。並利用傾斜計量測機器人傾斜角度，在馬達軸心加裝編碼器以得知馬達旋轉角度及角速度。整個系統以DSP為主控核心，利用類神經演算法、模糊理論來設計控制器，整合伺服馬達控制、電路訊號擷取與訊號處理的技術。最後，模擬實驗結果印證機器人在未知載重狀態下的自我學習能力。

The objective of this thesis is to develop and control a four-link robot. A DSP chip is used to control the motion of this robot. The four-link robot will stand up vertically and stably on the horizontal and inclined surface with unknown loading on one of the link. The robot will execute the planned motion by controlling the servo motor based on the unknown COG position.
     The robot is composed of three servo motors, four unequal-length links and a tilt sensor. There are three joints and four links in the robot structure. The length of this robot is symmetric with respect to the second joint. The outside links are short, and inside links are long. The tilt sensor is used to measure the inclination angle of the robot. The encoders are applied to measure rotational angles and velocities of motors. The DSP is the major controller of the system, which includes artificial neural network(ANN) algorithm, fuzzy control algorithm, motor control, A/D converter and signal process etc. The simulated results indicate that the four-links robot is able to stand up by itself on the horizontal and inclined surface with unknown loading on one of the link.

目錄
淡江大學論文提要………………………………………………………Ι
英文提要………………………………………………………..…… ΙΙ
目錄 ……………………………………………………………………ΙV
圖表目錄………………………………………………………….……VΙ
符號表…………………………………………………………….....IX
第一章 緒論…………………………………………………………..1
    1-1 前言………………………………………………………….1
    1-2 研究動機與目的…………………………………………….2
第二章 基礎理論……………………………………………………..5
    2-1 重心法……………………………………………………….6
    2-2 類神經網路………………………………………………...13
    2-3 模糊理論…………………………………………………...16
第三章 四節機器人之架構與研究方法………………………………22
    3-1 系統架構…………………………………………………...23
    3-2 研究方法…………………………………………………...33
    3-2-1 馬達驅動控制器………………………………………...33
 3-2-2 類比數位轉換(Analog to Digital Converter，ADC)模組35
    3-2-3 動作規劃………………………………………………...40
    3-3未知載重對系統平衡之分析…………………………………49
    3-4 控制器設計…………………………………….…………..52
第四章 數值模擬分析…………………………………………………63
第五章 結論與討論……………………………………………………74
    5-1 結論………………………………………………………...74
    5-2 討論………………………………………………………...76
參考文獻……………………………………………………………….79
附錄A Fuzzy Tool Box……………………………………………..84
附錄B 類神經網路簡介….…………………………………………..88

圖表目錄
圖2-1 站立動作重心穩定範圍示意圖	5
圖2-2 四節機器人實體圖…………………………………………….7
圖2-3 第一節(Link1)計算重心變數示意圖....................8
圖2-4 計算重心變數示意圖(一)…………………………….……..10
圖2-5 計算重心變數示意圖(二)……………………………………11
圖2-6 未知載重位於Link3示意圖……………………………………12
圖2-7 最陡坡降法示意圖…………………………………………..14
圖2-8 生物神經元與人工神經元差異圖	14
圖2-9 模糊系統的基本架構圖	18
圖2-10 單一規則、單一變數的推論過程………………….……...20
圖3-1 四節機器人直立示意圖……………………………………..24
圖3-2 四節機器人硬體規格圖	24
圖3-3 四節機器人實體圖	25
圖3-4 馬達特性圖	26
圖3-5 馬達實體圖	27
圖3-6 傾斜計實體圖	27
圖3-7 馬達驅動器實體圖	29
圖3-8 編碼器腳位圖	.29
圖3-9  MSK2812 DSP控制板實體圖	30
圖3-10  TMS320F2812架構圖	31
圖3-11 系統整合架構圖	32
圖3-12 直流伺服馬達驅動器接線圖…………………………………34
圖3-13 單脈波控制時序圖……………………………………………34
圖3-14   Analog to Digital Converter 介面…………………..36
圖3-15 水平狀態下傾斜計原始輸出電壓變化圖………………….38
圖3-16 水平狀態下傾斜計濾波後輸出電壓變化圖……………….39
圖3-17 傾斜計可量測角度範圍示意圖	40
圖3-18 四節機械人各節活動範圍	41
圖3-19 垂直平衡站立動作步驟示意圖	45
圖3-20 未知載重示意圖………………………………………………46
圖3-21 步驟流程圖	47
圖3-22  斜坡垂直平衡站立動作步驟示意圖…………..…………48
圖3-23  類神經網路訓練架構圖	53
圖3-24  雙曲線正切函數圖	53
圖3-25  補償函數圖	54
圖3-26  系統方塊圖	56
圖3-27  重心位置( )之歸屬函數圖	59
圖3-28	馬達一(M1)轉動角度( )之歸屬函數圖	60
圖3-29  馬達二(M2)轉動角度( )之歸屬函數圖	60
圖4-1   狀態一類神經輸出結果圖	64
圖4-2	 狀態一類神經過度補償輸出結果圖……………………65
圖4-3  狀態二類神經輸出結果圖………………………….………66
圖4-4	 狀態二類神經過度補償輸出結果圖……………………67
圖4-5  模糊控制器模擬結果…..............................72
圖A-1   輸入/輸出變數設計圖…..…………………………………85
圖A-2   歸屬函數設計圖………………………………………….…86
圖A-3   規則庫設計圖………………………….……………….…87
表3-1    直流伺服馬達規格表…………………………………...26
表3-2   傾斜計實驗數據(水平狀態)………………………………36
表3-3   接上降壓電路之傾斜計實驗數據(水平狀態)……………37
表3-4	 垂直平衡站立控制規則表………………………………61
表4-1	 狀態一類神經各點輸出值………………………………64
表4-2	 狀態一類神經過度補償各點輸出值……………………65
表4-3	 狀態二類神經各點輸出值………………………………66
表4-4	 狀態二類神經過度補償各點輸出值……………………67

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