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系統識別號 U0002-2707201116343500
中文論文名稱 灰色系統理論於輪型機器人之自主避障研究
英文論文名稱 The Study of Obstacles Avoidance for a Wheeled Robot by The Grey System Theory
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 機械與機電工程學系碩士班
系所名稱(英) Department of Mechanical and Electro-Mechanical Engineering
學年度 99
學期 2
出版年 100
研究生中文姓名 鍾立楷
研究生英文姓名 Li-Kai Zhong
學號 698371670
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2011-07-05
論文頁數 71頁
口試委員 指導教授-楊智旭
委員-張士行
委員-王銀添
中文關鍵字 雷射測距儀  避障  Segway  模糊理論  灰色系統理論 
英文關鍵字 laser range finder  obstacle avoidance  Segway  Fuzzy system  Grey system 
學科別分類 學科別應用科學機械工程
中文摘要 本論文主要目的是利用灰色系統理論於輪型機器人之避障路徑規劃,機器人兼具對動態與靜態障礙物閃避之自主避障功能。
首先利用Segway移動控制平台軟體,並利用馬達的編碼器資料定義Segway自我位置,並設計模糊控制器透過相對角度與距離誤差的參數,驅動Segway的馬達角位移及角速度達到控制的目的。其次運用雷射測距儀透過TCP/IP的傳輸方式與Segway人機介面連結,分析雷射測距儀的資料得知環境資訊,做為Segway移動平台偵測障礙物依據,利用灰色避障控制器來實現機器人閃避障礙物之自主行走能力,達成路徑規劃之目的,並透過攝影機來觀察現場的情況,使用Matlab模擬程式來檢視機器人移動軌跡與驗證系統的穩定性,進一步將模擬程式轉換成Visual C++ MFC程式來執行實際的機器人運動控制,研究中利用雷射測距儀得到環境的資料,使用模糊控制器控制機器人到達目標點,並在有障礙物的情況下,設計了灰色避障控制器以完成機器人自主避障運動功能。
英文摘要 The objective of this thesis is to make an obstacle avoidance and path planning robot by grey system theory. The robot is able to avoid dynamic and static obstacle automatically.
The center position is defined by the motor encoders of the Segway RMP 50. Then, a fuzzy controller is developed by two input variables (angular and distance errors) to drive the angular displacement and velocity of the Segway. The position sensor is a laser ranger finder in this system. It is installed on the top of the Segway to find out the environmental information for the grey obstacle avoidance controller. The robot is able to make an obstacle avoidance automatically. The computational results are demonstrated by the Matlab and VC++ software program. The experimental results show this intelligent robot works very well.
論文目次 目錄

中文摘要Ⅰ
英文摘要Ⅱ
目錄 III
圖目錄 V
表目錄 VII
第一章 序論 1
1-1前言 1
1-2研究動機與目的 2
1-3相關文獻探討 4
第二章 實驗設備 7
2-1機器人移動平台 7
2-1-1機器人通訊介面 9
2-1-2機器視覺系統 11
2-1-3影像介面系統 12
2-2雷射測距儀 13
2-2-1雷射測距儀通訊設定 15
2-2-2電力設備 16
第三章 理論基礎與研究方法 17
3-1兩輪式機器人運動方程式 17
3-2模糊理論簡介 20
3-2-1模糊理論 24
3-2-2模糊控制器設計 28
3-3灰色系統理論 31
3-3-1灰色避障 36
3-3-2灰色避障控制器 38
第四章 實驗結果與驗證 43
4-1車體實體人機介面 43
4-2實驗結果 45
第五章 結論與討論 65
5-1結論 65
5-2討論 66
參考文獻 67

圖目錄
圖1.1 研究流程圖 3
圖2.1承載平台爆炸圖 8
圖2.2 RMP 50車體 8
圖2.3 RMP50單元圖[16] 10
圖2.4機器視覺設備 12
圖2.5機器人視覺畫面 13
圖2.6光譜圖 14
圖2.7 LMS-100雷射測距儀 14
圖2.8 PC與雷射ETHERNET連接圖 15
圖2.9 12V鉛蓄電池 16
圖2.10電源接法 16
圖3.1車輪側視圖 17
圖3.2車體上視圖 17
圖3.3移動示意圖 18
圖3.4三角形歸屬函數 23
圖3.5梯形歸屬函數 23
圖3.6高斯形歸屬函數 24
圖3.7單值形歸屬函數 24
圖3.8模糊邏輯控制基本架構圖 26
圖3.9機器人移動示意圖 28
圖3.10避障雷射區域示意圖 37
圖3.11自走控制系統流程圖 37
圖3.12左避障模式閃避點示意圖 39
圖3.13右避障模式閃避點示意圖 40
圖4.1車體人機介面 44
圖4.2實驗範例一: 機器人閃避障礙物連續運動示意圖 47
圖4.3實驗範例一: 機器人自走分解圖 49
圖4.4實驗範例二: 機器人閃避障礙物連續運動示意圖 53
圖4.5實驗範例二: 機器人自走分解圖 56
圖4.6實驗範例三: 機器人閃避動態障礙物連續運動示意圖 59
圖4.7實驗範例三: 機器人自走分解圖 61
圖4.8實驗範例四: 機器人後退連續運動示意圖 63
圖4.9實驗範例四: 機器人自走分解圖 64

表目錄
表2.1 USB資料序[16] 10
表2.2 RMP轉換表[16] 11
表2.3 LMS-100資料表 14
表2.4 LMS100傳輸速度 15
表3.1模糊規則庫 30
表3.2灰色局勢集合範例(目標點距離車體250CM) 41
表3.3左避障模糊規則庫 42
表3.4右避障模糊規則庫 42
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