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。

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.

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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