自动行走管道机器人结构设计【含CAD图纸及solidworks三维图】
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附件 1：外文资料翻译译文 比较控制策略的自主线追踪机器人 摘要 自主移动机器人是一个非常激动人心的领域 ， 特别是对那些参加电子产品课程 的 学生。作者 和 阿维罗大学 的 学生参与了一些在这一领域的活动。特别是，其中一个此类活动是 发明了能够沿着画在地板上直线运动的 机器人。为了 达到 这一效果 ， 一个模拟器已经实施并多次测试了对机器人不同控制方法的影响 。 本文 对 基于 机器人模型和线追踪模拟器 进行了一个简短的描述 。然后 在导致 绝对误差（ 积分误差平方（ ， 易微调和各自代码复杂性方面比较了几种不同 的控制方法。 比较的方 法 :成正比 、 比例微分 、 比例积分导数 、 模糊 、 表为基础的模糊 ， 自我组织唱模糊和神经网络逆模型基础。 1 导言 研发 自主机器人是一个跨学科的活动，因此有很大的教育价值。与此事实上，考虑到作者一直支持阿维罗大学学生小组参加每年一度 在法国举办 的盛事， 在法国，除了其他的任务，自主移动机器人必须沿着一条线运动。 为了更好地理解的线追踪机器人 的行为 ， 为了 显示学生 们在发明机器人时来自 物理 、 几何 、 电子 、仪表和控制集成 方面综合的科学理念， 作者建立了一个 沿线分布机器人的 分析模型。该模型考虑到一些现实世界的限制，允许 预测 以 电动机 电压为基础的 移动机器人 的运动。 另外，作者所描述的几何形状线追踪过程被用来建立一个模拟器。这 决定了某一机器人的 确定路径以及 该路径和参考路径 之间的关系。 该模拟器是一种宝贵的工具， 在之前研发机器人是能够 比较 不同的控制方法以及不同的传感器布局。这样在实际 制造过程中 可以更好地决定机器人 有关 的物理性质。 下一节本文 将对 机器人模型和模拟器 进行一个简短的描述，在 第 3节 是几种不同 控制 方 法 的 比较， 包括 比例 、 比例微分 、 比例积分微分，模糊，表为基础的模糊，模糊自我组织和神经网络逆模型基础。 在 第 4节 中将提到相关结论包 括一些对正在进行的工作的评论。 2 仿真机器人 器人模型 之前已经 提到 学生们建造 的 机器人的活动通常 很 简单 ，见 （图 1） 。 运动是通过使用两个独立的直流电电动机驱动每一个车轮。差分驱动器用于 控制 机器人。一个或两个额外的连铸机车轮用来保持机器人 的横向稳定 。 与参考路径相比较 机器人的偏差是 通过放置在机器人之前的红外光探测器测量的。 通常情况下，车轮速度 的 闭环控制已 经不再运用 。每个车轮的速度控制 间接地 采用马达电压的。此选项可能会降低性能的跟踪算法但简化了最后的调整。请记住，闭环速度控制方向盘使用将需要调整两个额外 的独立循环。图 1， 基本 机器人 。 图 1 基本机器人 这些特点已用于计算模型线追踪机器人（图 2 ） 。 为了进一步 提高 准确性 ，该模型在 惯性（质量（ M） 和转动惯量（ j ），摩擦系数（ 平移 （ 旋转（ B）运动） ， 电动马达参数（电阻（ R ）和 电机常数（ ，额外的 噪声（ 在 传感器 中读取 ）和机器人 的 物理限制，如线传感器（ 5） 的长度 和可用于电机（ 大电压 。该 模型 l描述并且计算电压应用电动机为基础的机器人的线性度（ v）和角速度（ 0)。 追踪模拟器 上文 已经 提到 机器人模型与 几何分析线追 踪 问题是相辅相成的 。这个问题属于一般路径跟踪问题 在众多文献 2中已经被解决 。 特别是， 本文呈现的该 模拟器 用 被动的方式来跟踪未知 的 线 的 方法 与之 前计划的 跟 踪路径 相反。 因此， 这是事先得知。 图 2 机器人模型 几何分析还表明，可根据目前的偏差 、 车轮速度和 机器人相对于线的 角度位置 来 计算出未来偏离线（ e）。该机器人是用来作为参考。然而，为了更好地界定参考轨迹和想象的机器人轨迹，另一种模式是建立在该机器人的位置 基础上而做出 一个绝对的参考。 在这几何模型基 中 ， 机器人 偏离线 （ e） 可根据 机器人绝对位置和车轮的速度 来计算 。 知道 机器人的位置（坐标 X,Y,Z） 是有可能计算相交的传感器阵列与线（ ， 然后可以计算出偏差 e（图 3 ） 。 由此 可以得出机 器 人位移的轨迹 图 3 线追踪几何模型 在一个无限小的时间间隔来计算机器人位移 。 如果这个区间保持足够小则是不相关的，如果直线运动是分开考虑的 ,那 角运动和其中 那 些是 要 首先考虑 的。在实验进行 时 ，这样的一个区间 里 轨迹点 以 每 5毫米计算是小到足以获得同样的轨迹 ，不管 是角或直线运动 都会 被 首先考虑 。 几何模型可以参考线组成的直线段和圆弧的周长一个接一 个 加入 。 虽然它似乎 有 限制，它允许创建几乎任何种类的轨迹顺利通过使用不同的圆弧半径。图 2 为 该机器人模型 。 考路径 该模拟是 在 由直线段与弧线交错的 围成 的弧形 90 或 180 孔一起插入纸的直片段所组成的参考路径。 这种路径 在 图 4中所描述 ，总长度约 30米 。 图 4 参考路径 器人 参数 在 5月的这一年 ， 阿维罗大 学以本文模拟为基础的 机器人 为 代表 参加在法国堡贝尔纳 的 1996年的国际移动机器人锦标赛 。 根据 1,3的 详细资料，下面的参数 为： 重量 M = 转动惯量 J = 克 马达最大可用电压 = 电机参数（ R= 7 欧姆 和 ） 车轮直径 车轮之间的距离 b = 线性运动摩擦系数 0kg/s 角运动摩擦系数 g. /s 类型传感器阵列 宽度传感器阵列 S=18米 3 比较控制策略 可以 图 看出，机器人模型有两个投入 ， V 和 驱动电动机。然而，只有一个错误的信号是偏差的机器人 将通过传感器经 参考路径 传送 。如果机器人总是向前推进，可以看出，任何控制 方法 ，将减少使机器人回 到参考路径。 由于差动电压是一个确定的角运动的机器人 的 ，让它改变方向，使之收敛的路线，一个简单的可能性是使用电子邮件直接控制 为最终目的是为实现最高速度的参考路径 ， 平均电压 V， 可以设置为最大值 。 然而，实际的电压适用于马达的驱动器是有限的。反映了修正到平均收益率差电压变风量和 将真正提供给机器人模型。 此外，产出的传感器功能被损坏 和 加性噪声 。 这噪声允许这些缺陷影响线路或地板，电器干扰传感器的读数和有限精度。为了便于比较，噪音载体，保持同对所有运行从开始到终结点。 控制是数字化 ，采样周期为 100毫秒。 完整的控制系统图 5。 那个参考输入的路径进行跟踪。错误信号是偏差宣读的传感器阵列。 图 5 完整的控制系统 在这种简单的模式控制功能可书面表达 。 在非常快的机器人 中 ， 有兴趣的也可以 使用 如，这可以用来减慢机器人，同时描述了曲线和加快沿直线部分。然而，机器人通常都建不是非常快 ， 运行不到 语。因此， 在 本文其余的简单的办法在（ 1 ）中 将被用于 。 要比较性能的每一个控制方法两项主要措施已使用的整体绝对误差（ 积分 误差平方（ ，综合沿着充分参考路径。其他两个措施也被使用时，机器人 将达到 最大绝对误差（ 和平均时速 。 例控制 最简单的形式的控制是使用比例 e 控制功能产生 。 虽然简单，这种方法提出了几个问题。 正 如这一点最 大价 值为 是很难
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