モジュラー設計と閉ループ制御戦略に基づく知能ロボットの生産

ロボットは、力学、電子、制御、コンピューター、センサー、人工知能^1,2を含むいくつかの分野の知識を組み合わせる複雑なインテリジェントなマシンです。ますます、ロボットが支援または反復的なまたは危険なタスクを実行するロボットを持っている利点のための工業生産を中心に、職場の人間をも交換します。現在の研究では知能ロボット プロトコルの設計は、閉ループ制御戦略、遺伝的アルゴリズムに基づくパス具体的に基づいています。さらに、機能モジュールは、厳密に分けられた^3,4ロボットがアップグレードの強力な能力を持つよう今後の最適化の仕事のための強固な基盤を提供することがありますされています。

ロボットプラット フォームのモジュールの実装は、次の方法主にに基づいて: モータ制御モジュール^5,6と遺伝的アルゴリズムに基づくインテリジェントな探査における多次元組み合わせ制御戦略最適化アルゴリズム モジュールで。

モータ制御モジュールの DC モーター、4 象限駆動の二重の閉ループ制御を使用します。二重閉ループ速度制御は、速度レギュレータの出力が電流とモーターのトルクを制御することができます現在のレギュレータの入力として使用されることを意味します。このシステムの利点は、モータのトルク制御できますリアルタイムで指定された速度と実際の速度の違いに基づきます。ときに与えられたと実際の違い速度が比較的大きい、モーターのトルクの増加、急速なのためになる速度変更、可能な限り迅速に指定した値に対するモータ速度を駆動するより高速な速度規制^7,8,9します逆に、速度が特定の値に近づくと比較的、それ減らすことができます自動的に特定の値を比較的すぐにはエラー^6,を達成するために速度をできるように、スピードの出し過ぎを避けるためにモーターのトルク。¹⁰. 相当の時間以来電気の電流ループの定数は比較的小さく、4 象限モーター^11,12より迅速に対応できるシステムがときの干渉の影響を抑える外部からの干渉。これは、安定性とシステムの妨害能力を向上させることができます。

MATLAB のシミュレーションの結果に基づいて最高の効率と遺伝的インテリジェントな最適化アルゴリズムを選択します。遺伝的アルゴリズムは、自然淘汰の遺伝学の理論に基づく確率的並列検索アルゴリズムです。それは、初期情報のない状態でグローバルな最適なソリューションを検索するための効率的な方法を構成します。それは連続した選択、交叉、突然変異と他の遺伝的操作によるソリューションの品質が向上、人口として問題のソリューション セットを考えています。知能ロボットによる計画パスに関しての難易度は初期情報の不足、複雑な環境および非線形性の結果として起こる。遺伝的アルゴリズムより良いパス計画大域的最適化機能、強力な適応性と非線形の問題を解決するための堅牢性を有していることからの問題を解決することができます。問題に特定の制限がないです。計算プロセスは簡単です。検索スペース^13,14の特別な要件はありません。