O Design Modular e a produção de um robô inteligente baseada em uma estratégia de controle de circuito fechado

Robôs são máquinas complexas, inteligentes que combinam conhecimentos de várias disciplinas, incluindo mecânica, eletrônica, controle, computadores, sensores e inteligência artificial ^1,2. Cada vez mais, os robôs são auxiliando ou mesmo substituindo os humanos no local de trabalho, especialmente na produção industrial, devido às vantagens que os robôs possuem na execução de tarefas repetitivas ou perigosas. O design do protocolo robô inteligente no estudo atual é baseado em uma estratégia de controle de circuito fechado, especificamente o caminho planejamento com base em um algoritmo genético. Além disso, os módulos funcionais foram estritamente dividida^3,4, que pode proporcionar uma base sólida para o trabalho futuro de otimização, para que os robôs têm uma forte capacidade para upgrades.

A implementação modular da plataforma robótica é baseada principalmente em métodos a seguir: estratégia de controle combinação multidimensional no módulo de controle do motor^5,6e exploração inteligente baseado em um algoritmo genético no módulo de algoritmo de otimização.

Nós usamos o duplo controle de circuito fechado do motor da C.C. e operação do motor de quatro-quadrante no módulo de controle do motor. Controle de velocidade dupla de loop fechado significa que a saída do regulador de velocidade serve como a entrada do regulador atual, permitindo-lhe controlar a corrente e o torque do motor. A vantagem deste sistema é que o torque do motor pode ser controlado em tempo real com base na diferença entre a determinada velocidade e a velocidade real. Quando a diferença entre o real e determinado velocidades é relativamente grande, o torque do motor aumenta e as mudanças de velocidade mais rápidas para conduzir a velocidade do motor em direção a determinado valor tão rapidamente quanto possível, que contribui para a rápida velocidade de regulamento^{7, 8 , 9}. por outro lado, quando a velocidade é relativamente próximo do valor determinado, ele pode automaticamente reduzir o torque do motor para evitar o excesso de velocidade, permitindo que a velocidade atingir determinado valor relativamente rapidamente com nenhum erro^{6, 10}. desde o tempo equivalente constante do loop atual elétrico é relativamente pequeno, o motor de quatro-quadrante^11,12 pode responder mais rapidamente para suprimir o impacto da interferência quando o sistema está sujeito a interferências externas. Isto lhe permite melhorar a estabilidade e a habilidade anti-jamming do sistema.

Nós escolhemos um algoritmo genético otimização inteligente com a máxima eficiência, baseada nos resultados de uma simulação em MATLAB. Um algoritmo genético é um algoritmo de pesquisa paralelo estocástico baseado na teoria da seleção natural em genética. Constitui um método eficiente para encontrar a solução ideal global na ausência de qualquer informação inicial. O conjunto de solução do problema considera uma população, aumentando assim a qualidade da solução através de seleção contínua, crossover, mutação e outras operações genéticas. No que se refere a caminho de planejamento por robôs inteligentes, dificuldade surge como resultado de insuficiente informação inicial, ambientes complicadas e não-linearidade. Algoritmos genéticos são mais capazes de resolver o problema de caminho planejamento porque eles possuem capacidade de otimização global, adaptação forte e robustez na resolução de problemas não-lineares; Não existem restrições específicas sobre o problema; o processo de cálculo é simples; e não há nenhum requisito especial para o espaço de busca ^13,14.