La modularità e la produzione di un Robot intelligente basato su una strategia di controllo ad anello chiuso

I robot sono macchine complesse e intelligenti che combinano la conoscenza di diverse discipline, tra cui meccanica, elettronica, controllo, computer, sensori e intelligenza artificiale ^1,2. Sempre più, robot sono assistere o sostituendo anche gli esseri umani sul posto di lavoro, specialmente nella produzione industriale, grazie ai vantaggi robot possiedono nell’esecuzione di attività ripetitive o pericolose. Il design del protocollo robot intelligente in questo studio si basa su una strategia di controllo ad anello chiuso, in particolare percorso pianificazione basata su un algoritmo genetico. Inoltre, i moduli funzionali sono state rigorosamente diviso^3,4, che possono fornire una solida base per il lavoro di ottimizzazione futuro, così che i robot hanno una forte capacità per gli aggiornamenti.

L’implementazione modulare della piattaforma robotica si basa principalmente sui seguenti metodi: strategia di controllo di combinazione multi-dimensionale in motore controllo modulo^5,6e l’esplorazione intelligente basato su un algoritmo genetico nel modulo di algoritmo di ottimizzazione.

Usiamo il doppio controllo a circuito chiuso del motore DC e del funzionamento del motore quattro-quadrante nel modulo di controllo motore. Controllo di velocità ad anello chiuso doppia significa che l’uscita del regolatore velocità serve come input del regolatore corrente, permettendo così di controllare la corrente e la coppia del motore. Il vantaggio di questo sistema è che la coppia del motore può essere controllata in tempo reale basato sulla differenza tra la data velocità e la velocità effettiva. Quando la differenza tra dato ed effettiva velocità è relativamente grande, la coppia del motore aumenta e i cambiamenti di velocità più veloci di guidare più velocemente possibile, la velocità del motore verso il valore dato che rende per una rapida velocità di regolamento^{7, 8 , 9}. al contrario, quando la velocità è relativamente vicino al valore determinato, esso può ridurre automaticamente la coppia del motore per evitare eccessiva velocità, consentendo la velocità raggiungere il valore dato relativamente rapidamente con nessun errore^{6, 10}. dal tempo equivalente costante del loop di corrente elettrico è relativamente piccolo, il quattro-quadrante motore^11,12 possono rispondere più rapidamente per sopprimere l’impatto di interferenza quando il sistema è soggetto a interferenze esterne. Questo permette di migliorare la stabilità e la capacità anti-jamming del sistema.

Scegliamo un algoritmo di ottimizzazione intelligente genetica con la massima efficienza sulla base dei risultati di una simulazione in MATLAB. Un algoritmo genetico è un algoritmo di ricerca parallelo stocastico basato sulla teoria della selezione naturale in genetica. Esso costituisce un metodo efficiente per trovare la soluzione ottima globale in assenza di qualsiasi informazione iniziale. Considerare l’insieme delle soluzioni del problema come una popolazione, aumentando così la qualità della soluzione tramite altre operazioni genetiche, crossover, mutazione e selezione continua. Per quanto riguarda il percorso di pianificazione di robot intelligenti, Difficoltà presenta come conseguenza di insufficienti informazioni iniziali, in ambienti complessi e non linearità. Gli algoritmi genetici sono meglio in grado di risolvere il problema della pianificazione del percorso perché possiedono capacità di ottimizzazione globale, forte adattabilità e robustezza nella risoluzione di problemi non lineari; non ci sono restrizioni specifiche sul problema; il processo di calcolo è semplice; e non esistono requisiti speciali per le ricerca spazio ^13,14.