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中國地質(zhì)大學(xué)長城學(xué)院
本 科 畢 業(yè) 設(shè) 計
題目 鉆攻零件側(cè)孔機床左右攻絲靠模的設(shè)計
系 別 工程技術(shù)系
專 業(yè) 機械設(shè)計制造及其自動化
學(xué)生姓名 趙少帥
學(xué) 號 05208310
指導(dǎo)教師 李敬
職 稱 教授
2012年 5 月 5 日
中國地質(zhì)大學(xué)長城學(xué)院
本科畢業(yè)設(shè)計文獻綜述
系 別: 工程技術(shù)系
專 業(yè): 機械設(shè)計制造及其自動化
姓 名: 趙少帥
學(xué) 號: 05208310
2012 年 1 月 20 日
文獻綜述
1 緒論
攻絲屬于比較困難的加工工序,因為螺紋加工屬于封閉式切削加工,其每齒的加工負荷比其他刀具都要大,并且絲錐沿著螺紋與工件接觸面非常大,切削螺紋時它必須容納并排除切屑,因此,可以說絲錐是在很惡劣的條件下工作的。為了使攻絲順利進行,應(yīng)事先考慮可能出現(xiàn)的各種問題,如工件材料的性能、選擇什么樣的攻絲機構(gòu)及機床、選用多高的切削速度、進給量等。我國自改革開放以來,雖然機床加工機械的技術(shù)水平及產(chǎn)品質(zhì)量有著顯著地提高,但與先進的發(fā)達國家相比差距較大,主要存在的問題有:水平低、仿制多、品種少、自動化程度不高,外觀質(zhì)量不高,機床機械合格率低,遠低于同類機械產(chǎn)品的平均合格率。螺紋加工機床和其他機床一樣發(fā)展緩慢。
2 攻絲加工的內(nèi)容、要求和特點
在金屬切削機床上進行加工時,為了保證工件加工表面的尺寸、幾何形狀和相互位置精度等要求,在加工方法確定后,需要解決的主要問題之一是,使工件相對于刀具和機床占有正確的加工位置(即工件的定位),并把工件壓緊夾牢,以確保這個確定了的位置在加工過程中穩(wěn)定不變(即工件的夾緊),這就是工件在機床上的正確安裝。
2.1攻絲加工的內(nèi)容和要求
攻絲加工的螺紋多為三角螺紋,為零件間連接結(jié)構(gòu),常用的攻絲加工的螺紋有;牙型角為60°的公制螺紋,也叫普通螺紋;牙型角為55°的英制螺紋;用于管道連接的英制管螺紋和圓錐管螺紋。
2.2攻絲加工的要點
(1)工件上螺紋底孔的孔口要倒角,通孔螺紋兩端都倒角。
(2)工件夾位置要正確,盡量使螺紋孔中心線置于水平或豎直位置,使攻絲容易判斷絲錐軸線是否垂直于工件的平面。
(3)在攻絲開始時,要盡量把絲錐放正,然后對絲錐加壓力并轉(zhuǎn)動絞手,當(dāng)切入1-2圈時,仔細檢查和校正絲錐的位置。一般切入3-4圈螺紋時,絲錐位置應(yīng)正確無誤。以后,只須轉(zhuǎn)動絞手,而不應(yīng)再對絲錐加壓力,否則螺紋牙形將被損壞。
(4)攻絲時,每扳轉(zhuǎn)絞手1/2-1圈,就應(yīng)倒轉(zhuǎn)約1/2圈,使切屑碎斷后容易排出,并可減少切削刃因粘屑而使絲錐軋住現(xiàn)象。
(5)攻不通的螺孔時,要經(jīng)常退出絲錐,排除孔中的切屑。
(6)攻塑性材料的螺孔時,要加潤滑冷卻液。對于鋼料,一般用機油或濃度較大的乳化液要求較高的可用菜油或二硫化鉬等。對于不銹鋼,可用30號機油或硫化油。
(7)攻絲過程中換用后一支絲錐時,要用手先旋入已攻出和螺紋中,至不能再旋進時,然后用絞手扳轉(zhuǎn)。在末錐攻完退出時,也要避免快速轉(zhuǎn)動絞手,最好用手旋出,以保證已攻好的螺紋質(zhì)量不受影響。
(8)機攻時,絲錐與螺孔要保持同軸性。
(9)機攻時,絲錐的校準部分不能全部出頭,否則在反車退出絲錐時會產(chǎn)生亂牙。
(10)機攻時的切削速度,一般鋼料為6-15米/分;調(diào)質(zhì)鋼或較硬的鋼料為5-10米/分;不銹鋼為2-7米/分;鑄鐵為8-10米/分。在同樣材料時,絲錐直徑小取較高值,絲錐直徑大取較低值。
3 攻絲裝置與活動攻絲模板
3.1攻絲靠模機構(gòu)
切削螺紋要求主運動和進給運動之間保持嚴格的運動聯(lián)系,在組合機床上攻制螺紋與在車床上車削螺紋或在磨床上磨削螺紋不同,在車床或磨床上加工螺紋,是由機床傳動鏈來實現(xiàn)進給運動,由機床本身來保證所加工的螺紋精度;而在組合機床切削螺紋(除旋風(fēng)車削螺紋外),都是用絲錐本身作為實現(xiàn)進給運動的,而絲錐的主運動則是由攻絲主軸傳遞而獲得,因此,無論是采用攻絲裝置還是活動攻絲模板進行攻絲,攻絲靠模機構(gòu)是用于使絲錐引入工件和補償靠模螺距與絲錐螺距之間的誤差,以保證攻出所需螺距的螺紋。
3.2攻絲裝置
攻絲裝置由第I類攻絲靠模組成,它用于在整臺機床或機床的某一面上全部完成攻絲工序的加工。在所有具有攻絲工序的組合機床中,由攻絲裝置組成的組合攻絲機床應(yīng)用最為廣泛。攻絲主軸箱是用于按工件的具體加工要求來布置攻絲主軸及其傳動元件的,它通過按一定速此排列的傳動齒輪把動力從電動機傳遞給各攻絲主軸,從而使攻絲主軸獲得所要求的座標位置、轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)向等。攻絲主軸箱上還裝有攻絲行程控制機構(gòu),用于控制攻絲行程從而保證獲得所要求的螺孔深度。
4 多軸箱的傳動設(shè)計與動力計算
4.1傳動設(shè)計
根據(jù)設(shè)計任務(wù)書畫出驅(qū)動軸、主軸坐標位置。以攻絲右主軸箱主軸為例六軸攻絲多軸箱各主軸主軸、驅(qū)動軸坐標,并以右軸箱為主進行了傳動計算。
4.2傳動軸與三軸定距驗算
多軸箱體上的孔系是按照計算的坐標加工的,而裝配要求兩軸間齒輪能正常嚙合。因此,必須驗算根據(jù)坐標計算確定的實際中心距A,是否符合兩軸間齒輪嚙合要求的標準中心距R,R與A的差值δ為δ=R-A。
驗算標準:中心距允差[δ]≤(0.001~0.009)mm
并對傳動軸4坐標進行了計算校驗
5 結(jié)論
隨著現(xiàn)代化工業(yè)技術(shù)的快速發(fā)展,特別是隨著它在自動化領(lǐng)域內(nèi)的快速發(fā)展,鉆攻組合機床的研究已經(jīng)成為機器制造界的一個重要方向,在現(xiàn)代工業(yè)運用中,大多數(shù)機器和機構(gòu)的設(shè)計和制造都是用機床大批量完成的,通常由機械軟件CAD設(shè)計畫圖而成并且用機床來實現(xiàn)?,F(xiàn)代大型工業(yè)技術(shù)的飛速發(fā)展,降低了組合機床的實現(xiàn)成本,軟件功能的不斷強大也使得機構(gòu)實現(xiàn)變得更為簡單,因此,攻絲靠模機構(gòu)的設(shè)計在鉆攻組合機床的發(fā)展中具有十分重要的理論意義和現(xiàn)實意義。
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中國地質(zhì)大學(xué)長城學(xué)院
本科畢業(yè)設(shè)計外文資料翻譯
系 別: 工程技術(shù)系
專 業(yè): 機械設(shè)計制造及其自動化
姓 名: 趙少帥
學(xué) 號: 05208310
2011年 12 月 31 日
外文資料翻譯譯文
一種室內(nèi)境導(dǎo)航條件下自主智能移動機器人系統(tǒng)的研究
摘 要
這種為室內(nèi)境導(dǎo)航條件下設(shè)計生產(chǎn)的自主移動機器人系統(tǒng)是一個不完整的差速傳動系統(tǒng),它有兩個安裝在同一軸上通過兩個PID控制的電機驅(qū)動的驅(qū)動輪和兩個分別安裝在前部和后部的腳輪。它裝備了大量的傳感器,比如紅外探測器,超聲波傳感器,激光線發(fā)生器和數(shù)碼相機,通過這些傳感器來感知它的周圍循環(huán)境。它的計算源是由多任務(wù)多程序處理功能的多處理器組成的同步運行系統(tǒng)。為了實現(xiàn)復(fù)雜的任務(wù),這種移動機器人采用了混合的控制結(jié)構(gòu)。它在智能設(shè)計中心設(shè)計完成,在香港城市大學(xué)制造調(diào)試。
關(guān)鍵字:移動機器人;智能控制;傳感器;導(dǎo)航
1 簡介
隨著自主移動機器人在工廠和服務(wù)業(yè)中的應(yīng)用越來越廣泛。一些在設(shè)計,感覺,控制和導(dǎo)航等領(lǐng)域的投資已經(jīng)實施。對真實世界的反應(yīng),探測循環(huán)境,沒有沖突的執(zhí)行已經(jīng)設(shè)計好的計劃以及完成想要其完成的任務(wù)是智能移動機器人的主要要求。作為人類,我們能夠很簡單的完成這些動作,但是對于機器人來說,將是非常的困難。一個自主移動機器人應(yīng)該運用不同的傳感器來感知外部循環(huán)境以及轉(zhuǎn)換和認識感知信息以在執(zhí)行任務(wù)時能夠通過適當(dāng)?shù)乃惴ㄖ贫ò踩囊苿勇窂健TS多不同的傳感器被安裝在移動機器人上用來避障,位置確定,移動感知,導(dǎo)航和內(nèi)部控制方面,這些傳感器有射程傳感器,光傳感器,力傳感器,聲傳感器,軸編碼器,陀螺儀。許多人用紅外和超聲波傳感器搜尋在都達目的地的障礙。激光距離探測器也在移動機器人混亂空間中的部長方式中得到應(yīng)用。數(shù)碼相機在移動機器人視覺系統(tǒng)中也得到了應(yīng)用。
盡管有很多不同種類的傳感器可以利用,但是傳感器并不意味著就是獲得。傳感器從外界循環(huán)境獲得的信息必須認真地處理認識才能夠被完全地利用到指導(dǎo)移動機器人對真實世界不斷變化的動作中。國內(nèi)或者國外,引導(dǎo)移動機器人的方向以便讓它最終到達目的地和接近的過程中避障是對移動機器人最基本的基本要求。一些實現(xiàn)這些任務(wù)流行的方法包括邊緣檢測,網(wǎng)格分析和潛在范圍法。由于這些方法的局限性,模糊邏輯和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被應(yīng)用到移動機器人定位和導(dǎo)航的信息整合中,以及移動機器人的運動控制中。應(yīng)用模糊邏輯我們避免了一些傳統(tǒng)人工智能控制系統(tǒng)中規(guī)劃階段與工作模式方法相關(guān)的計算瓶頸。雖然模糊控制方法是強大的,但是它不能適應(yīng)隨著時間改變參數(shù)的情況。這樣神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)功能被應(yīng)用定義模糊控制輸入輸出的數(shù)據(jù)框架。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中潛入模糊規(guī)則和知識庫以便通過一種反向傳播算法進行訓(xùn)練,卡爾曼濾波技術(shù)對多傳感器信息集成和本地化增量跟蹤是很有效的方法。
為了控制移動機器人有大量的動作,布魯克斯提出了包容結(jié)構(gòu),它可以描述任務(wù)實現(xiàn)行為層的機械判別。這種判別是一種可以決定那個動作應(yīng)該在大量的行為同時沖突作用時應(yīng)該進行的方法。阿金提出的模式基礎(chǔ)反應(yīng)控制思想是將動作分解成叫做電機模式的并發(fā)步驟。每一種模式代表一種基本行為;這樣模式的集合提供了潛在的移動機器人控制動作知識庫。每一個基本的動作行為產(chǎn)生一個基于傳感器數(shù)據(jù)的速度向量,結(jié)果被傳送到機器人的控制中。朗應(yīng)用基本的機器結(jié)構(gòu)實現(xiàn)基本動作之間的轉(zhuǎn)換,基于這種結(jié)構(gòu)的機械裝置,基本動作就和理論上的一樣,推理和研究可以被協(xié)調(diào)完成一些復(fù)雜的任務(wù)。這篇文章介紹了我們自主移動機器人的實現(xiàn)。以上提到的方面在這篇文章中得到了各方面的討論。
2 移動機器人系統(tǒng)的綜述
一個自主移動機器人基本的應(yīng)該有探測它周圍循環(huán)境,處理數(shù)據(jù),以及判斷和移動其自身的的能力。我們的移動機器人集合了多種子系統(tǒng):機械和驅(qū)動子系統(tǒng),感知子系統(tǒng),計算源子系統(tǒng)制作決定子系統(tǒng)以及電源供給供給系統(tǒng)。
這種機械形狀和驅(qū)動方式可以說是在移動機器人的設(shè)計中尚屬首創(chuàng)。一個機器人的外觀可以決定它有多么的抗沖擊,直流伺服電機或者步進電機是兩種常用的制動器。機器人的外形將影響到組建的配置,美觀,甚至機器人的移動方式。一種失敗的外形將使機器人在雜亂的屋子里更容易掉到陷阱里或者不能在路窄的地方發(fā)現(xiàn)他需要的路徑。我們選擇了八面體的外形,這讓他有矩形和圓形的雙重優(yōu)點,并且克服了它們的缺點。這種八面體外形的機器人容易制造,內(nèi)部的組件容易布局,容易通過窄的路徑,在角落和有物體的地方旋轉(zhuǎn),并且外表看起來美觀。
這種子系統(tǒng)的概念可以實現(xiàn)從外部循環(huán)境得到多種數(shù)據(jù)的任務(wù),包括機器人到障礙物的距離,地標等等。紅外和超聲波距離傳感器,激光距離探測器和數(shù)碼相機被利用裝載在這種移動機器人中以對周圍循環(huán)境產(chǎn)生感知。這些傳感器被一些同時工作可以計劃分配任務(wù)的微處理器獨立控制,而且被當(dāng)前利用的程序進程調(diào)度。目前,紅外和超聲波距離傳感器,激光距離探測器被用來發(fā)現(xiàn)障礙物并且測量循環(huán)境中障礙物到機器人的距離,數(shù)碼相機被用作定位和導(dǎo)航。
判斷子系統(tǒng)是智能移動機器人在識別利用感知子系統(tǒng)獲得的信息中最重要的部分。他通過一些智能控制算法獲得合理的結(jié)果,并且引導(dǎo)移動機器人的動作。在我們的移動機器人系統(tǒng)中,智能的實現(xiàn)是基于行為主義和古典規(guī)劃原則。判斷系統(tǒng)由兩個層面組成:基于智慧苦的大量任務(wù)規(guī)劃和工作循環(huán)境圖活動的控制以對應(yīng)動態(tài)的真實世界。判斷系統(tǒng)的動作任務(wù)被分解成機器人建立要動作級別實現(xiàn)的任務(wù)。模糊理論在一些基本的動作中得到了應(yīng)用。動態(tài)機的機械理念被應(yīng)用以協(xié)調(diào)不同的動作。
因為大量的電子器件,如距離傳感器,數(shù)碼相機,畫面擷取器,激光直線發(fā)生器,微處理器,直流電機和編碼器在移動機器人中得到應(yīng)用,所以電源必須提供不同的幅值的穩(wěn)定電壓以及足夠的電能。和普通的移動機器人電源解決方案一樣,在我們的移動機器人中應(yīng)用了兩個密封的24V輸出電池組用來給電機驅(qū)動組件和電子器件提供24V,15V,+-12V, +-9V, +-5V的電源。為了轉(zhuǎn)換和調(diào)節(jié)電壓,應(yīng)用DC-DC轉(zhuǎn)換器,因為它們的高效率,低輸出紋波和噪聲,以及全電壓范圍。
三個主要的處理器是一些大程序和判斷程序可以運行的摩托羅拉MC68040單板計算機。這種MC68040板并列運行用VME總線共用同一內(nèi)存。三個摩托羅拉MC68HC11的處理器用作紅外和超聲波距離傳感器的低端控制器,它和主處理器通過一定的端口進行通信。這種大量處理器系統(tǒng)被分解成一個分層的和分布式結(jié)構(gòu)以建立快速的信息采集和快速反應(yīng)。一個實時的控制的多處理器多任務(wù)處理操作系統(tǒng)在主處理器上和諧的運行以解決多處理多任務(wù)的程序。和諧就是只有當(dāng)運行循環(huán)境時程序被下載到交叉編譯的可執(zhí)行映像執(zhí)行。表一是移動機器人的硬件結(jié)構(gòu)。
3 機器人的控制
對于機器人三個最基本的驅(qū)動系統(tǒng)是輪子,軌道和肢體。輪子驅(qū)動的機器人在機械結(jié)構(gòu)上比需要復(fù)雜硬件的肢體和軌道機器人要簡單,所以我們的機器人設(shè)計成輪子驅(qū)動的機器人。對于輪子驅(qū)動的機器人,合理的驅(qū)動布局和方向盤應(yīng)當(dāng)從差分,同步,三輪和汽車方式的驅(qū)動裝置中選擇。差分驅(qū)動應(yīng)用兩個腳輪和兩個安裝在普通軸上的的單獨驅(qū)動輪,這樣就可以讓機器人直線運動,走弧線,和轉(zhuǎn)彎。在同步驅(qū)動中所有的輪子同時旋轉(zhuǎn),三輪驅(qū)動包括兩個驅(qū)動輪和一個方向輪;汽車方式驅(qū)動前邊的兩個輪子就像汽車一樣旋轉(zhuǎn)。很明顯差分驅(qū)動在程序和建造方面都是最容易實現(xiàn)的。然而,移動機器人差分驅(qū)動的一個難題就是如何保證機器人走直線,尤其是當(dāng)機器人的兩個輪子得到不同的驅(qū)動的時候。為了得到一個理想的路線,電機的向量必須是動態(tài)的控制。在我們的移動機器人系統(tǒng)中,一個裝備了PID控制的伺服電機控制器被用到。電源擴大器從每個伺服控制器上擴大信號驅(qū)動電機,輪子上的軸編碼器提供反饋。電機控制和電子器件的結(jié)構(gòu)框圖如表二所示。在圖表三種展示了給予PID原則的兩輪速度控制方案。
頂循環(huán)用來引導(dǎo)左電機向量到目標位置,低循環(huán)用來引導(dǎo)右電機向量;積分循環(huán)用來保證機器人按照期望走直線以及控制機器人的方向盤。這是一個簡單的積分控制,它能夠滿足一般的需求。
4 傳感子系統(tǒng)
傳感器方案是利用傳感器信息反應(yīng)周圍實時的動態(tài)環(huán)境,和傳統(tǒng)的方案相比,他考慮了所有的環(huán)境變化因素的知識。感知子系統(tǒng)集成了視覺和臨近覺傳感器以使機器人快速反應(yīng),它在機器人行為判斷處理和移動處理中扮演了重要角色。
感知子系統(tǒng)的視覺范圍首次在感知系統(tǒng)的設(shè)計中被考慮到。視覺范圍應(yīng)該視野足夠廣泛已很好的了解機器人的周圍環(huán)境。多傳感器可以提供單一的傳感器很難取得的信息。大量的傳感器彼此之間形成互補,提供更好的工作環(huán)境信息。全方位的感官能力被裝載到我們的移動機器人中。當(dāng)試圖利用大量的傳感器時,必須從經(jīng)濟性和精確性上考慮需要多少種類的傳感器就可以實現(xiàn)期望的移動任務(wù)。
超聲波移動檢測是移動機器人非常有吸引力的檢測方式,因為它相對簡單就可以裝備和控制,價格實惠以及能耗小。另外,高頻率可以被用來減小外部環(huán)境的干擾。一種特殊的目標使得紅外距離系統(tǒng)有和聲納一樣的功能,即感知障礙物的有無以及到物體距離的大小。對于發(fā)現(xiàn)小的障礙物,激光探距器可以被應(yīng)用,它可以被標向下面的地面以發(fā)現(xiàn)里機器人比較近的物體。斷定機器人自己的位置和方向是一個高難度行為實現(xiàn)需要的基本行為。為了定位,一種采用軸編碼結(jié)果的航位推算法被應(yīng)用到。這種方法可累加在位置和方向上已經(jīng)犯過的錯誤。很多外部傳感器可以被應(yīng)用到位置和方向的確定中。數(shù)碼相機在實現(xiàn)這個功能中也得到了廣泛的應(yīng)用,因為一個屋子里面的自然特征就可以當(dāng)做路標,比如空調(diào),電燈等。必須考慮到每一種傳感器都有其內(nèi)在的缺點。對于紅外波段傳感器,如果目標和不同的物體有一個模糊的界限,顏色等,傳感器將不能準確的計算出距離。這些問題中的一些可以通過裝備和升級傳感器來得到改善。串?dāng)_和反射現(xiàn)象是兩個主要的超聲波傳感器問題。超聲波傳感器的發(fā)射率,消隱間隔,發(fā)射順序以及時滯可以被重置以提高其性能。激光測距系統(tǒng)可能無法檢測到透明材料或者反光性差的材料物件。
在這項工作中,我們用距離和圖像傳感器作為信息的基本來源。測距傳感器包括超聲波傳感器和上面提到特征的短和長距離紅外傳感器。圖像傳感器包括灰度視頻數(shù)碼攝像機和激光測距器。在我們的移動機器人上24個超聲波傳感器被以每十五度角分配安裝成環(huán)形用來360度視野內(nèi)發(fā)現(xiàn)物體。這將是機器人在混亂的環(huán)境中完成導(dǎo)航,通過周圍環(huán)境中的物體建立聲納地圖。利用聲納地圖,我們可以發(fā)現(xiàn)最大10M最小15CM的障礙物。紅外測距傳感器采用三角測量,從一個紅外線發(fā)射器的位置發(fā)光,并用PSD測量圖像點的位置。由于這些裝置采用三角測量,物體的顏色,方向和環(huán)境光對敏感度而不是精度有更大的影響。由于信號的傳輸方式用光代替了聲音,我們希望用一個動態(tài)更短的時間周期來獲取所有紅外傳感器的采集信息。一組16個短距和十六個長距紅外傳感器在機器人上繞了兩圈安裝著。長距傳感器的視野長度從60CM到3M,短距的從10CM到80CM。一個MC68HC11控制器控制每組傳感器。主處理器的一個任務(wù)就是通過一系列接口接受數(shù)字距離數(shù)據(jù)。四個有352×288分辨率和65×50的視角的EIA B/W數(shù)碼相機,和兩個機器人頂部的激光直線發(fā)生器。在670MM處的電源輸出功率是2.6MW。機器人頂部中心的四部數(shù)碼相機中的兩部環(huán)顧房間四周以發(fā)現(xiàn)路標用來定位,以及建立地圖。另外的兩個數(shù)碼相機都和一個激光發(fā)生器組合用作激光測距器以發(fā)現(xiàn)目標物。激光探測器被安置在頂部平臺的邊緣用來掃描地面。
5 控制結(jié)構(gòu)和并列計算
一個可以判定策略的控制結(jié)構(gòu)被嵌入用以決定一個機器人如何整合不同的資源以實現(xiàn)一個期望的任務(wù)。目前兩種截然不同的應(yīng)用結(jié)構(gòu)的行為和功能都良好。行為結(jié)構(gòu)能夠快速的反應(yīng)快速變化的環(huán)境。功能結(jié)構(gòu)利用人工智能技術(shù)如搜索和推理功能來發(fā)現(xiàn)目標,然而,相對來說對環(huán)境的變化反映比較遲緩。為了能夠組合兩種結(jié)構(gòu)的優(yōu)點,我們利用了混合結(jié)構(gòu)在我們的機器人上。它包括三個層面:功能層面,行為層面和任務(wù)層面。
功能層面由一些和大量的控制傳感器,傳感器數(shù)據(jù)譯碼器以及電機閉環(huán)反饋控制有關(guān)的模塊組成。這個層面的模塊讓機器人有一些基本功能。
感知和行動的的映射完成是在行為和任務(wù)層。行為層是一個行為操作者,它操作從任務(wù)層接收到的行為任務(wù);這個層面保證了對變化的外部環(huán)境的快速反應(yīng)。
任務(wù)層包括任務(wù)的制定者和全局的制定者。任務(wù)層的使命就是制定一些任務(wù)并將其實施。一些直接指導(dǎo)行為層,另外的一些首先被全局規(guī)劃者過濾然后送往執(zhí)行層?;谝粋€大地圖全局策劃者應(yīng)用一些經(jīng)典的算法搜索,為了提高機器人對外界環(huán)境的的反應(yīng)速度,任務(wù)策劃者和全局策劃者在主機上運行,功能層和行為層在被植入到機器人上的處理器中運行。
總的來講,包括感知,制定和動作的機器人移動閉環(huán)控制應(yīng)該花費很少的循環(huán)時間,所以一個一位處理器為基礎(chǔ)的平行的計算裝置被植入到我們的移動機器人中。通常我們的事件就在并行的微處理器或者多個微處理器上運行進行多任務(wù)多程序處理。廣為人知的多任務(wù)OS向微軟的win95和可以通過給一定的時間實現(xiàn)行為循環(huán)的多任務(wù)并行運行的UNIX的OS。事實上,多任務(wù)機制只是模擬所有的事件同時運行產(chǎn)生的影響。在多處理器上運行所有的事件可以實現(xiàn)真正的并行處理。在我們的移動機器人中,應(yīng)用的和諧OS多任務(wù)和多處理程序被裝備到微處理器中,通過VME總線共享彼此的內(nèi)存和信息。和諧可以和期望的一樣將任務(wù)分配到不同的微處理器中進行多任務(wù)并行工作。另外,運行MC68H040寫在C上的任務(wù)可以集合控制紅外和遙感傳感器的MC68H11 SBC上的編碼來得到距離數(shù)據(jù) 。這些SBC和MC68H040處理器保持一致。圖五是實事的一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的實例。
一些實例,如下所述,在機器人系統(tǒng)上的避免障礙物和一些展開的數(shù)據(jù)填充已經(jīng)被證明它對工作環(huán)境和形同性能良好的實時反映。
6 總結(jié)
我們已經(jīng)描述了一種被測試用作室內(nèi)自主導(dǎo)航的移動機器人裝置和一些相關(guān)的智能系統(tǒng)理論和技術(shù)研究。這種機器人裝備了距離傳感器,激光探測傳感器和視覺系統(tǒng)以察覺周圍環(huán)境。在移動機器人中植入微處理器進行數(shù)據(jù)的并行計算,用以提高它的合理性和快速性能。底層的處理和傳感器控制由低成本的微處理器完成。一個基于實時的任務(wù)操作系統(tǒng)可以支持很多不同的控制結(jié)構(gòu),這可以讓我們用不同的方法進行試驗。這些實驗證明了這種移動機器人系統(tǒng)的有效性。這個平臺被用作試驗和研究傳感器的數(shù)據(jù)融合,區(qū)域填充,反饋控制以及人工智能。
外文原文
The investigation of an autonomous intelligent mobile robot system for indoor environment navigation
Abstract
The autonomous mobile robotics system designed and implemented for indoor environment navigation is a nonholonomic differential drive system with two driving wheels mounted on the same axis driven by two PID controlled motors and two caster wheels mounted in the front and back respectively. It is furnished with multiple kinds of sensors such as IR detectors ,ultrasonic sensors ,laser line generators and cameras,constituting a perceiving system for exploring its surroundings. Its computation source is a simultaneously running system composed of multiprocessor with multitask and multiprocessing programming. Hybrid control architecture is employed on the rmbile robot to perform complex tasks. The mobile robot system is implemented at the Center for Intelligent Design , Automation and Manufacturfing of City University of Hong Kong.
Key words:mobile robot ; intelligent control ; sensors ; navigation
Introduction
With increasing interest in application of autonomous mobile robots in the factory and in service environments,many investigations have been done in areas such as design,sensing,control and navigation,etc. Autonomousreaction to the real wand,exploring the environment,follownng the planned path wnthout collisions and carrying out desired tasks are the main requirements of intelligent mobile robots. As humans,we can conduct these actions easily. For robots however,it is tremendously difficult. An autonomous mobile robot should make use of various sensors to sense the environment and interpret and organize the sensed information to plan a safe motion path using some appropriate algorithms while executing its tasks. Many different kinds of senors have been utilized on mobile robots,such as range sensors,light sensors,force sensors,sound sensors,shaft encoders,gyro scope s,for obstacle awidance,localizatio n,rmtion sensing,navigation and internal rmnitoring respectively. Many people use infrared and ultrasonic range sensors to detect obstacles in its reaching domain.Laser range finders are also employed in obstacle awidance behavior of mobile robots in cluttered space.Cameras are often introduced into the vision system for mobile robot navigation.
Although many kinds of sensors are available,sensing doesn’t mean perceiving. Information obtained by sensors from the environment must be carefully processed and organized in order that it can be fully utilized for the mobile robot’s reaction to the dynamically changing real world. Localizing locally or globally,orienting the direction of mobile robot in order to eventually reach the destination and awiding obstacles in the proximity normally are the fundamental elementary capabilities expected of rmbile robots. Some of the more popular methods for achieving these tasks include edge-detection,certainty grids and potential fields. Due to the shortcoming of these methodologies (for example,high burden of computation,local minima,etc.)fuzzy logic and artificial neural networks have been introduced into integrating the sensed information for mobile robot localization and navigation,and rmtion control of mobile robots. Using fuzzy logic we avid some of computational bottlenecks associated wrath the planning phase of the methods based on the model of warkspace employed in traditional artificial intelligence systems.Although the fuzzy control method is robust,it cannot adapt to changing parameters over time.Learning of neural network is then used for defining mapping between input and ouput data of fuzzy control. Surender embeds fuzzy rules and membership knowledge into a neural network for training via a back propagation algorithm. Kalman filter techniques are also efficient approaches for integrating multi-sensor information and tracking in incremental localization.
For the control of mobile robots having multiple behaviors,Brooks proposed the subsumption architecture,which describes the mechanism of arbitration between the layered task-achieving behaviors. Arbitration is a process of deciding which behavior should take precedence over other behaviors when conflicting behaviors are
triggered. Arkin presented the schema-based reactive control idea that decomposes actions into a set of multiple concurrent processes called motor schemas. Each schema represents a general behavior;a collection of such schemas provides the potential family of actions for control of a mobile robot. Fach of basic active behaviors generates a velocity vector based on sensory data,and the result is transmitted to the robot for execution. Lang used state machine architecture to realize the transition armng basic behaviors. In the mechanism based on this architecture,basic behaviors as well as reasoning,inference and search procedures can be integrated to achieve complex tasks. This paper reports the implementation of our autonomous intelligent mobile robot. The aspects menboned above are discussed in the paper,respectively.
A verview of the mobile robot system
An intelligent autonomous rmbile robot basically should have the abilities to exploring its surrounding area,processing data,make decisions as well as move itself. Our rmbile robot system is grouped into several subsysterns:mechanics and driving subsystem,sensing subsystern,computing sources subsystem,decision-making subsystem and power supplingng subsystem.
The mechanical shape and driving type are commonly first taken into consideration while implementing a rmbile robot. A robot’s shape can have a strong impact on how robust it is,and DC serve rmtors or stepOper motors are often the two choices to employ as actuators. The shape of a robot may affect its configurations of components,ae sthetics,and even the movement behaviors of the robot. An improper shape can make robot run a greater risk of being trapped in a cluttered room or of failing to find its way through a narrow space. We choose an octahedral shape that has both advantages of rectangular and circular shapes,and overcomes their drawbacks. The framework of the octahedral shaped robot is easy to make,components inside are easily arrange and can pass through narrow places and rotate wrath corners and nearby objects,and is more aesthetic in appearance.
The perception subsystem accomplishes the task of getting various data from the surroundings,including distance of the robot from obstacles,landmarks,etc.Infrared and ultrasonic range sen}rs,laser rangefinders and cameras are utilized and mounted on the rmbile robot to achieve perception of the environment. These sensors are controlled independently by some synchronously running microprocessors that are arranged wrath distributive manner,and activated by the main processor on which a supervising program runs. At present,infrared and ultranic sensors,laser rangefinders are programmed to detect obstacles and measure distance of the robot from objects in the environment,and cameras are programmed for the purpose of localization and navigation.
The decision-making subsystem is the most important part of an intelligent mobile robot that organizes and utilizes the information obtained from the perception subsystem. It obtains reasonable results by some intelligent control algorithm and guides the rmbile robot. On our mobile robotic system intelligence is realized based on behaviourism and classical planning principles. The decision-making system is composed of twa levels global task planning based on knowledge base and map of working enviro nment,reactive control to deal with the dynamic real world. Reaction tasks in the decision-making system are decomposed into classes of behaviors that the robot exhibits to accomplish the task. Fuzzy logic is used to implement some basic behaviors. A state machine mechanism is applied to coordinate different behaviors.
Because many kinds of electronic components such as range sensors,cameras,frame grabbers,laser line generators,microprocessors,DC motors,encoders,are employed on the mobile robot,a power source must supply various voltage levels which should are stable and have sufficient power. As the most common solution to power source of mobile robots,two sealed lead acid batteries in series writh 24 V output are employed in our mobile robot for the rmtor drive components and electronic components which require 24 V,15V,士12V,+9V,士5V,variously. For the conversion and regulation of the voltage,swritching DC DC converters are used because of their high efficiency,low output ripple and noise,and wride input voltage range.
Three main processors are Motorola MC68040 based single board computers on which some supervisory programs and decision-making programs run. These MC68040 boards run in parallel and share memory using a VMEbus. Three motorola MC68HC11 based controllers act as the lower level controllers of the infrared and ultranic range senors,which communicate with the main processors through serial ports. The multi-processor system is organized into a hierarchical and distributive structure to implement fast gathering of information and rapid reaction. Harmony, a multiprocessing and multitasking operating system for real-time control,runs on the main processors to implement multiprocessing and multitasking programming. Harmony is a runtime only environment and program executions are performed by downloading crosscompiled executable images into target processors. The hardware architecture of the mobile robot is shown in Fig.
Robots control
For robots,the three rmst comrmn drive systems are wheels,tracks and legs. Wheeled robots are mechanically simpler and easier to construct than legged and tracked systems that generally require more complex and heavier hardware,so our mobile robot is designed as a wheeled robot. For a wheeled robot,appropriate arrangements of driving and steering wheels should be chosen from differential,synchro,tricycle,and automotive type drive mechanisms. Differential drives use twa caster wheels and two driven wheels on a common axis driven independently,which enable the robot to move straight,in an arc and turn in place. All wheels are rotate simultaneously in the synchro drive;tricycle drive includes two driven wheels and one steering wheel;automobile type drive rotates the front twa wheels together like a car. It is obvious that differential drive is the simplest locomotion system for both programming and construction. However,a difficult problem for differentially driven robots is how to make the robot go straight,especially when the motors of the two wheels encounter different loads. To follow a desired path,the rmtor velocity must be controlled dynamically. In our mobile robot system a semv motor controller is used which implements PID control.Ibwer amplifiers that drive the motors amplify the signals from each channel of serwcontroller. Feedback is provided by shaft encoders on the wheels. The block diagram of the motor control electronic components are shown in Fig. 2,and the strategy of two wheel speed control based PID principle is illustrated in Fig.3.
Top loop is for tracking the desired left motor velocity;bottom loop for tracking right motor velocity;Integral loop ensures the robot to go straight as desired and controls the steering of the robot. This is a simple PI control that can satisfy the general requirements.
Sensing subsystem
Sensor based planning makes use of sensor information reflecting the current state of the environment,in contrast to classical planning,which assumes full knowledge of the environment prior to planning. The perceptive subsystem integrates the visual and proximity senors for the reaction of the robot. It plays an important role in the robot behavioral decision-making processes and motion control.
Field of view of perceptive subsystem is the first consideration in the design of the sensing system. Fneld of view should be wide enough with sufficient depth of field to understand well the robot’s surroundings. Multiple sensors can provide information that is difficult to extract from single sensor systems. Multiple sensors are complementary to each other,providing a better understanding of the work environment. Omnidirectional sensory capability is endowed on our mobile robot. When attempting to utilize multiple senors,it must be decided how many different kinds of sensors are to be used in order to achieve the desired motion task,both accurately and economically.
Ultrasonic range sensing is an attractive sensing rmdalityfor mobile robots because it is relatively simple to implement and process,has low cost and energy consumption. In addition,high frequencies can be used to minimize interference from the surrounding environment. A special purpose built infrared ranging system operates similar to sonar,determining the obstacle’s presence or absence and also the distance to an object. For detecting smaller obstacles a laser rangefinder can be used. It can be titled down to the ground to detect the small objects near the robot. Identifying robot self position and orientation is a basic behavior that can be part of high level complex behaviors. For localizing a dead reckoning method is adopted using the output of shaft encoders. This method can have accumulated error on the position and orientation. Many external sensors can be used for identification of position and orientation. Cameras are the most popular sensor for this purpose,because of naturally occurring features of a mom as landmarks,such as air conditioning system,fluorescent lamps,and suspended ceiling frames.
Any type of sensor has inherent disadvantages that need to be taken into consideration. For infrared range senors,if there is a sharply defined boundary on the t