机器人 外文翻译 外文文献 英文文献 采用模糊逻辑控制使自主机器人避障设计.docx

上传人:b****1 文档编号:13558709 上传时间:2023-06-15 格式:DOCX 页数:14 大小:207.84KB
下载 相关 举报
机器人 外文翻译 外文文献 英文文献 采用模糊逻辑控制使自主机器人避障设计.docx_第1页
第1页 / 共14页
机器人 外文翻译 外文文献 英文文献 采用模糊逻辑控制使自主机器人避障设计.docx_第2页
第2页 / 共14页
机器人 外文翻译 外文文献 英文文献 采用模糊逻辑控制使自主机器人避障设计.docx_第3页
第3页 / 共14页
机器人 外文翻译 外文文献 英文文献 采用模糊逻辑控制使自主机器人避障设计.docx_第4页
第4页 / 共14页
机器人 外文翻译 外文文献 英文文献 采用模糊逻辑控制使自主机器人避障设计.docx_第5页
第5页 / 共14页
机器人 外文翻译 外文文献 英文文献 采用模糊逻辑控制使自主机器人避障设计.docx_第6页
第6页 / 共14页
机器人 外文翻译 外文文献 英文文献 采用模糊逻辑控制使自主机器人避障设计.docx_第7页
第7页 / 共14页
机器人 外文翻译 外文文献 英文文献 采用模糊逻辑控制使自主机器人避障设计.docx_第8页
第8页 / 共14页
机器人 外文翻译 外文文献 英文文献 采用模糊逻辑控制使自主机器人避障设计.docx_第9页
第9页 / 共14页
机器人 外文翻译 外文文献 英文文献 采用模糊逻辑控制使自主机器人避障设计.docx_第10页
第10页 / 共14页
机器人 外文翻译 外文文献 英文文献 采用模糊逻辑控制使自主机器人避障设计.docx_第11页
第11页 / 共14页
机器人 外文翻译 外文文献 英文文献 采用模糊逻辑控制使自主机器人避障设计.docx_第12页
第12页 / 共14页
机器人 外文翻译 外文文献 英文文献 采用模糊逻辑控制使自主机器人避障设计.docx_第13页
第13页 / 共14页
机器人 外文翻译 外文文献 英文文献 采用模糊逻辑控制使自主机器人避障设计.docx_第14页
第14页 / 共14页
亲,该文档总共14页,全部预览完了,如果喜欢就下载吧!
下载资源
资源描述

机器人 外文翻译 外文文献 英文文献 采用模糊逻辑控制使自主机器人避障设计.docx

《机器人 外文翻译 外文文献 英文文献 采用模糊逻辑控制使自主机器人避障设计.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《机器人 外文翻译 外文文献 英文文献 采用模糊逻辑控制使自主机器人避障设计.docx(14页珍藏版)》请在冰点文库上搜索。

机器人 外文翻译 外文文献 英文文献 采用模糊逻辑控制使自主机器人避障设计.docx

机器人外文翻译外文文献英文文献采用模糊逻辑控制使自主机器人避障设计

Autonomousrobotobstacleavoidanceusingafuzzylogiccontrolscheme

WilliamMartin

SubmittedonDecember4,2009

CS311-FinalProject

1.INTRODUCTION

Oneoftheconsiderablehurdlestoovercome,whentryingtodescribeareal-worldcontrolschemewithfirst-orderlogic,isthestrongambiguityfoundinbothsemanticsandevaluations.Althoughoneoptionistoutilizeprobabilitytheoryinordertocomeupwithamorerealisticmodel,thisstillreliesonobtaininginformationaboutanagent'senvironmentwithsomeamountofprecision.However,fuzzylogicallowsanagenttoexploitinexactnessinitscollecteddatabyallowingforaleveloftolerance.Thiscanbeespeciallyimportantwhenhighprecisionoraccuracyinameasurementisquitecostly.Forexample,ultrasonicandinfraredrangesensorsallowforfastandcosteffectivedistancemeasurementswithvaryinguncertainty.Theproposedapplicationsforfuzzylogicrangefromcontrollingrobotichandswithsixdegreesoffreedom1tofilteringnoisefromadigitalsignal.2Duetoitseasyimplementation,fuzzylogiccontrolhasbeenpopularforindustrialapplicationswhenadvanceddifferentialequationsbecomeeithercomputationallyexpensiveoroffernoknownsolution.Thisprojectisanattempttotakeadvantageofthesefuzzylogicsimplificationsinordertoimplementsimpleobstacleavoidanceforamobilerobot.

2.PHYSICALROBOTIMPLEMENTATION

2.1.Chassisandsensors

Theroboticvehicle'schassiswasconstructedfromanExcaliburEI-MSD2003remotecontroltoytank.Thedevicewasstrippedofallelectronics,gears,andextraneouspartsinordertoworkwithjusttheemptycaseandtwoDCmotorsforthetanktreads.However,thisleftasomewhatunevensurfacetoworkon,sohigh-densitypolyethylene(HDPE)rodswereusedtofillinemptyspaces.SinceHDPEhasaratherlowsurfaceenergy,whichisnotidealforbondingwithothermaterials,apropanetorchwasusedtoraisesurfacetemperatureandimprovebondingwithanepoxyadhesive.

ThreeSharpGP2D12infraredsensors,whichhavearangeof10to80cm,wereusedfordistancemeasurements.Inordertomounttheseappropriately,a2.5by15cmpieceofaluminumwasbentintothreeevenpiecesat135degreeangles.ThisallowsfortheIRsensorstotakethreedifferentmeasurementsat45degreeangles(right,middle,andleftdistances).ThissensormountwasthenattachedtoanHDPErodwithmountingtapeandtherodwasgluedtothetankbasewithepoxy.Sincetheminimumdistancethatcanbereliablymeasuredwiththesesensorsis10cm,thesensorswereplacedabout9cmfromthefrontofthevehicle.Thisallowedmeasurementstobetakenveryclosetothefrontoftherobot.

2.2.Electronics

Inordertocontrolthespeedofeachmotor,pulse-widthmodulation(PWM)wasusedtodrivetwoL2722opampsinopenloopmode(Fig.1).ThehighinputresistanceoftheseICsallowforthemotorstobepoweredwithverylittlepowerdrawfromthePWMcircuitry.Inordertoisolatethemotor'spowersupplyfromtherestoftheelectronics,a9.6VNiCadbatterywasusedseparatelyfromastandard9Vthatdemandontheopampsledtoasmallamountofoverheatingduringcontinuousoperation.Thiswasremediedbyaddingsmallheatsinksandafantotheforciblydisperseheat.

Fig.1.ThecontrolcircuitusedfordrivingeachDCmotor.NotethatthePWMsignalwasbetween0and5V.

2.3.Microcontroller

ComputationwashandledbyanArduinoDuemilanoveboardwithanATmega328microcontroller.Theboardhaslowpowerrequirementsandmodifications.Inaddition,ithasalargenumberofprototypingofthecontrolcircuitandbasedontheWiringlanguage.Thisboardprovidedaneasyandlow-costplatformtobuildtherobotaround.

3.FUZZYCONTROLSCHEMEFOR

Inordertoapplyfuzzylogictotherobottointerpretmeasureddistances.Whilethefinalalgorithmdependedcriticallyonthegeometryoftherobotitselfandhowitoperates,somebasicguidelineswerefollowed.Similarresearchprojectsprovidedbothsimulationresultsandideasforimplementingfuzzycontrol.3,4,5

3.1.Membershipfunctions

Threesetsofmembershipfunctionswerecreatedtoexpressdegreesofmembershipfordistances,translationalspeeds,androtationalspeeds.Thismadeforatotaloftwoinputmembershipfunctionsandeightoutputmembershipfunctions(Fig.2).Triangleandtrapezoidalfunctionswereusedexclusivelysincetheyarequicktocomputeandeasytomodify.Keepingcomputationtimetoaminimumwasessentialsothatmanysetsofdatacouldbeanalyzedeverysecond(approximatelyoneevery40milliseconds).ThedistancemembershipfunctionsallowedthedistancesfromtheIRsensorstobequickly"fuzzified,"whiletheeightspeedmembershipfunctionsconvertedfuzzyvaluesbackintocrispvalues.

3.2.Rulebase

Oncetheinputdatawasfuzzified,theeightdefinedfuzzylogicrules(TableI)wereexecutedinordertoassignfuzzyvaluesfortranslationalspeedandrotation.Thisresultedinmultiplevaluesfortheeachofthefuzzyoutputcomponents.Itwasthennecessarytotakethemaximumofthesevaluesasthefuzzyvalueforeachcomponent.Finally,thesefuzzyoutputvalueswere"defuzzified"usingthemax-producttechniqueandtheresultwasusedtoupdateeachofthemotorspeeds.

 

(a)

(b)

(c)

Fig.2.Themembershipfunctionsusedfor(a)distance,(b)translationspeed,and(c)rotationalspeed.Thesefunctionswereadaptedfromsimilarworkdoneinreference3.

4.RESULTS

Thefuzzycontrolschemeallowedfortherobottoquicklyrespondtoobstaclesitcoulddetectinitsenvironment.Thisallowedittofollowwallsandbendaroundcornersdecentlywithouthittinganyobstacles.However,sincetheIRsensors'measurementsdependedonthegeometryofsurroundingobjects,thereweretimeswhentherobotcouldnotdetectobstacles.Forexample,whentheIRbeamhitasurfacewithobliqueincidence,itwouldreflectawayfromthesensorandnotregisterasanobject.Inaddition,thelimitednumberofrulesusedmayhavelimitedthedynamicsoftherobot'sresponses.Somearticlessuggestasmanyasfortyrules6shouldbeused,whileotherstendtopresentbetweentenandtwenty.Sincethisprojectdidnotexplorecomplexkinematicsorcomputationalsimulationsoftherobot,itisdifficulttodetermine

exactlyhowmanyrulesshouldbeused.However,forthepurposesoftestingfuzzylogicasanavigationalaide,theeightrulesweresufficient.DespitethemanyproblemsthatIRandsimilarultrasonicsensorshavewithreliablyobtainingdistances,therobustnessoffuzzylogicwasfrequentlyabletopreventtherobotfromrunningintoobstacles.

5.CONCLUSION

Thereareseveraleasyimprovementsthatcouldbemadetofutureiterationsofthisprojectinordertoimprovetherobot'sperformance.ThemostdramaticwouldbetoimplementtheIRorultrasonicsensorsonaservosothattheycouldeachscanafull180degrees.However,thistypeofoverhaulmayunderminesomeoffuzzylogic'shelpfulsimplicity.Anotherhelpfultacticwouldbetouseafewtypesofsensorssothatdatacouldbetakenatmultipleranges.TheIRsensorsusedinthisexperimenthadaminimumdistanceof10cm,soanythinginfrontofthiscouldnotbereliablydetected.Similarly,thesensorshadamaximumdistanceof80cmsoitwasdifficulttoreacttoobjectsfaraway.Ultrasonicsensorsdooffersignificantlyincreasedrangesataslightlyincreasedcostandresponsetime.Lastly,definingmoremembershipfunctionscouldhelpimprovetherulebasebycreatingmorefinetunedresponses.However,thiswouldagainincreasethecomplexityofthesystem.

Thus,thisprojecthassuccessfullyimplementedasimplefuzzycontrolschemeforadjustingtheheadingandspeedofamobilerobot.Whileitisdifficulttodeterminewhetherthisisaworthwhileapplicationwithoutheavilyresearchingothermethods,itisquiteapparentthatfuzzylogicaffordsacertainlevelofsimplicityinthedesignofasystem.Furthermore,itisanovelapproachtodealingwithhighlevelsofuncertaintyinreal-worldenvironments.

6.REFERENCES

1Ed.M.Jamshidi,N.Vadiee,andT.Ross,Fuzzylogicandcontrol:

softwareandhardwareapplications,(PrenticeHall:

EnglewoodCliffs,NJ)292-328.

2Ibid,232-261.

3W.L.Xu,S.K.Tso,andY.H.Fung,"Fuzzyreactivecontrolofamobilerobotincorporatingareal/virtualtargetswitchingstrategy,"RoboticsandAutonomousSystems,23(3),171-186(1998).

4V.PeriandD.Simon,“Fuzzylogiccontrolforanautonomousrobot,”2005AnnualMeetingoftheNorthAmericanFuzzyInformationProcessingSociety,337-342(2005).

5A.Martinez,E.Tunstel,andM.Jamshidi,"Fuzzy-logicbasedcollision-avoidanceforamobilerobot,"Robotica,12(6)521–527(1994).

6W.L.Xu,S.K.Tso,andY.H.Fung,"Fuzzyreactivecontrolofamobilerobotincorporatingareal/virtualtargetswitchingstrategy,"RoboticsandAutonomousSystems,23(3),171-186(1998).

 

采用模糊逻辑控制使1自主机器人避障设计

WilliamMartin威廉马丁

SubmittedonDecember4,2009提交于2009年12月4日

CS311-FinalProjectCS311-最终项目

1.1INTRODUC引言

Oneoftheconsiderablehurdlestoovercome,whentryingtodescribeareal-world其中一个很大的障碍需要克服,当试图用控制逻辑一阶来描述一个真实世界设计在发现在这两个语义evaluations.评价中controlschemewithfirst-orderlogic,isthestrongambiguityfoundinbothsemanticsand设计设计设计是个强大的模糊区。

Althoughoneoptionistoutilizeprobabilitytheoryinordertocomeupwithamo虽然一个方案是利用概率论,以便得到一个更realisticmodel,thisstillreliesonobtaininginformationaboutanagent'senvironmentwithsome现实的模型,这种获得信息的方法的精度仍然依赖于外部环境amountofprecision.。

然而,在其收集databyallowingforaleveloftolerance.数据的公差允许的范围内,模糊逻辑允许利用不精确的间接方法来实现。

在需要高精度oraccuracyinameasurementisquitecostly.测量时它是相当昂贵的。

例如,超声波和红外线传

展开阅读全文
相关资源
猜你喜欢
相关搜索
资源标签

当前位置:首页 > 临时分类 > 批量上传

copyright@ 2008-2023 冰点文库 网站版权所有

经营许可证编号:鄂ICP备19020893号-2