【摘 要】
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随着当前社会人们经济生活水平不断提高以及人口老龄化日益加剧,家庭服务机器人作为一种方便了人们工作和日常生活的有效智能工具,其运用变得越来越广泛。家庭服务机器人技术
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随着当前社会人们经济生活水平不断提高以及人口老龄化日益加剧,家庭服务机器人作为一种方便了人们工作和日常生活的有效智能工具,其运用变得越来越广泛。家庭服务机器人技术是国家科学技术发展的关键领域之一,由于家庭服务机器人具有非线性和时变等多种不确定性的特点,另外人们对其性能有更高的智能化技术要求,因此家庭服务机器的控制机理变得越来越复杂,其系统的数学模型也越来越难以建立。为提高家庭服务机器人的控制精度,满足其在运动控制方面稳定性和实时性的更高要求,本文对家庭服务机器人运动控制系统中所采用的传统PID闭环控制算法进行研究,并针对该算法控制参数的固定不变性,以及运动控制系统对上位机发送的控制指令在特定环境中,其响应的实时性和稳定性差的问题,利用具有强大非线性映射能力和自学习能力的神经网络,及其具有并行高效处理能力的现场可编程器件FPGA,设计了一种利用BP神经网络改进传统PID控制算法的优化算法,并用FPGA实现基于该算法的机器人轮式结构底盘运动控制系统。本文在深入研究了全方位移动机器人运动特性和神经网络PID控制算法原理的基础上,用Simulink对所设计的闭环控制算法进行建模和仿真;接着利用Verilog语言自顶向下的模块化设计方法,对BP神经网络PID闭环控制系统进行FPGA电路设计,并基于Modelsim软件平台对所设计的各模块进行时序波形分析;最后将编译成功的烧写文件下载到FPGA主控板进行实物试验。文中以三轮全方位移动机器人底盘为实验平台,结合实验室现有可实现跟随和自主导航功能的机器人上位机,对底盘的运动控制系统进行实物测试试验。结果表明,本文所实现的运动控制系统使底盘的运行速度提高了11.6%,准确性提高了17.1%,从而有效的验证了该BP神经网络PID运动控制算法在家庭服务机器人控制方面的可靠性和实用性。
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