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作为机器人的前沿技术,移动操作臂在军事侦查、核电检测以及国民生活等行业受到了广泛关注。如何最大地利用移动操作臂的优势,使其高效地完成任务,成为移动操作臂研究的关键。本文对轮履混合移动操作臂进行了研究,提出了一种基于多传感器信息融合技术的路况识别算法,设计了一种轮履混合移动本体与操作臂的协调运动方案。首先介绍了多节式轮履混合移动操作臂的整体机构,搭建了“PC+MC9S12XS128+ATMEGA328P”的三级串联控制系统,开发了PC上位机交互界面。整个系统搭载多种传感器模块,采用半自主的控制方式,可通过无线连接实现对机器人的远程操控。其次,提出一种将D-S(Dempster-Shafer)融合理论和支持向量机(Support Vector Machine,以下简称SVM)相结合的路况识别算法模型。以Platt后验概率映射方法为基础,建立了多类SVM的软判决输出模型,着重对其做了改进以构造出D-S融合理论所需的基本可信度赋值函数(Basic Probability Assignment,以下简称BPA)。同时分别在斜坡和台阶两种典型的路况下,对轮履混合移动操作臂进行了爬坡和越障分析。然后分别建立了轮履混合移动本体与操作臂两个子系统的数学模型,完成了对操作臂正、逆运动学模型的仿真验证。利用齐次坐标变换的方法,着重建立了轮履混合移动操作臂的协调统一运动学模型与协调统一动力学模型,以重复性运动为性能评价指标,提出了一种轮履混合移动操作臂的协调运动方案。最后,对轮履混合移动操作臂分别进行了自主避障、直线绘制、路况识别以及模式转换的实验和协调运动仿真。结果表明,机器人能够实现自主避障、绘制直线、识别路况、爬坡及越障等功能,在完成给定圆弧轨迹任务时满足提出的重复性运动指标,验证了整体系统的可靠性和路况识别算法以及协调运动方案的有效性。