轮式移动机器人视觉导航系统研究

论文摘要

随着控制技术的发展,智能机器人已经成为自动控制领域内的一个研究热点。本文将机器人的视觉导航和控制问题作为研究对象,对控制系统搭建、目标道路信息的获取以及处理和识别过程进行了研究,并在此基础上运用有效的控制算法对机器人进行控制,使机器人能够准确快速地对道路进行跟踪。本文以32位STM32F103为核心,采用CCD摄像机,在对机器人功能分析的基础上,通过对核心电路、电源模块、串口模块、测速模块、循线模块以及电机驱动模块等的设计,完成了硬件系统的搭建。研究了利用μC/OS-Ⅱ操作系统搭建嵌入式系统。通过实时多任务的调度管理,解决了在传统单任务系统中存在的实时性差的问题,增强了机器人系统工作的可靠性。结合实际任务,叙述了μC/OS-Ⅱ在STM32F103上移植,及在μC/OS-Ⅱ下各任务的具体调度过程。研究了机器人视觉导航的算法,提出了一种非均匀采集和坐标变换的方法,实现了摄像机的标定,适用于特定的环境和稀少的计算资源。本文采用了一种渐进式动态阈值计算方法进行路径识别,经实验证明该方法的有效性,对环境中不均匀光线具有良好的适应能力。提出了机器人系统控制策略,建立了基于后轮差速、速度与舵机转角的运动模型,并对系统模型特性进行了分析。研究了基于PID控制和模糊控制的舵机控制方法,系统通过速度传感器获取当前速度信息,实现对后轮驱动电机的控制。实验结果证明了文中提出方案的有效性和先进性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究的背景
• 1.2 课题研究的目的与意义
• 1.3 本文相关技术研究现状
• 1.3.1 移动机器人导航与定位研究概况
• 1.3.2 机器人视觉研究概况
• 1.4 论文研究内容与章节安排
• 第2章 机器人控制系统硬件设计
• 2.1 机器人系统的总体结构
• 2.2 STM32F103微控制器
• 2.3 模块设计
• 2.3.1 核心电路设计
• 2.3.2 电源模块设计
• 2.3.3 串口模块设计
• 2.3.4 测速模块设计
• 2.3.5 循线模块设计
• 2.3.6 电机驱动模块设计
• 2.4 本章小结
• 第3章 μC/OS-Ⅱ实时操作系统移植
• 3.1 μC/OS-Ⅱ操作系统概述
• 3.2 基于μC/OS-Ⅱ的软件结构设计
• 3.3 系统启动代码的设计
• 3.4 μC/OS-Ⅱ操作系统的移植
• 3.5 系统任务划分和优先级分配
• 3.6 本章小结
• 第4章 机器人视觉导航设计与实现
• 4.1 机器人视觉导航基本原理
• 4.2 摄像机的标定
• 4.3 视频信号采集
• 4.3.1 视频信号采集方法
• 4.3.2 视频信号采集时序分析
• 4.3.3 中断功能设计
• 4.4 图像分割方法研究
• 4.4.1 基于边缘检测的图像分割
• 4.4.2 基于区域的图像分割
• 4.5 路径识别
• 4.5.1 二值化算法
• 4.5.2 直接边缘检测算法
• 4.5.3 自适应动态阈值算法
• 4.5.4 抗干扰处理
• 4.6 本章小结
• 第5章 运动模型与控制策略
• 5.1 模型建立
• 5.1.1 基于后轮差速的运动模型
• 5.1.2 基于速度和舵机转角的运动模型
• 5.2 运动模型仿真
• 5.3 转向舵机控制算法
• 5.3.1 PID算法设计
• 5.3.2 模糊控制算法设计
• 5.4 后轮驱动电机控制算法
• 5.4.1 控制算法设计与分析
• 5.4.2 控制算法实现
• 5.5 本章小结
• 第6章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 作者简介