智能机器人运动控制和目标跟踪

XXXX大学

《智能机器人》结课论文

移动机器人对运动目标的检测跟踪方法

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摘要 (1)

0、引言 (1)

1、运动目标检测方法 (1)

1．1 运动目标图像HSI差值模型 (1)

1.2 运动目标的自适应分割与提取 (2)

2 运动目标的预测跟踪控制 (3)

2．1 运动目标的定位 (3)

2．2 运动目标的运动轨迹估计 (4)

2．3 移动机器人运动控制策略 (6)

3 结束语 (6)

参考文献 (7)

一种移动机器人对运动目标的检测跟踪方法

摘要：从序列图像中有效地自动提取运动目标区域和跟踪运动目标是自主机器人运动控制的研究热点之一。给出了连续图像帧差分和二次帧差分改进的图像HIS 差分模型，采用自适应运动目标区域检测、自适应阴影部分分割和噪声消除算法，对无背景图像条件下自动提取运动目标区域。定义了一些运动目标的特征分析和计算 ，通过特征匹配识别所需跟踪目标的区域。采用 Kalrnan 预报器对运动目标状态的一步预测估计和两步增量式跟踪算法，能快速平滑地实现移动机器人对运动目标的跟踪驱动控制。实验结果表明该方法有效。

关键词：改进的HIS 差分模型；Kahnan 滤波器；增量式跟踪控制策略。 0、引言

运动目标检测和跟踪是机器人研究应用及智能视频监控中的重要关键技术 ，一直是备受关注的研究热点之一。在运动目标检测算法中常用方法有光流场法和图像差分法。由于光流场法的计算量大，不适合于实时性的要求。对背景图像的帧问差分法对环境变化有较强的适应性和运算简单方便的特点，但帧问差分不能提出完整的运动目标，且场景中会出现大量噪声，如光线的强弱、运动目标的阴影等。

为此文中对移动机器人的运动目标检测和跟踪中的一些关键技术进行了研究，通过对传统帧间差分的改进，引入 HSI 差值模型、图像序列的连续差分运算、自适应分割算法、自适应阴影部分分割算法和图像形态学方法消除噪声斑点，在无背景图像条件下自动提取运动 目标区域。采用 Kalman 滤波器对跟踪目标的运动轨迹进行预测，建立移动机器人跟踪运动 目标的两步增量式跟踪控制策略，实现对目标的准确检测和平滑跟踪控制。实验结果表明该算法有效。 1、运动目标检测方法

接近人跟对颜色感知的色调、饱和度和亮度属性 (H ，S ，I )模型更适合于图像识别处理。因此，文中引入改进 型 HSI 帧差模型。 1．1 运动目标图像HSI 差值模型

设移动机器人在某一位置采得的连续三帧图像序列 ()y x k ,f 1-，()y x f k ,，

()y x f k ,1+

根据仿人眼对色度的敏感系数比亮度要低，通过对图像色调H 、饱和度S 和亮度I 属性的敏感系数调整，将所得序列每一帧图像转换为更能突出移动目标的改进型HSI 图像()y x f i ，，如下式：

()()()()}()()(){}(){1,,1,,,,y x,H ,,,,,,+-='''==k k k i y x I y x S Y X I W Y X S W y x H W y x f i I i S i H i ................................................................(1) 其中：I S H W W W ,,，分别为设定 的色调、饱和度和亮度的敏感系数。

将通过公式(1)转化后的第k 与第是k-1帧图像差分，第k+1与第k 帧图像差分。

定义1 帧差分图像计算模型如下：

()()()()()()(){}y x I y x I y x S y x S y x H y x H y x f k k k k k k d ,,,,,,,,,1111---'-''-''-'=.（2） ()()()()()()(){}y x I y x I y x S y x S y x H y x H y x f k k k k k k d ,,,,,,,,,1112'-''-''-'=+++ (3)

其中：()y x f d ,1，()y x f d ,2为连续三帧图像序列的帧差分后的结果。 1、2 运动目标的自适应分割与提取 定义 2 二次帧差分图像运算为：

()()()()(){}y x Y y x Y y x Y y x f y x f Y I S H d d ,,),(,,y x,12H =Θ=...................（4） 运算规则定义为：

()()()(){}y x H y x H y x H y x H y x Y k k k k H ,,,,),(min ,11'-''-'=+- ()()()()(){}y x S y x S y x S y x S y x Y k k k k S ,,,,,min ,11'-''-'=+- ()()()()(){}y x I y x I y x I y x I y x Y k k k k I ,,,,,min ,11'-''-'=+-

其中：Y(x,y)为相与运算所得结果 ，相与运算为对()y x f d ,1，()y x f d ,2两个帧差分图像的色度 H 、饱和度S 和亮度J 值取极小运算。

为了确定出两个帧差分图像结果()y x f d ,1，()y x f d ,2做相与运算结果所得区域，利用类间距与类内距之比作为最佳分割的目标函数确定出图像序列中的运动目标移动部分区域

()y x Y m ,和背景区域。

2 运动目标的预测跟踪控制 2．1 运动目标的定位

① 计算跟踪运动目标区域的重心点的横坐标、纵坐标为： ()()

()()

∑∑∑∑??=

R

R

O y x R

O y x R

x

y x O y x xO m ,,,, ()()

()()

∑∑∑∑??=

R

R

O y x R

O y x R

y

y x O y x yO m ,,,, .....................................（5） 其中：R O 为二值化图像中的确定要跟踪的运动目标区域。 ② 计算跟踪运动目标区域的重心点的深度坐标值。

文中采用单摄像机近似小孔成像原理的测距方法，较精确地计算出深度距离

z m 值。

实际中机器人摄像机采用的是正对前方的放置方式，高度已经测定为H ，焦距已经测定 为 f 。如图 1所示。

C 图像原点

D ()00,y x H

B(x,y)

图 1 小孔成像原理的测距示意图

由图 1可得 ，C 是摄像机，O 是摄像机在地面上的投影，图像成像面中心点坐标为()00,y x D 运动目标重心点正下方的边缘点的三维立体坐标为

()A A A Z Y X A ,,，该点在图像上 的投影点坐标为()B B Y X B ,。

则三角形 ACO 与三角形 CDB 相似，经过计算可以得出物体地面上的点与摄像机的水平距离z m 。

()0y Y H

f m B z -?= ...............................

（6） 其中：是摄像机成像像素的纵向物理尺寸，H 为摄像机与地面高度。

2．2 运动目标的运动轨迹估计

文中采用 Kalman 滤波器(EKF)预估运动目标位置，建立移动机器人跟踪运动目标的控 制策略 。

运动目标的前／后／左／右移动可以通过其重心在图像上的左右平移和运动目标成像 的深度来反映，构造Klaman 滤波器时，设状态向量X(t)为： []T

y x t y t x t m t m t X )()()()()('?'?=

其中：

)(t m x ,)(t m y 分别为t 时刻运动目标重心点A 在图像上方向和方向的位置； )(t x '?,)(t y '?分别为t 时刻运动目标A 点在x 方向和y 方向上的运动速率； t ?为两个状态之间的采样时间间隔。 ① 系统的状态方程：

运动目标的跟踪过程可以用下面的时间线性状态方程描述： )()()()(t t t t X t t X ?-+?-Φ=ω,即：

?????????????-?-?-?-+?????????????-'??-'??-?-??

?

???

?

????????=????????????'?'?)()()()()()()()(1000

010*******)()()()(t t t t t t t t t t y t t x t t m t t m t t

t y t x t m t m mx mx mx mx y x y x ωωωω (8)

其中：)(t ω是状态误差,假定为零均值高斯噪声，取为

??T y x m y m x t t t t t )()()()()('?'?=ωωωωω，其方差分别为：

[]

T

t t t t t t t )()()()()()()(625242322212ωωωωωωωσσσσσσσ=

② 量测方程为：

)()()()(t v t X t H t Y +=,即：

????

?

????

????-?-?-?-+?????

?

???????-'??-'??-?-???????????????=????????????'?'???)()()()()()()()(10

00100010001)()()()(t t t t t t t t t t y t t x t t m t t m t t t y t x t m t m y x my mx y x y x ωωωω (8)

其中：v(t)为观测误差，假定为零均值高斯噪声，取为[]T

m y m x t v t v t v )()()(=,其

方差分别为：

[]T

v v v t t )()(2212σσσ=。

③ 初始条件确定：

系统初始状态的确定，运动目标初始位置A 点为))0(),0((y x ，可实时检测计算得到第五帧时刻运动目标的重心点位置))0(),0((y x 作为初始A 点位置状态值；运动目标初始移动速率为))0(),0((y x '?'?，可以通过实时检测第二帧与第五帧的重心点位置变化和采样时间间隔t ?之比计算得到，即初始

[]T

y x y x X )0(),0(),0(),0()0('?'?=。量测方程中的噪声协方差矩阵

{}T t t E t R )()()(νν=，模型噪声的协方差矩阵{}T t t E t Q )()()(ωω=，估计误差协方差矩阵P(t)，初始状态值Q ，R 和P(0)只需取不为零的矩阵。

④ 一步预测估计推导：

根据Kalman 滤波理论的预测模型递推公式，进行一步预测估计推导如下： )()(*)0(*)()/(t Q t P t O I P T +?Φ?Φ= ..........................（9） 1)*)0/1(*(**)0/1()1(-+=R H P H H P K T T ......................（10） )0/1(*)*)1(()1(P H K I P -= ............................（11） 得到K(1)后可以根据下式计算出系统的下一步状态预测值 ：

))0(*)1((*)1()0()1(X H Y K X X -+=.............................（12） 可依此类推得：x(2)，x(3)，...，X(k )，X(k+1)，...。

2．3 移动机器人运动控制策略

使移动机器人检测出的运动目标的重心始终位于图像的中心位置()00,y x ，则跟踪问题可表示为机器人的两步运动：首先驱动机器人左右移动△x 使运动目标的重心点出现在图像 的中心位置0y 轴上，再驱动机器人前后移动△Z 保持图像大小不变。

① x ?的计算 ：

目标水平移动的实际距离可以通过摄像机的小孔成像模型近似算出，推导如下：

dx

y t m dxH

x t m f t dxm x t m t X y x z x ))(())(()())(()(000--=-=

? (13)

其中：dx 是摄像机成像像素的横向物理尺寸。 ② △Z 的计算：

实际跟踪过程中需要保持运动目标的成像面积与图像总面积的比值不变，由公式(9)运动目标成像面积与运动目标物体自身表面积的关系可推导出△Z 的计算公式。

设保持运动目标的成像面积与图像总面积的比值为常值1k ，实际状态下运动目标在图像中所占的比值为2k ，计算得到此时物体重心距离机器人的近似距离为z m ，为了达到运动 目标成像面积为保持的比值1k ，机器人需要移动的距离表示为△Z ，则：

y

B z d y t Y H

f k k m k k t Z ))((*)

1()1(

)(01212--=-=? ....................（14） 其中：)(t Y B 为运动目标重心点正下方的运动目标区域边缘点在图像中的坐标，可由重心点坐标得出，由公式(19)和(21)看出可以通过Kalman 滤波预测出来的

)(t m x 、)(t m y 和确定保持运动目标图像大小比值1k ，可分别计算得出移动机器人

的两步运动△x 和△z 。 3 结束语

文中对移动机器人的运动目标检测和跟踪中的一些关键技术进行了研究。现在智能机器人不仅应用在机械制造、化工运输、设备安装等工业领域，而且还可

以广泛的用于生活军事，学习本课，不仅了解了机器人的发展现况，更系统的学习了各种基础理论和制作思想。以上实验结果表明：

(1)给出了改进的图像HSI差分模型，定义了连续图像帧差分和二次帧差分运算，可有效地适应环境变化的影响，能对无背景图像条件下有效提取运动目标区域。

(2)引入了一些运动物体的特征分析，定义了运动目标区域的特征值计算，可对运动目标进行特征匹配，能判别和提取所需跟踪的运动目区域。

(3)采用了Kalman滤波器对运动目标状态的预测，定义了移动机器人的增量式两步跟踪算法，能快速平滑地实现移动机器人跟踪运动目标的驱动控制。(4) 文中方法对于运动物体的遮挡造成的目标消失或运动物体移动过快等问题需要进一步研究。

参考文献：

[1] 李庆忠，陈显华，王立红．一种视频运动目标的检测与识别方法[J]．模式识别与人工智能，2006，19(2)：238—242．

[2] 杨威，张田文．复杂景物环境下运动目标检测的新方法

[J] 计算机研究与发展，1998，35(8)：724—728．

[3] 张辉，王强，徐光佑，等．运动目标的快速检测和识别

[J] 清华大学学报，自然科学版，2002，42(1O)：1401—1404．

[4] 王建平，秦枫．灰度文本图像白适应二值化滤波算法设

计及应用 [J]．合肥工业大学学报：自然科学版，2004，2(5)：509—512．[5] 王建平，钱波，姜滔．基于变换域分析的车牌分割研究

[J] 合肥工业大学学报：自然科学版，2004，27(3)：251—255．

[6] 李凌娟，贾振堂，贺贵明．一种鲁棒的视频分割算法[J]．中国图像图形学报，2002，7(11)：1128—1133．

[7] 陈无畏，施文武，王启瑞，等．一种新的移动机器人跟踪控制方法[J]．仪器仪表学报，2004，25(1)：13—17．

浅谈机器人智能控制研究.答案

陕西科技大学 2015 级研究生课程考试答题纸 考试科目机械制造与装配自动化 专业机械工程 学号1505048 考生姓名乔旭光 考生类别专业学位硕士

浅谈机器人智能控制研究 摘要：以介绍机器人控制技术的发展及机器人智能控制的现状为基础,叙述了模糊控制和人工神经网络控制在机器人中智能控制的方法。讨论了机器人智能控制中的模糊控制和变结构控制,神经网络控制和变结构控制,以及模糊控制和神经网络控制等几种智能控制技术的融合。并对模糊控制和神经网络控制等方法中的局限性作出了说明。 关键词:机器人；智能控制；模糊控制；人工神经网络 1 智能控制的主要方法 随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出崭新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。 智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等,以及常用优化算法有:遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。1.1 模糊控制 模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础,以先验知识和专家经验作为控制规则。其基本思想是用机器模拟人对系统的控制,就是在被控对象的模糊模型的基础上运用模糊控制器近似推理等手段,实现系统控制。在实现模糊控制时主要考虑模糊变量的隶属度函数的确定,以及控制规则的制定二者缺一不可。 1.2 专家控制 专家控制是将专家系统的理论技术与控制理论技术相结合,仿效专家的经验,实现对系统控制的一种智能控制。主体由知识库和推理机构组成,通过对知识的获取与组织,按某种策略适时选用恰当的规则进行推理,以实现对控制对象的控制。专家控制可以灵活地选取控制率,灵活性高;可通过调整控制器的参数,适应对象特性及环境的变化,适应性好;通过专家规则,系统可以在非线性、大偏差的情况下可靠地工作,鲁棒性强。 1.3 神经网络控制 神经网络模拟人脑神经元的活动,利用神经元之间的联结与权值的分布来表

人工智能技术在交通控制领域的应用

人工智能技术在交通控制领域的应用 交通信号控制(TrafficSignalControl，TSC)是依据路网交通流数据，对交通信号进行初始化配时和控制，同时根据实时交通流状况，实时调整配时方案，实现交通控制的优化。交通控制从被控区域的最小延误时间出发，获得最佳的配时方案，是系统化最优的思想。为获得整个路口交通效益的最大，可采用两种方法：一是采用数学模型对交叉口各个方向的车辆到达作准确的预测，根据运筹学和最优化理论确定各个方向的绿灯时间；二是采用智能控制的 交通信号控制(Traffic Signal Control，TSC)是依据路网交通流数据，对交通信号进行初始化配时和控制，同时根据实时交通流状况，实时调整配时方案，实现交通控制的优化。交通控制从被控区域的最小延误时间出发，获得最佳的配时方案，是系统化最优的思想。 为获得整个路口交通效益的最大，可采用两种方法：一是采用数学模型对交叉口各个方向的车辆到达作准确的预测，根据运筹学和最优化理论确定各个方向的绿灯时间；二是采用智能控制的方法对交叉口进行控制。由于城市交通系统具有随机性、模糊性、不确定性等特点，很难对其建立数学模型。计算机的出现和广泛应用促成了人工智能研究热潮的掀起，针对传统交通控制系统的固有缺陷和局限性，许多学者把人工智能的实用技术相继推出并应用到交通控制领域。 1 交通控制领域中人工智能研究方法 1.1 基础研究方法 交通控制领域中人工智能基础研究方法有模糊控制、遗传算法、神经网络，另外还有蚁群算法、粒子群优化算法等。 模糊系统模糊逻辑是一种处理不确定性、非线性等问题的有力工具，特别适用于表示模糊及定性知识，与人类思维的某些特征相一致，故嵌入到推理技术中具有良好效果。模糊控制能有效处理模糊信息，但是产生的规则比较粗糙，没有自学习能力。 遗传算法遗传学通过运用仿生原理实现了在解空间的快速搜索，广泛用于解决大规模组合优化问题。在解决实时交通控制系统中的模型及计算问题时，可以通过遗传算法进行全局搜索和确定公共周期，也可以利用遗传算法来解决面控系统中各交叉路口信号控制方案的最优协作问题，有效避免可能由此引起的交通方案组合爆炸后果。 神经网络人工神经网络擅长于解决非线性数学模型问题，并具有自适应、自组织和学习功能，广泛应用于模式识别、数据分析与处理等方面，其显著特点是具有学习功能。

目标跟踪算法的分类

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主要基于两种思路： a)不依赖于先验知识，直接从图像序列中检测到运动目标，并进行目标识别，最终跟踪感兴趣的运动目标； b)依赖于目标的先验知识，首先为运动目标建模，然后在图像序列中实时找到相匹配的运动目标。 一．运动目标检测 对于不依赖先验知识的目标跟踪来讲，运动检测是实现跟踪的第一步。运动检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测 （一）静态背景 1.背景差 2.帧差 3.GMM 4.光流 背景减算法可以对背景的光照变化、噪声干扰以及周期性运动等进行建模，在各种不同情况下它都可以准确地检测出运动目标。因此对于固定

个关键技术： a)匹配法则，如最大相关、最小误差等 b)搜索方法，如三步搜索法、交叉搜索法等。 c) 块大小的确定，如分级、自适应等。 光流法 光流估计的方法都是基于以下假设：图像灰度分布的变化完全是目标或者场景的运动引起的，也就是说，目标与场景的灰度不随时间变化。这使得光流方法抗噪声能力较差，其应用范围一般局限于目标与场景的灰度保持不变这个假设条件下。另外，大多数的光流计算方法相当复杂，如果没有特别的硬件装置，其处理速度相当慢，达不到实时处理的要求。 二．目标跟踪 运动目标的跟踪，即通过目标的有效表达，在图像序列中寻找与目标模板最相似候选目标区位置的过程。简单说，就是在序列图像中为目标定位。运动目标的有效表达除了对运动目标建模外，目标跟踪中常用到的目标特性表达主要包括视觉特征 (图像边缘、轮廓、形状、纹理、区域)、统计特征 (直方图、各种矩特征)、变换系数特

智能机器人控制系统

机器人的控制 机器人控制系统是机器人的大脑，是决定机器人功能和性能的主要因素。机器人控制技术的主要任务就是控制工业机器人在工作空间中的运动位置、姿态和轨迹、操作顺序及动作的时间等。具有编程简单、软件菜单操作、友好的人机交互界面、在线操作提示和使用方便等特点。 智能机器人控制的关键技术 关键技术包括： (1)开放性模块化的控制系统体系结构：采用分布式CPU计算机结构，分为机器人控制器(RC)，运动控制器(MC)，光电隔离I/O控制板、传感器处理板和编程示教盒等。机器人控制器(RC)和编程示教盒通过串口/CAN总线进行通讯。机器人控制器(RC)的主计算机完成机器人的运动规划、插补和位置伺服以及主控逻辑、数字I/O、传感器处理等功能，而编程示教盒完成信息的显示和按键的输入。 (2)模块化层次化的控制器软件系统：软件系统建立在基于开源的实时多任务操作系统Linux上，采用分层和模块化结构设计，以实现软件系统的开放性。整个控制器软件系统分为三个层次：硬件驱动层、核心层和应用层。三个层次分别面对不同的功能需求，对应不同层次的开发，系统中各个层次内部由若干个功能相对对立的模块组成，这些功能模块相互协作共同实现该层次所提供的功能。 (3)机器人的故障诊断与安全维护技术：通过各种信息，对机器人故障进行诊断，并进行相应维护，是保证机器人安全性的关键技术。 (4)网络化机器人控制器技术：目前机器人的应用工程由单台机器人工作站

向机器人生产线发展，机器人控制器的联网技术变得越来越重要。控制器上具有串口、现场总线及以太网的联网功能。可用于机器人控制器之间和机器人控制器同上位机的通讯，便于对机器人生产线进行监控、诊断和管理。 PID控制原理和特点 在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。PID控制器问世至今已有近70年历史，它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，控制理论的其它技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID控制技术最为方便。即当我们不完全了解一个系统和被控对象，或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，最适合用PID控制技术。PID控制，实际中也有PI和PD控制。PID控制器就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。 比例（P）控制 比例控制是一种最简单的控制方式。其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差。 积分（I）控制 在积分控制中，控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系。对一个自动控制系统，如果在进入稳态后存在稳态误差，则称这个控制系统是有稳态误差的或简称有差系统。为了消除稳态误差，在控制器中必须引入积分项。积分项对误差取决于时间的积分，随着时间的增加，积分项会增大。这样，即便误差很小，积分项也会随着时间的增加而加大，它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小，直到等于零。因此，比例+积分(PI)控制器，可以使系统在进入稳态后无稳态误差。 微分（D）控制

基于opencV的动态背景下运动目标检测及跟踪(修改版)

基于openCV的动态背景下的运动目标检测 摘要：介绍在动态背景下对视频图像序列进行运动目标的检测，主要包括三个步骤，分别是运动估计，运动补偿和目标检测。在运动估计中采用的主要是基于特征点匹配算法。这种算法与传统的块匹配算法最大的好处在于它的数据量少，计算简单迅速而且图像的匹配可靠性更高。最后用计算机视觉类库openCV进行实现。 关键词：运动目标检测；openCV；特征点匹配 Moving Object Detection in the Dynamic Background Based on openCV Abstract：Introducing a moving object detection algorithm of the dynamic background in the video image sequence，which includes three steps. They are motion estimation, motion compensation and object detection. At the motion estimation, we take an algorithm based on the feature points matching. The advantages of this algorithm is that it needs fewer data and indicates faster calculating speed compared to the block matching algorithm. What’s more, the matching of the video image sequence is more reliable. Then used openCV realized the algorithm. Keywords: moving object detection; openCV; feature points matching 引言 在生活中摄像头可以说随处可见，我们经常需要对视频中的运动目标进行相关操作，这就设涉及到了对运动目标的检测及跟踪。作为视觉领域的一部分，它不仅对我们的生活，在军事，医学等各种领域里都有着广泛的影响。 所谓运动目标的检测就是在一段序列图像中检测出变化区域，并将运动目标从背景图像中提取出来[2]，它是基础，能否正确的检测与分割出运动目标对后续的工作有着巨大的影响。常见的运动目标检测方法有：背景差分法，帧差法，累积差分法，光流法。本文主要介绍的是一种在动态背景下对运动目标进行检测的算法。 检测算法介绍 检测算法有很多种，不同的算法有他们各自的利与弊。背景差分法：是事先将背景图像存储下来，再与观测图像进行差分运算，实现对运动区域的检测。这种方法能得到较为完整的运动目标信息，但背景图像必须随着外部条件比如光照等的变化而不断更新，所以背景模型的获取和更新比较麻烦。帧差法：直接比较相邻两帧图像对应像点的灰度值的不同，然后通过阈值来提取序列图像中的运动区域[2]。这种方法更新速度快，算法简单易实现，适应性强，不需要获取背景图像。但是背景与运动目标间需要有一定程度的灰度差，否则可能在目标内部产生空洞，不能完整的提取出运动目标。为了改进相邻两帧间的差分效果，人们提出了累积差分法。累积差分法是利用三帧图像计算两个差分图像，再令其对应像素相乘的算法。它通过分析整个图像序列的变化来检测小位移或缓慢运动的物体。光流法是在时间上连续的两幅图想中，用向量来表示移动前后的对应点，在适当平滑性约束的条件下，根据图像序列的时空梯度估计运动场，通过分析运动场的变化对运动目标和场景进行检测和分割。 上面的几种算法都是基于静态背景下的方法，下面主要介绍动态背景下运动目标的检测。 因为生活中我们在很多情况下背景图像都不是静态的，有时摄像机都是安装在一个运动

机器人控制技术论文

摘要 为使机器人完成各种任务和动作所执行的各种控制手段。作为计算机系统中的关键技术，计算机控制技术包括范围十分广泛，从机器人智能、任务描述到运动控制和伺服控制等技术。既包括实现控制所需的各种硬件系统，又包括各种软件系统。最早的机器人采用顺序控制方式，随着计算机的发展，机器人采用计算机系统来综合实现机电装置的功能，并采用示教再现的控制方式。随着信息技术和控制技术的发展，以及机器人应用范围的扩大，机器人控制技术正朝着智能化的方向发展，出现了离线编程、任务级语言、多传感器信息融合、智能行为控制等新技术。多种技术的发展将促进智能机器人的实现。 当今的自动控制技术都是基于反馈的概念。反馈理论的要素包括三个部分：测量、比较和执行。测量关心的变量，与期望值相比较，用这个误差纠正调节控制系统的响应。这个理论和应用自动控制的关键是，做出正确的测量和比较后，如何才能更好地纠正系统。 PID（比例-积分-微分）控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。PID控制器简单易懂，使用中不需精确的系统模型等先决条件，因而成为应用最为广泛的控制器。 它由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（Kp，Ti 和Td）即可。在很多情况下，并不一定需要全部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不可少的。 关键词：机器人，机器人控制，PID，自动控制

目录 摘要.......................................................... I 第1章绪论................................................ - 1 - 1.1机器人控制系统 (1) 1.2机器人控制的关键技术 (1) 第2章机器人PID控制...................................... - 2 - 2.1PID控制器的组成 (2) 2.2PID控制器的研究现状 (2) 2.3PID控制器的不足 (3) 第3章 PID控制的原理和特点 ................................ - 4 - 3.1PID控制的原理 (4) 3.2PID控制的特点 (5) 第4章 PID控制器的参数整定 ................................ - 5 -后记...................................................... - 6 -

智能机器人学习教程

智能机器人学习教程 第1章预备知识 1.1虚拟机器人的结构与功能 1.1.1身体结构 在VJC1.5中，有五种型号的机器人：AS-M、AS-MII、AS-UII、AS-InfoX和AS-InfoM。图1－1是虚拟机器人的外形。虚拟机器人的身体结构跟真实的能力风暴智能机器人是相似的。本书中的范例采用的机器人型号均为AS-MⅡ。设置机器人型号的方法参见附录B。 图1－1虚拟机器人外形 1.1.2感觉器官 能力风暴智能机器人的感觉功能，是由机器人的传感器实现的。能力风暴机器人身上安装的传感器有以下几种： 1.红外传感器 红外传感器由红外发射器和红外接收器两部分组成。一旦程序中发出“红外测障”的指令，红外发射器就开始发射红外线。红外线遇到障碍物会反射回来，被红外接收器接收，从而机器人就能判断出障碍物所在的方位。虚拟机器人能够检测左、右、前三个方向的障碍物，跟真实的能力风暴智能机器人基本相同。发射红外线的虚拟机器人如图1－2所示。 图1－2机器人发射红外线示意图 2.光敏传感器

光敏传感器能够检测光线的强度，检测到的值为0～255之间的整数。光线越亮，检测到的数值越小；光线越暗，检测到的数值越大。此项功能跟真实的能力风暴智能机器人是一样的 3.碰撞传感器 虚拟机器人的碰撞传感器能够检测左、右、前、后四个方向的碰撞，型号为AS-InfoX 的机器人只能检测前、左、右三个方向的碰撞。如前所述，虚拟机器人共分五种，它们的的区别主要就体现在碰撞检测功能上。所以读者在打开程序时，无论是例程，还是自己编写保存的程序，如果涉及到“碰撞检测”，必须先设置相应的机器人型号（参见附录B），然后再打开程序、仿真运行。例如：打开例程“自由行走(M).flw”时，由于名称后面带有M，故须先将机器人型号设置为AS-M，然后再打开程序文件、仿真运行。打开例程“自由行走(Info).flw”时，最好先将机器人型号设置为AS-InfoM，然后再打开程序文件、仿真运行。 在碰撞检测功能方面，虚拟机器人跟真实的能力风暴智能机器人有较大差别（参见附录 C、D）。 4.声音传感器 声音传感器能够检测声强大小，检测到的值为0～255之间的整数。数值越小，声音越低；数值越大，声音越响。此项功能跟真实的能力风暴智能机器人是一样的。 5.地面灰度传感器 地面灰度传感器能够检测地面的灰度，检测到的值为0～255之间的整数。地面颜色越深，灰度值越大；地面颜色越浅，灰度值越小。此项功能跟真实的能力风暴智能机器人基本相同。 1.1.3编程语言 能力风暴智能机器人的编程语言是VJC1.5，由机器人C语言（简称JC）和流程图编程语言两部分组成。读者使用仿真版的时候，可以用流程图编程。在用流程图编程的同时，VJC1.5自动生成JC代码，便于读者观察、解释或修改程序，参见图1－3。在图1－3中，左边是流程图，右边是JC代码。在流程图编辑界面中，点击工具栏上的“JC代码”快捷按 钮，即可看到当前程序的JC代码。

智能机器人的控制技术前景分析

智能机器人的控制技术前景分析 随着科学技术的发展，机器人控制技术也日渐成熟，不仅在力矩和位置控制等基础技术上有所进步，在智能化控制上也有显著提高。可是机器人基础控制技术尽管比较完善，但是想要得到进一步提升却有很大难度，因此，智能化发展成为了机器人控制技术的研发方向，该技术上突破会给基础控制技术的发展带来契机，本文重在研究机器人控制技术的发展方向及难度，希望本文内容能对机器人控制技术的研究带来帮助。 机器人技术一直是国内外科学家重点研究的课题，尤其是美国、日本等发达国家更是机器人研究能力较强的国家，他们对机器人的研究工作有近60年了，而且实现了编程机器人向智能化机器人的发展。他们经过多年研究总结，把机器人控制技术分为三大部分，分别是力矩技术、位置技术和智能技术，其中，力矩技术和位置技术是基础，智能技术是研究的发展方向，所以说，前者是基础技术，后者是重点技术，两者都要快速地向前发展。 1.机器人基础控制技术的重要性及所面临的技术难题 力矩技术和位置技术是机器人控制技术的基础，智能化技术是在这两种技术的基础上进行发展的，所以说，我们要想实现机器人智能化发展，就要先认识到力矩技术和位置技术的作用，了解到两种基础控制技术的重要性。 以前，在机器人基础控制技术中的研究重点是速度、位置和受力等要素，而随着科学技术的发展，控制技术又需要研究各种实用的系统技术，从而保证机器人基础控制技术更加完善。可以这样说，在当今时代，机器人基础控制技术已经达到了一定的水平，这给机器人控制技术的发展打下了坚实的基础，但是，对于作为基础技术中的力矩技术和位置技术来说，要想实现突破，却要依赖智能化技术的发展，因此，位置技术、力矩技术、智能技术三者是紧密联系和相互制约的，位置技术和力矩技术为机器人控制技术智能化发展打下了基础，智能化技术又为机器人基础控制技术的突破带来了机会。下面，我介绍一下机器人控制基础技术所面临的难题。 第一，机器人基础技术研发中存在技术难题。机器人系统设置和实际运动出现不一致问题，这个问题一直难以解决，这对位置技术和力矩技术来说是一个大的挑战。第二，数据模型不能解决机器人运动中的复杂问题。机器人在实际运行中遇到复杂问题时，数据模型就出现工作不正常现象，还有一些难以预见的问题，更是机器人控制基础技术难以解决的。第三，机器人基础控制技术系统不够完善。由于机器人基础控制技术都是建立在数字模型基础上的，该数字模型只是简单的力矩控制系统，根本不能完成复杂的指令，因此，机器人为了提高系统的性能，就需要增加设备来实现，这对基础控制系统来说难度很大。第四，机器人基础控制技术不能解决不确定对象的有关问题。机器人运行中会遇见很多不确定因素，由于这些不确定因素没有建立数字模型，因此，这些问题就难以靠基础控制技术来解决。所以说，机器人性能要想得到提高，光靠基础控制技术是难以实现的，

智能控制技术在工业机器人控制领域中的应用

智能控制技术在工业机器人控制领域中的应用 摘要：近年来，我国的工业化进程有了很大进展，智能控制技术也有了很大进展。工业机器人作为当前工业生产中最为重要的组成部分，必须要充分借助当前 最为先进的智能控制技术，不断提升工业机器人的控制效果，以更好地推动工业 机器人行业的发展。文章立足于工业机器人，对智能控制技术在其控制领域中的 具体应用进行了详细的研究和分析。 关键词：智能控制技术；工业机器人；控制；应用 引言 工业机器人的出现转变了传统工业制造的局限性，其具有高效、安全、自动 化等多方面优势，工业机器人在智能制造中的应用为制造业发展开辟了又一崭新 方向。相比于发达国家我国在工业机器人方面的研究和技术水平还有很大差距， 国家方面还需要在这方面加强人才培养与工艺机器人自主研发的投入，这样才能 为智能制造发展创造更好的条件。 1我国工业机器人技术的发展现状 全世界第一代工业机器人现世与二十世纪五十年代，这是最简单的机器人， 这种机器人需要人工事先将程序输入完成，而后机器人就依照系统程序的指示来 完成规定动作，这类机器人只能够帮助人类完成一些简单的机械化操作。此后， 人们对机器人的认知不断提升，科技也越发发达，第二代工业机器人也很快面世，较之第一代，第二代明显要更加全面和灵活，第二代工业机器人可以在人们离线 的状态下进行和精准的完成设定好的动作，使得人们对工业机器人的使用更加便利。与此同时，人工智能手机的不断发展，使得人们不在满足于工业机器人的简 单操作，他们仿造智能手机将智能传感器安装于工业机器人上，实现了工业机器 人的智能化。这大大的提高了工业上的制造效率，满足了人们的需求，之前，日 本的工业机器人处于世界工业机器人发展的最前端，与之相比，中国的工业机器 人引入较晚，发展空间还很大，所以中国对于工业机器人这一方向上还应更加深 入研究。如今，随着中国对工业机器人的不断深入研究和创新，中国的工业机器 人技术也越发娴熟，与其他发达国家的差距也越来越小。发展至今，中国的工业 机器人主要应用在电器和汽车领域，这也使得中国的这两个领域的发展更加迅速。 2工业机器人控制系统中常见的智能控制技术分析 （1）模糊控制技术。在工业机器人控制系统中，模糊控制技术是其中最为常见的控制技术，其核心主要为数据转换，即：输入量模糊化模块。在具体设计过 程中，主要是将其与数据信息存储中心、数据信息识别系统、信息输出系统四个 部分进行组合应用，进而实现机器人智能控制。这一控制过程又称之为模糊控制，其原理为：通过该系统将输入数据、输入量模糊化模块进行转换，并以模糊量的 形式进行传输，将其传输至模糊推理机，接着再由模糊推理机，对数据进行识别 输入，使其传输至对比知识库中存储数据中，进而最终传输到输出量清晰化的模 块中，并对其进行转换，使其成为可执行的命令，以完成机器人的职能控制。（2）专家控制技术。专家控制技术也是机器人智能控制技术中最为重要的一种。专家控制技术是专家系统技术与传统控制技术的有效组合，也是专家控制技术的 升级。就专家控制技术来说，是建立在专家系统知识、规则基础上而实现的，对 机器人控制系统程度的最优化进行了实现，并在机器人的领域中得到了广泛的应用。具体来说，专家控制技术主要包括两个方面，即：专家系统、数值算法。同时，这两个部分还可以进一步进行细化，专家系统可细化成为推理机、知识库等

智能机器人运动控制和目标跟踪

XXXX大学 《智能机器人》结课论文 移动机器人对运动目标的检测跟踪方法 学院（系）： 专业班级： 学生学号： 学生姓名： 成绩：

目录 摘要 (1) 0、引言 (1) 1、运动目标检测方法 (1) 1．1 运动目标图像HSI差值模型 (1) 1.2 运动目标的自适应分割与提取 (2) 2 运动目标的预测跟踪控制 (3) 2．1 运动目标的定位 (3) 2．2 运动目标的运动轨迹估计 (4) 2．3 移动机器人运动控制策略 (6) 3 结束语 (6) 参考文献 (7)

一种移动机器人对运动目标的检测跟踪方法 摘要：从序列图像中有效地自动提取运动目标区域和跟踪运动目标是自主机器人运动控制的研究热点之一。给出了连续图像帧差分和二次帧差分改进的图像HIS 差分模型，采用自适应运动目标区域检测、自适应阴影部分分割和噪声消除算法，对无背景图像条件下自动提取运动目标区域。定义了一些运动目标的特征分析和计算 ，通过特征匹配识别所需跟踪目标的区域。采用 Kalrnan 预报器对运动目标状态的一步预测估计和两步增量式跟踪算法，能快速平滑地实现移动机器人对运动目标的跟踪驱动控制。实验结果表明该方法有效。 关键词：改进的HIS 差分模型；Kahnan 滤波器；增量式跟踪控制策略。 0、引言 运动目标检测和跟踪是机器人研究应用及智能视频监控中的重要关键技术 ，一直是备受关注的研究热点之一。在运动目标检测算法中常用方法有光流场法和图像差分法。由于光流场法的计算量大，不适合于实时性的要求。对背景图像的帧问差分法对环境变化有较强的适应性和运算简单方便的特点，但帧问差分不能提出完整的运动目标，且场景中会出现大量噪声，如光线的强弱、运动目标的阴影等。 为此文中对移动机器人的运动目标检测和跟踪中的一些关键技术进行了研究，通过对传统帧间差分的改进，引入 HSI 差值模型、图像序列的连续差分运算、自适应分割算法、自适应阴影部分分割算法和图像形态学方法消除噪声斑点，在无背景图像条件下自动提取运动 目标区域。采用 Kalman 滤波器对跟踪目标的运动轨迹进行预测，建立移动机器人跟踪运动 目标的两步增量式跟踪控制策略，实现对目标的准确检测和平滑跟踪控制。实验结果表明该算法有效。 1、运动目标检测方法 接近人跟对颜色感知的色调、饱和度和亮度属性 (H ，S ，I )模型更适合于图像识别处理。因此，文中引入改进 型 HSI 帧差模型。 1．1 运动目标图像HSI 差值模型 设移动机器人在某一位置采得的连续三帧图像序列 ()y x k ,f 1-，()y x f k ,，()y x f k ,1+

湖面清扫智能机器人的控制系统设计说明书

湖面清扫智能机器人的控制系统设计 1、引言 机器人是上个世纪中叶迅速发展起来的高新技术密集的机电一体化产品，它作为人类的新型生产工具，在减轻劳动强度、提高生产率、改变生产模式，把人从危险、恶劣的环境下解放出来等方面，显示出极大的优越性。在发达国家，工业机器人已经得到广泛应用。随着科学技术的发展，机器人的应用范围也日益扩大，遍及工业、国防、宇宙空间、海洋开发、紧急救援、危险及恶劣环境作业、医疗康复等领域。进入21世纪，人们已经越来越切身地感受到机器人深入生产、深入生活、深入社会的坚实步伐。机器人按其智能程度可分为一般机器人和智能机器人。一般机器人是指不具有智能，只具有一般编程能力和操作功能的机器人；智能机器人是具有感知、思维和动作的机器人。所谓感知即指发现、认识和描述外部环境和自身状态的能力，如装配机器人需要在非结构化的环境中认识障碍物并实现避障移动，这依赖于智能机器人的感觉系统，即各种各样的传感器；所谓思维是指机器人自身具有解决问题的能力，比如，装配机器人可以根据设计要求为一部复杂机器找到零件的装配办法及顺序，指挥执行机构，即指挥动作部分完成这部机器的装配；动作是指机器人具有可以完成作业的机构和驱动装置。由此可见，智能机器人是一个复杂的软件、硬件综合体。 机器人的核心是控制系统。机器人的先进性和功能的强弱通常都直接与其控制系统的性能有关。机器人控制是一项跨多学科的综合性技术，涉及自动控制、计算机、传感器、人工智能、电子技术和机械工程等多种学科的内容。 近年来，随着工业和其它服务行业的蓬勃发展，人们在重视其经济效益的同时却往往忽略了他们对环境的污染，人类赖以生存的水资源也不例外。水面污染对人类的水源构成很大的威胁，湖泊尤其是旅游胜地和市内人工湖泊，更是无法逃避漂浮物污染的厄运，举目可见各种日常消费品的包装物在湖面上漂浮。污染的加剧根治水污染。但是，水面污染的治理是一项艰难的长期任务，是全人类必须面对的共同问题。用人工清理水面漂浮物只是权益之计，有些危险水域人无法工作。很多发达国家致力于水面污染治理设备的研究，如石油清理设备，但只是用于大量泄露石油的清理。目前，我国研制的清理水面漂浮物的设备还未见报道，国外研制的也不多，并且价格昂贵，实现的功能也不尽人意。因此，开发一种性

人工智能机器人学导论

人工智能机器人学导论 (1) 简介: (1) 作者简介 (2) 机器人控制器与程序设计 (3) 简介: (3) 机器人制作入门篇 (6) 简介: (6) 作者简介 (6) 机器人智能控制工程 (8) 简介: (8) 人工智能机器人学导论 作者：Ricky 文章来源：本站原创更新时间：2006年05月03日打印此文浏览数：2370 Slides for Second Edition (Beta) Chapter 1: What are Robots?. ppt slides and the pdf version (good a quick look) Chapter 2: Telesystems. the pdf version Chapter 3: Biological Foundations of the Reactive Paradigm. ppt slides and pdf version Chapter 5: The Reactive Paradigm Chapter 6: Selecting and Combining Behaviors Chapter 7: Common Sensors and Sensing Techniques Chapter 8: Designing a Behavior-Based Implementation Chapter 9: Multi-Agents Chapter 10: Navigation and the Hybrid Paradigm Chapter 11: Topological Path Planning Chapter 12: Metric Path Planning Chapter 13: Localization and Mapping Chapter 14: Affective Robots Chapter 15: Human-Robot Interaction Chapter 16: What Can Robot Do and What Will They Be Able to Do? 简介: 本书系统地介绍了人工智能机器人在感知、导航、路径规划、不确定导航等领域的主要内容。全书共分两大部分。第一部分共八章，它定义了什么是人工智能机器人，并介绍了为什么需要人工智能。重点介绍了人工智能机器人中智能组织的三个主要结构范式：慎思式、反应式及慎思/反应混合式。这部分还专门介绍了反应式行为的感知和编程技术，以及多智能体群体之间的协调和控制等问题。第二部分共四章，其中三章讲述了定性和定量导航、路径规划技术和在不确定性管理方面的工作。最后一章总结性地介绍了计算机视觉方面的最新技术在机器人中的应用，以及移动机器人在各个领域应用的发展展望。本书每章后均附有参考文献和习题。许多章节还列举了一些实例，用以说明本书讲述的概念和方法在实际机器人中的应用。本书内容丰富，反映了智能机器人学的基础和先进的理论和技术。本书可作为计算机、电子及自动化等专业本科高年级学生和研究生的教材或参考书，也可供从事智能机器人方面研究的教师和研究人员学习参考。

运动目标图像的识别与跟踪

运动目标图像的识别与跟踪 本文主要目的是将视频摄像头中的运动目标从背景中提取出来，并加以跟踪。首先考虑的是常见的目标检测的算法，其次考虑对于噪声的滤除，最后是对运动目标的跟踪。 一、基本目标检测算法 我们主要考虑的目标检测的算法主要有三种，光流场法、背景模型法以及时域差分法。 1.1光流场法 光流主要是图像亮度模式的表现运动。而光流场则是指灰度模式的表面运动。一般条件下，我们可以根据图像的运动，进行估算相对运动。 光流场法的基本理论是光流场基本方程： 0=++t y x I vI uI (1.1) 式中我们根据亮度守恒，利用泰勒公式展开，忽略高阶项与二次项。其中x I 、y I 和t I 是图像在对数轴x 、y 两个方向和t 的的导数，()v u ,就是这个点的光流坐标。 光流场法的目标检测，在摄像机运动时候也可以做出判断，但是图像的噪声太过明显，使得计算数据庞杂，计算的公式更加复杂，这样并不适合我们的对于目标跟踪的高精度的摄像系统。 1.2背景模型法 背景模型法，也被称为背景差法，主要利用当前的图像和背景的图像的二值化做差，然后取阈值，分割运动目标。 首先根据： ()()()y x b y x f y x D t t t ,,,-= (1.2) 我们可以得到当前的图像帧数()y x f t ,和背景图像的帧数),(y x b t 做差，然后以公式对图像进行二值化的处理。 ???≤>=)(,0)(,1),(BackGround T D ForeGround T D y x P t t t (1.3) 上面),(y x P t 是二值化模板图。假设某一区域大于一个给定的面积的时候，该区域就是我们要找的目标区域。 背景模型法的算法简单，可以快速反应，并且可以提供运动目标的大略特征等数据。但是对于复杂背景下，比如人流较大的公共场所，或者有光照等干扰时，就需以其他的算法以不断更新背景信息来进行弥补。

多移动机器人编队控制

基于Multi-Agent的多机器人编队控制 摘要：多移动机器人协调是当前机器人技术的一个重要发展方向。多移动机器人之间的协调与 合作将大大提高机器人行为的智能化程度，完成由单个机器人难以完成的更加复杂的作业。多 移动机器人协调技术的研究对提高机器人的智能化水平及加快机器人的实用化进程具有重要的 理论研究意义和实用价值。本文结合多智能体技术对多机器人编队控制进行了研究，同时根据 具体的多机器人系统，进行了仿真实验。验证了多智能体技术在机器人编队控制系统中的应用，完成了小规模的编队控制。 关键词：多智能体；多机器人；编队控制；协调控制；模糊控制 Multi-robot Formation Control Based on Multi - Agent Abstract :The problem of multi-robot cooperation and coordination is central to mobile robotics. Cooperation and coordination will improve the intelligent performance of robots and can complete lots of impossible missions for single robot.The research on multi-robot cooperation and coordination is of great academic and applied significance. The multi-robot formation is developed combined with the multi-agent technology in this dissertation, and the simulation is done with the multi-robot system. The application of multi-agent is verified in the multi-robot formation control through a small system adopt the fomation control. Key words: Multi-agent ;Multi-robot ;Formation control;Coordination control;Fuzzy control 1. 国内外机器人系统发展现状 自80年代末以来，基于多智能体系统理论研究多机器人协作受到了普遍的关注，从军事领域到工业与民用领域，从星际探险到海底考察，从比赛到教学，都取得了不同程度的进步。近年来，在IEEE R&A,IROS等著名的国际机器人学术会议上，几乎每次会议都有多智能体协作机器人系统的专题。一些机器人学术刊物出版了有关多智能体机器人的研究专辑。一些研究项目，如ACTRESS,CEBOT,GOFER,SWARM等，已进行了多年[1]。 目前，国内关于群体机器人系统的研究刚刚起步，基本上还处于基础技术的研究阶段，这方面的研究成果报道比较少。中科院沈阳自动化所机器人开放研究实验室是国内研究多机器人技术较早也较全面的科研单位。 (1)CEBOT(Cellular Robotic System) CEBOT是一种自重构机器人系统(Self-Reconfigurable Robotic System)，它的研究是受生物细胞结构的启发，将系统中众多的具有相同和不同功能的机器人视为细胞元，这些细胞元可以移动，寻找和组合。 根据任务或环境的变化，细胞元机器人可以自组织成器官化机器人，多个器官化机器人可以进一步自组织，形成更加复杂的机器人系统。细胞结构机器人系统强调是单元体的组合如何根据任务和环境的要求动态重构。因此，系统具有多变的构型，可以具有学习和适应的系统智能(Group Intelligence)，并具有分布式的体系结构[3]。 (2)ALLANCE/L-ALLANCE系统

机器人控制技术论文

机器人技术论文 机器人技术论文 摘要 为使机器人完成各种任务和动作所执行的各种控制手段。作为计算机系统中的关键技术，计算机控制技术包括范围十分广泛，从机器人智能、任务描述到运动控制和伺服控制等技术。既包括实现控制所需的各种硬件系统，又包括各种软件系统。最早的机器人采用顺序控制方式，随着计算机的发展，机器人采用计算机系统来综合实现机电装置的功能，并采用示教再现的控制方式。随着信息技术和控制技术的发展，以及机器人应用范围的扩大，机器人控制技术正朝着智能化的方向发展，出现了离线编程、任务级语言、多传感器信息融合、智能行为控制等新技术。多种技术的发展将促进智能机器人的实现。 当今的自动控制技术都是基于反馈的概念。反馈理论的要素包括三个部分：测量、比较和执行。测量关心的变量，与期望值相比较，用这个误差纠正调节控制系统的响应。这个理论和应用自动控制的关键是，做出正确的测量和比较后，如何才能更好地纠正系统。 PID（比例-积分-微分）控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。PID控制器简单易懂，使用中不需精确的系统模型等先决条件，因而成为应用最为广泛的控制器。 它由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（Kp，Ti和Td）即可。在很多情况下，并不一定需要全部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不可少的。 关键词：机器人，机器人控制，PID，自动控制

第1章引言 机器人控制的关键技术 关键技术包括： (1)开放性模块化的控制系统体系结构：采用分布式CPU计算机结构，分为机器人控制器(RC)，运动控制器(MC)，光电隔离I/O控制板、传感器处理板和编程示教盒等。机器人控制器(RC)和编程示教盒通过串口/CAN总线进行通讯。机器人控制器(RC)的主计算机完成机器人的运动规划、插补和位置伺服以及主控逻辑、数字I/O、传感器处理等功能，而编程示教盒完成信息的显示和按键的输入。 (2)模块化层次化的控制器软件系统：软件系统建立在基于开源的实时多任务操作系统Linux 上，采用分层和模块化结构设计，以实现软件系统的开放性。整个控制器软件系统分为三个层次：硬件驱动层、核心层和应用层。三个层次分别面对不同的功能需求，对应不同层次的开发，系统中各个层次内部由若干个功能相对对立的模块组成，这些功能模块相互协作共同实现该层次所提供的功能。 (3)机器人的故障诊断与安全维护技术：通过各种信息，对机器人故障进行诊断，并进行相应维护，是保证机器人安全性的关键技术。 第2章机器人PID控制 2.1 PID控制器的组成 PID控制器由比例单元（P）、积分单元（I）和微分单元（D）组成。其输入e (t)与输出u (t)的关系为u(t)=Kp(e((t)+1/TI∫e(t)dt+TD*de(t)/dt) 式中积分的上下限分别是0和t， 因此它的传递函数为：G(s)=U(s)/E(s)=kp(1+1/(TI*s)+TD*s)； 其中Kp为比例系数；TI为积分时间常数；TD为微分时间常数。 它由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（Kp，Ti和Td）即可。在很多情况下，并不一定需要全部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不可少的。 首先，PID应用范围广。虽然很多工业过程是非线性或时变的，但通过对其简化可以变成基本线性和动态特性不随时间变化的系统，这样PID就可控制了。 其次，PID参数较易整定。也就是，PID参数Kp，Ti和Td可以根据过程的动态特性及时整定。如果过程的动态特性变化，例如可能由负载的变化引起系统动态特性变化，PID参数就可以重新整定。 2.2 PID控制器的研究现状 虽然有这些缺点，PID控制器是最简单的有时却是最好的控制器。 目前工业自动化水平已成为衡量各行各业现代化水平的一个重要标志。同时，控制理论的发展也经历了古典控制理论、现代控制理论和智能控制理论三个阶段。智能控制的典型实例是模糊全自动洗衣机等。一个控制系统包括控制器、传感器、变送器、执行机构、输入输出接口。控制器的输出经过输出接口、执行机构，加到被控系统上；控制系统的被控量，经过传感器，变送器，通过输入接口送到控制器。不同的控制系统，其传感器、变送器、执行机构是不一样的。比如压力控制系统要采用压力传感器。电加热控制系统的传感器是温度传感器。目前，PID控制及其控制器或智能PID控制器（仪表）已经很多，产品已在工程实际中得到了广泛的应用，有各种各样的PID控制器产品，各大公司均开发了具有PID参数自整定功能的智能调节器，其中PID控制器参数的自动调整是通过智能化调整或自校正、自适应算法来实现。 2.3 PID控制器的不足 在一些情况下针对特定的系统设计的PID控制器控制得很好，但它们仍存在一些问题需要解