簡易檢索 / 詳目顯示

研究生: 連孟哲
Lian, Meng-Jhe
論文名稱: 兩輪自主機器人之避障控制
Obstacle Avoidance Control of Two-wheeled Self-balancing Autonomous Robots
指導教授: 呂藝光
Leu, Yih-Guang
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 工業教育學系
Department of Industrial Education
論文出版年: 2017
畢業學年度: 105
語文別: 中文
論文頁數: 74
中文關鍵詞: 兩輪平衡車避障超音波PID控制模糊控制
英文關鍵詞: Two-wheeled Self-balancing Autonomous Robots, Obstacle Avoidance Control, PID control, Fuzzy control, Ultrasound
DOI URL: https://doi.org/10.6345/NTNU202202837
論文種類: 學術論文
相關次數: 點閱:112下載:9
分享至:
查詢本校圖書館目錄 查詢臺灣博碩士論文知識加值系統 勘誤回報
  • 本文發展一兩輪自我平衡之自主機器人系統以實現自我導航與避障功能,該系統包括左右輪馬達的控制裝置,機器人平衡感測裝置,以及避障與導航感測裝置。馬達的控制裝置包含一8位元微控制器與驅動電路;機器人平衡感測裝置為透過陀螺儀與加速度計兩感測器量測自主機器人傾斜角;以及避障與導航感測感測裝置是分別利用超音波感測器與電子羅盤來量測環境障礙物的距離與移動方位。微控制器依據感測裝置資料,透過PID控制器與模糊邏輯控制器完成自我平衡、避障控制與導航功能。此外,兩輪自我平衡之自主機器人系統相關感測與控制訊號亦透過無線網路傳送至雲端資料庫以利控制器、避障與導航設計。最後,本文透過軟硬體實驗來驗證兩輪自我平衡之自主機器人系統的效能。

    The main goal of the thesis is the design of navigation and obstacle avoidance control of a two-wheeled self-balancing autonomous robot. The body structure of the two-wheeled self-balancing autonomous robot includes motors and drivers, balancing sensor device, and obstacle avoidance and navigation device. The motor control device consists of an 8-bit microcontroller and a driver circuit. The balancing sensor device measures the inclination angle of the autonomous robot by the gyroscope and the accelerometer. The obstacle avoidance and navigation device uses ultrasonic sensors and electronic compass to measure the distance and the movement of obstacles. According to sensor devices data, the microcontroller utilizes PID controller and the fuzzy controller to achieve self-balance control, obstacle avoidance and navigation. Finally, some experimental results are given to verify the performance of the overall system.

    謝誌 i 摘要 ii Abstract iii 目 次 iv 表 次 vi 圖 次 vii 第一章 緒論 1 1.1研究背景與動機 1 1.2研究目的 2 1.3研究方法 3 1.4研究架構 4 第二章 文獻探討與回顧 5 2.1避障控制方法 5 2.2輪型機器人避障方法 7 2.3兩輪移動機器人之動態方程式 11 第三章 兩輪自主機器人之避障控制 15 3.1系統架構 15 3.1.1硬體架構 17 3.1.2軟體架構 22 3.2控制方法 28 3.2.1比例積分微分控制方法 28 3.2.2模糊控制方法 30 第四章 實驗結果與討論 33 4.1比例積分微分控制實驗 33 4.2模糊控制實驗 43 4.3分析與比較 60 第五章 結論與未來展望 71 5.1結論 71 5.2未來展望 71 參考文獻 73

    [1] SEGWAY,Form http://www.segway.com/
    [2] WAYMO,Form https://waymo.com/press/
    [3] ASIMO,Form http://world.honda.com/ASIMO/
    [4] 黃惟誠,“類神經網路於車輛自動駕駛自主避障學習機制之研究”,明道大學資訊工程學系,碩士論文,2009。
    [5] 黃國和,“應用類神經網路與超音波感測器於車型機器人之路徑追蹤與避障”,國立成功大學電機工程學系,碩士論文,2006。
    [6] 莊智凱,“類神經網路應用於兩輪平衡載具之電池能量預測研究”, 國立臺灣師範大學,碩士論文,2015。
    [7] 李冠東,“兩輪滑板車物體追隨控制之設計與實現”, 國立臺灣師範大學,碩士論文,2016。
    [8] 汪志宇,“兩輪移動車模糊控制”, 國立臺灣師範大學,碩士論文,2012。
    [9] Guo Zhao Qin, Development and Control of Anunderactuated Two-Wheeled Mobile Robot. National University of Singapore, 2012.
    [10] A. Savitzky and M. J. Golay, "Smoothing and differentiation of data by simplified least squares procedures," Analytical chemistry, vol. 36, pp. 1627-1639, 1964.
    [11] P. A. Gorry, "General least-squares smoothing and differentiation by the convolution (Savitzky-Golay) method," Analytical Chemistry, vol. 62, pp. 570-573, 1990.
    [12] Piter-Jan,Form http://www.pieter-jan.com/node/11
    [13] W. T. Higgins, "A comparison of complementary and Kalman filtering," IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 11, pp. 321-325, 1975.
    [14] Rapot,Form http://rapot2014.blogspot.tw/
    [15] P. A. Gorry, "General least-squares smoothing and differentiation by the convolution (Savitzky-Golay) method," Analytical Chemistry, vol. 62, pp. 570-573, 1990.
    [16] Ang. K. H, Chong, G C Y and Li, Y "PID control system analysis design and technology," IEEE Transactions on Control Systems Technology, vol. 13, pp. 559-560, 2005.
    [17] 高嘉良,移動機器人之階層模糊邏輯控制, 國立臺灣師範大學碩士論文, 2012。

    下載圖示
    QR CODE