【摘 要】
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移动机器人轨迹的研究是当前比较新颖的课题,它是基于定位与导航,以各种传感器的数据为前提,以微分平坦为理论基础的。本文基于移动机器人的运动学、动力学模型,围绕其控制子系统
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移动机器人轨迹的研究是当前比较新颖的课题,它是基于定位与导航,以各种传感器的数据为前提,以微分平坦为理论基础的。本文基于移动机器人的运动学、动力学模型,围绕其控制子系统、传感子系统和驱动子系统三个基本子系统,对未知环境下如何对移动机器人的运动轨迹的提取与实现进行了研究。首先对移动机器人的国内外研究历史和发展趋势进行了介绍,同时介绍了本文的选题背景、研究内容和研究意义。论文介绍了移动机器人控制子系统、传感子系统和驱动子系统。着重分析了加速度计、陀螺仪、超声波等传感器,包括原理、特性及分类,并对它的误差进行了分析。对于控制子系统,介绍了各层的关系;对于计算机控制的驱动子系统,介绍了模拟PID算法,并实现了其控制程序。论文提出了将微分平坦理论与B样条曲线相结合的轮式移动机器人轨迹生成方法。轮式移动机器人是一种典型的非完整约束系统,也是典型的非线性系统,可以通过应用微分平坦理论将这类非线性问题转化为平坦系统进行分析研究。对于一些在二维平面无法用准确的函数表达式表示的曲线,考虑到B样条的连续性、分段参数多项式和造型灵活型(B样条曲线可以用来构造直线段、尖点和切线等特殊情况),选用B样条曲线来拟合机器人运动轨迹是可行的。通过用B样条曲线对机器人轨迹进行拟合,得到拟合曲线的函数表达式,结合微分平坦理论得到平坦控制量(这里为电机输出转矩)。最后对于平面上移动的移动机器人如何得到它通过的点,将惯性导航原理引进过来,在移动机器人运行过程中,利用超声波传感器进行绝对定位,利用加速度计、陀螺仪采样移动机器人的加速度、角速度信号,通过计算确定移动机器人在各个采样点的位姿,据此组成了移动机器人的轨迹。反过来,通过微分平坦与B样条曲线拟合相结合,找到其平坦输出,这样移动机器人可以还原某一轨迹。
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<正>Istvan Kecskes.2013.Intercultural Pragmatics.Oxford:Oxford University Press.Viii+277 pp.ISBN 978-0-19-989265-5(hardcover:alk.paper).长期以来,语用学派和认知