本文以全区域覆盖智能割草机器人为研究对象,主要研究了智能割草机器人的路径识别、跟踪技术和障碍探测技术。 针对智能割草机器人在草坪上割草的工作要求及草坪的特点,本文设计了一个光电传感器系统来实现割草机器人对割草路径的识别。根据光电传感器系统输出的路径信息,本文设计了一个模糊控制器来实现割草机器人对割草路径的跟踪。上述路径识别、跟踪方法是一种全新的探索,具有一定的实用价值。 智能割草机器人在草坪上割草工作时,既要避开草坪内的各种障碍物(如树木,花坛等),又要尽可能的逼近障碍获得最大的割草覆盖率,割草机器人需要较准确的探测障碍物的距离并作出相应的避障策略。本文设计了一个超声波传感器系统来实现割草机器人对障碍的探测。由于超声波传感器在测距时存在射线开放角问题,测量系统在较大倾斜角测距时有较明显的误差,针对这一问题,本文设计了一个BP神经网络对获得的超声波传感器信息进行融合,大大减小了测量误差,为割草机器人充分接近障碍物的安全避障提供了比较准确的距离信息。 此外,本文综合考虑了精度、成本等因素,合理选用相关的传感器及元器件,完成了硬件电路和控制软件的设计工作。