以新型距離探測系統完成環境辨識和即時車型機器人控制

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姓名

張經民(Chin-Ming Chang) 查詢紙本館藏

畢業系所

電機工程學系

論文名稱

以新型距離探測系統完成環境辨識和即時車型機器人控制
(Environment Recognization and Real-Time Control on a Car-Like Mobile Robot via a Novel Distance Sensor System)

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摘要(中)

本篇論文提出一種新的環境辨識技術以應用在無人自走車的導引與避障，環境辨識的方法主要以Hopfield類神經網路來記憶學習環境資料，並以改良的Hopfield類神經網路成功的解決記憶資料清洗不完全的問題。車型機器人控制的方面，本論提出以多次的迴轉來節省車型機器人轉彎所需的前方空間，最後以雙層的模糊控制器來完成車型機器人趨近道路中心行駛的控制。
為了驗證本論文所提出的環境辨識方法，吾人分別設計各種自走車可能遭遇的環境，並利用距離探測系統進行環境的辨識，將測距資訊繪製週遭環境圖。而車型機器人的最小迴轉半徑控制論文中除了提供理論上的證明以外，也以實驗結果證明本方法的可行性。
本文利用視覺影像發展一種新式的測距方法，不需要複雜的影像識別演算法，以追求更低的成本與更快的即時運算速度，來取代傳統的超音波或是雷射光的測量工具，未來希望能將此測距系統成功的應用在複雜環境辨識與即時控制實驗中。

摘要(英)

In this paper, an environment recognition approach is applied in the obstacle avoiding and guidance of an autonomous Car-Like Mobile Robot. The environment recognition is implemented by the Hopfield neural network. We also provide a modified Hopfield network to reduce the output error. For the sake of the control of car-like mobile robot, a turning strategy is proposed to achieve the minimal turning ratio. Finally, a double layer fuzzy controller is designed to keep the robot cruising on the center of the road.
In order to examine the performance of the proposed environment recognition, we create several possible patterns the mobile robot could meet in the real world. We use a novel distance measurement system to recognize the environment, and to plot the surroundings information. The minimal turning ratio control is not only proved in the theory but also verified by experiment of results.
In this thesis, a novel distance measurement method based on the version image is developed. This system could perform the distance measurement without complicate algorithms. We expect that the proposed nonexpensive and faster measurement system would replace the conventional tools, such as the ultrasonic and infrared methods. In the future, we will apply the environment recognition to achieve the real time control of an autonomous robot in the complicate environment.

關鍵字(中)

★ 距離探測系統
★ 環境辨識
★ 霍普菲爾類神經網路
★ 即時控制
★ 車型機器人

關鍵字(英)

★ car-like mobile robot
★ distance sensor system
★ environment recognization
★ hopfield neural network
★ real-time control

論文目次

中文摘要
英文摘要
誌謝
目錄 Ⅰ
圖目錄 Ⅳ
表目錄 Ⅹ
第一章緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 距離探測器之發展概況 2
1.3 機器人導航文獻回顧 3
1.4 研究動機與方法 4
1.5 論文架構 5
第二章測距系統和車型機器人硬軟體架構 6
2.1 自製距離探測器 6
2.1.1 CCD攝影機 6
2.1.2 雷射筆 7
2.1.3 CCD的廣角鏡頭扭曲畸變失真調整 9
2.1.4 距離探測器測距原理說明 11
2.1.5 直流伺服機 14
2.1.6 伺服機控制 15
2.2 測距控制介面 16
2.3 MSP 430微處理器和通訊傳輸介面 16
2.3.1 MSP430簡介 16
2.3.2 串列通訊介面 18
2.4 車體結構 19
2.4.1 前輪轉向結構 20
2.4.2 後輪跑動結構 24
2.5 電力系統 25
第三章利用自製距離探測系統進行環境辨試並使用Hopfield類神經網路調整之 26
3.1 第一個實驗：測距精準度實驗 26
3.2 第二個實驗：週遭環境的辨識 27
3.2.1 十種環境下的量測結果 28
3.2.2 轉角處誤差的成因 34
3.3 類神經網路介紹 35
3.4 使用Hopfield類神經網路來調整測距環境圖 38
3.5 改良型Hopfield類神經網路調整測距環境圖 50
3.5.1 定義差異度 50
3.5.2 增強神經網路的記憶深刻度 51
3.5.3 使用改良的Hopfield類神經網路來調整測距環境圖 52
3.6 未來的可供發展的環境識別研究方向 55
3.6.1 利用不變動量將形狀特徵析出 55
3.6.2 比較特徵值的差異度 57
第四章自製距離探測系統應用於車型機器人即時控制設計 59
4.1 模糊理論簡述 59
4.2 車體動態系統和Dbr的計算 60
4.2.1 車體動態系統 60
4.2.2 方形環境下估算Dbr 62
4.3 車型機器人轉彎的省空間方法 63
4.3.1 最小迴轉半徑 63
4.3.2 利用多次迴轉來節省車型機器人轉彎所需的空間 64
4.4 道路中心行駛模糊控制器設計 69
4.5 道路中心行駛模擬 74
4.6 道路中心行駛實驗結果 75
4.7 策略融合 78
第五章結論與未來研究方向 82
5.1 結論 82
5.2 未來研究方向 82
參考文獻 84
附錄一：vfw的原始指令(source code)資料 88
附錄二：前輪轉角及S03T直流伺服機間的角度變換公式推導 91
附錄三：利用多次迴轉來節省車型機器人轉彎所需空間的推導 95

參考文獻

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指導教授

鍾鴻源(Hung-Yuan Chung)

審核日期

2005-6-16

推文