除銹爬壁機器人壁面行走控制技術(shù)研究.pdf

1、爬壁機器人由于其作業(yè)環(huán)境的特殊性，已經(jīng)成為機器人技術(shù)發(fā)展的熱點之一。而除銹爬壁機器人以其綠色環(huán)保、除銹效果好等優(yōu)點，在船舶壁面除銹等領(lǐng)域具有重要的應用價值。一般來說，除銹爬壁機器人工作量很大，自動化改進需求迫切，但在壁面定位、路徑規(guī)劃、自動控制等方面的研究還不滿足應用要求。除銹爬壁機器人工作過程中的變負載特性，給其運動控制帶來了困難。不同船型壁面的障礙物形式和分布不同，如何在各種環(huán)境中實現(xiàn)自定位和障礙物定位，以及規(guī)劃運動路徑等都是需要解

2、決的問題。因此，本文針對除銹爬壁機器人的定位、路徑規(guī)劃、控制系統(tǒng)及控制算法等方面的關(guān)鍵性技術(shù)進行了深入的研究。
　　論文提出了一種爬壁機器人定位信息融合模型，模型采用兩級融合算法實現(xiàn)機器人定位。第一級融合實現(xiàn)了爬壁機器人在壁面的自定位;第二級融合實現(xiàn)了障礙物的定位。融合算法提高了爬壁機器人的定位精度，解決了爬壁機器人的自主定位和障礙物定位問題。提出了一種基于障礙物檢測傳感器的生物激勵神經(jīng)網(wǎng)絡動態(tài)路徑規(guī)劃方法。建立了障礙物檢測傳感器

3、的檢測數(shù)學模型，利用數(shù)學模型動態(tài)局部地建立環(huán)境信息，實時規(guī)劃出爬壁機器人的運動路徑，解決了環(huán)境模型建模不準或未知情況下的動態(tài)路徑規(guī)劃問題。提出一種運動情況模板搜索和匹配的路徑規(guī)劃方法，首次將爬壁機器人的運動狀態(tài)受限問題引入到路徑規(guī)劃算法中，實現(xiàn)在路徑規(guī)劃的基礎上判斷爬壁機器人下一點運動的方向和角度，拓展了路徑規(guī)劃在條件受限的移動機器人領(lǐng)域的應用。
　　論文主要結(jié)構(gòu)如下:
　　第一章，提出了論文研究的背景和意義，對國內(nèi)船用壁面

4、清洗類機器人的研究現(xiàn)狀進行分析，綜述了目前機器人定位和路徑規(guī)劃的研究現(xiàn)狀，在此基礎上提出了本文的主要研究內(nèi)容。
　　第二章，建立除銹爬壁機器人機械系統(tǒng)的靜力學和動力學模型，通過仿真分析確定除銹爬壁機器人的磁吸附力和驅(qū)動力。在此基礎上，分析除銹爬壁機器人機械系統(tǒng)的關(guān)鍵部件，最終通過試驗驗證了除銹爬壁機器人的負載能力，為后面的研究提供理論基礎。
　　第三章，根據(jù)除銹爬壁機器人在船舶壁面除銹的定位要求，選取了除銹爬壁機器人相對位置

5、和障礙物位置檢測傳感器，建立了除銹爬壁機器人的定位模型和各個傳感器觀測模型，為融合過程的實現(xiàn)奠定了基礎。融合模型采用兩級融合方式，融合模型數(shù)據(jù)處理分別采用擴展kalman濾波算法和加權(quán)平均值法，并仿真分析了融合定位精度。
　　第四章，針對從一塊已除銹完的區(qū)域運動到下一塊要除銹區(qū)域的路徑規(guī)劃問題，提出利用生物激勵的神經(jīng)網(wǎng)絡算法作為點到點路徑規(guī)劃算法。在算法中引入障礙物檢測傳感器，實現(xiàn)動態(tài)規(guī)劃的運動路徑。提出了基于運動情況模板搜索和匹

6、配的生物激勵神經(jīng)網(wǎng)絡路徑規(guī)劃方法。最后通過仿真和試驗證明，改進算法能很好地解決管路限制的問題，滿足實際的路徑規(guī)劃需求。
　　第五章，針對區(qū)域除銹的完全遍歷路徑規(guī)劃問題進行研究。通過在完全遍歷路徑規(guī)劃總規(guī)劃方式的基礎上，集成啟發(fā)式搜索算法和模板法完成了路徑搜索;通過實驗發(fā)現(xiàn)完全遍歷路徑規(guī)劃的覆蓋效率不高，因此提出了基于動力學反演控制方法，從軌跡跟蹤控制的角度考慮提高遍歷清洗的覆蓋率，仿真結(jié)果表明，利用此方法可以提高遍歷清洗的覆蓋率。