моделирование четырехколесного робота с использованием Matlab

Когда GTIN-13 правильно распознан и проверен, код отображается в верхней части изображения.Скрипт программы считывания штрих-кодав Matlab:barcode = imread('barcode.jpg');imshow(barcode);pause;barcode = rgb2gray(barcode);barcode = histeq(barcode);barcode = imresize(barcode, .35, 'bilinear');imshow(barcode);pause;%level = graythresh(barcode);%bw = im2bw(barcode, level);h = edge(barcode, 'sobel', [], 'horizontal');% расширить горизонтальные края вертикально, чтобы убрать шумse = strel('line',20,1);h = imdilate(h, se);imshow(h);pause;v = edge(barcode, 'sobel', [], 'vertical');se = strel('line',1,20);v = imdilate(v, se);imshow(v);pause;regions = ~h & v;imshow(regions);pause;% расширить изображение, чтобы получить область штрих-кодаse = strel('line',9,1);% получить область штрих-кодаregions = imdilate(regions,se);imshow(regions);pause;%regions = imcomplement(regions);[labels,numLabels]=bwlabel(regions);imshow(label2rgb(labels, @spring, 'c', 'shuffle'));pause;% найти наибольшую областьindex = 0;largest_size = 0;for i = 0:max(unique(labels))if sum(sum(regions & (labels == i))) > largest_sizelargest_size = sum(sum(regions & (labels == i)));index = i;endend% показать наибольшую областьimshow(regions & (labels == index));pause;region = regions & (labels == index);region = imcomplement(region);% извлечь область из исходного изображения штрих-кода [rows, cols] = size(region);for i = 1:rowsfor j = 1:colsif region(i,j) == 1barcode(i,j) = 255;endendendimshow(barcode);pause;% теперь мы извлекли штрих-кодyar = fspecial('unsharp');barcode = imfilter(barcode,yar,'replicate');imshow(barcode);pause;% получить самые высокие / самые низкие значения x & yx1 = cols;x2 = 1;y1 = rows;y2 = 1;for i = 1:rowsfor j = 1:colsif region(i,j) == 1if i < y1 y1 = i;endif i > y2 y2 = i;endif j < x1x1 = j;endif j > x2x2 = j;endendendend[r,c] = size(barcode);for i = 1:rfor j = 1:cif barcode(i,j) >= 194barcode(i,j) = 255;endif barcode(i,j) < 194barcode(i,j) = 0;endendend%imshow(barcode);I=barcode;I=im2bw(I); imshow(I); holdon;[x,y]=ginput(2); %получитьданныеu1=x(1);u2=y(1);v1=x(2);v2=y(2);line(x,y); %закрасить линию между двумя точкамиa = (u1:1:v1); %найти функциональную линию между 2 точкамиif (u1~=v1) && (u2~=v2) g = round(((v2-u2)/(v1-u1))*a + u2 -(u1/(v1-u1)));elseif (u1==v1) a = u1;endi=1; %найти значение каждого пикселя, через который проходит линияh=v1-u1+1;b=(1:1:h);for a=u1:v1if (I(g,a)==0)b(i)=1; i=i+1;elseif (I(g,a)==1)b(i)=0; i=i+1;endendc=b;i=1; % найти количество пикселей каждой строки в изображении штрих-кодаs=(1:1:60);for k=1:60 j=0;curr=c(i);while (c(i)==curr)&&(i<=h) j=j+1;i=i+1;ends(k)=j;endmau=s(2); %первая строка - образец штрих-кода, вторая - соответствие с этимq=s./mau;p=round(q); doc1=(1:1:6); %декодированиеk=1;for i=5:4:25if (p(i)==3)&& (p(i+1)==2) &&(p(i+2)==1) &&(p(i+3)==1)doc1(k)=0;elseif (p(i)==2)&& (p(i+1)==2) &&(p(i+2)==2) &&(p(i+3)==1)doc1(k)=1;elseif (p(i)==2)&& (p(i+1)==1) &&(p(i+2)==2) &&(p(i+3)==2)doc1(k)=2;elseif (p(i)==1)&& (p(i+1)==4) &&(p(i+2)==1) &&(p(i+3)==1)doc1(k)=3;elseif (p(i)==1)&& (p(i+1)==1) &&(p(i+2)==3) &&(p(i+3)==2)doc1(k)=4;elseif (p(i)==1)&& (p(i+1)==2)&&(p(i+2)==3) &&(p(i+3)==1)doc1(k)=5;elseif (p(i)==1)&& (p(i+1)==1) &&(p(i+2)==1) &&(p(i+3)==4)doc1(k)=6;elseif (p(i)==1)&& (p(i+1)==3) &&(p(i+2)==1) &&(p(i+3)==2)doc1(k)=7;elseif (p(i)==1)&& (p(i+1)==2) &&(p(i+2)==1) &&(p(i+3)==3)doc1(k)=8;elseif (p(i)==3)&& (p(i+1)==1) &&(p(i+2)==1) &&(p(i+3)==2)doc1(k)=9;end k=k+1;enddoc2=(1:1:6);k=1;for i=34:4:54if (p(i)==3)&& (p(i+1)==2) &&(p(i+2)==1) &&(p(i+3)==1)doc2(k)=0;elseif (p(i)==2)&& (p(i+1)==2) &&(p(i+2)==2) &&(p(i+3)==1)doc2(k)=1;elseif (p(i)==2)&& (p(i+1)==1) &&(p(i+2)==2) &&(p(i+3)==2)doc2(k)=2;elseif (p(i)==1)&& (p(i+1)==4) &&(p(i+2)==1) &&(p(i+3)==1)doc2(k)=3;elseif (p(i)==1)&& (p(i+1)==1) &&(p(i+2)==3) &&(p(i+3)==2)doc2(k)=4;elseif (p(i)==1)&& (p(i+1)==2) &&(p(i+2)==3) &&(p(i+3)==1)doc2(k)=5;elseif (p(i)==1)&& (p(i+1)==1) &&(p(i+2)==1) &&(p(i+3)==4)doc2(k)=6;elseif (p(i)==1)&& (p(i+1)==3) &&(p(i+2)==1) &&(p(i+3)==2)doc2(k)=7;elseif (p(i)==1)&& (p(i+1)==2) &&(p(i+2)==1) &&(p(i+3)==3)doc2(k)=8;elseif (p(i)==3)&& (p(i+1)==1) &&(p(i+2)==1) &&(p(i+3)==2)doc2(k)=9;endk=k+1;endОриентация, положение и координата Средства СимулинкSensorFusion и TrackingToolbox позволяют отслеживать ориентацию, положение, позу и траекторию робота.ориентацияОриентация определяется угловым смещением. Ориентация может быть описана с точки зрения вращения точки или кадра. При вращении точки система координат является статической, и точка перемещается. При повороте кадра точка неподвижна, а система координат перемещается. Для данной оси и угла поворота поворот точки и поворот рамы определяют эквивалентное угловое смещение, но в противоположных направлениях.SensorFusion и TrackingToolbox по умолчанию использует вращение кадра (рис. 3.1).В таблице 3.1. приведены соглашения о ротации, которые использует SensorFusion и TrackingToolbox. Трехосная координата всегда указывается в порядке [x, y, z].Переменнаяугол символинтервал (градусы)zрысканиеψ−180 ≤ ψ <180ушагθ−90 ≤ θ ≤ 90хповоротφ−180 ≤ ϕ <180Рисунок 3.1. Вращение кадра Положительный угол поворота соответствует вращению по часовой стрелке вокруг оси при просмотре от начала координат вдоль положительного направления оси. Соглашение для правой руки эквивалентно, когда положительное вращение указывается направлением, в котором пальцы на правой руке скручиваются, когда большой палец указывает в направлении оси вращения.Например, чтобы повернуть ось, используя соглашение ZYX:1.Повернуть исходный кадр вокруг оси z, чтобы получить новый набор осей (x', y', z), где оси x и y изменились на оси x'и y', а оси z - ось остается неизменной.2. Вращая новый набор осей вокруг оси y, получаем другой новый набор осей (x '', y ', z').3. Повернуть этот новый набор осей вокруг оси x'', достигнув нужного кадра (x'', y'', z'').Эта последовательность показана на рисунке 3.2.Рисунок 3.2. Преобразования осейМатрица вращения, необходимая для преобразования вектора в исходном кадре в вектор в дочернем кадре для заданного рыскания, шага и поворота, вычисляется как:Для функций, поддерживающих основанную на кадрах обработку, SensorFusion и TrackingToolbox предоставляет координаты в виде матрицы N × 3, где N - количество выборок во времени, а три столбца соответствуют x-, y- и z- оси. Следующий расчет поворачивает исходный родительский кадр в дочерний кадрachild= (R(ψ,θ,ϕ)×(aparent)Т)ТSensorFusion и TrackingToolbox позволяет эффективно вычислять ориентацию, используя тип данных кватерниона. Чтобы создать матрицу вращения, используя кватернионы, можно использовать% Углы, определяющие ориентацию осейyaw = 20;pitch = 5;roll = 10;% Создатьматрицуориентацииизуглов, используякласскватернионовq = quaternion([yaw pitch roll],'eulerd','zyx','frame');myRotationMatrix = rotmat(q,'frame');ПозаЧтобы полностью указать объект в трехмерном пространстве, можно комбинировать положение и ориентацию. Поза определяется как сочетание положения и ориентации. SensorFusion и TrackingToolbox использует следующие соглашения при описании позы.ТраекторияТраектория определяет, как поза меняется со временем. Чтобы сгенерировать истинные траектории в SensorFusion и TrackingToolbox, следует использоватьkinematicTrajectory или waypointTrajectory.Преобразования координат в робототехникеВ приложениях робототехники можно использовать множество различных систем координат, чтобы определить, где находятся роботы, датчики и другие объекты. Как правило, местоположение объекта в трехмерном пространстве может быть задано значениями положения и ориентации. Есть несколько возможных представлений для этих значений, некоторые из которых являются специфическими для определенных приложений. Перевод и вращение являются альтернативными терминами для положения и ориентации. RoboticsSystemToolbox™ поддерживает представления, которые обычно используются в робототехнике, и позволяет переключаться между ними. Можно преобразовывать системы координат, применяя эти представления к трехмерным точкам. Эти поддерживаемые представления подробно описаны ниже с краткими пояснениями их использования и числовым эквивалентом в MatLab. Каждое представление имеет сокращение для своего имени. Это используется при именовании аргументов и функций преобразования, которые поддерживаются в этом наборе инструментов.3.2. Моделирование движения робота в пакете MatLabSimulinkМодель 4-колесного робота представлена ​​с точки зрения ее положения в координатах xy, ориентации относительно оси x и угла поворота рулевого колеса. Эта модель имеет два входа: один - это линейная скорость, необходимая для поступательного движения тележки робота, а другой - угол поворота для изменения направления. В представленной модели два исполнительных механизма используются для ввода данных в модель для управления транспортным средством. Двигатель постоянного тока с ПИД-управлением - это один из приводов, который выдает линейную скорость, а шаговый двигатель с ПИД-управлением - другой, который выводит угол поворота. Модель построена в средеMatlab / Simulinkи используется для моделирования на протяжении всей работы.Двигатель постоянного тока с независимым возбуждением используется для обеспечения скорости движения вперед транспортного средства. В двигателе постоянного тока с независимым возбуждением и полевой магнит, и якорь имеют отдельный источник питания. Два типа двигателей постоянного тока с независимым возбуждением: двигатель постоянного тока с управлением якорем и двигатель постоянного тока с полевым управлением. Двигатель постоянного тока с управлением якорем имеет постоянный ток возбуждения, а крутящий момент двигателя регулируется током якоря, скорость двигателя изменяется путем изменения напряжения якоря в области постоянного крутящего момента. В двигателе постоянного тока с полевым управлением ток якоря является постоянным, а ток возбуждения регулирует крутящий момент двигателя. Как правило, двигатель постоянного тока с независимым возбуждением имеет независимое управление напряжением питания и магнитным потоком, что позволяет с большей гибкостью устанавливать требуемый крутящий момент при любой угловой скорости.Шаговый двигатель действует как двигатель рулевого управления и определяет угол, на который необходимо повернуть рулевое управление. Шаговые двигатели имеют деталь в форме центральной шестерни, окруженную множеством зубчатых электромагнитов. Для питания электромагнитов требуется внешний драйвер. Работа происходит следующим образом: сначала на один из электромагнитов подается мощность, и он магнитно притягивает к себе зубья шестерни. При включении следующего электромагнита первый выключается и шестернявращается, чтобы выровняться со следующим, и этот процесс продолжается. Так вращается вал двигателя, и каждое из этих вращений известно как ступенька. Существует три основных типа шаговых двигателей: шаговые двигатели с постоянным магнитом (ПM), гибридные и с переменным сопротивлением (VR). Двигатели с постоянными магнитами имеют постоянный магнит в качестве ротора и электромагниты в качестве статора. Они работают на основе притяжения или отталкивания между ротором и статором. В двигателях с регулируемым магнитным сопротивлением в качестве ротора используется простое железо, и они работают таким образом, что минимальное сопротивление достигается с минимальным зазором, а точки ротора притягиваются к полюсам магнита статора. Гибридные шаговые двигатели представляют собой комбинацию двигателей с постоянными магнитами и двигателей VR и обладают максимальной мощностью в небольшом корпусе.Уравнение кинематической модели:где (x, y) – положение транспортного средства в плоскости xy, φ – угол курса транспортного средства относительно оси x, θ– угол поворота транспортного средства, L – расстояние между осями передних и задних колес, u1– входная линейная скорость движения и u2–входная угловая скорость поворота.Два входа скорости u1 и u2 - это переменные, доступные для управления движением. Предполагается, что колеса не имеют боковой пробуксовки и управляемо только переднее колесо. Представление математической модели кинематической модели велосипеда в Matlab / Simulink представлено на рисунке 3.3.Рисунок 3.3. Кинематическая модель робота в среде SimulinkЭквивалентная схема состоит из двух независимых цепей, цепи якоря и цепи возбуждения. Нагрузки подключаются к цепи якоря. Математическая модель двигателя состоит из электрических и механических уравнений, описывающих его физические свойства. Уравнения i. Уравнение цепи якоря:где Vt– приложенное к двигателю напряжение на клеммах или напряжение якоря в вольтах, Eb– ЭДС, индуцированная в обмотке якоря или обратная ЭДС, вольт, La– индуктивность якоря, Генри, ia ​​= ток якоря А и Ra– сопротивление якоря, Ом .Уравнение обратной ЭДС:гдеkφ–постоянная двигателя, k – машинная постоянная, – магнитный поток и w–скорость двигателя в рад / сек.Уравнение механической части:где Te– электромагнитный момент,Нм, J – момент инерции, кгм2, B – коэффициент вязкого трения,Нм-с,TL = момент нагрузки, Нм.Блок-схема математической модели двигателя постоянного тока, описанной в уравнениях, реализованная в Matlab / Simulink, представлена ​​на рисунке 3.4.Передаточная функция шагового двигателя, используемая для моделирования, составляет Блок-схема всей системы показана на рисунке 3.5.Рисунок 3.4 Блок-схема предлагаемой системыРисунок 3.5. Блок-схема системыНа рисунке3.6 показан блок Simulink всей системы с опорной линейной скоростью 9 м / с и опорным углом поворота 0,5 радиана.Рисунок 3.6 Изображение всей системы в Simulink3. 3. Результаты моделированияХарактеристики двигателя постоянного тока, используемого для моделирования: Vt = 230 В, Tload = 100 Нм, La = 0,0065H, kφ = 4,212, Ra = 0,066 Ом, J = 2,83 кгм2, B = 0,634 Нм / рад / с и скорость = 500 об / мин. На рисунках 3.7 и 3.8 показаны два входа в кинематическую модель.Рисунок.3.7 Линейная скорость, вводимая кинематической модельюРисунок.3.8 Ввод угла поворота кинематической моделиМодель тележки робота приводится в движение с постоянной скоростью и фиксированным углом поворота. Если транспортное средство движется с рулевым управлением, зафиксированным под определенным углом, оно описывает дугу окружности. Путь, описанный кинематической моделью для показанных выше входов, представляет собой круг, как показано на рисунке 3.9.Рисунок3.9 Путь, пройденный роботом.Таким образом, в работе представлена ​​кинематическая модель робота с приводом от исполнительных механизмов. В качестве исполнительных механизмов используются двигатель постоянного тока с раздельным возбуждением и шаговый двигатель. ПИД-регулятор предназначендля управления скоростью и положением двигателей. Управляемая линейная скорость и положение ротора вводятся в кинематическую модель автомобиля. Путь, пройденный моделью робота, совпадает с ожидаемой.ЗаключениеАнализ предметной области показывает, что для выполнения многих как производственных, так и транспортных процессов достаточным оказывается моделирование объекта автоматизации как плоских геометрических моделей. В настоящей работе предложена математическая модель движения мобильного робота с четырьмянезависимыми колесами по горизонтальной плоскости.Построены структурная и программная реализация моделей роботаТаким образом разработаны математические модели преобразования координат и движения колесных роботов, а также предложены их в среде SimulinkMatLab.Список использованной литературыКуафе Ф. Взаимодействие робота с внешней средой/ Пер. с. фр. М.Б. Блеер, М.С. Фанченко; Под ред. А.Б. Мещерякова. М.: Мир, 1985 - 285 с.Артемьев В.М. Локационные системы роботов: справочное пособие. Минск: Вышэйш. Шк., - 1988. - 221 с.Засед В.В., Михайлов А.А., Гданский Н.И., Марченко Ю.А. Коррекция растровых изображений, получаемых с видеокамер. Приборы, №5,2007. с. 54-56.НаканоЭйдзи. Введение в робототехнику/ Пер. С яп. Под ред. A.M. Филатова. М,: Мир, 1988 - 335, 1. с. ил.; 22 см.Нилова М. И. Мобильный робот и способ коррекции его курса. Патент РФ №2210492, 7B25J5/00,9/00. СПб. - 2003.Мальцевский В.В., Михайлов А.А., Гданский Н.И., Засед В.В. Способ определения пространственного положения и угловой ориентации тележки транспортного средства. Патент РФ № 2303240 от 20.07.2007. БИ№7,2007.Мальцевский В.В., Михайлов А.А., Гданский Н.И., Засед В.В. Способ определения параметров, характеризующих ориентацию тележки транспортного средства. Патент РФ №2300738 от 6.10.2007. БИ №10,2007.Мартыненко Ю.Г. Управление движением мобильных роботов. Фундаментальная и прикладная математика, 2005, том 11, N8, с.29-80.Основы управления манипуляционными роботами : учеб.для студентов вузов, обучающихся по специальности "Работы и робототехн. системы" / С. Л. Зенкевич, А. С. Ющенко. Изд. 2-е, испр. и доп. - М.: Изд-во МГТУ, 2004. - 478, 1. с.: ил., табл.; 24 см.Павловский В. Е., Рабыкина В. Ю. Моделирование алгоритмов обработки данных TV-сенсора при обнаружении препятствий мобильным роботом. // Адаптивные роботы и GSLT. Труды международной школы-семинара им. А. Петрова. Russia - Italy, 1998. -с. 125-135.Пол Р. Моделирование, планирование траекторий и управление движением робота-манипулятора. -М.: Наука. 1976. 103 с.Справочник по промышленной робототехнике. В 2 кн. / Под ред. Ш. Ноф. М.: Машиностроение, 1989. Кн. 1. М.: Машиностроение, 1989. - 478 с.: ил.Тимофеев А.В. Роботы и искусственный интеллект., М.: Наука, 1978. -192 с.Черноруцкий Г.С., Сибрин А.П., Жабреев B.C. Следящие системы автоматических манипуляторов. М.: Наука, 1987. 271 с.Управляющие и вычислительные устройства роботизированных комплексов на базе микроЭВМ / Под ред. B.C. Медведева. М: Высш. шк., 1990. 238,1. с.: ил.; 21 см.Чернухин Ю.В., Каданов М.В. Устройство управления адаптивным мобильным роботом, Патент РФ N 2143334, G06F19/00. Таганрог. -1999.Управляемое движение мобильных роботов по произвольно ориентированным в пространстве поверхностям / В.Г. Градецкий, В.Б. Вешняков, СВ. Калиниченко, Л.Н. Кравчук. М.: Наука, 2001. 359, 1. с.: ил.; 22 см.Фостер Я., Дж. Инсли, Г. Лацевски, К. Кессельман, М. Тибау. Удаленная визуализация // Открытые системы. -1999. №11. с. 35-45Autonomous robot vehicles I.J. Cox, G.T. Wilfong, ed.; Forew. by T. Lozano-Perez New York etc.: Springer, Cop. 1990 XXVI, 462 с.ил.,28 см. - Библиогр. вконцест. - Указ. -ISBN 0-387-97240-4 (New York etc.)KuniharuTakayama. Apparatus for controlling motion of normal wheeled omnidirectional vehicle and method thereof. US Patent № 5739657. Japan. -1998.Schmidhuber. Reinforcement learning with self-modifying policies. In S.Thrun and L.Pratt, Learning to learn, pages. 293-309, Kluwer, 1997.Grossmeyer M., Rench G. Machine and method using graphic data for treating a surface. US Patent № 5086535. Germany. -1992.