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基于ROS的协作机器人控制系统的开发

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简介:
本项目致力于研发基于ROS(机器人操作系统)的协作机器人控制系统,旨在提高机器人的灵活性和安全性,促进人机协同作业。通过集成先进的算法与传感器技术,系统可实现精准操控及环境感知,适用于工业、医疗等多个领域应用。 为了实现协作机器人的控制,我们对其控制系统进行了研究。在确保系统鲁棒性和实时性的前提下,我们在PC机上构建了一个基于Ubuntu系统的环境,并结合ROS(机器人操作系统)以及CAN通讯技术来搭建该机器人的控制系统。通过仿真实验和实体机器人实验验证了这一控制方案的有效性。结果显示,协作机器人控制系统具备路径规划的基本功能,能够有效地建立上下位机之间的通信并实现对机器人的操控。此外,此系统具有模块化设计、高移植性、清晰的框架结构以及低延迟等特点。

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客服
客服
  • ROS
    优质
    本项目致力于研发基于ROS(机器人操作系统)的协作机器人控制系统,旨在提高机器人的灵活性和安全性,促进人机协同作业。通过集成先进的算法与传感器技术,系统可实现精准操控及环境感知,适用于工业、医疗等多个领域应用。 为了实现协作机器人的控制,我们对其控制系统进行了研究。在确保系统鲁棒性和实时性的前提下,我们在PC机上构建了一个基于Ubuntu系统的环境,并结合ROS(机器人操作系统)以及CAN通讯技术来搭建该机器人的控制系统。通过仿真实验和实体机器人实验验证了这一控制方案的有效性。结果显示,协作机器人控制系统具备路径规划的基本功能,能够有效地建立上下位机之间的通信并实现对机器人的操控。此外,此系统具有模块化设计、高移植性、清晰的框架结构以及低延迟等特点。
  • QuadQuad: ROS四足
    优质
    QuadQuad是一款基于ROS(Robot Operating System)设计的先进四足机器人控制系统。该项目旨在优化四足机器人的机动性和稳定性,适用于科研与教育领域。 四元组是为Raspberry Pi上运行的四足机器人设计的一个基于ROS(Robot Operating System)的控制器。它包含步态发生器、单眼视觉测距仪以及正在进行中的稀疏SLAM功能,此外还有用于模拟机器人的环境搭建工具。 此项目的目标还包括将机器学习系统集成到机器人中,使步态和路径规划能够受到不同ML算法的影响。为了使用该项目,请先在Raspberry Pi上安装Ubuntu Mate操作系统,之后通过命令行输入“sudo apt-get install ros-kinetic-desktop-full”来下载ROS及其依赖项。 运行模拟器可以通过执行“roslaunch quadquad_gazebo basicworld.launch”实现;步态控制器则可通过调用Python脚本段落件(例如:“python /path/to/gait_controller.py”)启动。视觉里程表和SLAM功能的激活,则可以使用命令行工具rosrun,具体指令为“rosrun quadquad_v”。
  • ROS飞行
    优质
    本项目致力于研发一套基于ROS(机器人操作系统)的先进无人机飞行控制系统。该系统集成了路径规划、自主导航及避障功能,旨在提高无人机在复杂环境中的操作效率与安全性。 基于ROS的无人机飞行控制系统采用高性能单片机实现无人干预的自主飞行控制。
  • ROSPythonROS
    优质
    ROS,即机器人操作系统,是一款灵活且强大的框架,广泛应用于机器人软件开发。本课程侧重于使用Python语言在ROS平台上进行编程和项目实践。适合希望深入理解机器人技术原理并参与实际开发的研究人员及工程师学习。 基于Python的机器人操作系统(ROS)为用Python 3编写的基于Raspberry Pi的机器人提供了一个平台,并且其原型硬件实现是KR01机器人。传感器与电机控制器之间的主要通信通过I²C进行,使用了杠杆开关保险杠、Sharp/Pololu红外距离传感器以及Pimoroni公司的Breakout Garden系列中的多种传感器。KR01机器人采用了PiBorg的ThunderBorg电机控制器和UltraBorg超声波及伺服控制板。 该系统具有以下特点:通过有限状态机进行任务优先级排序;使用消息队列实现通信,采用仲裁器协调多个模块间的操作,并支持编码器里程计用于精确的运动控制。在启动时会自动扫描I²C总线以发现可用设备并完成相应的配置工作。此外,还可以通过YAML文件对系统参数和功能进行灵活配置。 新西兰个人机器人小组(NZPRG)博客上提供了更多信息,有兴趣的朋友可以自行查找相关资料了解详情。
  • Pioneer 3多(ROS)
    优质
    Pioneer 3多机器人控制系统基于ROS开发,旨在实现高效协同作业。该系统支持路径规划、避障及任务分配等功能,为科研与教学提供强大工具。 基于ROS环境开发针对Pioneer 3多机器人的控制程序。内容涵盖如何构建ROS及RosAria环境,并提供单个机器人与多个机器人控制的示例代码。该程序旨在帮助用户掌握在ROS环境中对Pioneer 3系列机器人的操控技巧,适合初学者和有一定经验的技术人员参考学习。
  • JetsonROS巡检
    优质
    本项目基于NVIDIA Jetson开发板,结合ROS(Robot Operating System)环境,研发了一套高效智能的机器人巡检系统。该系统能够自动完成复杂环境下的巡逻任务,并实时传输高清视频数据与传感器信息至监控中心进行分析处理,显著提升工作效率和安全性。 机器人ROS巡检系统基于Jetson开发板构建,包括串口读取与写入程序、图像显示程序以及基于里程的控制方法。
  • Micro-ROS移动嵌入式设计与
    优质
    本项目致力于设计并实现一种基于Micro-ROS框架的移动机器人嵌入式控制系统,旨在提高小型机器人的自主性和灵活性。通过优化资源利用,系统能够有效支持各种复杂的导航和交互任务,为广泛的应用场景提供强大支撑。 本段落利用机器人相关知识设计并搭建了一款基于micro-ROS架构的移动机器人,并搭载了Cartographer SLAM算法,在未知环境中构建环境地图。具体内容如下: (1)在PC端成功配置了micro-ROS开发环境,验证了micro-ROS节点与ROS2之间的交互情况。根据机器人的应用场景需求,选择了四轮运动结构并采用差速驱动控制方式。对移动机器人进行了建模和运动学分析,并针对轮式里程计的不足引入IMU进行数据融合。最后对比了几种常见环境地图方案的优点和缺点。 (2)完成了整个机器人系统的搭建工作。将控制系统划分为三个部分,分别阐述了各部分的功能实现情况。在硬件系统方面,根据各个任务模块的需求对主控处理器、传感器及电机驱动板等进行了选型,并针对底层运动控制板设计了相应的硬件电路图;最终实现了机器人的软件程序开发。基于micro-ROS架构下支持有线串口和无线网络两种方式来实现机器人控制系统。 (3)阐述了SLAM问题模型及其求解算法,对栅格地图进行数学建模,并在已知定位的情况下利用数据集进行了初步的构建地图实验;详细介绍了主流的Gmapping与Cartographer这两种SLAM算法。
  • STM32F107微搬运
    优质
    本项目聚焦于利用STM32F107微控制器设计一套高效的搬运机器人电机控制系统,旨在优化机械臂运动控制精度与响应速度,推动自动化物流技术进步。 为了满足搬运机器人前轮转向舵机和后轮驱动电机的控制需求,我们采用Cortex-M3内核的STM32F107作为主控制器,并使用嵌入式实时操作系统μC/OS-II来管理程序任务。系统将代码划分为启动任务、电机转速控制任务以及舵机控制任务等多个独立的任务单元,并为每个任务设置了相应的优先级。这种设计能够有效地实现搬运机器人的运动控制功能。
  • MATLAB设计
    优质
    本项目基于MATLAB平台进行机器人控制系统的设计与实现,涵盖路径规划、避障算法及人机交互等模块,旨在提升机器人的自主导航能力。 《机器人控制系统的设计MATLAB》是一本关于利用MATLAB软件进行机器人控制技术设计的专业教程。作为强大的数学计算与仿真工具,MATLAB在机器人领域广泛应用。本书深入探讨了如何使用MATLAB来完成机器人控制系统的设计及仿真实验。 首先,在设计过程中需要掌握机器人的运动学和动力学模型。其中,运动学研究的是关节变量与末端执行器位置之间的关系,并通过笛卡尔坐标系或关节坐标系进行描述;而动力学则进一步考虑力和力矩的影响因素,包括惯性、重力及摩擦等,通常采用牛顿-欧拉方法或者拉格朗日方程来建立模型。MATLAB中的Robot Dynamics Toolbox能够帮助工程师快速构建并求解这些复杂模型。 接下来,在机器人控制系统设计中还包括控制器的开发工作,例如PID和滑模控制器的设计与应用。其中,PID因其简单且性能优良而被广泛采用;而滑模控制则以其对参数变化及外部干扰的强大鲁棒性著称。借助MATLAB中的Simulink环境可以直观地构建出控制系统的框图,并进行实时仿真以评估其性能。 《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真(第4版)》这本书可能涵盖了这些内容,包括从基础的建模到复杂的控制算法设计以及最终的系统验证等多个方面。书中包含了许多实例和练习题,有助于读者更好地理解和掌握如何使用MATLAB来进行实际中的控制系统开发工作。“机器人控制仿真程序”中提供的示例代码可能是MATLAB脚本或Simulink模型形式,用于展示特定策略的具体实现方式。 通过学习《机器人控制系统的设计MATLAB》,不仅可以深入理解相关理论知识还能借助于这一强大工具将所学转化为实践应用。这对于所有从事该领域的研究者与工程师而言都是一项非常宝贵的能力,在日常的研究开发工作中能够显著提高工作效率并帮助完成复杂的系统设计任务。
  • LPC2104爬壁
    优质
    本项目旨在研发一种以LPC2104微控制器为核心的爬壁机器人控制系统,实现对机器人的精准操控及自主导航功能。 本段落首先概述了四足微型爬壁机器人的结构部分,并详细介绍了其控制系统的硬件设计。此外,还探讨了将实时多任务操作系统μC/OS-II移植到Philips公司生产的32位ARM处理器LPC2104上的方法以及相关的软件开发过程。 关键词:微型爬壁机器人 LPC2104 μC/OS-II ARM 引言部分指出,在微机电系统(MEMS)技术进步和小型移动机器人的应用领域日益扩大的背景下,人们开始寻求使用四足微型爬壁机器人替代人工进行特殊环境下的作业。例如在公安消防中用于复杂通风管道的灾情勘查、敌方侦察任务以及核工业环境中狭窄空间内的管壁检测等场景。