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专利号: 2014104372836
申请人: 山东科技大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 控制;调节
更新日期:2023-12-11
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.机器人鸟自主导航系统,其特征在于:包括微控制器、微GPS模块、主控制板模块以及用于调节刺激强度和航向角的模糊控制器;所述主控制板模块包括电源管理模块、刺激信号输出接口;所述的微GPS模块分别与微控制器、模糊控制器连接,所述的电源管理模块为微控制器提供电源;所述的微控制器、模糊控制器并联后连接刺激信号输出接口;

微GPS模块,接收卫星信号,并计算出机器人鸟的位置信息,并将信息输送给微控制器;

微控制器每隔一秒读取来自微GPS模块的一帧数据,解析得到对应时刻的经、纬度和速度信息,这就是机器人鸟在对应时刻的位置和速度信息;根据这些信息,微控制器算出机器人鸟的实际航向角和目标航向角,从而得到角度偏差及其角度偏差变化率,并将角度偏差及其角度偏差变化率作为输出变量输送给模糊控制器;

模糊控制器,根据微控制器输出的角度偏差及其角度偏差变化率,基于模糊控制策略

产生一个适宜的刺激强度值;并将该刺激强度值输送给微控制器,微控制器以此数据为依据,产生一个对应于该时刻的刺激序列;

刺激信号输出接口,微控制器产生相应强度的刺激序列经过刺激信号输出接口输出到

对应的神经核团,以调整机器人鸟的飞行方向,使其回到目标航向上来。

2.机器人鸟自主导航系统的控制方法,其特征在于:

微控制器每隔一秒从微GPS模块读取一帧GPS数据,并判断微GPS模块是否进入有效定

位状态,若微GPS模块进入有效定位状态,微控制器将从GPS数据帧中解析出此时刻的经、纬度和速度信息;根据此时刻机器人鸟所处的经纬度数据和目标点的GPS数据,计算两点的平面距离,如果距离小于或等于20米,则说明机器人鸟到达目标点范围,本次导航结束;

否则,将继续进行如下判断,若速度不小于1米/秒,则说明机器人鸟处于飞行状态;接着,微控制器根据此时刻和上一时刻的GPS经、纬度数据,利用两点一线的计算方法,得到此时的机器人鸟的实际航向角;同理,根据此时刻的GPS数据和目标点的GPS数据,计算出此时的目标航向角;实际航向角减去目标航向角可得到此时航向角偏差;

若偏差大于或等于80度,则用刺激强度为频率为100Hz, 脉冲宽度为8,每个宽度单位是0.1ms,脉冲的个数为30个,刺激序列为每秒2个的刺激序列,刺激机器人鸟大脑左侧的DIVA,使机器人鸟向左偏转;若偏差小于或等于负80度,则用如上述同样的强度刺激机器人鸟大脑右侧的DIVA,使机器人鸟向右偏转;

若航向角偏差的绝对值小于80度,则根据上一个航向角偏差计算出此时的航向角偏差

变化率;

接着,将航向角偏差和航向角偏差变化率进行模糊化处理,并得到两个变量的模糊值,依据两变量的模糊值查询模糊查询表,得到输出变量刺激强度的模糊值,然后对其进行去模糊化得精确值U;如果U>0,则控制器输出频率为100Hz, 脉冲宽度为U,宽度单位是0.1ms,脉冲的个数30个,刺激序列为每秒2个的刺激序列,刺激机器人鸟大脑左侧的DIVA,使机器人鸟向左偏转;若U<0,则用如上述同样强度的信号刺激机器人鸟大脑右侧的DIVA,使机器人鸟向右偏转;若U=0,则控制器不输出刺激;然后,每隔一秒钟重复以上过程,直到机器人鸟到达目标点20米的范围内,本次导航结束;

在上述判断过程中,若机器人鸟的速度小于1m/s时,说明机器人中止了飞行,此时微控制器根据本次连续飞行的时间做出如下判断,若连续飞行时间大于或等于10分钟时,让机器人鸟休息2分钟;然后,用中等强度,频率为100Hz, 脉冲宽度为4,宽度单位是0.1ms,脉冲的个数20个,刺激序列为每秒2个的刺激序列的刺激,刺激机器人鸟的古纹状体,强迫机器人鸟起飞;如果连续飞行时间小于10分钟,则微控制器立即发出刺激强迫机器人鸟起飞。

3.根据权利要求2所述的机器人鸟自主导航系统的控制方法,其特征在于:所述的模糊控制器的模糊查询表,设计过程如下:角度偏差E的实际范围是(-80,80),角度偏差的变化率范围是(-160,160),脉冲宽度的实际变化范围是(0,8);

定义角度偏差的论域,角度偏差变化率的论域和输出脉冲宽度的论域均为{-8,-7,-

6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6,7,8};

偏差系数Ke=16/(80+80)=0.1;

偏差变化率系数Kec=16/(160+160)=0.05 ;

脉冲宽度系数Ku=16/8=2;

基于模糊控制,对于角度偏差E、角度偏差变化率EC和输出脉冲宽度U都定义9个语言值{NG(负极大),NB(负大),NM(负中),NS(负小),Z(零),PS(正小),PM(正中),PB(正大),PG(正极大)}, 与以上对应的语言值定义为[1,2,3,4,5,6,7,8,9];以上三个变量的隶属度函数均采用三角函数;根据经验性的控制规则,并得到基于模糊语言的规则表,结合隶属度和规则表,得到以上规则所蕴含的模糊关系R,根据两个输入变量航向角偏差E和航向角偏差变化率EC的所有的模糊组合,并组合模糊关系R可以求得到模糊查询表FT。