Luận án tiến sĩ nghiên cứu hệ thống xây dựng bản đồ lập quỹ đạo và điều khiển bá

Tài liệu: Luận án tiến sĩ nghiên cứu hệ thống xây dựng bản đồ lập quỹ đạo và điều khiển bám quỹ đạo cho robot tự hành bốn bánh đa hướng. Tải miễn phí tại TaiLie

Chuyên ngành

Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa

Tác giả

Luan An

Thể loại

Luận án

Năm xuất bản

Số trang

169

Thời gian đọc

26 phút

Lượt xem

0

Lượt tải

0

Phí lưu trữ

50 Point

Tóm tắt nội dung

I. Tổng quan robot tự hành đa hướng FWOMR

Phần này giới thiệu về robot tự hành bốn bánh đa hướng (FWOMR). FWOMR nổi bật với khả năng cơ động đặc biệt. Ứng dụng của chúng trải rộng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Nghiên cứu tập trung vào hệ thống định vị, điều khiển và tự chủ. Luận án này xem xét các hệ thống toàn diện cho robot này. Mục tiêu là đảm bảo hoạt động mạnh mẽ trong môi trường động. Việc hiểu rõ năng lực của FWOMR là rất quan trọng. Thiết kế của nó cho phép di chuyển linh hoạt theo mọi hướng. Điều này nâng cao đáng kể tính linh hoạt trong vận hành. Các tiến bộ này mang lại lợi ích cho các hệ thống robot trong tương lai.

1.1. Mô hình hóa FWOMR và kiến trúc hệ thống

Robot tự hành FWOMR được mô hình hóa chi tiết. Mô hình này bao gồm động học và động lực học của robot. Đây là nền tảng cho việc thiết kế hệ thống điều khiển. Kiến trúc hệ thống điều khiển robot tự hành được trình bày rõ ràng. Hệ thống này tích hợp các cảm biến, bộ xử lý và cơ cấu chấp hành. Các thành phần này phối hợp chặt chẽ để đạt được khả năng tự chủ. Kiến trúc hệ thống làm rõ các khối chức năng. Điều này hỗ trợ hiệu quả quá trình phát triển và tích hợp.

1.2. Các phương pháp điều khiển bám quỹ đạo phổ biến

Nhiều thuật toán điều khiển bám quỹ đạo được khảo sát. Bộ điều khiển PID là một phương pháp cơ bản. Điều khiển trượt (SMC) cung cấp độ bền vững cao. Thuật toán điều khiển mặt trượt động (DSC) cải thiện hiệu suất đáng kể. Điều khiển dự báo tựa mô hình (MPC) tối ưu hóa hành vi của robot. Mỗi phương pháp có những ưu và nhược điểm riêng. Việc lựa chọn thuật toán phù hợp phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của ứng dụng. Nghiên cứu tập trung vào hiệu quả và độ chính xác của các phương pháp này.

1.3. Tổng quan về hệ điều hành ROS

ROS (Robot Operating System) là một nền tảng quan trọng cho robot. Nền tảng này cung cấp các công cụ và thư viện cần thiết. ROS hỗ trợ mạnh mẽ việc phát triển ứng dụng robot. Nó đơn giản hóa quá trình tích hợp các module khác nhau. Các hoạt động của ROS bao gồm truyền thông và xử lý dữ liệu. Sự tương tác giữa các nút trong ROS rất linh hoạt. ROS giúp xây dựng các hệ thống robot phức tạp hiệu quả. Nó thúc đẩy sự hợp tác trong cộng đồng nghiên cứu robot.

II. Thuật toán SLAM cho robot tự hành hiệu quả

Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) là cốt lõi cho robot tự hành. SLAM cho phép robot xây dựng bản đồ môi trường. Đồng thời, robot xác định vị trí chính xác của mình trong bản đồ đó. Thách thức lớn của SLAM là xử lý sự không chắc chắn của cảm biến. Độ chính xác của bản đồ và định vị rất quan trọng. Các thuật toán SLAM được cải tiến liên tục. Mục tiêu là hoạt động tin cậy trong môi trường phức tạp. Hệ thống nhận thức của FWOMR là nền tảng. Nó thu thập dữ liệu từ các cảm biến. Điều này hỗ trợ mạnh mẽ quá trình bản đồ hóa và định vị.

2.1. Nâng cao độ tin cậy định vị robot FWOMR

Độ tin cậy định vị robot FWOMR được nâng cao đáng kể. Phương pháp suy luận xác suất cải thiện kết quả. Phương pháp này xử lý thông tin không chắc chắn từ cảm biến. Bộ lọc Kalman cũng được sử dụng hiệu quả cho bài toán định vị robot. Bộ lọc Kalman ước lượng chính xác trạng thái của robot. Nó giảm thiểu sai số do nhiễu cảm biến gây ra. Việc kết hợp các phương pháp giúp định vị chính xác hơn. Điều này là yếu tố thiết yếu cho hoạt động của robot tự hành.

2.2. Triển khai và tối ưu thuật toán EKF SLAM

Thuật toán EKF-SLAM (Extended Kalman Filter SLAM) được triển khai chi tiết. EKF-SLAM là một phương pháp phổ biến và mạnh mẽ. Nó kết hợp bộ lọc Kalman mở rộng với framework SLAM. Bước dự đoán ước tính trạng thái robot và bản đồ hiện tại. Bước chỉnh sửa cập nhật các ước lượng dựa trên dữ liệu cảm biến mới. Các tham số của thuật toán được tối ưu hóa cẩn thận. Điều này nhằm đạt được hiệu suất tốt nhất. Quá trình này đảm bảo tính chính xác và ổn định.

2.3. Đánh giá hiệu suất SLAM qua mô phỏng thực nghiệm

Hiệu suất thuật toán EKF-SLAM được đánh giá kỹ lưỡng. Mô phỏng ban đầu được thực hiện trên Matlab. Các kết quả mô phỏng sơ bộ được phân tích. Mô phỏng tiếp tục trên phần mềm Gazebo. Gazebo cung cấp một môi trường mô phỏng thực tế hơn. Cuối cùng, thực nghiệm thuật toán trong môi trường thực tế. Dữ liệu thực được thu thập từ robot FWOMR. Kết quả mô phỏng và thực nghiệm được so sánh. Điều này cung cấp đánh giá toàn diện về khả năng SLAM.

III. Hệ thống điều hướng điều khiển bám quỹ đạo

Hệ thống điều hướng là cốt lõi của robot tự hành. Nó giúp robot di chuyển an toàn và hiệu quả. Hệ thống này bao gồm các chức năng lập kế hoạch di chuyển. Đồng thời, nó thực hiện điều khiển bám quỹ đạo một cách chính xác. Mục tiêu là theo dõi một quỹ đạo đã định trước. Robot phải phản ứng linh hoạt với những thay đổi của môi trường. Điều khiển tối ưu hóa hành vi của robot để đạt được mục tiêu. Nghiên cứu này phát triển một hệ thống toàn diện. Nó đảm bảo độ chính xác và hiệu quả cao trong vận hành.

3.1. Lập kế hoạch di chuyển toàn cục và cục bộ

Lập kế hoạch di chuyển được thực hiện ở hai cấp độ. Lập kế hoạch toàn cục xác định đường đi tổng thể của robot. Nó dựa trên bản đồ môi trường đã biết. Lập kế hoạch cục bộ điều chỉnh đường đi trong thời gian thực. Điều này nhằm tránh các vật cản tức thời. Nó xử lý cả chướng ngại vật động và tĩnh. Sự kết hợp giữa hai cấp độ này là cần thiết. Nó đảm bảo robot đến đích an toàn và hiệu quả.

3.2. Thiết kế bộ điều khiển dự báo MPC cho FWOMR

Bộ điều khiển dự báo tựa mô hình (MPC) được thiết kế đặc biệt. MPC là một phương pháp điều khiển tiên tiến. Nó dự đoán hành vi của robot trong tương lai gần. MPC tối ưu hóa các lệnh điều khiển để đạt được mục tiêu. Việc xây dựng hàm mục tiêu cho FWOMR được thực hiện. Hàm mục tiêu bao gồm các ràng buộc vận hành cụ thể. Tính toán SQP (Sequential Quadratic Programming) được sử dụng. SQP giải quyết bài toán tối ưu hóa phức tạp. Chương trình mô phỏng MPC cho FWOMR được phát triển chi tiết.

3.3. Đánh giá hiệu quả điều khiển MPC với các thuật toán khác

Hiệu quả của MPC được đánh giá chi tiết. Mô phỏng quỹ đạo chuyển động của FWOMR thực hiện với MPC. Kết quả được so sánh với các thuật toán điều khiển khác. Điều khiển mặt trượt (SMC) và điều khiển mặt trượt động (DSC) được dùng để đối chiếu. Các chỉ số hiệu suất quan trọng được phân tích. Điều này bao gồm độ chính xác bám quỹ đạo và khả năng phản ứng với nhiễu. Thử nghiệm trên phần mềm ROS cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm.

IV. Thực nghiệm điều khiển robot tự hành đa hướng

Thực nghiệm là bước cuối cùng và quan trọng. Nó xác nhận hiệu quả của toàn bộ hệ thống. Robot FWOMR được đưa vào môi trường thực tế để kiểm tra. Các thuật toán điều khiển và điều hướng được kiểm chứng kỹ lưỡng. Điều này bao gồm khả năng bám quỹ đạo chính xác. Khả năng tránh vật cản cũng được đánh giá cẩn thận. Kết quả thực nghiệm cung cấp bằng chứng cụ thể. Nó khẳng định tính khả thi của giải pháp đề xuất. Đây là một bước then chốt trong nghiên cứu robot tự hành.

4.1. Kiến trúc và cài đặt mô hình robot FWOMR

Kiến trúc robot FWOMR được thiết lập rõ ràng. Mô hình robot được cấu hình chi tiết trên nền tảng ROS. Các thông số vận hành của robot được cài đặt chính xác. Điều này bao gồm cấu hình cảm biến và động cơ. Khung điều hướng được xây dựng cẩn thận. Khung này tích hợp các module phần mềm khác nhau. Việc thiết lập quỹ đạo thử nghiệm là cần thiết. Điều này chuẩn bị kỹ lưỡng cho các kịch bản thực nghiệm tiếp theo.

4.2. Thực nghiệm thu thập bản đồ tránh vật cản

Robot tiến hành thu thập thông tin bản đồ môi trường. Quá trình này sử dụng dữ liệu từ cảm biến laser. Bản đồ môi trường được xây dựng trong thời gian thực. Robot thực hiện tránh vật cản tĩnh hiệu quả. Khả năng nhận diện và né tránh chướng ngại vật cố định được kiểm tra. Robot cũng đối phó linh hoạt với vật cản động. Điều này kiểm tra phản ứng của robot trong tình huống thay đổi. Các thử nghiệm này đánh giá độ tin cậy của hệ thống.

4.3. Đánh giá khả năng điều khiển bám quỹ đạo thực tế

Khả năng bám quỹ đạo của robot được đánh giá kỹ lưỡng. Robot được yêu cầu di chuyển theo một quỹ đạo định sẵn. Các thông số thực nghiệm quan trọng được ghi lại. Độ lệch quỹ đạo và sai số được phân tích chi tiết. Hiệu suất tổng thể của hệ thống điều khiển được xem xét. Điều này bao gồm cả hiệu quả của điều khiển MPC và SLAM. Các kết quả thực nghiệm cho thấy tiềm năng ứng dụng cao. Robot FWOMR hoạt động ổn định và chính xác trong môi trường thực.

Xem trước tài liệu
Tải đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Luận án tiến sĩ nghiên cứu hệ thống xây dựng bản đồ lập quỹ đạo và điều khiển bám quỹ đạo cho robot tự hành bốn bánh đa hướng

Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung

Tải đầy đủ (169 trang)

Trích đoạn nội dung luận án

Tải xuống để đọc toàn bộ

i BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ QUÂN SỰ -------------------------- ĐỖ QUANG HIỆP NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG XÂY DỰNG BẢN ĐỒ, LẬP QUỸ ĐẠO VÀ ĐIỀU KHIỂN BÁM QUỸ ĐẠO CHO ROBOT TỰ HÀNH BỐN BÁNH ĐA HƯỚNG Ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa Mã số: 9 52 02 16 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Hà Nội – Năm 2022 an an tien si TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com mo ii BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ QUÂN SỰ -------------------------- ĐỖ QUANG HIỆP NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG XÂY DỰNG BẢN ĐỒ, LẬP QUỸ ĐẠO VÀ ĐIỀU KHIỂN BÁM QUỸ ĐẠO CHO ROBOT TỰ HÀNH BỐN BÁNH ĐA HƯỚNG Ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa Mã số: 9 52 02 16 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1. TS Lê Trần Thắng 2.TS Phan Xuân Minh Hà Nội – Năm 2022 an an tien si TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com mo i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các kết quả trình bày trong luận án là trung thực và chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình nào khác, các dữ liệu tham khảo được trích dẫn đầy đủ. Hà nội, ngày … tháng … năm 2022 Tác giả luận án Đỗ Quang Hiệp an an tien si TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com mo ii LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, tác giả xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất tới TS.

Lê Trần Thắng và GS.TS Phan Xuân Minh đã tận tình hướng dẫn tác giả trong suốt quá trình thực hiện luận án này. Tác giả xin gửi lời trân trọng cảm ơn tới Ban Giám đốc Viện Khoa học và Công nghệ Quân sự, Thủ trưởng và cán bộ, nhân viên Phòng Đào tạo, Thủ trưởng Viện Tự động hóa KTQS và các thầy, cô giáo đã truyền đạt kiến thức, động viên, giúp đỡ và tạo môi trường nghiên cứu thuận lợi nhất để tác giả hoàn thành công trình của mình. Tác giả xin cảm ơn tới Ban Giám hiệu trường Đại học Kinh tế- Kỹ thuật Công nghiệp, Ban Chủ nhiệm khoa Điện và các đồng nghiệp nơi công tác đã tạo điều kiện tốt nhất để luận án được hoàn thành. Cuối cùng, tác giả xin gửi tới gia đình, bạn bè, người thân lời cảm ơn sâu sắc nhất vì đã động viên, giúp đỡ và đồng hành cùng tác giả trong suốt thời gian qua.

Hà Nội, ngày. năm 2022 Tác giả luận án an an tien si TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com mo iii MỤC LỤC Trang DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT. vi DANH MỤC CÁC BẢNG. ix DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ.

TỔNG QUAN VỀ ROBOT TỰ HÀNH BỐN BÁNH ĐA HƯỚNG. Tổng quan và mô hình hóa FWOMR. Tổng quan về FWOMR. Mô hình hóa FWOMR.

Cấu trúc hệ thống điều khiển robot tự hành. Một số thuật toán điều khiển bám quỹ đạo cho FWOMR thông dụng. Bộ điều khiển PID cho FWOMR. Bộ điều khiển trượt cơ bản cho FWOMR.

Thuật toán điều khiển mặt trượt động cho FWOMR. Thuật toán điều khiển dự báo tựa mô hình (MPC). Hệ điều hành ROS. Giới thiệu về ROS.

Mục tiêu của ROS. Các hoạt động của ROS. Sự tương tác giữa các nút trong ROS. Tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước.

Tình hình nghiên cứu ngoài nước. Tình hình nghiên cứu trong nước. Kết luận chương 1. THUẬT TOÁN BẢN ĐỒ HÓA MÔI TRƯỜNG VÀ ĐỊNH VỊ ĐỒNG THỜI CHO FWOMR.

Hệ thống nhận thức của FWOMR. Phương pháp suy luận xác suất để nâng cao độ tin cậy cho bài toán định vị robot .40 an an tien si TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com mo iv 2. Phương pháp sử dụng bộ lọc Kalman cho bài toán định vị robot. Thuật toán SLAM.

Thuật toán EKF-SLAM. Bước chỉnh sửa (Correction). Kết quả mô phỏng. Mô phỏng thuật toán EKF-SLAM trên Matlab.

Kết quả mô phỏng trên trên phần mềm Gazebo. Kết quả thực nghiệm thuật toán EKF-SLAM trong môi trường thực tế. Kết luận chương 2. THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU HƯỚNG, ĐIỀU KHIỂN BÁM QUỸ ĐẠO CHO FWOMR.

Hệ thống điều hướng cho FWOMR. Lập kế hoạch di chuyển toàn cục. Lập kế hoạch di chuyển cục bộ. Xây dựng bộ điều khiển bám quỹ đạo cho FWOMR.

Xây dựng hàm mục tiêu cho FWOMR. Tính toán SQP. Chương trình mô phỏng MPC cho FWOMR. Mô phỏng và đánh giá quỹ đạo chuyển động của FWOMR.

Mô phỏng quỹ đạo chuyển động của FWOMR sử dụng MPC. So sánh thuật toán MPC và các thuật toán SMC, DSC. Thử nghiệm quỹ đạo chuyển động của FWOMR sử dụng MPC trên cơ sở phần mềm ROS. Kết luận chương 3.

THỰC NGHIỆM THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN. Kiến trúc và cài đặt thông số mô hình của robot FWOMR. Thiết lập mô hình cho robot. Thiết lập khung điều hướng.

Thiết lập quỹ đạo .107 an an tien si TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail. Kết quả thực nghiệm. Thực nghiệm robot lấy thông tin bản đồ. Thực nghiệm robot tránh vật cản tĩnh.

Thực nghiệm robot tránh vật cản động. Kết luận chương 4 .121 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ .123 TÀI LIỆU THAM KHẢO .PL-1 an an tien si TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com mo vi DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT ( x, y ,  ) Hệ tọa độ toàn cục q = x y θ T Véc tơ toạ độ của robot trong hệ tọa độ toàn cục T v  vx vy ω  Véc tơ vận tốc trong hệ tọa độ liên kết  Góc lệch của robot so hệ tọa độ gốc (rad) vi Vận tốc dài mỗi bánh xe (m/s) ωi Vận tốc góc mỗi bánh xe (rad/s) fi Lực kéo mỗi bánh (N) M Khối lượng của robot (kg) d Khoảng cách tâm robot tới mỗi bánh (m) H Ma trận chuyển hệ trục tọa độ r Bán kính của bánh xe (m) M (q) Ma trận khối lượng và momen quán tính V Ma trận lực hướng tâm và Corilis, V (q, q)  0 C Ma trận hệ số lực ma sát nhớt G Ma trận hệ số lực ma sát coulomb G (q) Véc tơ trọng lực, G (q)  0 Sig(v) Véc tơ hàm dấu phụ thuộc vận tốc τd Véc tơ thành phần nhiễu bất định τ Véc tơ tín hiệu đưa ra từ bộ điều khiển e1 Véc tơ sai lệch bám quỹ đạo của robot e2 Véc tơ sai lệch bám của vận tốc robot J Mô men quán tính của xe (N.m) q Biến khớp F Lực ma sát (N) n Số bánh xe của robot  Ma trận trọng số của mạng Nơ-ron an an tien si TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com mo vii x1d Quỹ đạo đặt T Thời gian trích mẫu (sec) λ Hệ số của mặt trượt τ eq Tín hiệu điều khiển giữ trạng thái của hệ thống trên mặt trượt τ sw Tín hiệu điều khiển, lái trạng thái của hệ thống về mặt trượt C1 , C2 , C3 Ma trận hệ số của bộ điều khiển DSC Θ Véc tơ chứa thành phần bất định của mô hình robot S Véc tơ mặt trượt h(S) Véc tơ hàm dấu Chuẩn của ma trận bậc 2 F Chuẩn của ma trận bậc 2 trong không gian F AGV Xe vận tải tự động (Autonomous Guided Vehicles) AI Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) AMCL Phương pháp bản đồ hóa cục bộ Monte Carlo (Adaptive Monte Carlo Localization) API Giao diện lập trình ứng dụng (Application Programming Interface) DSC Mặt trượt động (Dynamic Sliding Surface) DWA Thuật toán cửa sổ động (Dynamic Window Approach) EB Dải đàn hồi (Elastic Band) EKF Bộ lọc Kalman mở rộng (Extended Kalman Filter) FLS Hệ logic mờ (Fuzzy Logic System) FWO Bốn bánh xe đa hướng (Four Wheels Omni) FWOMR Robot tự hành bốn bánh xe đa hướng (Four Wheeled Omnidirectional Mobile Robot) IMU Khối đo lường quán tính (Inertial Measurement Unit) KF Bộ lọc Kalman (Kalman Filter) an an tien si TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com mo (LUAN.huong viii MAE Sai số tuyệt đối trung bình (Mean Absolute Error) MAP Ước tính tối đa một hậu nghiệm (Maximum A Posteriori) MMSE Ước lượng sai số bình phương trung bình tối thiểu (Minimum Mean Square Error) MPC Bộ điều khiển dự báo (Model Preditive Control) MSSC Bộ điều khiển đa mặt trượt (Multi Surface Sliding Control) NMPC Bộ điều khiển dự báo phi tuyến (Nonlinear Model Preditive Control) ODE Phương trình vi phân thông thường (Ordinary Differential Equation) OMR Robot tự hành đa hướng (Omnidirectional Mobile Robot) PFM Phương pháp trường thế (Potential Field Methods) PID Bộ điều khiển tỉ lệ vi tích phân (Proportional Integral Derivative) RBFNN Mạng Nơ-ron bán kính xuyên tâm (Radial Basic Function Neural Network) ROS Hệ điều hành robot (Robot Operating System) SLAM Thuật toán định vị và bản đồ hóa đồng thời (Simultaneous Localization And Mapping) SMC Điều khiển trượt (Sliding Mode Control) SQP Phương pháp lập trình toàn phương liên tiếp (Sequential Quadratic Programming) QP Phương pháp lập trình toàn phương (Quadratic Programming) TEB Dải đàn hồi thời gian (Timed Elastic Band) URDF Gói định dạng mô tả robot hợp nhất (Unified Robot Description Format) VSS Hệ thống có cấu trúc thay đổi (Variable Structure System) (LUAN.huong an an tien si TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com mo (LUAN.huong ix DANH MỤC CÁC BẢNG Trang Bảng 1. Bảng thông số của FWOMR. Bảng đánh giá độ lệch chuẩn bản đồ.

Bảng đánh giá độ lệch chuẩn vị trí robot:. Bảng tham số vận tốc theo x ……………………………………………93 Bảng 3. Bảng tham số vận tốc theo trục y. Bảng tham số vận tốc theo trục .

Sai lệch theo phương x. Sai lệch theo phương y. Chi phí tính toán trung bình của miền dự báo. Bảng so sánh các phương pháp.

Sai lệch bám quỹ đạo. Thời gian tiến hành thực nghiệm………………………………………117 Bảng 4. Thời gian tiến hành thực nghiệm tránh vật cản động .huong an an tien si TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com mo (LUAN.huong x DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Trang Hình 1. Robot tự hành sử dụng bánh đa hướng.

Một số ứng dụng của robot tự hành dạng holonom. Cấu trúc bánh xe Omni. Bánh xe Omni. Các hướng di chuyển của robot.

Biểu diễn O ' x ' y ' trong hệ trục tọa độ Oxy. Sơ đồ tổng quan của hệ thống robot tự hành. Sơ đồ mô tả miền dự báo tín hiệu ra. Sơ đồ khối bộ điều khiển MPC.

Cấu trúc hệ điều hành ROS. Hệ thống các files trong ROS. Sơ đồ giao tiếp giữa các nút. Phương pháp phối hợp đa cảm biến sử dụng kỹ thuật Bayesian…………41 Hình 2.

Sơ đồ thuật toán bộ lọc Kalman chuẩn rời rạc. Sơ đồ thuật toán bộ lọc Kalman mở rộng. Kỹ thuật SLAM. Quy trình thuật toán EKF-SLAM.

Giao diện mô phỏng thuật toán EKF-SLAM .

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Câu hỏi thường gặp

Luận án "Luận án tiến sĩ nghiên cứu hệ thống xây dựng bản đồ lập quỹ" nghiên cứu về vấn đề gì?

Tài liệu: Luận án tiến sĩ nghiên cứu hệ thống xây dựng bản đồ lập quỹ đạo và điều khiển bám quỹ đạo cho robot tự hành bốn bánh đa hướng. Tải miễn phí tại TaiLie

Luận án "Luận án tiến sĩ nghiên cứu hệ thống xây dựng bản đồ lập quỹ" được bảo vệ tại trường nào?

Luận án này được bảo vệ tại Viện Khoa học và Công nghệ Quân sự. Năm bảo vệ: 2022.

Luận án "Luận án tiến sĩ nghiên cứu hệ thống xây dựng bản đồ lập quỹ" thuộc chuyên ngành gì?

Luận án "Luận án tiến sĩ nghiên cứu hệ thống xây dựng bản đồ lập quỹ" thuộc chuyên ngành Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa. Danh mục: Hệ Thống Thông Tin.

Luận án "Luận án tiến sĩ nghiên cứu hệ thống xây dựng bản đồ lập quỹ" có bao nhiêu trang?

Luận án "Luận án tiến sĩ nghiên cứu hệ thống xây dựng bản đồ lập quỹ" có 169 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.

Cách tải luận án "Luận án tiến sĩ nghiên cứu hệ thống xây dựng bản đồ lập quỹ" về máy như thế nào?

Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.

Luận án liên quan

Chia sẻ tài liệu: Facebook Twitter