Luận Văn Điều khiển Mobile Robot ứng dụng các mạng notron

Thảo luận trong 'Điện - Điện Tử' bắt đầu bởi Thúy Viết Bài, 5/12/13.

  1. Thúy Viết Bài

    Thành viên vàng

    Bài viết:
    198,891
    Được thích:
    167
    Điểm thành tích:
    0
    Xu:
    0Xu
    MỤC LỤC

    Lời Mở Đầu

    Trang

    Chương 1 :

    Quá Trình Huấn Luyện Trong Hệ Thống Điều Khiển Neuron

    1.1 Giới Thiệu 1

    1.2 Tổng Quát Về Cấu Trúc Neuron 5

    1.3 Mạng Nuôi Tiến Hay Còn Gọi Là Mạng Tĩnh 8

    1.4 Mạng Truyền Lùi 16

    Chương 2 :

    Ứng Dụng Mạng Neuron Nhân Tạo Trong Robot

    2.1 Giới Thiệu 31

    2.2 Giới Thiệu Tổng Thể Các Mạng Neuron 32

    2.3 Ứng Dụng Mạng Neuron Nhân Tạo Trong Robot 49

    Chương 3 :

    Vi Điều Khiển At89c51

    3.1 Vi Điều Khiển Họ MCS-51 64

    3.2 Vi Điều Khiển AT89C51 64

    Chương 4 :

    Truyền Thông Nối Tiếp Và Rs-232

    4.1 Giới Thiệu 93

    4.2 Cổng Nối Tiếp RS-232 95

    4.3 Truyền Thông Giữa Hai Nút 98

    Chương 5 :

    Một Số Cảm Biến Thông Dụng Dùng Trong Robot

    5.1 Giao Tiếp Với Cảm Biến 104

    5.2 Cảm Biến Quang 105

    5.3 Cảm Biến Lực 110

    5.4 Các Cảm Biến Vị Trí Và Hướng 112

    Chương 6 :

    Step Motor

    6.1 Giới Thiệu Chung Về Stepping Motor 114

    6.2 Sự Khác Biệt Và Ưu Khuyết Điểm Của Stepper Motor

    So Với Động Cơ DC 114

    6.3 Phân Loại Động Cơ Bước 115

    6.4 Các Phương Pháp Điều Khiển Động Cơ Bước 120

    6.5 Một Số Thông Số Cơ Bản Của Động Cơ Bước 122

    6.6 Những Hoạt Động Vật Lý Bên Trong Động Cơ Bước 123

    6.7 Những Mạch Điều Khiển Động Cơ Bước Đơn Giản 130

    CHƯƠNG 7 :

    THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG PHẦN CỨNG

    7.1 Mô Hình Của Robot 135

    7.2 Thiết Kế Mạch Vi Xử Lý Điều Khiển Cho Robot 141

    CHƯƠNG 8 :

    LƯU ĐỒ GIẢI THUẬT VÀ CHƯƠNG TRÌNH

    8.1 Lưu Đồ Giải Thuật Điều Khiển Robot 150

    8.2 Chương Trình Viết Bằng Assembly Cho Vi Xử Lý 89C51 152

    8.3 Chương Trình Viết Bằng C Để Huấn Luyện Cho Mạng Neuron 168

    8.4 Chương Trình Giao Diện Trên Máy Tính Viết Bằng Visual Basic 178

    CHƯƠNG 9 :

    ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ THI CÔNG

    9.1 Kết Quả Mô Phỏng Mạng Huấn Luyện Tốc Độ Của Robot 210

    9.2 Kết Quả Mô Phỏng Mạng Huấn Luyện Hành Vi Của Robot 211

    9.3 Đánh Giá Kết Quả Thi Công 213

    9.4 Hướng Phát Triển Của Đề Tài 214

    PHẦN PHỤ LỤC 215

    CHƯƠNG 1:

    QUÁ TRÌNH HUẤN LUYỆN TRONG HỆ

    THỐNG ĐIỀU KHIỂN NEURON

    1.1 Giới Thiệu :

    1.1.1 Hệ điều khiển neuron sinh học :

    Với sự phát triển của các loại máy móc ,ngày nay các nhà khoa học muốn tạo

    ra một loại máy có thể hoạt động độc lập với sự điều khiển của con người trong

    một môi trường luôn thay đổi và không chắc chắn , những máy này được gọi là

    máy tự động hay máy thông minh ( hay thường được gọi là robot ) .Sự thành công

    của một robot phụ thuộc vào khả năng nó có thể xử lý được nhiều tình huống đa

    dạng trong môi trường hoạt động của nó .Mục tiêu của các nhà khoa học là tạo ra

    những robot có thể hoạt động liên tục và luôn hồi tiếp những hành động của nó

    .Robot có thể thực hiện những công việc mà những máy móc thông thường được

    điều khiển bằng tay khó có thể thực hiện được .Ngoài ra ,robot có thể thích nghi

    và thực hiện hiệu quả công việc trong một môi trường luôn thay đổi . Vì vậy ,robot

    rất hữu ích khi thay thế con người trong những công việc khó khăn ,nguy hiểm ,và

    nhàm chán như sử dụng robot trong chiến tranh , trong lò phản ứng hạt nhân , trong

    quân sự , dò phá mìn

    Cấu trúc mạng sinh học được xem như là nguồn gốc và bộ khung để thiết kế

    robot .Mô hình mạng sinh học cung cấp không chỉ động cơ mà còn một vài manh

    mối để phát triển giải thuật học thích nghi và bền vững trong robot .Ngày nay ,kỹ

    thuật điều khiển thích nghi và bền vững còn ít phổ biến so với kỹ thuật điều khiển

    cổ điển như bộ điều khiển tỷ lệ (P) , tích phân (I) , vi phân (D) và bộ điều khiển vi

    tích phân (PID) và mô hình tham khảo của bộ điều khiển thích nghi .

    Cơ cấu điều khiển dùng mạng sinh học phù hợp để điều khiển những đối

    tượng có mô hình phức tạp, không chắc chắn .Mô hình mạng thường rất phức tạp

    và bất chấp mô hình toán chính xác .Chúng có thể thực hiện những nhiệm vụ phức

    tạp mà không cần xây dựng mô hình toán của đối tượng cũng như môi trường mà

    nó hoạt động ; điều đó có nghĩa là ta không phải giải quyết những bài toán tích

    phân ,vi phân và toán phức.

    Ví dụ : hành vi cầm ly nước của con người .Trước tiên ,bộ não người tác động

    lên ly nước ;và nó sẽ xác định khoảng cách từ tay đến ly nước và tính toán hướng

    di chuyển của tay để cầm ly nước ,sau đó bộ não sẽ lên kế hoạch và thực hiện

    công việc là cầm ly nước lên .
     

    Các file đính kèm:

Đang tải...