機器人環境識別感測系統設計與實驗

Abstract

多重感測器(multiple sensor) 在自走式機器人(mobile robot)上應用的主要目的是 為了提昇自走式機器人對環境認知的能力。為了在未知或不確定的環境中有效率的行 動，自走式機器人必須從不同的感測器中取得資料並進行融合、估測，以建立完整可 靠的環境模型(world model) ，提供整體性的路徑規劃 (path planning)所需。 在本論文中，吾人提出由雙超音波感測系統結合影像系統，以建立一個簡單、可靠的 環境識別感測系統。將此系統應用於自走式機器人上，能有效的建立完整可靠的環境 模型。推廣型離散式卡門濾波器(extended discrete Kalman filter) 被應用來發展 成本系統資料融合(data fusion) 的主要演算法則。 應用發展出之演算法則結合雙超音波感則原理，能有效消除因波束角(beam opening angle)所產生之量測誤差，並過濾不可靠的距離資料；並由影像處理，獲取量測面的 邊界。經由電腦模擬及實際實驗，顯示本系統能提供機器人系統運用之環境識別能力 。 伺服控制系統是產業機械所而的基本組件之一。目前工業用的伺服控制系統大都已數 位化，可以用電腦直接設定。而專家系統是人工智慧中最具實用價值的技術，若能結 合伺服控制的參數設計與調整技術，發展成為專家系統，將可協助現場人迅速進行伺 服參數調整工作。以目前市售的CNC 工具機為例，其中控制器的伺服參數設定，決定 了整個系統的性能好壞。因此，一個能協助調整的專家系統，是CNC 工具機精密控制 的重點核心。 本研究以個人電腦為基礎，透過系統模擬和實機測試（實機測試包括日本FANUC OM和 自製的CNC 控制器兩種機型）來進行伺服系統的分析與設計。在知識庫建立方面，則 以日本FANUC 公司AC伺服控制器的設計觀念為藍本，配合伺服系統各部份的詳細分析 ，將控制知識融為近180 條的專家法則，可供業者參考。 最後，我們融合所有的分析與設計經驗，完成一套〞伺服參數設計用專家系統〞，其 能協助工業界解決艱難的伺服參數調整問題。