طريقة جديدة لكشف وتجنب العوائق المتحركة لتتبع مسار الروبوت المتنقل

الباحث

سامح فريد حسن

المشرف

حسن محمد علوان

الجامعة

الجامعة التكنولوجية

الكلية / القسم

قسم الهندسة الميكانيكية / الهندسة الميكانيكية

الشهادة

دكتوراه

السنة

2021

لغة الرسالة

انكليزي

الكلمات المفتاحية

Mobile robot;Mecanum wheels;Trajectory tracking;Obstacle avoidance

هذه الاطروحة تعرض نوعين رئيسين مختلفين من المشاكل التي تواجه الروبوت المتحرك ذو اربع عجلات ميكانوم. المشكلة الاولى هي تتبع مسارالروبوت. في هذا الجزء, تم اشتقاق النموذج الرياضي لللكينيماتك والداينمك للروبوت. تم تصميم نظامي سيطرة مختلفين للتحكم بتتبع مسار الروبوت. نظام السيطرة الاول يحتوي على مسيطرين هجينين. المسيطر الهجين الاول يتكون من مسيطر PID مع مسيطر عصبي صناعي (71.72) مع خوارزمية حركة الجسيمات والذي يسيطر على الكينيماتك موديل للروبوت بينما المسيطر الهجين الثاني يتكون من مسيطر الخطوة الراجعة (BSC) مع مسيطر المنطق الضبابي من النوع الاول (1'111.00)و خوارزمية حركة الجسيمات gall, يسيطر على النظام الديناميكي للروبوت. نظام السيطرة الثاني يحتوي على مسيطرين هجينين جديدين. المسيطر الهجين الاول الجديد يتكون من مسيطر TID مع مسيطر عصبي صناعي (N.N) مع خوارزمية العنكبوت والذي يسيطر على الكينيماتك موديل للروبوت بينما المسيطر الهجين الثاني الجديد يتكون من مسيطر الخطوة الراجعة (BSC) مع مسيطر المنطق الضبابي من النوع الثاني (T2FLC) و خوارزمية حركة الجسيمات والذي يسيطر على النظام الديناميكي للروبوت. تم الاخذ بنظر الاعتبار تتبع خمسة أنواع من المسارات المصممة مثل: المسار الدائريء مسار المربع ، مسار على JSS رمز )00(، مسار مربع-اومني و مسار شكل حرف 5- اومني. تم استخدام برنامج ماتلاب 20196 من dal محاكاة الجانب النظري واستعراض النتائج. اكدت نتائج المحاكاة أن أداء نظام السيطرة الثاني أفضل من أداء نظام السيطرة الاول اعتمادا على نتائج Alla مربع الخطا Gu(MSE) المسار المطلوب اتباعه والمسار الحقيقي للروبوت. كما بينت هذه النتائج ان قيمة متوسط معدل دالة مربع الخطا (لجميع المسارت) لمنظومة السيطرة الاولى كانت '[(0.0146):20 (0,0023(m) 0.00105(m) ولمنظومة السيطرة الثانية كانت 0.00905(rad)]" (م)“3.58710 .[7.88*10“(m) اما بالنسبة للمشكلة الثانية فهي تتمثل بمشكلة تجنب العوائق الثابة والمتحركة. تم تطبيق خوارزمية مستعمرة النحل المطورة (MABC) من اجل توليد مسار امن وقصير يتم اتباعه من قبل الروبوت من نقطة بداية الحركة الى نقطة النهاية. تم اجراء مقارنة بين اداء خوارزمية مستعمرة النحل المطورة واداء مستعمرة النحل الكلاسيكية في محورين مختلفين. المحور الاول يتضمن تجنب اربع عوائق ثابة بينما المحور الثاني يتضمن تجنب عائقين متحركين. النتائج النظرية لعملية تجنب العوائق تم استعراضها باستخدام برنامج 171 71,4118816. النتائج النظرية لتجنب العوائق اكدت على ان خوارزمية مستعمرة النحل المطورة استطاعة توليد مسار لتجنب العوائق اقصر بحوالي 6 واسرع بحوالي %16 من المسار المتولد من خوارزمية النحل الكلاسيكية في حالة تجنب العوائق الثابة و استطاعة توليد مسار اقصر 904 واسرع بحوالي 7.5 % من الطريقة الكلاسيكية لغرض التحقق من صحة النتائج النظرية تم انجاز اختبارات عملية. في الجانب العملي ومن أجل توفير معلومات كافية حول الخصائص الحقيقية للروبوت ، تم تصنيع جهاز البندول الالتوائي من أجل قياس عزم كتلة القصور الذاتي للروبوت وتم تصنيع جهاز يعتمد على طريقة السطح المائل لقياس معامل الاحتكاك الساكن بين المدحرجات وسطح الاختبار (الحصيرة). كذلك فاته تم قياس مركز ثقل الروبوت Lee في الجانب العملي الذي يخص تجنب العوائق فانه تم انشاء تصميم جديد لحساسي استشعار بالموجات فوق الصوتية لاكتشاف العوائق الموجودة في بيئة العمل. يحتوي كل حساس مطور على جهاز إرسال واحد وجهازي استقبال. في الجانب العملي لتتبع المسارات ، تمت برمجة النموذج الرياضي للكينيماتك ¢ الديناميك ونظام السيطرة المعتمد من خلال متحكم Arduino ، بينما تم إنجاز التنفيذ الفعلي لتجنب العوائق hee من خلال الربط بين برنامج MATLAB / GUI ومتحكم Arduino عبر Baas الواي فاي. اثبتت النتائج العملية لكل من تتبع المسار وتجنب العوائق على ان الاساليب المعتمدة في هذه الاطروحة فعالة وقادرة على حل مشاكل تتبع المسار وتجنب العوائق.

This thesis presents two major different kinds of a four mecanum wheeled mobile robot (FMWMR) problems. The first problem is the trajectory tracking of the mobile robot. In this part, it‟s kinematic and dynamic models have been derived. Two different controller methodologies have been designed for the trajectory tracking of FMWMR. The first controller methodology is contained two hybrid controllers. The first hybrid controller is consisted of PID-Neural Network (NN)-Particle Swarm Optimization (PSO) based on the kinematic model, while the second hybrid controller consists of Backstepping (BSC)-Type-1 Fuzzy Logic Control (T1FLC)-PSO based on the dynamic model of the robot. The second controller methodology is consisted of two new hybrid controllers. The first new hybrid controller is based on the kinematics of the robot and it consists of tilt-integral-derivative (TID) controller with neural network (NN) and social spider optimization (SSO), while the second new hybrid controller based on the dynamic model of the robot and it consists of backstepping controller (BSC) with type-2 fuzzy logic control (T2FLC) and social spider optimization (SSO). The tracking of five kinds of designed trajectories is considered, such as circular, infinity, square, omni- square, and omni S-shape trajectory. MATLAB/ Simulink 2019b software was used to simulate the theoretical results. Simulation results confirm that the performance of the second controller methodology is better than the once based on the mean- square error (MSE) between the desired and actual trajectories of the mobile robot. Where the average values of MSE (for all type of trajectories) for the first controller methodology is [0.0023(m) 0.00105(m) 0.0294(rad)]T, and for the second controller methodology is [7.88*10-4(m) 3.58710-4(m) 0.00905(rad)]T . The second problem is the static and movable obstacles avoidance problem. A modified artificial bee colony (MABC) optimization has been applied in order to generate save, short and minimum path followed by the FMWMR from the start point (SP) to the target point (TP) with presence of some static and movable obstacles in the environment. A comparison between the performance of the MABC and the classical ABC has been done in the two different scenarios. The first senior is included avoiding four static obstacles in the working environment, while the second scenario is included avoiding two movable obstacles in the working environment. Simulation results of the obstacles avoidance have been presented by using MATLAB/ graphical user interface (GUI). Simulation results of the obstacles avoidance confirm that MABC optimization is generated path shorter by about 6% and faster by about 16% than of ABC optimization in the case of the static obstacle avoidance and generated path shorter by about 4% and faster by about 7.5% than of ABC optimization in the case of the case of movable obstacles avoidance. In order to validate the simulation results, an experimental work has been performed to use. In this part, to provide sufficient information about the actual robot properties, it has been manufacturing a torsional pendulum devise in order to measure the mass moment of inertia of the robot and it has been manufactured a device based on tilt plane method in order to measure the static coefficient of friction between the roller and the surface/ mat test. Also, it has been measured the center of the gravity (C.G) of the robot. In experimental part of obstacle avoidance, two new modified ultrasonic sensors have been designed in order to detect the obstacles that are presence in the working environment. Each modified sensor contains a single transmitter and two receivers. In the experimental work of trajectory tracking, the kinematics, dynamic models and the adopted control theory are programed through Arduino microcontroller, while the real time implementation of the experimental obstacles avoidance has been accomplished by the interface between MATLAB/ GUI software and Arduino microcontroller through Wi-Fi module. The experimental results of both the trajectory tracking control and the obstacles avoidance have been demonstrated that the adopted approaches are efficient and capable of solving the trajectory tracking and the obstacles avoidance problems.

طلب نسخة من الملف

الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.

الاسم

رقم الهاتف

البريد الإلكتروني

الغرض من الطلب (اختياري)

إرسال الطلب