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研究生:黃俊諭
研究生(外文):Chun-Yu Huang
論文名稱:多目標合作機器人
論文名稱(外文):Multiple Cooperative Vehicle Systems
指導教授:陳孝武陳杏圓
指導教授(外文):Shiaw-Wu ChenHsin-Yuan Chen
學位類別:碩士
校院名稱:逢甲大學
系所名稱:自動控制工程所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2009
畢業學年度:97
語文別:中文
論文頁數:71
中文關鍵詞:CCD模糊理論影像辨識
外文關鍵詞:Image recognitionCCDFuzzy logic
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本研究方向是針對多目標合作機器人(Multiple Cooperative Vehicle Systems );MCVS來執行完成搜尋及任務分類的表現,這個任務的重要性是對一個未知的分佈區域做搜尋並將任務分類,為了使勘測效率最大化,有點形成傾向於限制機器人對某些事情同心協力。機器人的任務可以分為以下三種類型:搜尋、分類和導航。這些機器人具有相匹配的能力和目標,並且全部的機器人均互相合作才能夠成功地完成這個任務。本研究提出一多目標合作機器人架構,利用模糊理論制定機器人的避障策略,以電腦端人機介面及機器人端單晶片作為主要控制核心,藉由無線通訊來傳輸訊息,紅外線感測器來取得週遭環境的資訊及CCD(Charge Coupled Device)攝影機來影像辨識,模擬結果是採用Matlab軟體,硬體的實現是以C語言撰寫。
The goal of this research is to investigate the performance of using multiple Cooperative vehicle systems to perform a search and classify mission. The mission of interest is to search and classify targets of unknown territory. Particularly, we are not considering any formation flight or group movement, as the search problem tends to encourage vehicles to be reasonably apart in order to maximize the exploration efficiency whereas formation tends to constrain the vehicles to be “somewhat” together. These vehicles have complementary capabilities and objectives, and the mission can only be achieved successfully if all vehicles cooperate. This research proposed multiple cooperative vehicle systems,,We generate the safety collision-avoidance trajectory with fuzzy logic,PC human–machine interaction and robot single chip are our main control core. Transmits signal by wireless communication and acquirements the environment information by infrared ray sensor and recognizes image by CCD. Simulation result completed by matlab and realization of the hardware was writing by C language.。
誌謝 i
中文摘要 ii
Abstract iii
目錄 iv
圖目錄 vii
表目錄 ix
第一章 緒論 1
1.1前言 1
1.2國內外相關研究 1
1.3研究動機 2
1.4論文架構 3
第二章多目標合作機器人系統 4
2.1理論簡介 4
2-2 多目標合作機器人系統架構 6
2.3硬體簡介 7
2.4車體結構 14
2.5開發軟體 19
第三章 模糊控制之避障策略 21
3.1模糊理論 21
3.2 避障策略之制定 23
3.2.1 方法描述 23
3.3 模糊控制器之實現 26
3.4模擬結果之討論 29
第四章 影像辨識系統 33
4.1色彩模型 33
4.2 HSI色彩空間 34
4.2.1粹取出目標顏色 36
4.3重心法(Centroid Method) 37
4.4 二值化( Threshold ) 37
4.5形態學影像處理 38
4.6 計算障礙物及目標距離 42
第五章 實現與實驗結果 43
5.1 搜尋機器人 43
5.2 分類機器人 46
5.3實驗結果與討論 50
5.3.1 搜尋機器人 50
5.3.2 分類機器人 51
5.3.3 分類機器人追蹤目標 53
5.3.4 搜尋與分類機器人相互合作 55
第六章 結論與未來展望 57
6.1 結論 57
6.2 未來展望 58
參考文獻 59
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