[[alternative]]Implementation and obstacle avoidance path planning of a wheeled mobile robot

碩士[[abstract]]本論文之目的是當發生工安災害事件時，在救難人員尚未到達或無法進入危害現場時，讓輪型機器人先進入災害現場，並且利用機械視覺系統，將危害現場畫面傳給遠端監控系統，讓安全人員可以透過電腦螢幕知道災害現場的實際情形，以供後續救災參考。機器視覺系統是由彩色CCD攝影畫面，再利用無線影像傳接器傳送畫面至影像擷取卡，將影像由VB程式顯示於遠端監控電腦，並經由所設計的程式，即時做影像辨識，辨別緊急開關位置，並立即驅近開關之位置，做初步處置，例如切斷電源。機器人以四輪自走車為主體，使用兩顆直流伺服馬達來帶動前進、後退、左右轉彎，同時配合驅動器與控制器，由無線數據機自遠端主控電腦送指令給控制器，經由教導式程式或使用類神經網路決策系統讓輪型機器人進入災害環境探索，以便進行後續救災行動。[[abstract]]The objective of this thesis is to develop a wheeled mobile robot. The robot will be assigned to go into the dangerous environment to investigate the damage before rescuer. It will pass the damaged information to the central computer in time. First of all, the wheeled mobile robot is controlled by the remote technology from the central computer. When the dangerous event happens accidentally, it will reach the dangerous place exactly based on the guided path. The sensor and machine vision system of this robot will pass the damaged information to the central computer and people on duty in order to make a suitable rescue plan. In the research, the path learning of the mobile robot, the remote control technology, sensing and programming, and the electro-mechanical system are developed and integrated together. The robot can using artificial neural network decision system dodges barriers and explores in the dangerous environment. Finally, the wheeled mobile robot will be implemented by experiments to confirm the design purpose.[[tableofcontents]]目錄 I 符號表 IV 圖表目錄 VI 第一章 緒論 1 1-1 前言 1 1-2 目的 2 1-3 相關研究 4 第二章 基礎理論 9 2-1 數位影像處理 9 2-2 RS232串列通訊介面 12 2-3 類神經網路 14 2-3-1 簡介 14 2-3-2 類神經網路架構 16 2-3-3 處理單元 17 2-3-4 層 22 2-3-5 網路 23 2-3-6 學習規則 25 2-3-7 倒傳遞演算法則 25 第三章 系統架構與硬體規劃 30 3-1 系統架構 30 3-2 運動結構系統 31 3-3 動力系統 32 3-4 機器視覺系統 37 3-5 2.4GHZ無線數據機 40 3-6 感測器與機器手臂 42 第四章 實驗驗證與結果討論 46 4-1遠端電腦VISUAL BASIC介面 46 4-2實驗環境 47 4-3 教導式運動方式 49 4-4 類神經決策系統 54 4-4-1學習過程 54 4-4-2 回想過程 62 4-5 按鈕趨近 67 第五章 結論與討論 75 5-1 結論 75 5-2 討論 76 參考文獻 78 附錄一 83 圖1-1 機器人示意圖 8 圖2-1 數位影像座標定義方式 10 圖2-2 全彩RGB彩色模型 11 圖2-3 通訊模式示意圖 12 圖2-4 倒傳遞類神經網路結構圖 15 圖2-5 處理單元的作用 17 圖2-6 硬限制函數 19 圖2-7 區域線性函數 20 圖2-8 s-字型函數 21 圖2-9 高斯函數 21 圖2-10 正規化輸出 22 圖2-11 競爭化輸出 22 圖2-12 競爭化學習 23 圖3-2 功能摸組架構圖 31 圖3-3 底盤四輪機構裝配位置 32 圖3-4 直流伺服馬達 33 圖3-5 時規皮帶與時規齒輪 34 圖3-6 雙軸驅動器 35 圖3-7 步進伺服控制器 35 圖3-8 步進伺服控制器I/O板 36 圖3-9 感測器腳位的接線位置圖 37 圖3-10 高解析彩色CCD 38 圖3-11 2.4GHZ無線圖像影音傳送器 39 圖3-12 Meteor II影像擷取卡 40 圖3-13 SST-2450 2.4GHz無線數據機 42 圖3-14 煙霧感測器 43 圖3-15 距離感測器配置圖 43 圖3-16 紅外線距離感測器 44 圖3-17 四連桿機構 45 圖3-18 四連桿機構示意圖 45 圖4-1 遠端電腦Visual Basic介面 47 圖4-2 範例一示意圖 50 圖4-3 實驗室路徑規劃圖 51 圖4-5 實驗類神經網路架構圖 55 圖4-6 創建類神經網路的視窗 57 圖4-7 網路架構圖 58 圖4-8 網路初始Weights視窗 58 圖4-9 網路Training Info視窗畫面 59 圖4-10 網路Training Parameters視窗畫面 60 圖4-11 網路訓練過程畫面 61 圖4-12 網路Training Info視窗畫面 62 圖4-13 測試環境示意圖 63 圖4-14 類神經決策實驗照片 66 圖4-15 畫面均分5等份示意圖 68 圖4-16 紅色按鈕趨近流程圖 68 圖4-17 紅色按鈕趨近實驗示意圖 69 圖4-18 紅色按鈕趨近Visual Basic介面之一 70 圖4-19 紅色按鈕趨近Visual Basic介面之二 71 圖4-20 紅色按鈕趨近實驗結果說明圖 73 圖4-21 紅色按鈕趨近實驗照片 74 圖A1 SWORD履帶機器人外觀圖 83 圖A2 Enryu T-52機器人外觀圖 84 圖A3 工程人員正在進行遠端操作 84 圖A4 居家保全機器人外觀圖(成功大學李祖聖) 85 圖A5 居家保全機器人的系統架構圖(成功大學李祖聖) 85 圖A6 韓國Hubo人型機器人 86 圖A7 日本掃雷機器人 86 圖A9 馬達特性圖 87 表2-1 腳位定義 13 表4-1 前進100 SC單位實驗數據 48 表4-2 前進200 SC單位實驗數據 48 表4-3 前進500 SC單位實驗數據 48 表4-4 輸入矩陣 55 表4-5 目標矩陣 56[[note]]學號: 693342692, 學年度: 9