论文研究-一种有效的寻迹机器人路径识别算法 .pdf

根据提供的文件信息，我们可以总结出如下知识点： 1. 寻迹机器人的定义和组成：寻迹机器人是一种智能移动装置，它主要由路径识别、速度控制和转向控制三部分组成。路径识别是核心问题，它决定了其他两个方面控制的好坏。 2. 寻迹机器人的应用背景：寻迹机器人是智能机器人领域内的重要研究对象，广泛应用于各类机器人比赛和竞赛中。例如，FreeScale举办的大学生智能车比赛、瑞萨科技的MCU模型车大赛，以及中国本土的机器人赛事。 3. 路径分析：文章分析了寻迹机器人行驶的三种常见路径类型：直线路径、转弯路径和连续弯（S）路径，并对每种路径的判断难度和稳定性进行了评价，指出不同路径下的机器人运行速度和稳定性要求。 4. 传感器的选择和安装：寻迹机器人的路径检测常见于红外传感器和CCD检测。本文聚焦于红外传感器的路径检测，讨论了发射功率和接收灵敏度对检测结果的影响，并选择了发射与接收一体化的红外传感器。同时描述了传感器的安装布局和间隔要求，以及传感器排列方式。 5. 寻迹机器人的建模：通过建立数学模型来描述寻迹机器人与黑线的关系，得出机器人的水平偏移量。模型基于传感器的采样结果，使用15位数组保存，每个位代表一个传感器的检测状态。 6. 信号滤波技术：为消除采样信号中的干扰，提出使用限幅滤波技术。具体方法是设定一个过滤层，将采样信号与过滤层进行与运算，以得到滤波后的信号，从而提高信号的准确性和可靠性。 7. 程序流程和调试：文章简要介绍了一个寻迹机器人完整程序流程的实现过程，并通过调试结果验证了所提出的路径识别算法能够满足寻迹机器人的运行需求，使机器人的运行特性稳定。 关键词：寻迹机器人、光电传感器、路径识别、红外传感器、数字滤波、限幅滤波技术、数学建模。 通过这些知识点的总结，我们可以深入理解寻迹机器人的工作原理、路径识别方法以及相关技术的应用。这有助于我们在智能机器人领域的进一步研究和应用开发。