개요: 속도와 모듈성 측면에서 기술의 발전으로 로봇 시스템의 자동화가 현실화되고 있습니다. 본 논문에서는 다양한 목적과 응용 분야에 대한 장애물 감지 로봇 시스템을 설명합니다. 초음파 및 적외선 센서는 인터페이스가 있는 마이크로컨트롤러에 신호를 전달하여 로봇이 가는 길에 있는 장애물을 식별하도록 구현되었습니다. 소형 조절기는 식별된 장애물을 피하도록 요청하여 모터를 자극하여 대체 방법으로 이동하도록 로봇의 방향을 전환합니다. 프레임워크의 전시 평가는 정확도 85%와 개별 실망 가능성 0.15를 보여줍니다. 모든 것을 고려하여 패널에 탑재된 적외선 및 초음파 센서를 활용하여 장애물 감지 회로를 효과적으로 구현했습니다.
1.소개
유연한 로봇의 적용과 다면적인 디자인은 매일 단계별로 구축되고 있습니다. 그들은 군사, 임상 분야, 우주 조사, 관례적인 가사 관리 등 다양한 분야의 실제 환경으로 지속적으로 발전하고 있습니다. 장애물 회피 및 경로 확인에서 적응형 로봇의 중요한 특징인 개발은 사람들이 반응하고 독립적인 구조를 보는 방식에 큰 영향을 미칩니다. PC 비전 및 거리 센서는 다용도 로봇의 ID에 사용되는 기본적인 물품 인식 가능 증명 시스템입니다. PC 구별 증명 방법은 범위 센서의 전략보다 더 집약적이고 엄청난 절차입니다. 장애물 인식 시스템을 작동하기 위해 오일 레이더, 적외선(IR) 및 초음파 센서를 사용하는 것은 장벽 인식 시스템만큼 정확한 시간에 시작되었습니다. 1980년대. 어쨌든 이러한 발전을 테스트한 결과, 다른 두 가지 발전 선택은 폭풍, 얼음, 휴가 및 대지와 같은 환경 제한에 기울어졌기 때문에 레이더 개발이 사용하기에 가장 적합하다는 것이 고려되었습니다. . 측정 장치 접근 방식은 더욱이 이것과 앞으로 나올 것 모두에 대해 금전적으로 합리적인 개발이었습니다[3]. 센서는 인식 가능한 장애물의 증거에만 국한되지 않는 것 같습니다. 다양한 센서를 사용하여 식물의 식물 표현에 대한 다양한 기능을 제거할 수 있으며, 자체 관리 로봇이 가장 이상적인 방법으로 올바른 비료를 제공할 수 있으며, 설명에 따라 다양한 식물을 나타낼 수 있습니다.
재배에는 방해 요소, 무더위, 온도, 강수량 등을 포함하는 현재 기후에 대한 지속적인 정보 수집을 포함하는 다양한 IOT 혁신이 있습니다. 그 시점에서 수집되는 정보는 재배 방법을 기계화하는 데 활용될 수 있으며 위험과 낭비를 줄이고 수확을 유지하기 위해 예상되는 활동을 제한하기 위해 수량과 품질을 즉석에서 선택하도록 교육받을 수 있습니다. 모델의 경우, 목장주들은 현재 먼 지역의 목장 토양 습기와 온도를 검사할 수 있으며 정밀 재배에 필요한 활동도 적용할 수 있습니다.
2.방법론 및 구현
본 논문에서 검토한 절차는 다음과 같은 단계로 이루어진다. 또한 감지된 정보는 Arduino 프로그래밍을 통해 마지막으로 준비된 두 개의 Arduino 보드에 처리됩니다[8]. 시스템의 블록 다이어그램은 그림 1에 나와 있습니다.
그림 1:시스템의 블록 다이어그램
프레임워크를 발전시키려면 센서(에코 초음파 센서) 정보를 처리하고 구동할 액추에이터(DC 엔진)에 플래그를 지정하기 위해 Arduino UNO가 필요했습니다. 프레임워크 및 해당 부품과의 통신을 위해서는 Bluetooth 모듈이 필요합니다. 전체 프레임워크는 브레드 보드를 통해 연결됩니다. 이러한 도구의 미묘함은 다음과 같습니다.
2.1초음파 센서
그림 2. 차량 주변에는 장애물을 인식하는 데 사용되는 초음파 센서가 있습니다. 초음파 센서는 음파를 전송하고 물체의 소리를 반사합니다. 물체가 초음파를 발생시키는 지점에서는 최대 180도까지 에너지 인상이 발생한다. 장애물이 에피소드에 가까울 경우 머지않아 에너지가 다시 반사됩니다. 상품이 멀리 있는 경우, 반사된 표시가 수령인에게 도착하는 데 제한된 시간이 걸립니다.
그림 2 초음파 센서
2.2아두이노 보드
Arduino는 쇼핑객이 강력한 활동을 시도하고 수행할 수 있는 간호 개방형 계측 및 프로그래밍 분야의 준회원입니다. Arduino는 마이크로 컨트롤러일 수 있습니다. 이러한 마이크로컨트롤러 장치는 기후와 같은 지속적인 상황에서도 물품을 조사하고 지배하는 데 도움이 됩니다. 이 시트는 시장에서 저렴하게 구입할 수 있습니다. 그 안에서도 다양한 발전이 이루어지고 있으며, 여전히 진행 중입니다. Arduino 보드는 아래 그림 3에 나와 있습니다.
그림 3:아두이노 보드
2.3DC 모터
일반 DC 모터에는 외부에도 영구 자석이 있고 내부에는 회전하는 전기자가 있습니다. 이 전자석에 전력을 공급하면 고정자에 있는 자석을 끌어당기고 밀어내는 전기자에 매혹적인 자기장이 생성됩니다. 따라서 뼈대는 180도 회전합니다. 아래 그림 4에 나타났습니다.
그림 4:DC 모터
3. 결과 및 고찰
제안된 구조에는 Arduino UNO와 같은 장비, 견딜 수 없는 감지 요소, 브레드 보드, 장애물을 확인하고 장애물을 참조하여 소비자를 조명하는 신호, 빨간색 LED, 스위치, 점퍼 인터페이스, 보조 배터리, 남성 및 여성 헤더 스틱 등이 포함됩니다. 다목적 및 스티커를 통해 구매자가 스포츠용 밴드로 착용할 수 있는 기기를 만들 수 있습니다. 장치의 배선은 나중에 간호학부에서 수행됩니다. 수정 정류기 접지 링거는 Arduino GND에 연결됩니다. + ve는 LED의 Arduino 핀 5와 스위치의 중간 다리에 연결됩니다. 버저는 스위치의 일반 다리에 연결됩니다.
마지막으로 Arduino 보드에 대한 모든 연결이 완료된 후 코드를 Arduino 보드로 이동하고 포스 뱅크나 포스를 능숙하게 활용하여 다른 모듈을 강제 적용합니다. 배열된 모델의 측면 시점은 그림 5 아래에 나와 있습니다.
그림 5:장애물 감지를 위해 설계된 모델의 측면도
여기서 초음파 감지 요소는 프랑스 전화기로 사용됩니다. 품목이 감지되면 송신기에서 초음파가 전송됩니다. 초음파 감지 요소 내의 송신기와 수혜자 위치 각각. 우리는 주어진 기호와 얻은 기호 사이의 시간 간격을 파악하는 경향이 있습니다. 이슈와 감지 요소 사이의 소포는 이를 활용하여 해결됩니다. 물품과 감지 요소 사이의 분리를 증가시킨 직후에 생각의 가장자리가 줄어들 수 있습니다. 감지 요소는 60도 통합되어 있습니다. 마지막 로봇 프레임워크는 그림 6 아래에 나타납니다.
그림 6:로봇이 완성한 프레임워크의 정면 모습
생성된 틀은 그 길 위에 서로 다른 분리에 장애물을 놓는 방식으로 시도되었다. 센서의 반응은 자율 제어 로봇의 다양한 부분에 위치하기 때문에 별도로 평가되었습니다.
4. 결론
자동 자동화 시스템을 위한 발견 및 회피 프레임워크. 이동 가능한 자동장치의 방법에 대한 장애물을 인식하기 위해 2세트의 이종 센서가 사용되었습니다. 진실 등급과 실망 가능성이 가장 낮은 것은 유전되지 않았습니다. 무료 프레임워크에 대한 평가는 장애물 회피, 충돌로부터 멀리 떨어져 위치 유지 및 위치 변경 기능을 갖추고 있음을 보여줍니다. 분명히, 이러한 배열을 통해 개인의 개입이 거의 없이 다양한 제한을 수행하려는 의도로 인해 더욱 주목할만한 편의성이 추가될 수 있습니다. 마지막으로 IR을 사용하여 로봇을 멀리서 제어할 수 있게 만들었습니다. 수혜자이자 먼 규제자. 이 사업은 국가의 비우호적인 기후, 보호 및 안보 분야에 유용할 것입니다.
게시 시간: 2022년 7월 21일