科创中国

行业领域

高端装备制造产业

需求背景

随着工业自动化技术的发展，机器人正扮演着越来越重要的角色，特别是在一些复杂工业环境（如高压、高温、高辐射等）中，进行检测维护、维修以及物料运输等工作，传统工业正面临着调整升级的压力，迫切的需要提高机器人工作的自动化程度，来减少特殊工作危险性、提高效率。因此研究设计一种基于强化学习算法的智能爬壁机器人控制系统，该系统具有开放性、通用性、易操作和自动化程度高的特点，满足传统工业更新升级要求。

需解决的主要技术难题

1、智能爬壁机器人控制系统硬件设计。搭建基于STM32F407 微处理器的硬件结构，包括STM32F407 及外围电路；上位机中矩阵键盘、通讯模块和下位机中外置寄存器、状态显示模块、传感器模块、通讯模块、伺服电机驱动器、电机执行机构，完成下位机控制电路板的PCB设计。

2、基于跟踪迹Q（λ ）算法的智能爬壁机器人控制系统自主循迹策略的研究。利用Alpha Blending 算法提取清洗目标轨迹，结合跟踪迹与Q 学习算法提出一种跟踪迹Q（λ）算法，使爬壁机器人可以自主学习并且跟踪清洗目标轨迹，解决爬壁机器人在未知环境下的自主循迹问题。

3、智能爬壁机器人控制系统的软件部分设计研究。运用C 语言，采用模块化的设计思想，完成机器人控制系统中上位机、下位机以及RS485 通讯模块的软件程序设计。

期望实现的主要技术目标

1、系统具有开放性、通用性、易操作和自动化程度高的特点；

2、能够满足传统工业更新升级要求；

3、减少工作危险性、提高效率。

需求解析

解析单位：重庆市永川区 解析时间：2022-12-02

夏文汇

重庆西南大学

教授

综合评价

该需求目标清晰，但相关工艺设备技术指标欠清晰，研发有一定难度，建议委托经验丰富的硬件设计专家、算法专家、自动化控制领域专家、软件工程师组成联合攻关团队，展开攻关，制定技术路线图，根据企业需求，优化硬件设计，优化智能爬壁机器人控制系统，实现整体控制系统高度自动化，自动循迹。该技术突破有助于我国积累机器人领域研发经验，有助于突破卡脖子技术。

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