移动机器人导航技术现状与展望

移动机器人导航技术的不断发展改善了人们的生活与工作状态。利用机器人的先进导航技术,可全面提高机器人的工作效率,促进社会的进步与发展。本文先介绍移动机器人导航技术的类别,之后对移动机器人的路径规划技术进行探讨,进一步指出多传感器信息融合技术的应用普遍性,最后对移动机器人导航技术做出了合理的展望。     

基于模糊认知图的变电站巡检机器人的行为规划研究

提出了一种基于模糊认知图的移动机器人行为规划方法。针对变电站设备巡检机器人智能化的高级应用问题,提出了一种分层式混合复杂系统机器人任务规划的逻辑结构,介绍了任务分解和任务规划的工作原理。以巡检作业过程中的相关事件为概念节点,给出节点之间的连接权值,建立任务行为规划的模糊认知图模型,实现了任务分解和生成行为动作逻辑序列。同时,结合机器人导航定位等传感器实时信息,自动调整机器人巡检实时动作序列。该方法不需要复杂的计算和大量的训练,实验验证了其可行性和有效性。     

GPS/SST/SINS组合导航系统研究

提出了卫星/捷联星光/捷联惯导组合导航系统的方案和组合结构,采用改进的集中滤波对多传感器信息进行数据融合和导航状态的最优估计.该组合导航系统将捷联星光跟踪仪的姿态信息、高动态GPS的位置、速度信息与捷联惯导进行组合滤波,全面提高导航的姿态、速度和位置精度.同时该组合导航系统以弹道导弹为应用对象,设计并实现了基于弹道导弹的GPS/SST/SINS组合导航系统实时仿真平台,仿真结果表明该组合导航系统能提高导弹的导航精度,滤波算法稳定可靠.     

气敏特性动态测试系统

"气敏特性动态测试系统"在于开发一种能满足多种测量要求的动态测试仪来标定各类气体传感器。该仪器采用虚拟仪器技术,通过对质量流量计进行自动调节,实现对气体浓度的控制;每个测量过程可连续设置多个时段,每个时段的浓度可任意预设定;设计的传感器量程自动选择电路,扩大了传感器的测量范围,实现了对不同种类气体传感器参数的测量。采用动态配气方式,能够准确的测试气体传感器的各种参数,达到了高精度、高可靠性和大容量数据处理与存储的测试要求。     

应用联邦自适应UKF的卫星多传感器数据融合

在卫星自主导航系统中,一方面,系统状态模型存在难以准确建模的问题,要求信息融合算法具有一定的自适应性;另一方面,系统的量测模型通常具有较强的非线性,又要求信息融合算法在强非线性下保持较高的精度和鲁棒性. 针对以上两个问题,本文提出了基于星敏感器、红外地平仪、磁强计、雷达高度计、紫外敏感器的多信息联邦自适应UKF组合导航方案,该方案将多个导航传感器提供的信息在联邦滤波器里融合,并采用自适应UKF算法构建联邦滤波器的子滤波器. 采用这种方案,可有效组织并充分利用导航传感器提供的导航信息,并且系统模型具有一定的自适应性. 数字仿真结果表明,与传统的联邦卡尔曼滤波方法相比,该方法更适合于非线性较强、系统模型参数不准确的场合,有效提高了导航精度.     

霍尔车速传感器检测系统的分析与设计

为实现对霍尔车速传感器稳定性的检测,设计了一种实时在线霍尔车速传感器检测系统.阐述了具体的工作原理及硬件实现方法,给出了有关具体模块的选择及其相应原因,强调了标准转速实现的必要性,及检测结果与标准转速对比分析,还有多点检测的实现方法.该系统能够很好地满足在线霍尔车速传感器检测系统的实时性、稳定性和全面性的要求.     

视觉导航有穷自动机在自然语言状态中的应用

室内移动机器人自主导航是一系列自然语言状态与动作转换结果,有效地控制和描述机器人状态和动作转换是自主导航过程的关键。本文首先利用视觉传感器获取障碍物YUV色彩空间信息,采用区域增长法识别障碍物连通域,将机器人状态以及控制指令转化为抽象的形式符号并建立状态转移函数,进而建立基于视觉导航机器人有穷自动机模型。实验结果表明,该方法能平滑、准确地完成自然语言状态下的机器人自主导航过程,具有较高的实时性和鲁棒性。     

异质双9轴MEMS惯性传感器数据互补-加权迭代融合算法

在MEMS惯性传感器导航研究中,传统的MEMS捷联式惯性导航系统仅利用单多轴MEMS惯性传感器对移动目标进行导航定位,其测量值和噪声特性易受环境影响,此外加速度误差、陀螺仪漂移、平台框架角误差、平台安装误差等因素也严重影响传感器性能. 为此,从异质非单多轴MEMS惯性传感器互补融合角度出发,用异质双9轴MEMS惯性传感器采集移动目标原始信息,并提出互补-加权迭代融合算法. 首先对异质双9轴MEMS惯性传感器测得的原始数据进行预处理,基于卡尔曼滤波用最小方差估计法求解观测值. 通过估值方差和革新方程形成权值更新模型,实现异质双9轴MEMS惯性传感器数据的互补融合. 实验表明,相较传统单9轴MEMS惯性传感器导航,该算法可提高导航精度50%以上.     

碳纤维复合材料激光超声可视化检测系统设计研究

针对碳纤维复合材料的快速可视化检测,分析了激光超声可视化检测系统的原理.采用扫描激光方式,根据超声传播的可逆性原理,设计了结构简单、操作简便的碳纤维复合材料快速激光超声可视化检测系统,并进行了实验研究.实验结果表明,激光超声可视化检测系统能有效用于碳纤维复合材料结构的缺陷检测,且准确性高,检测速度快,单次检测仅需几十微秒.检测结果直观,可实时动态展示构件内部缺陷,也可对超声传播信息按时间帧回放、选取,利于分析缺陷的位置和尺寸.该系统易于实现完全非接触式检测,适合碳纤维复合材料结构的实时在线监测.     

自动检测与智能控制的温室果蔬生长优化系统设计

本系统采用单片机Arduino作为控制核心,对大棚的空气温度、湿度进行实时检测,采用独特的数字式温湿度传感器DHT11同时采集温度与湿度数据,通过检测自动选择相应的控制模块对温室大棚环境情况进行调整,实现自动化温室大棚的控制,同时考虑多个因素,优化果蔬生长环境。     

一种新的移动机器人动态避障方法

提出了一种新颖、有效的移动机器人的动态避障方法.通过分析障碍物最大包围盒在机器人坐标系的位置以及其相对于机器人的速度,得到障碍物与机器人可能发生碰撞的方位,然后使用基于速度改变最小原则和速度改变最佳原则的第一和第二避障策略来完成机器人的动态避障.仿真结果表明,此方法能够使机器人在具有静态和动态障碍物的复杂环境中安全避障.     

一种基于C-T空间数字势场的机器人避碰规划方法

提出一种基于C-T(configuration-time)空间数字势场的机器人避碰路径规划方法,通过构造一种栅格化的CT空间数字势场,根据数字势场中的排斥势和吸引势,利用C-T空间离散路径点的插值方法,实现机器人对运动障碍物的避碰.通过一个2连杆机器人臂的避碰仿真实验研究,表明了该方法具有较高的计算效率,避免了一般避碰算法的大量C空间显式计算,能够适用于机器人的动态环境路径规划.     

一种基于速度势场的局部在线避碰方法

本文以势场方法的思想为出发点，提出一种基于速度势场的自主移动机器人的局部避碰方法。该方法可以更好地利用相对速度的信息，在存在移动障碍物和环境中得到较好的局部在线避碰效果。     

水面无人艇分层策略局部危险规避

根据水面无人艇运动学和基础控制特性提出一种局部危险规避算法. 采用分层策将动态窗口分解为艏向窗口和线速度窗口,使用切线法和弧线法分别从艏向窗口和线速度窗口中求出规避角速度和线速度,并引入角速度缓冲模型以提升规划过程中艇体的稳定性. 仿真实验验证了算法具有规避能力强和稳定性高的特点,并由湖试实艇实验验证了算法对实艇的基础控制特性具有良好的适应性,能引导水面无人艇在实际环境中实现有效安全的危险规避.     

基于故障检测的惯性航姿系统内阻尼姿态组合算法

在平台式惯导系统中可通过阻尼网络来阻尼系统的振荡误差,而在捷联惯性航姿系统中也可以借鉴这个思想,通过加速度计的信息对陀螺漂移进行修正.文中提出了分别利用陀螺仪和加速度计来解算载体姿态,然后通过卡尔曼滤波器进行数据融合的方法.由于加速度计信息进行阻尼的方法只有在系统处于非加速度运动状态才可用,因此,本文将故障检测理论中的残差χ 2检验法应用在卡尔曼滤波器中,进行运动状态的实时判断,并根据判断结果进行相应的处理.此外,算法中还考虑到传感器测量野值带来的影响,提高了算法的容错性能和灵敏度.最后,采用实际系统的动静态试验验证了本算法的有效性.     

基于线阵CCD视觉导航系统设计

提出了一种基于线阵CCD机器人视觉导航系统.实现了将线阵CCD控制、路径图像二值化预处理、嵌入式NIOSII处理器、步进电机驱动整合在一片FPGA中.与传统模式下的电路板级模块化设计相比,具有集成度高、实时性好、可靠性高的优点.结合QuartusII仿真软件进行功能验证更为便捷,可在不改动硬件的前提下实现系统修正,缩短开发周期提高了效率.     

智能小车功能设计

基于AVR128单片机控制,利用BFD-1000传感器检测赛道实现小车循迹,利用两个红外传感器检测道路上的障碍,控制小车的自动避障,使整个系统具有自动寻迹、避障、红外遥控等测试功能.     

机器人辅助微创外科手术系统的研究现状及关键技术分析

机器人辅助微创外科手术技术是近年来医疗机器人领域的研究热点之一, 阐述机器人辅助微创外科手术技术在国内外的研究现状,在分析微创外科手术过程后,提出微创外科手术机器人系统的设计方案,并就机器人系统安全与故障诊断、主从遥控、虚拟现实和图像导航等关键技术进行深入分析。     

一种新的多移动机器人协调路径规划方法

针对动态环境中多移动机器人路径规划问题,提出了一种基于知识的遗传算法。该算法路径表示简单,所设计的基于知识的遗传算子并入了领域知识和局部搜索技术,同时,把领域知识并入初始种群,大大提高了遗传算法的效率;将协调路径适应值矩阵引入基于知识的遗传算法,实现了多移动机器人协调路径规划。仿真结果验证了该算法在多移动机器人路径规划中的可行性和有效性。