室内动态环境下的移动机器人自主避障策略

针对室内未知动态环境移动机器人自主避障问题,提出一种融合动态障碍物方向判断策略及子目标点更新策略的自适应模糊神经网络优化避障算法,并依据该算法设计移动机器人避障控制系统。首先,分析移动机器人的运动模型,获取机器人的目标角度;然后由超声波传感器获取障碍物距离信息,由障碍物距离信息判断动态障碍物运动方向并更新子目标点;最后利用自适应模糊神经推理系统实时输出机器人的转向角与速度,实现对机器人转向角的控制,使机器人能够无碰撞地到达目标点。研究结果表明:本文提出的算法能够使移动机器人在未知动态环境下识别障碍物、判断动态障碍物的运动方向以实现自主避障;相对于无子目标点更新策略,移动机器人平均移动速度提高11.75%,验证了所提算法的有效性。     

NI机器人起步包实时编程模块避障应用

分析了NI机器人起步包的组成模块,以移动机器人的避障行为为例,给出了一个完整示例。Lab VIEW仿真结果表明:NI机器人在有障碍物的环境下可以自主避障。NI机器人作为机器人开发的基础平台,具有较强的实用价值。     

基于速度分解法的移动机器人动态避碰规划

研究了移动机器人对运动障碍物的动态避障.将移动机器人的速度分解为目标方向速度和避障方向速度,通过分析移动机器人与障碍物的相对速度和相对位置之间的夹角,以此改变移动机器人的避障方向速度大小来完成移动机器人对动态障碍物的避障.仿真实验结果表明:该方法有效地克服了避碰规划的保守性,能够使移动机器人在具有多个动态障碍物的复杂环...     

基于动力学系统方法的自主移动机器人行为设计

提出了动态障碍物环境下基于动力学系统方法的移动机器人行为设计.在行为动力学模型中考虑障碍物运动速度和运动方向,使得移动机器人具有根据移动障碍物的运动而调整自身线速度和角速度的能力,实现自主避障.用碰撞时间和碰撞角度描述的碰撞区域作为对移动机器人运动的约束,这样可消除无谓的避障运动.仿真结果表明所提出的设计方法能有效地改善动态环境下的移动机器人自主导航能力和工作效率.     

激光数据聚类和Morphin算法下的机器人避障研究

为了解决移动机器人在未知环境下的避障问题,提出了一种从障碍物检测、预测到避撞的避障方法。设定圆形窗口作为机器人有效扫描区域,利用激光传感器采集到的数据结合聚类、匹配和分类算法确定障碍物类型和动态障碍物运动信息,绘制窗口内的动态局部地图来预测动态障碍物与机器人的碰撞关系,结合Morphin算法实现有效的避障。仿真实验表明,在该算法下移动机器人能够有效地检测出障碍物,进行碰撞预测,并做出合理地避障措施。     

基于Kinect的目标跟踪与避障

利用Kinect实现室内移动机器人的目标跟踪与避障功能,其中Kinect提供的光学图像用于实现机器人视觉目标跟踪。利用Kinect的人脸识别功能,避免当环境中出现多目标时,机器人对运动目标的识别出现混乱;同时增加了增量子空间对视频信息进行及时更新,避免机器人因目标移动较快而跟丢目标;利用T-S模糊神经网络法实现避障功能,相比传统算法有效改善了其收敛性。在移动机器人CRX10上实验证实了该系统能够较好地完成目标跟踪的同时具有躲避障碍物的功能。     

未知环境下移动机器人自主避障算法的研究

移动机器人是完成救援、运输等各种任务的重要工具,如何让机器人系统自主适应不同的复杂场景是目前的研究热点。本文针对具有静态和动态障碍物的复杂未知环境,对移动机器人进行运动学建模,提出了基于长短期记忆网络的近端策略优化避障算法。在无障碍物和有障碍物的仿真训练环境中,实现无先验地图信息情况下机器人在非结构化环境中的自主避障。仿真和实验结果表明,本文所提算法能够有效使机器人避开静态及动态障碍物,性能高于D3QN算法、PPO算法,解决了深度强化学习算法在训练机器人避障时收敛速度较慢的问题。     

未知环境下基于模糊神经网络的机器人路径规划

为提高移动机器人在未知环境下避障行为的成功率,通过对障碍物信息的输入,从控制输出数据中找出避障行为模式,生成相应的模糊逻辑控制规则,并把模糊控制算法引入到神经网络中,使得模糊控制器规则的在线精度和神经网络的学习速度均有较大的提高,使移动机器人具有较为迅速的反应能力,实现机器人连续、快速地避障并最终到达目标.系统仿真证明了模糊神经网络在移动机器人路径选择中的智能性.     

基于Motor Schema的移动机器人反应式导航

针对移动机器人的导航问题,采用基于Motor Schema的结构,设计了三种基本行为：趋向目标行为,避障行为和随机扰动行为.通过调整机器人几种行为的控制参数,实现了不同条件下的机器人安全导航.仿真实验结果验证了所提方法的可行性与有效性.     

多移动机器人保持队形路径规划

将多移动机器人的运动控制和路径规划有机结合,提出了多移动机器人的队形模型和保持队形的定义.在此基础上,以基于行为的导航算法为基础,将机器人队列的运动过程划分为正常运动、避障和恢复队形3个阶段.在避障阶段,引入虚拟机器人使队形保持部分完整;当队形被严重打乱时,规划机器人的局部目标位姿使队列快速恢复队形.仿真实验表明,该控制方法不仅使多移动机器人安全避障,而且队形保持较完好.     

机器人履约系统任务分配与货架储位再指派联合优化

为优化移动机器人履约系统（Robotic Mobile Fulfillment System,RMFS）中移动机器人运行成本,提出一种考虑移动机器人任务分配和货架储位再指派的联合优化策略。以移动机器人完成任务成本最小为优化目标,构建考虑移动机器人重载和空载成本差异的数学模型,并用遗传算法对模型进行求解。经与返回原位置及返回距离拣选台最近位置两种策略进行仿真实验对比,结果表明联合优化策略可以有效降低移动机器人完成任务成本,提高拣选效率。     

多功能移动机器人分层路径规划研究

现有移动机器人规划算法生成轨迹目标单一,无法满足多样化的任务需求,为此,提出一种多指标维度反馈的路径规划策略。基于强化学习在线决策机制,寻求多条抵达目标的无碰撞路径;进而根据路径性能特征建立价值评估体系,动态更新机器人运动节点间的动作代价值,并且在不同权重配比下进行了仿真测试。结果表明：该算法能根据需求针对性提高全局路径相关性能,并结合全局路径信息,反馈控制局部运动决策,从而使得移动机器人能够在相同环境中解算出不同满足期望的运动决策。     

轮式移动机器人的有限时间自适应轨迹跟踪控制

【目的】针对存在外界扰动和参数不确定性的轮式移动机器人,设计一种有限时间轨迹跟踪控制方案。【方法】首先,将轮式移动机器人动态系统分为二阶和三阶的两个子系统;其次,针对二阶子系统设计了自适应快速终端滑模控制律,保证移动机器人角速度跟踪误差有限时间内收敛到一个任意小的区域内;然后,设计了关于线速度的控制律,来保证三阶子系统的有限时间收敛;最后进行仿真实验验证。【结果】仿真实验结果与理论值相符。【结论】本研究设计的有限时间控制策略保证了移动机器人轨迹跟踪的效果。     

基于多目标优化的移动机器人避障算法

针对移动机器人自主导航过程中由于过多寻求当前时刻最优路径或最优解而产生死锁或震荡现象,提出了一种动态变化权重的移动机器人行为融合避障算法.该算法利用多目标优化方法获得移动机器人最有效解,并把指定目标的移动机器人避障导航过程分解为3个子行为避障系统.通过动态改变子行为函数的权重和优先级,实时获得当前时刻最满意路径或最有效路径.实验结果表明,该算法可在确保避障过程鲁棒性前提下,有效地改善避障导航的安全性和平滑性。     

可抛掷移动机器人上下楼梯机构设计及仿真

针对可抛掷移动机器人体积小、质量轻,便于携带和快速部署,受自身体积限制,目前可抛掷移动机器人均不具备上下楼梯功能的问题.提出一种适用于可抛掷机器人的垂直上下楼梯机构,通常情况下,仍以抛投的形式进入工作环境,当需要进行多楼层搜索时,加装上下楼梯模块,而后以遥控模式驶入工作区.针对该机构进行控制方案设计,并基于RecurDyn及Simulink软件建立机械-控制系统模型,对机器人不同初始姿态的情况下进行上下楼梯动力学仿真.结果表明,可抛掷移动机器人能够实现自主上下楼梯功能,上下楼梯过程动作平稳.该机构解决了机器人上下楼梯性能与机器人体积重量之间的矛盾.      

多移动机器人可重构物流系统建模方法

提出了可重构物流系统的一种新的定义,并在充分考虑移动机器人个体和群体的重构能力的前提下,提出了一种基于图论和谓词逻辑的多机器人可重构物流系统的建模方法。其中,移动机器人本体的结构调整被视为设备级重构,而移动机器人群体的组织以及之间协调策略的调整被视为系统级重构。针对各种工件运输任务,该建模方法有助于选择合适的移动机器人功能模块、或合适的移动机器人个体及相应的合作协调策略,从而实现可重构物流系统构型的迅速调整。     

基于主动嗅觉的室内时变污染源定位方法

为了预防和控制因室内空间中时变污染源突然泄漏引发的中毒、火灾和爆炸等灾害,针对室内时变污染源的定位建立了室内时变污染源泄漏的计算流体动力学(CFD)模型,并采用粒子群智能搜索策略,基于移动机器人的主动嗅觉提出了不依赖初值、计算效率高的室内时变污染源定位方法。通过对室内二维通风房间内泄漏速率呈衰减特征的时变污染源的泄漏模拟与源定位分析,展示了室内时变污染源定位方法的可操作性和可行性。研究结果表明:基于移动机器人主动嗅觉的室内时变污染源定位方法能在污染源泄漏一定时间后成功确定污染源位置,并且随着移动机器人数量的增加,室内时变污染源定位的成功率也相应增加;因移动机器人个数的增加会导致收敛速度变慢,源定位时间呈先减少后增加的变化趋势。     

考虑能耗的混流装配线物料配送多目标调度方法

为了提高混流装配线物料配送的能源利用效率，考虑采用“转运”概念的送料机器人和线边集成超市配送模式，构建了存在换电情形的物料供应模型.结合送料机器人的能耗特点，以最小化送料机器人的使用数量和配送能耗为优化目标，建立了数学模型.在此基础上提出了变邻域搜索策略的改进型离散差分进化算法(VNS-MDDE)，用以解决多目标优化问题；该算法以最近邻启发式方法构建初始解，并引入变邻域策略进行局部搜索以提高解的质量.最后通过仿真实验验证了算法的可行性和有效性.     

3自由度移动机器人的模糊跟踪控制器设计

在平面目标跟踪过程中，将移动机器人跟踪的目标期望位姿分解为4种位置和方位组合，在分析总结了具有2个可操舵驱动轮的3自由度移动机器人运动特性的基础上，根据自动驾驶控制的专家经验知识，针对4种位姿的要求设计了4个子模糊跟踪控制器，这样大大简化了模糊逻辑推理过程，并减少了计算时间，实现了位置和方位的独立跟踪控制，同时满足了跟踪目标的位姿要求．最后，利用仿真实验验证了算法的可行性和有效性．