基于LPC2106的自主式移动机器人设计

以PHILPS公司的ARM单片机LPC2106为控制核心,提出了一种自主式移动机器人的设计方案,应用98C1051构成多超声传感器子系统控制电路,由此子系统实现对障碍物的测距及机器人的自主避障行走控制;通过光敏传感器实现机器人对光源的感知和寻找.通过无线通信芯片PTR2000实现移动机器人与计算机之间的无线通信.     

移动机器人视觉导航的并行处理技术研究

视觉导航是自主式移动机器人智能导航的研究热点 ,但是视觉导航所需的图像计算量很大 ,导致系统延迟 .引入网格分布式并行处理系统 ,将大计算量图像进行并行处理 ,以满足机器人实时性要求 .文中做了一个 4个节点的异构平台的实验 ,展示了系统的实用性 .     

基于综合导向的轮式移动机器人自适应轨迹跟踪控制

分析了不确定的具有非完整约束轮式移动机器人系统的轨迹跟踪问题,提出了一种自适应的轨迹跟踪控制方法,该方法在运动学模型的基础上通过引入状态微分反馈实现.同时,该控制方法提出在对轮式移动机器人进行导航时引入人工场,使其和位姿误差一起作用完成导航控制.基于轮式移动机器人的仿真实验,以及实际轮式移动机器人的控制实验表明,该方法可以对不确定的轮式移动机器人轨迹跟踪进行有效控制,而且在导航中使轮式移动机器人具有更理想的轨迹.     

基于半自主导航与运动想象的多旋翼飞行器二维空间目标搜索

提出一种脑-机接口系统实现多旋翼飞行器室内二维空间目标搜索.系统由半自主导航与决策子系统组成.半自主导航子系统用于为决策子系统提供可行飞行方向并实现多旋翼飞行器半自主避障.决策子系统采用互相关方法与逻辑回归方法完成运动想象的脑电特征提取与分类.实际的室内目标搜索实验验证了使用该系统是可行且有效的.相比其他方法,减少了被试者负担,降低控制难度,控制精度约提高 ±10 cm.     

“机器人与智能技术”研究专栏征稿

征稿范围:机器人理论与控制技术人工智能与智能控制技术移动机器人及自主导航技术机器人传感技术、智能传感器机器视觉、图像处理与模式识别技术智能系统建模与控制机器人结构设计多机器人系统特种机器人机器学习     

“机器人与智能技术”研究专栏征稿

征稿范围:机器人理论与控制技术人工智能与智能控制技术移动机器人及自主导航技术机器人传感技术、智能传感器机器视觉、图像处理与模式识别技术智能系统建模与控制机器人结构设计多机器人系统特种机器人机器学习     

基于行为智能体的移动机器人系统

对智能体及多智能体系统的研究是当今人工智能领域的一个热点问题,如何把智能体的理论应用到机器人的控制中去也是一个非常值得研究的方向.目前,由于基于行为的控制结构,特别是SA结构,在实际控制中具有较快反应力而显得比传统方法更具智能,因而成为移动机器人控制研究关注的焦点.针对移动机器人在有障碍约束的非结构化环境中进行探障并实现避障任务这个问题,设计并建立了一个多自主机器人系统实验平台,实现了一个基于行为多智能体的移动机器人系统.     

基于情感认知的学习与决策算法在移动机器人行为协调中的应用

基于情感和认知的学习与决策模型是一个新的强化学习算法,该模型将来自情感的内在奖励和来自认知的外部奖励作为学习和决策的动机.将该模型引入到基于行为的机器人控制体系中,构造了一个新的移动机器人导航控制系统.通过基于在线的情感认知学习,形成合理的行为协调机制,从而使机器人实现自主导航任务.仿真实验结果表明:将情感系统引入到机器人系统中能提高学习速度,所提出的控制策略能有效地改善机器人在未知的环境中自主导航的能力.     

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.     

基于Cricket无线定位的移动机器人控制系统

移动机器人系统的定位问题是移动机器人导航控制的前提.将Cricket无线定位技术与移动机器人控制系统相结合,建立一套基于无线传感器网络定位的机器人控制系统,完成了Cricket无线传感器网络定位系统与移动机器人系统的信息传输与集成,实现对移动物体的定位、导航与控制.在静止情况下,Cricket系统的定位精度较好,定位采样数据误差在3cm内波动.当移动物体以较快速度变换位置时,系统的延时时间约为60ms左右.     

一种遥操作移动机器人的研究与实现

移动机器人在工业制造、国防以及服务行业具有广阔的应用前景。由于环境感知、自主定位与导航等技术瓶颈的存在,完全自主移动机器人在目前还难以走向实用。采用遥操作控制,能有效地解决上述问题。对遥操作移动机器人的体系结构、环境信息感知、通讯方式、导航与控制进行了阐述,在此基础上提出的基于局域网的遥操作移动机器人具体实例,既可在危险环境下执行任务,也可用于社区保安巡逻。     

北斗导航辅助移动机器人同时定位和地图构建研究

针对未知环境下移动机器人实时构图和导航问题,将基于激光的环境特征提取和地图构建技术与北斗卫星导航相结合,设计了一种基于特征地图的移动机器人自主导航系统。利用激光提取环境信息,采用点和直线段进行环境表示,结合里程计进行定位,同时进行地图构建。然后在地图上关联北斗坐标,丰富地图信息,根据路径规划方法实现移动机器人自主导航。在Poineer3-AT机器人上实验表明:该方法能够快速提取直观的表示环境信息,并实现自主导航功能,有效提高了移动机器人导航能力。     

基于ARM的自主式机器人控制整体设计方案

针对风暴机器人原系统只能实现机器的简单智能活动,其主芯片MC68HC11A1FN只能实现简单的编程,且必须符合它自身的一些硬件设置等缺陷,提出了用ARM芯片实现系统控制,透过传感器来感知外部环境获得环境信息,再通过路径规划做出决策进行运动.同时,为了让机器人能够更好地完成任务,可以使外部计算机与机器人进行无线通信,借助外部计算机来做出决策,实现远程操作.新模型通过在机器人上加入GSM模块,使其实现自身的定位,并与无线通信模块结合实现导航控制.     

开放式自主移动机器人系统设计与控制实现

采用面向对象的方法设计了一个自主移动机器人系统--Frontier-I,并将Linux/Unix 下的进程间通信机制应用到系统的设计中.该系统基于Windows操作系统,采用全向视觉,能够实现诸如避障、导航和机器人足球等复杂的任务;在模块化的设计下,系统能够方便地加入新的模块以扩展其功能.     

双臂作业型智能服务机器人的研制

论述了移动式双臂作业型智能服务机器人的总体设计思想 ,并对该机器人的一些关键技术 ,如新型全方位移动机构、七自由度机器人作业手臂和多传感器信息融合的机器人路径规划等问题进行了分析 ,给出了移动机器人的系统控制方案 .     

基于机器人操作系统的移动机器人激光导航系统

为了验证激光导航的先进性及机器人操作系统(robot operating system,ROS)的便捷性,进一步对机器人导航机理进行研究,提出了改进粒子滤波算法及改进A*路径规划,分别应用于地图构建和路径规划,并搭建了基于ROS平台的移动机器人导航试验平台,该平台具有低成本、高性能的特点。试验平台由上位机和移动机器人组成,上位机实现对机器人的控制,移动机器人配置有工控机和激光传感器,机器人通过激光传感器采集环境信息,为实现即时定位及地图构建功能提供数据支撑。研究并构建基于ROS的地图构建和自主导航功能包并通过实际环境进行试验验证。试验结果表明:构建功能包可用于机器人的激光导航中,该激光导航系统的可行且具有一定的稳定性与可靠性。     

仿人多自由度立体双目视觉导航系统的研究与开发

基于人类视觉系统原理，设计了仿人多自由度的立体双目视觉导航系统．首先给出了立体双目视觉导航系统的设计原理，然后详细讨论了仿人多自由度立体双目视觉装置的设计．该装置可同时实现水平旋转、俯仰、左右摄像机聚散度调整4个自由度伺服控制，并可实时在线调整摄像机参数．针对自由度控制电机及其驱动控制、摄像机同步控制、摄像机参数控制、基线长度选择等进行了优化设计．系统在Pioneer-2DXE移动机器人的实际应用验证了本设计方案的可行性和有效性．     

融合自主漫游及远程监控的图书馆移动机器人系统设计

针对当前图书馆数字视频监控在动态交互响应及时空局限等方面的不足,提出基于移动机器人的智能移动监控站系统模型.在硬件层面,将传感器配置、嵌入式系统、电源驱动、运动控制及网络通信等进行整合,并给出四轮移动机器人平台机构和电路设计方案.在软件控制设计层面,通过将自主漫游及远程监控融合,使监控端和操作端均不再受到时间和空间的限制,提高监控系统整体的智能性和灵活性.实测结果表明:所提方法具有可行性、有效性.     

一种基于机器人操作系统的代价地图自适应膨胀半径设置方法

针对复杂环境下移动机器人自主导航易被困、路径规划不理想等问题.首先,通过改进机器人操作系统(robot oper-ating system,ROS)中代价地图代价值衰减函数和七宫格检测法,研究了代价地图自适应膨胀半径算法.其次,通过动态衡量启发函数与优化子节点选择方法,研究了结合环境信息的改进A*路径规划算法.实验结果表明:使用自适应膨胀半径算法和改进A*算法后的路径拥有更好的平滑度,减少33.6％转角次数和37％转向角度.能避开复杂障碍物群,降低移动机器人被困几率,提高了复杂环境下ROS移动机器人自主导航的安全性和鲁棒性.     

移动机器人的并行免疫计算模型

为了支持未知环境下移动机器人自主导航，提出了移动机器人的并行免疫计算模型，为解决其在线导航优化、病毒／路障识别和计算效率问题提供了基础组织。免疫计算模型分为固有免疫计算层、适应性免疫计算层和并行／分布式计算层，并行免疫计算模型建立在此3个免疫计算模型基础上。探讨了移动机器人并行免疫计算模型的负载极限和负载平衡，分析了此类移动机器人系统的鲁棒性；提出了移动机器人并行免疫计算模型用于路障识别的方法。移动机器人并行免疫计算模型的复杂性分析及仿真结果表明，并行计算能提高其效率；仿真结果表明，移动机器人可消除病毒，并具有较高计算性能。