神经网络信息融合创建机器人栅格地图研究

该文主要研究未知环境下移动机器人栅格地图的创建方法。针对声纳传感器感知数据的不确定性,首先根据模糊逻辑和概率理论解释多个声纳的测距信息,然后使用模糊隶属度及概率表示栅格占用状态。通过神经网络在特征级的信息融合来减弱声纳传感器测量数据的测量误差,得到一个对环境的整体表示。仿真结果表明,这种方法通过多个不同传感器的测量值对同一栅格的解释,可以有效增加数据可靠性、提高数据精度、减小噪声干扰。总之,这个方法有着很好的健壮性以及准确性。     

基于混合模型的移动机器人同时定位与环境建模

提出一种基于混合地图模型的融合声纳传感器观测信息与里程计信息的同时定位与环境建模(SLAM)方法.该方法用混合模型即栅格地图模型和直线特征地图模型表示环境地图.首先,采用三区域声纳模型以及贝叶斯法则构建栅格地图,并通过在空间和时间上融合不同时刻多个声纳传感器的信息提高地图精度.然后,引入霍夫变换提取直线特征,创建直线特征地图,并通过比较地图中直线段的方向相似性、共线性与交叠性,确定全局与局部地图是否匹配.最后,利用直线特征以及扩展卡尔曼滤波器(EKF),通过状态预测、观测预测、位姿更新3个阶段估计出机器人更新的位姿信息,校正构建的地图模型,从而实现机器人的同时定位与环境地图构建.仿真实验和真实环境实验验证了该算法的可行性与有效性.     

基于A~*算法的移动机器人路径规划

路径规划是移动机器人关键技术之一,也是实现移动机器人自主导航的前提,研究移动机器人利用栅格法创建环境地图时,在其计算资源有限的情况下,比较利用迷宫八方向搜索思想实现最短路径规划的Dijkstra算法,提出采用基于栅格划归地图的A*算法能更快实现移动机器人的无碰最短路径规划,编制了仿真程序,给出了仿真结果,可以满足移动机器人实时路径规划的需要。     

未知环境下移动机器人的同时定位和地图构建

针对未知室内环境下的自主移动机器人的同时定位和地图构建(SLAM)问题,通过激光测距仪来获取环境信息,采用室内环境直线特征的提取和匹配方法,使移动机器人能够自主定位,解决了里程计传感器在移动中所带来的不确定性误差,同时采用移动栅格法对全局地图更新,提高了系统运行速度.利用Pioneer-3移动机器人平台进行实验,得到了较完整的环境地图.实验结果表明了基于环境特征的移动机器人同时定位和地图构建方法的有效性和实用性.     

基于简化可视图的环境建模方法

针对移动机器人全局路径规划中环境地图的构建问题，提出一种基于简化可视图的环境模型建立方法.该建模方法通过剔除环境中对路径规划结果不造成影响的障碍物来简化环境模型的表示.在环境建模期间，利用机器人的起点和目标点以及环境中保留的障碍物建立一种可视边的数量足够少的简化可视图，简化可视图中的可视边即为移动机器人的可行路径.根据简化可视图建立的环境地图提高了后续移动机器人路径规划算法的执行效率.仿真结果表明该建模方法简单且有效.     

基于粒子滤波的移动机器人SLAM算法

针对FastSLAM算法对传感器精度要求较高,不适用于方向性差的超声传感器问题,提出了一种基于超声概率栅格地图环境特征点提取匹配的移动机器人粒子滤波同时定位与地图创建(SLAM)算法.该算法可分解为机器人位姿估计和环境路标估计2个部分.基于蒙特卡罗定位原理利用粒子滤波算法对机器人运动轨迹进行估计;在建立全局超声概率栅格地图的基础上,利用概率栅格地图环境特征提取算法对环境路标坐标进行估计.实验证明,该算法较好地解决了超声测距传感器由于散射角大带来的特征点估计不准的问题,对环境路标和机器人轨迹的估计都比较准确.并对移动机器人累计误差进行了有效的补偿,减少了由于累积误差造成的移动机器人轨迹扭曲失真.     

基于ROS的移动机器人导航系统研究与仿真

针对移动机器人的自主环境感知与自主导航问题,本文提出了一种基于机器人操作系统(ROS),并结合同步定位与地图构建技术(SLAM)与路径规划的多目标点导航方式。首先利用GAZEBO仿真平台建立基于阿克曼结构的四轮机器人和仿真环境。然后利用SLAM技术,构建仿真环境的二维栅格地图。最后利用多目标点导航算法,开展机器人针对多个目标区域的自主导航测试。并通过调整TEB参数,优化机器人的运动轨迹。实验结果表明:机器人有效完成了多个目标区域的自主导航任务,并且规划路径较为合理,运行过程较为平稳。     

动态环境下移动机器人路径规划的一种新方法

提出了一种适用于动态环境下移动机器人路径规划的新方法.用栅格法对环境进行建模,从目标栅格点出发,各栅格中心点到目标栅格中心点的距离信息以每个时间步一个栅格的速度不断向外传播.经过足够多时间步的传播后,通过逐步寻找信息的传播来源,即可获得机器人的最短路径.仿真结果表明,该方法非常简单且高效,能快速规划出动态环境下移动机器人的最优路径.     

混合DSm模型的移动机器人地图构建

针对移动机器人探测静态未知环境时,利用不精确传感器(声纳)获取的数据信息不精确、不确定及高冲突性等问题,引入了一种信息融合方法Dezert-Smarandache证据理论(DSmT),并根据声纳的物理特性建立了混合DSm模型,构造了基本信度赋值函数.使用Pioneer 2-DXe机器人进行了地图构建实验,将由混合DSm模型构建出的静态环境地图与实际环境布局进行比较,实验结果充分验证了算法的有效性,为处理不精确信息提供了有力的理论依据.     

基于典型栅格地图的轮式移动机器人路径规划与跟踪

选取典型的家庭房屋平面结构图,通过一系列图像处理方法将其转换为路径规划能够使用的栅格地图。获取栅格地图后,采用概率路线图法对机器人的运行路线进行规划,将规划获取的路径设为机器人的期望路径,并利用纯追踪法对该路径进行跟踪。以自制的三轮全向移动机器人为例,对轨迹跟踪过程进行了计算仿真和实物测试,结果显示本方法可有效完成家用环境的轮式移动机器人路径规划与轨迹跟踪任务。     

越野环境的三维地图重建

针对移动机器人越野环境下地图重建的问题,提出了一种三维网格地图的更新算法.该算法利用四线激光雷达(LD_ML)获取环境局部位置信息,结合机器人同一时刻DGPS/INS联合定位系统的位姿,依据障碍的坡度与高度阈值进行障碍区域检测.分别对障碍与非障碍区域采用最大值和均值法进行更新,完成环境地图的重建.试验结果表明:该算法在越野环境中具有良好的重建效果,可将机器人沿途经过的路面及周围环境构建出来.     

未知环境中机器人避障路径规划研究

针对人工势场法机器人路径规划具有目标不可达与存在局部极小值点等问题,提出了改进后的人工势场法模型,将未知环境中的障碍以网格地图的形式设计出来,使机器人通过感知来规避障碍朝目标移动。运用MATLAB GUI设定形成一个包含障碍与目标点的二维坐标系统环境,在其平面地图中使机器人从初始位置到期望位置进行最优轨迹移动仿真试验。试验显示,改进后的人工势场法能使移动机器人在未知环境中导航避开障碍并找出合适路径,以达到无碰撞要求。仿真结果接近预期效果,表明该方法能有效提高移动机器人在未知环境中路径规划的可行性及其避障的有效性。     

果园移动机器人的全局最优路径规划研究

为了实现移动机器人在果园环境下自主行走,对果园移动机器人在复杂果园环境中的最优路径规划进行研究.首先,利用栅格法定义了移动机器人在栅格上的运动方向、障碍物及信息编码,模拟建立出果园的环境地图模型.然后分别编写Dijkstra算法、A*算法,对果园机器人进行全局最优路径规划.通过分析比较,得出A*算法所规划的最优路径更为方便,搜索效率更高,更加满足果园机器人的实际工作需求,提高其工作效率.     

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。     

SLAM仿真系统在智能移动机器人中的应用研究

为实现机器人的自主导航,采用了SLAM三层结构的仿真模型,通过对产生环境地图和实体对象程序的设计,并采用面向对象的设计方法,模拟了一种基于MATLAB的SLAM仿真系统,借助于对内部和外部传感器的数据采集文件的模拟应用,同时完成了机器人的定位和环境地图的构建.     

移动机器人混合式全遍历覆盖路径规划算法

针对移动机器人在未知环境下的全遍历覆盖任务,将滚动规划与已知环境下的搜索策略相结合,设计了一种混合式的全遍历覆盖路径规划算法.对声纳传感器探测到的环境信息进行滚动规划,把未知区域转化为已知区域.在已知区域,采用有限状态机方式来组织全遍历覆盖路径规划算法,状态之间的转换通过二叉树搜索策略、目标栅格选取策略和两点法搜索策略来实现,并对算法进行仿真.结果表明,移动机器人能全遍历覆盖整个工作区域,重复率低,能有效提高工作效率.     

基于刚柔混合建模的移动焊接机器人系统仿真

以某移动焊接机器人为例,在刚柔混合建模理论与方法的基础上,利用Pro/E对移动焊接机器人进行整体造型;不仅将模型导入到仿真软件ADAMS环境,而且利用ADAMS/AutoFlex模块对机器人部分构件建立柔性体,同时通过ADAMS/View构建了机器人的刚柔多体动态仿真模型。仿真分析说明：该模型能够准确的反映焊接机器人的...     

Ant Colony Optimization with Potential Field Based on Grid Map for Mobile Robot Path Planning

For the mobile robot path planning under the complex environment,ant colony optimization with artificial potential field based on grid map is proposed to avoid traditional ant colony algorithm's poor convergence and local optimum.Firstly,the pheromone updating mechanism of ant colony is designed by a hybrid strategy of global map updating and local grids updating.Then,some angles between the vectors of artificial potential field and the orientations of current grid are introduced to calculate the visibility of eight-neighbor cells of cellular automata,which are adopted as ant colony's inspiring factor to calculate the transition probability based on the pseudo-random transition rule cellular automata.Finally,mobile robot dynamic path planning and the simulation experiments are completed by this algorithm,and the experimental results show that the method is feasible and effective.     

两轮机器人行走机构的建模与实验

研究两轮机器人行走机构的系统组成及数学模型的建立,并进行了仿真和样机实验.行走机构由机械行走装置、姿态监测传感器和控制器组成,左右车轮由2个直流伺服电动机分别驱动,姿态监测使用陀螺仪和倾角传感器.在建立系统结构模型的基础上,利用Lagrange方法建立系统的动力学方程.根据线性系统理论,在Matlab环境下设计了状态反馈控制器,通过仿真验证了系统的稳定性.采用样机进行实际行走控制实验,验证了系统建模和控制器设计的合理性和有效性.