基于激光雷达的移动机器人实时避障策略

以激光雷达为主要传感器, 对移动机器人设计一种实时避障算法. 该算法考虑到机器人的非完整约束, 利用基于圆弧轨迹的局部路径规划和控制使之能够以平滑的路径逼近目标位置. 采用增强学习的方法来优化机器人的避障行为, 利用激光雷达提供的报警信息形成刺激-反应式行为, 实现了动态环境下避障行为, 具有良好的实时反应能力. 该控制算法采用分布式软件设计方法, 各功能模块异步运行, 较好地实现了局部规划与全局导航目标的结合. 该策略针对移动机器人MORCS在未知环境下实现了实时、有效避障, 动作稳定流畅, 轨迹平滑, 具有良好的效果.     

一种针对VFH系列算法阈值敏感问题的改进策略

针对VFH系列算法的阈值敏感问题,提出了一种新的自适应阈值改进策略.综合考虑移动机器人硬件特性、运动特性和目标点环境设置初始阈值、确定阈值范围.使用阈值评价函数,对可选范围内的每组阈值与可通行方向进行综合评价,使得机器人能够实时选取适合当前情况的阈值.最后在ROS上实现算法,并使用EAI移动机器人平台进行多次对比实验.实验结果证明,使用自适应阈值改进策略后,机器人能够避免局部死区,并在目标周围存在障碍物时,以较短的无碰撞平滑路径顺利到达目标位置.     

基于记忆矩阵A*引导域的VHF算法改进策略

针对机器人采用VFH算法避障容易陷入局部死区的问题,提出为机器人增加记忆地图的方法.在面对未知环境时,采用了一种新的自适应阈值策略,在一定程度上避开局部死区抵达目标点,同时在首次避障时生成记忆地图.在二次避障过程中通过记忆地图产生低分辨率A*引导域,使用改进的代价函数,使A*引导域与VFH算法有效结合,以较优的路径完成避障过程,同时能实时适应周围环境的变化.最后,在MATLAB上针对不同环境进行算法仿真对比.实验结果表明,使用新的自适应阈值策略能在未知环境下完成避障过程并产生记忆地图;在记忆地图的基础上使用A*域的引导,能使机器人适应周围环境变化的同时以较优的路径顺利到达目标位置.     

基于记忆矩阵A~*引导域的VFH算法改进策略

针对机器人采用VFH算法避障容易陷入局部死区的问题,提出为机器人增加记忆地图的方法.在面对未知环境时,采用了一种新的自适应阈值策略,在一定程度上避开局部死区抵达目标点,同时在首次避障时生成记忆地图.在二次避障过程中通过记忆地图产生低分辨率A~*引导域,使用改进的代价函数,使A~*引导域与VFH算法有效结合,以较优的路径完成避障过程,同时能实时适应周围环境的变化.最后,在MATLAB上针对不同环境进行算法仿真对比.实验结果表明,使用新的自适应阈值策略能在未知环境下完成避障过程并产生记忆地图;在记忆地图的基础上使用A~*域的引导,能使机器人适应周围环境变化的同时以较优的路径顺利到达目标位置.     

一种视点直方图特征优化的点云目标识别算法

为了提高点云目标识别算法的识别率、增强算法鲁棒性,研究了一种将颜色纹理的方向特征直方图(CSHOT)算法与视点特征直方图(VFH)算法相结合的点云目标识别算法(CSHOT-VFH)。利用VFH特征对点云目标进行识别,实现目标快速估测。在此基础上,进一步利用CSHOT特征进行精确识别。搭建了实验系统,分别对单物体场景、多物体场景及目标存在部分遮挡等情况进行了测试。测试结果表明:本文算法识别率达到了90%以上,在目标遮挡的两组实验中,本文算法比VFH算法的识别率提高了10%以上,能够满足室内场景目标检测的需求。     

基于多信息融合的移动机器人定位算法

为了提高机器人的定位精度,提出了一种基于里程计、单目视觉与激光雷达信息相融合的自定位算法.首先,由里程计推算出机器人在各个时刻位置的估计值;其次,在不同时刻计算出机器人摄像头与任意两个环境特征点的夹角变化,通过激光雷达获得环境特征点的距离和角度并利用扩展卡尔曼滤波算法与里程计的定位信息进行融合;最后,由匹配的环境特征对机器人的位置进行修正,得到精确的位置估计.实验结果表明,该算法在多转角、长距离的情况下取得了满意的效果,有效地提高了定位精度.     

基于深度强化学习的机器人未知环境路径规划

为解决未知环境中移动机器人的自主路径规划问题，提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)的改进算法。该算法通过激光雷达数据、机器人位姿以及速度信息建立策略映射，在连续动作域中输出线、角速度直接控制机器人底盘运动。设计了新的连续奖惩函数，缓解了奖励稀疏问题；融合了优先经验回放机制、人工演示数据机制以及多控制器引导机制，提高了算法训练效率。通过ROS+Gazebo平台进行模型训练，训练结果表明，改进算法仅需原始算法训练步数的47%,就获得了相同水平的奖励；设计对比实验，结果表明，相较于原始算法和传统的局部路径规划动态窗口法，改进算法在无碰撞的基础上运动轨迹更加平滑且耗时更短，验证了改进算法的有效性。最后搭建轮式差速机器人平台，设计未知环境导航实验，证明了算法的实用性。     

基于强化学习的机器人路径规划算法

提出了一种基于强化学习的机器人路径规划算法,该算法将激光雷达所获取的移动机器人周围障碍物信息与目标点所在方位信息离散成有限个状态,进而合理地设计环境模型与状态空间数目;设计了一种连续的报酬函数,使得机器人采取的每一个动作都能获得相应的报酬,提高了算法训练效率.最后在Gazebo中建立仿真环境,对该智能体进行学习训练,训练结果验证了算法的有效性;同时在实际机器人上进行导航实验,实验结果表明该算法在实际环境中也能够完成导航任务.     

无扫描三维成像激光雷达原理分析与成像仿真

介绍了无扫描三维成像激光雷达的系统结构及成像原理.无扫描三维激光雷达是一种不需要扫描机构的三维成像系统,由信号调制、信号发射、微通道板调制、信号积分接收等模块组成.发射的激光信号经过正弦调制,利用回波信号与本地振荡器的相位差计算得出目标上各点距离,这种测距方法称为面阵相位法.与传统的扫描式激光雷达相比,无扫描三维成像激光雷达具有结构简单、成像速度快、可靠性高等优点,同时对激光脉冲频率的要求很低,因此在武器的末制导、车辆的主动防撞、机器人视觉等方面有着广阔的应用前景.本文介绍了无扫描三维成像激光雷达的系统结构以及面阵相位测距法的基本原理,并在Matlab环境下针对点目标、面阵目标对成像算法进行了仿真.验证了面阵相位法的测距原理及无扫描三维成像激光雷达的成像原理,并分析了可能存在的信号功率误差和CCD读数时的末位不稳定对成像精度的影响,为无扫描三维成像激光雷达的设备研制提供了有益的参考.     

基于视觉目标跟踪的侦察机器人导航方法

针对未知环境下侦察机器人的自主导航问题,提出了一种基于视觉目标跟踪的侦察机器人导航方法.首先利用二进制鲁棒独立元素特征(BRIEF)提取方法来检测和描述待跟踪视觉目标的局部不变特征点,在快速的特征匹配计算基础上提出由粗到精的目标定位两步法实现机器人导航过程中视觉目标的实时准确跟踪.其次对基于视觉目标跟踪的自主导航任务进行行为分解和实现,在行为中集成视觉目标跟踪算法.最后利用基于宏行为的机器人事务执行机制实现移向视觉目标的自主导航控制.实验结果表明,提出的方法能够使侦察机器人实时准确地跟踪视觉引导目标,在复杂障碍物环境下可靠地完成移向目标的自主导航任务.     

未知环境中基于观察者的多机器人编队控制方法

结合领导-跟随法和VFH+ 避障法,提出一种基于观察者的多机器人编队控制方法,并利用Player/Stage机器人仿真平台,对编队控制方法进行了仿真实验.结果表明,编队控制方法可有效地将一组移动机器人以一定队形无碰地到达指定目的地.基于Player/Stage机器人仿真平台的特性,编队控制方法完全可以用于实际机器人上.     

基于改进蚁群算法与Morphin算法的机器人路径规划方法

 针对动态复杂环境下的机器人路径规划问题,建立栅格地图模型,研究一种改进蚁群算法与Morphin 算法相结合的动态路径规划方法。改进蚁群算法引入拐点参数评价路径优劣,并对路径进行拐角处理以及变更拐角处信息素更新机制,使规划的全局路径更加平滑;Morphin 算法则在机器人行走时,根据全局路径的局部环境实时规划局部路径,使机器人有效地躲避障碍物。仿真试验结果表明,该方法结合全局规划与局部规划的特点,能够使机器人沿着一条短而平滑的最优路径快速、安全地到达目标点。     

基于人工势场的机器人动态路径规划新方法

针对传统机器人路径规划方法仅考虑静态环境的问题,建立了一种基于人工势场的移动机器人动态路径规划新方法.移动机器人运动环境通常是复杂多变的,在动态环境下,目标点、障碍物可能都是运动的,另外,存在运动轨迹未知的随机障碍物等,针对移动环境的动态情况,在传统人工势场法相对位置势场的基础上引入相对速度势场,充分利用量子粒子群算法,对引力势场和斥力势场的增益系数进行一定的优化.以量子粒子群的优化算法进行快速全局搜索,结合人工势场操作,对引力场和斥力场增益系数进行优化,该方法易于实时快速地对机器人进行控制.仿真结果表明,基于量子粒子群算法的人工势场法的路径规划模型能够得到平滑、安全的路径,具有较高的性能.该方法可以有效地实现机器人的动态路径规划.     

拱泥机器人避障运动分析及其系统仿真

路径规划问题是拱泥机器人研究中的一项关键技术。在概述拱泥机器人的基本构成,分析其规划策略的基础上,提出拱泥机器人避障运动控制器路径规划算法,并通过仿真实验得以验证,实现了局部规划与全局导航目标的有机结合。基于该规划策略及其算法,设计集数据接口、硬件接口、数学运算接口和图形化接口为一体的避障运动仿真系统。结果表明,该规划策略对拱泥机器人在未知泥土环境下实现动作稳定、轨迹平滑的避障运动具有良好的效果。     

基于改进双向A星和向量场直方图算法的无人机航路规划

现代无人机的行驶环境复杂多变,对无人机的航路规划不仅要求路径最短,同时还要满足实时性以应对突发威胁。提出一种离线规划和在线避障结合的航路规划方法。首先利用改进的双向A*算法对已知环境进行离线规划,并提出基于碰撞检测的动态步长和双向去除冗余点方法,在不影响路径精度的同时,缩短离线规划时间和路径。在无人机按照离线路径行驶过程中,当规划路径中出现突发威胁,利用VFH算法进行实时避障;对避障算法设置子目标,使无人机完成避障后能迅速回到离线轨迹,不影响全局路径的最优性.仿真实验表明,所提方法规划的路径长度短、耗时少,并能有效避开突发威胁,充分结合了双向A*算法路径最优和VFH算法的快速实时避障性的优点。     

基于改进的烟花-蚁群算法和B样条曲线的农业机器人路径规划

根据蚁群算法收敛速度较慢,易陷入局部最优等问题,提出了一种改进烟花-蚁群(improved fireworks-ant colony algo-rithm,IFWA-ACO)混合算法,解决静态环境下农业机器人的路径规划问题,首先针对基本烟花的交互机制和选择策略做出改进,提出爆炸与迁移相结合的策略以及密度峰值火花、探测火花概念,提升烟花算法寻找最优解的能力,然后把改进烟花算法得到的最短路径作换算成蚁群算法中的信息素加强值,从而避免蚁群盲目搜索,最后采用B样条插值方法进行曲线化拟合,生成平滑路径,有利于机器人平稳行进.试验仿真结果表明,IFWA-ACO算法能快速的规划出机器人的最优路径,降低农业机器人能耗,提高工作效率.     

基于Bézier曲线的差速驱动机器人混合避障路径规划算法

为实现差速驱动机器人在避障环境下的平滑最优路径规划, 提出一种基于Bézier曲线的差速驱动机器人混合避障路径规划算法. 首先, 建立差速驱动机器人运动模型, 用于操控左右两个驱动轮线速率, 完成机器人转弯及非匀速运动; 其次, 利用Bézier曲线描述路径状态, 将路径规划问题转换为产生Bézier曲线有限点方位优化问题, 提升机器人的运动平滑性; 最后, 引入遗传算法将二维路径编码简化为一维编码问题, 将路边约束、 动态避障需求及最短路径需求混合成适应度函数, 使机器人尽快脱离局部极小解, 成功绕过障碍物抵达目标点. 仿真实验结果表明, 该方法的避障路径规划效果较好, 避障路径距离为30.19 m, 且避障用时低于对比方法, 最长避障用时为5.3 min.     

一种无先验地图的移动机器人导航方法

为了提高移动机器人在复杂环境下的无先验地图导航算法模型训练速度及导航成功率,提出一种基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)的移动机器人导航方法。利用2D激光雷达的均匀分布测距信息,降低环境噪声的干扰及高维度环境信息的计算量;采用人工势场法构建移动机器人从初始位置到目标点过程的奖励函数;通过Actor-Critic网络结构提高模型训练的稳定性和泛化能力。实验结果表明,提出的方法具有模型训练速度快、导航成功率高及泛化能力强等优点。     

基于改进A*算法与天牛须搜索算法的农业机器人路径规划方法

为解决复杂环境下,农业机器人路径规划存在的局部路径欠优、收敛速度慢、折点较多的问题。为解决此问题,本文提出一种基于天牛须搜索算法和A*算法相结合的BACA*全局规划方法。首先,基于A*算法,采用曼哈顿距离作为启发函数进行全局规划;其次,通过适当调整步长的天牛须搜索算法对路径进行优化,缩短了路径长度,降低了转折点数量;最后,采用贝塞尔曲线对路径进行圆滑处理,使机器人在现实场景中能平稳前进。仿真结果表明：与传统A*算法相比,该算法的路径更加平滑,折点数更少;与天牛须搜索算法相比,能保证生成路径的效率性、全局最优性。在缩短路径长度和降低累计转折点数量方面验证了所提方法的有效性。