基于异构Agent的移动机器人体系结构设计

采用Agent技术设计并实现了一个移动机器人的分布式控制系统. 移动机器人的体系结构包含了慎思层、控制层与协调层, 由多个异构Agent完成相应功能. 动态局部规划根据激光雷达的环境"快照"信息来确定局部反应行为. 慎思规划采用逆向D*算法, 通过搜索脱离点来避免在复杂环境下陷入局部势能陷阱. 慎思层与控制层分别由低工耗工控机实现, 组成异构分布控制系统. 该体系结构综合了控制的实时性与复杂环境下的适应性. 开放的硬件平台与软件Agent结构提供了一种具有良好扩展性的智能移动机器人设计范式.     

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...     

基于学习自动机的移动机器人导航行为协调控制

针对移动机器人导航控制中的行为协调问题,提出了一种学习速率可控的学习自动机。该方法将机器人与障碍物之间的接触时间变化作为奖惩信号,通过主动控制机器人线速度来调节学习决策时间,根据环境动态特性调整行为动机,并通过学习决策时间和行为动机控制共同控制学习速率,保证机器人在学习决策时间内完成导航行为的协调执行。仿真证实提出的学习自动机应用于移动机器人导航控制是可行的,与动力学分岔控制方法对比,在未知动态环境中进行导航行为协调控制,提出方法的安全性更高。     

动态环境下基于行为动力学的移动机器人路径规划

通过非线性微分方程描述的移动机器人各种行为模式的演变,模拟人类路径规划方式,应用行为动力学方法对动态环境下移动机器人路径规划问题进行了研究。首先,确定了路径规划的行为变量和行为模式,构建了机器人的航向角动力学模型与速度动力学模型,并分析了不稳定不动点,以及给出相应的解决方法;其次,为了得到更好的规划路径,采用竞争模型进行行为模式权值的自适应调节;最后的仿真结果表明模型是正确的,以及权值调节是有效的。     

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.     

RoboCup中基于效果操作的动态行为规划模型

如何提高agent的学习能力、对手建模能力以及多agent团队运作能力是目前RoboCup研究所面临的3项挑战，在上述的挑战中，行为规划起了非常重要的作用。agent如何能够在动态实时的复杂环境中根据场景变化来动态规划自己的行为是RoboCup目前急需解决的问题。提出一种面向效果操作方法的动态行为规划模型，使队员能够在场景分析的基础上，根据经验动态选择和执行行为策略，且具有持续学习的能力，采用贝叶斯信念网络和基于示例推理相结合的方法来实现。实验结果表明，该方法有效提高了队员适应环境的能力。     

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。     

移动机器人漫游行为的研究

针对不确定环境下移动机器人的复杂运行情况,利用声纳传感器探测的环境信息,设计了漫游行为中的紧急行为、避障行为和自由行为,并制定了行为融合规则,依据融合结果计算出下一步的行为动作.在自由行为的设计中,利用随机动作概念解决传统算法中存在的死锁问题.对算法进行仿真表明,算法有效可行,能够实现机器人的漫游行为.     

基于多传感器融合SLAM应用的室内机器人研究分析

针对SLAM技术发展的限制,加上移动机器人的不确定复杂环境且不能实现长期可重新定位的导航方案,该文将在多传感器信息融合的基础上进行SLAM算法行为优化,以提高SLAM的速度和精度。采用2D激光雷达和一般深度相机,与里程计信息和惯性传感器IMU相融合,优化多传感器信息融合以及数据关联模型。对多传感器融合SLAM应用的室内机器人研究作出一个浅述。     

通信对抗仿真中改进的Lanchester作战损耗模型

文章以分布交互式通信对抗仿真为背景,在传统作战损耗模型中加入了基本行为尺度,构建了作战行动和伤亡间的反馈,将基于Lanchester方程的传统作战损耗模型改进为自适应动态作战损耗模型,以分析动态损耗因素对对抗双方作战行动的影响。改进后的作战损耗模型根据所获取的局部信息决策行为,采用基于增量调整来控制参数结果的变化来反映通信对抗中不确定因素和不确定行为,预测未来战争中复杂电磁环境下,面对强敌时我军现有通信对抗设备的生存能力。     

室外区域充满运行机器人导航定位的一种策略

该文根据在室外非结构化环境中实现区域充满运行的一类移动机器人的工作特点，提出了利用组合定位系统和数字地图匹配算法对机器人进行导航定位的一种策略。利用基于环境特征位置探测和数字地图信息匹配相结合对定位误差进行修正的方法来提高机器人导航定位精度。该方法克服了传统导航定位方法存在累积误差和系统复杂、成本高等缺点。经实验验证：该文提出的定位系统和误差修正的方法能满足移动机器人区域充满运行的定位精度要求。     

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。     

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.     

基于自适应模糊神经网络的机器人路径规划方法

为了解决传统反应式导航中的复杂陷阱问题,优化导航控制,减少计算复杂度,提出了基于自适应模糊神经网络的机器人导航控制及改进型虚目标路径规划方法.首先根据移动机器人运动学模型,融合神经网络的自主学习功能与模糊控制的模糊推理能力,提出了基于自适应模糊神经网络的机器人导航控制器,将生成的Takagi-Sugeno型模糊推理系统作为机器人局部反应控制的参考模型.该自适应模糊神经网络控制器实时输出扰动角度,在线调整移动机器人的预瞄准方向,使移动机器人能够无碰撞趋向目标.然后,提出了一种改进型虚目标方法,优先选择机器人可能逃脱陷阱状态的路径,简化了设计难度,改变了虚目标切换方式,避免了大量复杂计算.实验结果表明,提出的方法可以帮助机器人在全局信息未知的复杂环境中导航,在趋近目标点的过程中能有效避障,无冗余路径产生,且轨迹平滑.     

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.     

基于时间弹性带的移动机器人路径优化方法

传统的路径规划并未明确地纳入运动的时间和动力学方面,因此忽略了运动或动态运动模型在有限的速度和加速度下施加的约束。针对这种情况,将时间弹性带算法引入局部路径优化,有效地优化了机器人轨迹的动力学约束,同时明确纳入时间信息以确保在最短时间内到达目标点,确保了移动机器人导航的快速性。将基于噪声的密度聚类算法(DBSCAN)引入地图转换,将局部代价地图层的点障碍物聚类为凸多边形,使得障碍物约束部分计算量大大减少,总体上减少了机器人导航所需时间,提升了导航的快速性。在仿真环境和真实场景下的实验都验证了上述改进的有效性。     

一种自主移动机器人智能导航控制系统设计

提出一种实用的自主移动机器人智能导航控制方案,以研制的模型样机HN-9为例,阐述了其具体实现技术.机器人采用扫描式超声波实现作业环境的探测,基于码盘和电子罗盘的组合导航子系统实现定位估计,利用模糊决策子系统产生反应式智能导航控制行为.仿真实验及模型样机的实际运行效果验证了该系统构成的可行性.这种模块化的低成本设计方案便于在移动机器人的嵌入式控制系统上实现,便于对已有移动机器人系统进行改造以实现自主导航功能,用以提高操作机动性与可靠性.     

可重构四足机器人的结构设计与协同导航算法

可重构足式机器人作为移动机器人的一个重要分支,具有承载能力好、运动灵活、适应性强等特点。综合变胞Metamorphic理论和机器人驱动技术,设计一种自由切换形态的足式机器人,可广泛应用于校园、工厂等复杂场景的物流工作。提出不同形态间的切换方案,针对倾覆后的翻身动作提出对应的方案,可以适应复杂的任务。设计场景中包含动态行人的协同导航算法,采用时空-图注意力神经网络对机器人节点和行人节点进行建模,并从历史轨迹中提取出行人和机器人的潜在特征,通过实验验证算法的可行性,实验结果证明了该算法具有更好的行人未来轨迹预测能力。     

移动机器人的嵌入式控制系统

基于ARM处理器和MEMS器件设计了移动焊接机器人控制和导航定位系统,给出了陀螺仪、加速度计外围电路和相应AD采集模块设计方法,以及捷联式惯性导航系统位置和姿态解算方法.仿真实验结果表明,该导航定位系统能正确给出移动焊接机器人的位置、姿态信息.