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.     

基于行为优先与任务协调的多移动机器人遥操作

针对单个操作者对多个移动机器人遥操作的困难,提出了基于行为优先和任务协调的多机器人遥操作方法. 通过引入机器人局部自主的概念,运用行为优先决策与任务协调模块使操作者和机器人共享运动控制. 建立了多机器人系统遥操作体系结构,设计了多通道人机交互接口界面. 室外实验表明,提出的方法可以实现人和机器智能的合理分配. 运用该方法,单个操作者可完成对多个移动机器人的遥操作.     

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。     

移动机器人递阶网络控制系统

移动机器人是指机器人能够自主运动,能对环境进行感知,并进行决策与路径规划及行为控制等功能的高智能化机器系统.在大多数室外环境中,要求机器完全自主地完成任务,目前还有一定困难[1].网络环境下的移动机器人除了具有传统机器人的一些特点外,还能与外界进行良好的信息交互,能     

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.     

基于昆虫行为的小型气源定位移动机器人

具有气味追踪与气源定位能力的机器人有广泛的应用前景,如用于有毒气体、火灾征兆或者爆炸物的探测等.设计了一基于昆虫气味追踪行为的小型气源定位移动机器人.该小型机器人硬件系统简洁、紧凑,采用基于昆虫行为的anemotaxis气味追踪策略与沿墙避障策略相结合的方法,控制机器人定位室内可疑气源.实验结果表明,运用简洁的硬、软件系统设计的小型气源定位移动机器人具备在室内自主定位气源的能力.     

基于Arduino 模块化机器人视觉系统的研究与设计

基于视觉系统的移动机器人是近年来机器人研究领域的热点,机器人视觉在自动化生产中也变得越来越重要.本文以移动机器人为载体,重点研究并设计了一套移动机器人视觉系统,以视觉系统在移动机器人中的应用为主线,简单介绍了视觉系统中摄像机标定,着重阐述视觉系统对目标的识别与定位以及视觉系统在移动机器人的应用.文中所设计的移动机器人采用Arduino MEGA2560单片机作为主控芯片,负责测距传感器数据采集、定位传感器位置确定、视觉系统伺服控制、驱动电机以及驱动舵机转向等.试验验证移动机器人能准确的运动到目标物体位置,很好的完成既定的任务,移动机器人的视觉系统有效可靠.     

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.     

多模块式移动机器人系统的自组织协作行为

设计了一种新颖的、由4个基本功能模块组成的模块式移动机器人.针对多模块式移动机器人系统在复杂环境下的自组织协作行为,提出了目标趋向控制、多障碍物避障和自组织协调3种运动策略.分析了多机器人目标趋向运动的方向选择规则;描述了基于“感知 动作”的多障碍物避障控制策略,实现了多机器人连续避障并到达指定目标点;研究了多机器人的协调运动策略,通过多机器人协作完成了单机器人无法完成的搬重物、过台阶等任务.三维仿真结果表明了该控制策略对不同环境、多障碍物条件下多机器人协作行为的适应性.     

智能体机器人足球比赛模拟系统

【目的】实体机器人足球比赛系统成本高、技术难度大,而智能体(Agent)机器人模拟足球比赛系统可以为实体机器人足球比赛系统的设计提供参考。【方法】根据实体机器人的特点,用智能体模拟实体机器人,将机器人足球比赛的控制算法建立在智能体上,对智能体设置运动速度、射门速度、能量、避碰等能力及意图,再利用网络技术,建立一个多种影响参数的足球机器人比赛模拟系统。【结果】该系统能有效按研究者设定的参数(条件)进行比赛,比赛结果与实际基本相符。【结论】智能体足球机器人比赛模拟系统不仅可以作为实体机器人足球比赛的模拟平台,还可以作为实体机器人足球比赛策略和相关参数的研究平台。     

多智能足球机器人系统的关键技术

以NEWNEU参加机器人足球世界杯赛(FIRARWC99)的基于视觉型微型足球机器人系统MIROSOT为背景,详细介绍了机器人足球的关键应用技术·采用模糊神经网络和自学习专家系统的分层智能控制系统是当前机器人足球系统的研究方向·具有人工智能的自主型步行足球机器人是足球机器人的长远发展目标·     

足球机器人底层运动控制研究

足球机器人底层运动控制在足球机器人比赛中起着至关重要的作用 .首先通过一系列试验 ,利用函数拟合的方法构造足球机器人的基本运动模型 ,然后在此基础上对足球机器人底层运动控制进行了较深入的分析 .试验结果和实际比赛证明该方法有助于改善足球机器人的运动控制 ,并且可以为更高层次的基本动作和整体决策子系统的研究奠定良好的基础 .     

足球机器人运动控制算法研究

在建立基于小转角的足球机器人运动学模型的基础上,提出了单神经元自适应PID控制算法和基于Kalman滤波的PID控制算法.通过仿真分析,系统在单神经元自适应PID控制下,超调量、上升时间和峰值时间分别是常规PID控制下的30.7%,54.3%和72.7%,完全满足足球机器人现场比赛竞技性的要求;基于Kalman滤波的PID控制能够抑制干扰,提高控制精度,控制效果明显改善.     

基于模糊控制的足球机器人同步协调控制研究

在比赛中，足球机器人一直处于高速运动状态，因而对其运动协调性和响应的快速性要求较高。为此，本文分析了影响足球机器人运动协调性差的原因，针对其运动的特点，提出了利用模糊系统调节PID控制器的增益的方法。实验表明，本方法在改善足球机器人动态协调性方面还是可行的。     

机器人足球决策软件系统研究与实现

在机器人足球比赛中，决策系统根据视觉系统提供的机器人位姿和足球位置信息，进行快速准确的决策，是取得胜利的关键。介绍了一套机器人足球决幕软件系统的设计实现方案，采用六步推理模型，基于敷组对称和按需首次计算的视觉信息预处理方法；提出基于角色的改进多参考点运动轨迹规划方法。通过实际比赛验证，达到了机器人足球比赛要求，比赛效果较好。     

足球机器人控制系统的设计与实现

足球机器人小车是机器人足球比赛的执行机构,介绍了一种基于DSP的足球机器人控制系统的实现方案。描述了系统组成各个模块的硬件实现,并给出了相应的软件设计方案。实验证明,该系统不仅简化了系统的外围设备,降低了系统的损耗,而且提高了机器人的稳定性和实时性,获得了更好的控制效果。     

基于免疫机理的足球机器人协作控制研究

针对Robocup中型组全自主足球机器人自主协作任务,基于人工免疫机理对机器人个体及群体体系结构进行优化,采用个体混合式体系结构与群体分布式体系提高系统性能。构建适用于比赛环境的足球机器人免疫系统模型,充分考虑模型中抗体与抗原及其他抗体间的激励和抑制作用,给出在动态环境下面临复杂协作任务时的足球机器人协调控制算法及流程,改善多足球机器人冲突的混乱局面,增强足球机器人策略行为的有效性,提高足球机器人系统的智能协作性。实验结果验证:该算法可以有效的增强足球机器人的协作能力,提高规定时间内的平均成功进功率与平均成功进球率。     

Design and implementation of an IPC-based control system for mobile robots

This paper introduces an autonomous mobile robot system applicable under dynamic environment.Every robot contains a muhi-sensor system, a differential-drive vehicle and a wireless LAN. A real-time on-board control system makes decision autonomously according to the perception from the multi-sensor system. Under the Windows operation system (OS), inter-process communication (IPC) mechanism of Linux OS is introduced into control system design. A distributed software architecture based on IPC,which can be used for multiple mobile robots system, is proposed. The architecture can make the system more flexible and scalable. The expansion of robot‘ s function and cooperation between robots can be. easily realized. The experiments and robot soccer game show the validity of the architectnre.     

足球机器人系统仿真中的数学模型

讨论了机器人足球比赛现实世界中各个实体的运行规律,建立了受非完整约束的移动机器人以及球的运动模型,并提出采用几何方法求解机器人运动模型精确解,以提高仿真精度,减少计算量·给出了机器人之间以及机器人与场地围墙、小球之间的碰撞模型,并分析了2个机器人之间的碰撞过程·为构建和开发足球机器人系统仿真平台与机器人的运动控制提供了模型基础