一种基于视觉信息的自主搬运机器人

提出了一种利用视觉信息进行定位和抓取的自主机器人搬运系统,此系统由带有两自由度操作手的轮式移动机器人和远程控制站组成。机器人利用视觉系统识别路标信息,采用MonteCarlo方法进行自定位。当靠近目标物体时,机器人利用视觉系统识别目标,并在利用该信息引导下自动抓取。由于机器人的运行是靠视觉系统获取的路标信息和目标物体信息引导的,同时具有遥操作控制功能,因此该系统能轻松完成复杂环境下搬运物体的任务。     

基于全向视觉信息的足球机器人自定位方法研究

RoboCup中型组比赛对抗激烈。针对赛场的高度动态性,提出了一种快速的机器人自定位方法。首先根据全向视觉机器人的结构特点。在进行视觉处理时,利用图像掩模去除无效信息;同时针对全像素搜索的不必要性,采用基于Bresenham算法的像素搜索方法,缩小像素搜索范围。在机器人自定位时,利用白线定位方法,结合基于Bresenham算法的像素搜索方法,有效的提高图像处理的实时性。最后,以ASROⅡ机器人为实验平台,设计了实验验证了该方法不但提高了实时性;而且完全可以满足比赛对定位精度的要求。     

一种基于IEKF的轮式移动机器人自定位算法

为使移动机器人在导航时能满足定位要求,提高其定位精度,提出一种将里程计、相机传感器和激光雷达信息进行融合的自定位算法。根据机器人的机械结构和运动方式对其建立运动学模型,由里程计推算出机器人在不同时刻的位置估计;利用相机传感器对环境中的路标特征进行识别并计算出两者之间的距离和夹角;将激光雷达所获得的机器人相对路标特征的距离和角度与相机传感器的信息进行匹配,并利用迭代扩展卡尔曼滤波(iterated extended Kalman filter, IEKF)算法融合里程计信息,最终得到较为精确的机器人的位置估计。仿真试验结果表明,该多传感器融合算法相对传统的定位方法具有更高的定位精度。     

基于遗传算法的机器人自定位

为了解决中型组比赛环境下的足球机器人自定位、绑架和跟踪问题,提出一种基于遗传算法的机器人连续自定位方法.首先,从全景图像中提取出场上黑线与机器人辐射线的交点;然后,把该交点与环境地图对应黑线间距离之和的最小值做为适应度函数;最后,以机器人中心坐标做为个体,进行选择、交叉和变异操作,收敛到机器人的自定位坐标.另外,针对绑架和连续定位,在遗传算法全局自定位基础上利用梯度优化算法局部修正主位姿,提高了自定位精度和算法的鲁棒性.仿真结果和场地环境机器人自定位试验说明了该定位方法的有效性.     

基于改进IMM-UKF算法的一种融合航迹推演的红外路标室内定位方法

在结构化环境中,针对室内机器人导航对精度和实时性的要求,在一种新型红外路标定位方法的基础上,为满足全局导航的需要并简化硬件结构,提出一种融合航迹推演的红外路标室内定位方法,将单个大功率红外发射管作为路标,移动机器人上的红外摄像头作为接收传感器,融合采用改进的交互多模型无迹卡尔曼滤波(interacting multiple models unscented Kalman filter,IMM-UKF)算法.将融合航迹推演的红外路标室内定位方法和一般的定位方法做了比较,并将融合所采用改进的IMM-UKF算法与一般的融合算法做了比较.实验结果表明,提出的基于改进IMM-UKF算法的融合航迹推演的红外路标室内定位方法获得了比一般的定位方法更快的定位速度和更高的定位精度,且改进IMM-UKF算法比一般融合算法获得的定位精度更高.     

基于极大似然估计的全景立体视觉机器人自定位方法

针对室内环境下移动机器人的自主定位问题,研究了一种基于极大似然估计算法的全景立体视觉机器人自主定位方法。通过分析双曲面折反射式全景成像系统原理,利用全景视觉具有探测范围广、能够获取环境信息丰富的特点,提出了一种同向垂直基线的全景立体深度信息测量算法。在三边定位算法的基础上推广,提出了基于多路标的极大似然定位算法,采用最小二乘估计法,计算机器人定位的几何超定方程组,设计了完备的定位算法,实现机器人的绝对坐标解算。该方法能够应用于大范围环境的全局定位,实验结果验证了该算法的可靠性和准确性。     

自主移动机器人三角定位的路标优化

针对给出的机器人三角定位算法,推导出路标设置对定位影响的几何精度标准,证明了参与定位的路标数目为3个和3个以上的情况下,如果路标与机器人的距离都相等,那么当相邻路标与机器人所成夹角都相等时,机器人的定位精度最高;进而给出了最优路标选取算法·实验和实践结果也进一步证明所得结论的有效性·     

自主足球机器人视觉系统结构及关键技术

提出了自主足球机器人嵌入式多处理器体系结构以及视觉系统的构成框架.对单目视觉系统所涉及的关键技术进行了详细的分析和研究,其中包括图像分割、目标搜索算法、目标定位和机器人自定位技术.基于YUV颜色空间,对目标进行分割,并通过连通区合并来快速搜索目标,同时根据摄像机模型来确定目标的空间位置.实验表明分布式视觉体现结构能够实时准确地完成视觉处理任务.以上新算法可以快速鲁棒地搜索图像目标,并能较精确地确定目标的位置信息和机器人的自定位信息.     

基于活动单眼定位的移动机器人物体收集

探讨了移动机器人基于活动单眼的定位算法,并以该算法获得的视觉信息进行自主式移动机器人物体收集的实验。对目标的获取、在物理坐标系中的定位和延时补偿以及控制方法等问题进行了讨论,并给出结果。从定位结果的分析来看,定位精度可以满足移动机器人控制的需要,介绍了机器人进行物体收集的控制策略。实验表明,基于该定位算法的物体收集策略可以较好地完成任务,并具有良好的鲁棒性。     

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.     

基于改进型粒子群优化的节点自定位算法

为了提高测距误差影响下无线传感器网络节点自定位精度,提出一种基于距离的节点自定位新算法.对混沌搜索与粒子群优化进行算法融合,给出一种改进型粒子群优化算法,将其应用于节点自定位.新算法利用未知节点与信标节点之间的距离信息,通过改进型粒子群优化算法获取未知节点的位置.仿真结果表明,改进型粒子群优化算法对两种标准测试函数的搜索结果优于一般的粒子群优化算法.在测距误差和信标节点数量相同的条件下,相对于最小二乘估计法,新算法在各个测距误差级上的定位精度更高,其定位误差随测距误差增大而上升的趋势更缓慢.新算法具有更好的鲁棒性,适用于测距误差较大、信标节点数量较少的情况.     

不稳定光照条件下多机器人的视觉系统设计

视觉系统是机器人系统感知外界环境的主要传感器.为了提高系统在不稳定光照条件下的识别准确率和定位精度,提出新的色标设计和根据当前颜色阈值可信度来确定颜色阈值的方法,同时采用数字图像形态学的理论对识别结果进行优化.最后,在“家庭生活支援多机器人系统”中得到了验证.     

激光和全维视觉融合的移动机器人自定位(英文)

讨论了通过二维激光传感器和全维视觉传感器提取数据融合技术进行移动机器人定位的新方法 .SICKoptics公司制造的二维激光传感器能精确地测量出反射点的距离和方位 ,我们自己设计的全维视觉系统能从图像中提取场地标记物的色块信息 ,这两种传感器提取的数据有各自不同的特征 ,因此在本文所给出的融合方法中它们能优势互补 .RoboCup中型组的足球机器人 (守门员 )被选择来验证算法 ,最后给出了试验的结果 .     

A practical self-localization scheme for mobile robots using sonar sensors

A practical self-localization scheme for mobile robots is proposed and implemented by utilizing sonar sensors. Specifically, the localization problem is solved by employing Monte Carlo method with a new mechanism proposed to calculate the samples' weights; the convergence and veracity of the sample set are guaranteed by the designed resampling and scattering process. The proposed self-localization algorithm is fully implemented on a specific mobile robot system, and experimental results illustrate that it provides an efficient solution for the kidnapped problem.     

一种自适应搜索的足球机器人定位方法

基于目前结构环境下的机器人定位问题,将机器人定位的概率问题转换为有限空间范围内的极小值搜索问题,实现了一种新的基于机器自学习的搜索方法.为了保证定位的实时性与定位精度,提出了一个能自动调整搜索步长的自适应搜索算法,解决了RoboCup中型组足球机器人的自定位问题,并在实际环境中完成了算法有效性测试.     

形态学算法在足球机器人视觉中的应用

针对传统视觉系统在机器人足球比赛中获取各实体位置不够准确的问题,提出一种基于形态学的腐蚀与膨胀算法对图像中的目标进行检测和识别,以提高了系统的实时性,减少了程序的运算量.     

一种带有实时视觉特征学习的自主发育机器人探索

能根据实时的环境如人一样进行自主发育学习是近年刚刚提出的、根据生物和认知的原理的一个新思想,因提出的方法复杂度高,所需的机器人平台的要求也比较高,在研究了增量获取特征和自主发育算法的基础上,把视觉特征抽取和自主发育结合在一起,通过一定的简化,形成能在简单的平台上实现的简化系统．经实验模拟证实该系统能够实时抽取视频图像的特征并实现移动机器人对环境的主动辨别和认知．     

Human inspired lighting control in robot systems with the intention of glare avoidance

This paper presents some human-inspired strategies for lighting control in a robot system for best scene interpretation,where the main intention is to avoid possible glares or highlights occurring in images. It firstly compares the characteristics of human eyes and robot eyes. Then some evaluation criteria are addressed to assess the lighting conditions. A bio-inspired method is adopted to avoid the visual glare which is caused by either direct illumination from large light sources or indirect illumination reflected by smooth surfaces. Appropriate methods are proposed to optimize the pose and optical parameters of the light source and the vision camera.