采用改进神经网络PID控制的移动机器人轨迹追踪控制研究

为了提高双轮移动机器人运动轨迹追踪精度,采用改进粒子群算法优化BP神经网络PID控制器,并对控制效果进行仿真验证。创建双轮移动机器人模型简图,给出运动轨迹误差方程式。在传统PID控制基础上增加BP神经网络结构,引用粒子群算法并对其进行改进,采用改进粒子群算法优化BP神经网络PID控制调整参数,给出双轮移动机器人PID控制参数优化流程。采用数学软件MATLAB对双轮移动机器人轨迹追踪误差进行仿真验证,并与传统PID控制追踪误差进行对比。仿真曲线显示:在理想环境中,双轮移动机器人采用两种控制方法都能较好地实现轨迹追踪,追踪误差较小;在干扰波形环境中,传统PID控制双轮移动机器人追踪误差较大,而改进PID控制双轮移动机器人追踪误差较小。采用改进粒子群算法优化BP神经网络PID控制器,可以提高移动机器人运动轨迹追踪精度。     

基于声纳的移动机器人环境建模仿真平台的设计

利用Visual Basic建立了一个移动机器人环境建模的仿真平台，通过仿真声纳的数学模型，采用以概率论和Dempster-Shafer证据理论为基础的基于占有率的栅格地图创建方法，解释和融合仿真的声纳数据，建立环境的栅格地图。该仿真平台提供了环境和移动机器人运动状态在线实时设定功能，其参数可调的声纳模型及根据声纳数据进行环境建模的算法设计相对独立等特点极大地方便移动机器人环境建模的研究工作。     

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。     

基于改进狼群算法的移动机器人路径规划

为了获取机器人全局最优路径,文章提出一种基于改进的狼群算法移动机器人路径规划。首先运用栅格法对机器人环境进行建模;然后提出一种改进的狼群算法,该算法提出并行游走机制,进一步提高探狼的局部搜索能力;构建智能奔袭行为,提高猛狼自适应调节能力;提出向心围攻策略,使得算法收敛到全局最优。6类测试函数的仿真结果表明,改进的算法在局部搜索能力和自适应调节能力更强、收敛精度更高、收敛速度更快。移动机器人路径规划的仿真实验所涉及到的参数较多,文章利用Taguchi方法的三因素三水平正交试验法选取了最佳的参数组合。最后将改进的狼群算法和狼群算法都进行路径规划的仿真实验,结果表明,改进的算法在解决机器人路径规划问题上更有效。     

基于神经网络的移动机器人路径规划算法的仿真

研究一种基于神经网络的移动机器人路径规划算法，充分利用神经网络的融合性和并行性提高移动机器人路径规划算法的运算速度．此算法也可以解决机器人的全局路径规划和局部路径规划问题．仿真结果表明这种算法可以快速可行地实现无碰撞优化路径规划，并且对动态环境具有较好的适应性．     

未知环境下移动机器人自主避障算法的研究

移动机器人是完成救援、运输等各种任务的重要工具,如何让机器人系统自主适应不同的复杂场景是目前的研究热点。本文针对具有静态和动态障碍物的复杂未知环境,对移动机器人进行运动学建模,提出了基于长短期记忆网络的近端策略优化避障算法。在无障碍物和有障碍物的仿真训练环境中,实现无先验地图信息情况下机器人在非结构化环境中的自主避障。仿真和实验结果表明,本文所提算法能够有效使机器人避开静态及动态障碍物,性能高于D3QN算法、PPO算法,解决了深度强化学习算法在训练机器人避障时收敛速度较慢的问题。     

基于多传感器融合的机器人导航系统设计

随着传感器技术的进步,多传感器信息融合技术在移动机器人中的应用已经成为一个热门的研究领域,为移动机器人探索不确定和未知环境提供了一种技术途径,是机器人实现更高级智能行为的基础。目前,用于移动机器人避障和导航控制的多传感器信息融合方法主要有模糊逻辑和神经网络。在机器人避障和导航控制中,本文采用了基于模糊逻辑的多传感器信息融合算法。通过对多传感器的信息进行融合能较好地实现机器人在未知环境中的自主避障与导航,并对这种控制方法进行了MATLAB仿真。通过对MATLAB仿真结果的比较,证明了在机器人的避障和导航控制中,该信息融合算法是优于传统信息融合算法的。     

多机器人路径规划中的一种混合算法

针对动态环境中多移动机器人路径规划问题,将协同进化算法和改进人工势场法相结合,提出了一种全局路径规划和局部路径规划有效结合的新方法。仿真结果验证了该算法在多移动机器人路径规划中的可行性和有效性。     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法应用于移动机器人路径规划时存在易于陷入局部最优解、收敛速度慢的问题,提出了一种适用于静态障碍环境下基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法。该方法改进了节点间的状态转移规则,增加了得到最优路径的概率;自适应调整启发函数,提高了算法的搜索效率;基于狼群法则对信息素进行更新,有效避免了算法陷入局部最优解;动态调整了衰减系数,在后期增加了蚂蚁对最优路径的选择概率,加快了算法的收敛速度。仿真实验表明,与其他算法在相同环境下比较,该改进算法在路径规划结果相同的情况下具有较快的收敛速度;且改进算法在不同复杂程度环境中均得到了最优路径,也表明了该算法的有效性和可靠性。该算法具有良好的寻优能力,可以适用于不同复杂环境中的移动机器人路径规划。     

基于改进快速扩展随机树算法的移动机器人路径规划

针对快速扩展随机树(RRT)算法为移动机器人规划的路径存在曲折冗长,且容易与障碍接触过近的问题,提出了一种改进的RRT算法;设计了新的临时目标点选取规则以及自适应步长调整策略;考虑到移动机器人的自身约束条件,设置了最小转弯半径和最小安全距离约束,并对规划出的路径进行平滑处理。仿真实验结果表明,改进的RRT算法能够有效地生成移动机器人的可行路径,与传统的RRT算法相比,在宽敞环境和狭窄环境中的平均路径长度分别减小了77.41和20.09,规划所得路径较为平滑,能够与障碍物保持一定的距离。     

小波提升方法在移动机器人导航图像去噪中的应用

小波提升算法能够将复杂的滤波过程分解成多个简单步骤,且分解的每一步都可逆.针对光照不均匀、烟雾和灰尘等复杂环境下,移动机器人视觉系统所提取的图像有大幅度噪声,实验利用小波提升算法的快速去噪,并通过仿真实验验证了该方法的有效性.实验结果证明该方法既能够计算快捷精确,又能够节省内存,能够提高移动机器人视觉导航系统的整体反映速度.     

基于GIS地图的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划实现条件的限制,提出基于GIS (geographic information system)地图的移动机器人路径规划.该方法应用改进A*算法,较好地实现了移动机器人的最优路径规划.在任意给定的地图中,只要确定了机器人的起点和终点,就可以找到该机器人在实际工作环境中符合需求的路径规划轨迹.应用VC++编程进行实验,证明了该方法的有效性.     

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。     

自主移动机器人的模糊智能导航

移动机器人在运动过程中所获得的传感器信息是动态且不确定的。移动机器人的控制采用了基于行为的结构，它能够克服环境的不确定性，可靠地完成复杂任务，且效率高，鲁棒性好。为了实现机器人在未知、动态、复杂环境下具有一定智能的自我决策的能力，利用模糊控制器来完成移动机器人的各种自主行为，所有被激活的行为采用分划方法来融合，可以很好地处理不确定的情况。最后通过仿真验证了该方法对移动机器人导航的有效性和可行性。     

移动机器人同时定位和地图创建的一种新方法

为了实现室内环境中移动机器人的同时定位和地图创建，提出了一种新方法，该方法应用顺序蒙特卡罗方法，把定位和地图生成分成状态估计和参数估计，应用多粒子滤波器实现同时估计机器人位置和障碍物位置。环境感知采用机器人自身配置的声纳传感器，应用哈夫变换提取环境障碍物边界特征，用直线近似表示，并提出了一种可靠的特征匹配方法。Pioneer 2移动机器人在实际室内环境中完成的实验证明了该方法的可行性。     

一种遥操作移动机器人的研究与实现

移动机器人在工业制造、国防以及服务行业具有广阔的应用前景。由于环境感知、自主定位与导航等技术瓶颈的存在,完全自主移动机器人在目前还难以走向实用。采用遥操作控制,能有效地解决上述问题。对遥操作移动机器人的体系结构、环境信息感知、通讯方式、导航与控制进行了阐述,在此基础上提出的基于局域网的遥操作移动机器人具体实例,既可在危险环境下执行任务,也可用于社区保安巡逻。     

基于多传感器的移动机器人对感知环境的识别

提出一和中用于移动机器人对当前感知一半空间进行识别和分类的新方法。     

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...