一种移动机器人动态环境下的路径规划

一种动态环境下自主机器人路径规划的方法由趋于目标的全局运动规划和躲避障碍物的局部运动规划两部分组成.首先通过栅格法建立机器人的工作环境,利用蚁群算法初步规划出机器人的全局优化路径;在此基础上,采用滚动窗口的方法进行局部环境探测和碰撞预测,对动态障碍物实行局部避碰,使机器人安全顺利地到达目的地.该方法适用于环境中同时存在静止和动态障碍物的情况.仿真结果证明该方法有效.     

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。     

滚动窗口局部路径规划在未知环境中的应用

为了实现未知复杂环境下机器人的局部路径规划,提出了一种新的局部路径规划方法,使机器人自主探测周边障碍物情况.通过滚动窗口计算局部目标等途径进行路径规划,从而实现机器人无碰撞到达全局目标点.该方法可以使机器人在未知复杂环境中较快较好地进行路径规划.仿真试验表明该方法具有可行性、有效性和实时性.     

动态环境下基于势场原理的避障方法

在保留传统人工势场法原理简单、易于实现优点的基础上，对其应用在具有移动障碍物的动态环境中所表现出的缺陷进行了改进，用碰撞时间参数代替相对位置参数并辅以碰撞角度约束来消除无渭的避碰运动，同时又引入障碍物作用于机器人、方向指向目标点的分力和局部波动函数，较好地解决了因局部最小以及障碍物与目标点相距太近造成的不能成功到达目标点的问题．仿真结果表明此方法能够使机器人在具有静态和移动障碍物的复杂环境中安全避障．     

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。     

移动机器人的障碍物群检测方法

利用激光和超声波传感器在用栅格表示法形成地图的基础上，提出了进行数据融合以提取环境特征的新方法：识别障碍物群。该方法能够在密集障碍物环境中为机器人的路径规划和避障提供准确的环境特征信息，提高机器人系统的自主性和实时性。实验结果表明了该方法的有效性。     

基于行为的多自由度机器人运动规划

提出了一种有效的基于行为的多关节机械手的运动规划。该规划将低级的运动规划和高级的行为决策结合在一起，在将位于机器人工作空间中的障碍物快速映射到姿态空间中的算法基础上，通过传感信息来计算局部障碍物的信息，从而形成姿态空间中障碍物的模型。定义了几种类型的行为来描述机械手的运动，并给出了选择行为的规则。而这些行为都是用基于姿态空间的算法可实现的。该方法适于多关节机器人在非确定环境中实时规划的要求。     

室内移动服务机器人的避障与运动规划

提出一种室内移动服务机器人在未知环境的避障和运动规划算法.该算法通过分析超声传感器阵列探测的障碍物信息,确定机器人旋转的角度和半径,同时根据障碍物距离分3档调整运动速度,据此设计的实时避障算法,结合运动学模型实现了机器人沿障碍物轮廓行驶的行为,针对外凸、内凹和孤立等3种障碍物类型进行了试验,试验结果验证了算法的有效性.     

空间机器人路径规划的姿态空间快速计算方法

由于航天机器人工作环境的非确定性，这类机器人运动规划问题的关键是要求规划系统具有实时性，以便与传感信息相结合。基于姿态空间路径规划方法的核心问题是如何将位于机器人工作空间中的障碍物快速映射到姿态空间中。本文利用机器人基本工作面和基本碰撞体的概念来解决快速映射障碍物的问题。研究结果表明，该方法映射障碍物的时间为毫秒级，完全可以满足机器人在非确定环境中实时规划的要求。     

移动机器人障碍躲避的最佳路径

提出一种以障碍物和机器人位置和速度等信息为基础的障碍躲避方法，重点探讨了确定性环境下障碍躲避和转弯过程中机器人应遵循的合理路径问题，并通过证明指出了给定环境条件下实现转弯和障碍躲避的最佳路径。仿真实验表明，该结论简单有效，便于实施，具有较高的应用价值。     

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.     

关节式移动机器人自主越障中基于模糊神经网络的障碍识别方法

提出了一种关节式移动机器人自主超障时的障碍识别方法，该方法利用模糊神经网络对障碍物进行识别，确定障碍的类型和特征，并以此来控制移动机器人越障和避障时的行进速度和摆臂的动作，开发了在未知环境中障碍物辨识的模糊神经网络系统。实验证明，该方法是可行有效的。     

不确定环境下集矿机环境感知与实时避障研究

通过对海底集矿机作业特点及作业环境分析可知,采用传统势场法避障要解决的关键问题主要为局部极小问题,由此提出了基于人工势场法的改进算法。重新定义势函数,对斥力函数作了改进,建立了履带式集矿机的运动学模型,并成功应用于海底不确定环境下集矿机的实时避障。仿真结果表明:改进后的避障算法能够使机器人逃离局部极小,顺利避障并到达目标,具有较强的实用性与可行性。该研究对于海底采矿及水下机器人的避障具有一定的指导意义。     

一种并联机器人双目主动视觉监测平台避障方法的研究

一种基于圆型轨道的双目主动视觉监测平台的建立,解决了并联机器人的"盲"工作状态问题.然而在摄像机和并联机器人的加工位置之间常常有障碍物出现,为了避免摄像机的观测视线被遮挡,提出了一种在摄像机运动空间上求解障碍区域的方法.该方法中引入了最小面积凸包围盒算法,简化了求解过程,从而能实现视觉监测平台的快速避障.算例实验表明该方法是正确、有效的.     

高速水面无人艇动态障碍物危险规避算法

水面无人艇(USV)是一种重要的海洋自主机器人,在障碍物环境中自主航行问题是当前USV的重要研究内容。针对高速USV在动态环境中的危险规避问题,提出一种基于行为的动态危险规避算法。算法首先对USV的运动特性进行分析获得基本运动空间,采用碰撞锥理论对USV与障碍物之间的情况进行判定,将海事规则约束和碰撞约束转换为USV基于行为的约束,通过求解基于偏航角度和速度的优化问题获得USV最优规避行为。仿真实验结果证明所提出的算法能够有效引导USV在高速(30 kn)情况下对动态障碍物实现有效危险规避。     

变结构陆空机器人自主跨域越障技术研究

陆空机器人因其灵活的机动能力而备受关注,为了更好地发挥陆空机器人的跨域越障特性,以变结构陆空机器人为平台,对深度图像进行二值化处理以提取前方障碍物的边缘轮廓,采用最小矩形匹配法对障碍物进行建模,获取障碍物的距离及高度信息.根据障碍物距离和高度的检测结果及平台地面移动越障极限,提出了一种自主跨域越障策略.试验结果表明,机器人可以准确检测判断出行驶前方障碍物的距离及高度信息并可以顺利自主跨域越障,到达目标点,提出的障碍物检测方法及自主跨域越障策略是有效的.      

Analysis on the crossing obstacle of wheel-track hybrid mobile robot

A novel wheel-track hybrid mobile robot with many movement patterns is designed.According to different environments,it can switch between the pure wheel pattern and the pure track one.Ac-cording to a homogeneous coordinate transformation matrix, gravity stability and its obstacle perform-ance are analyzed.Its gravity equation and climbing obstacle conditions are established.Experimen-tal results show that this hybrid mobile robot could fully possess the advantages of both the wheel and the track mechanisms and achieve a good obstacle climbing capability.     

权重系数对基于光流法机器人避障系统的影响

基于光流法的机器人避障系统是近些年研究的新热点,为了实现机器人在未知环境下的自我避障功能,同时提高机器人的避障准确度,本文将对基于Horn-Schunck光流法的机器人避障系统进行研究,提出通过选取算法中合适的权重系数来提高机器人的避障效果。首先,运用HS算法建立真实的机器人避障系统,然后,在实验室中的Optitrack系统下进行真实的避障实验,并比较在不同的权重系数下机器人的避障效果,最终,通过实验结果得出：权重系数的取值会对机器人的避障效果产生影响,当权重系数取值在[350,400]时,机器人的避障效果达到最优。     

移动机器人避障路径规划改进人工势场法

针对路径规划中的大型障碍物,机器人、障碍物与目标点三者一线,以及局部最小值等困难问题,提出了相应的改进人工势场算法。针对大型障碍物问题,采用障碍物边界斥力算法改进传统人工势场斥力函数,确保算法的实用性。针对机器人、障碍物与目标点三者在同一条直线时目标不可达问题,应用虚拟子目标引力算法,确保目标点是机器人的势场全局最小点,使得机器人能顺利到达目标点。针对在障碍物环境下的局部最小值问题,采用区域隔离障碍物的方法,使机器人快速走出局部最小值区域。仿真结果验证了改进算法的有效性。     

水下多障碍区域机器人的路线规划模型优化设计

水下多障碍区域中障碍物数量较多,且具有随机性和实时性的特点,传统模型依据起始点、目标点及障碍物顶点等建立可视图,一旦障碍物发生变化则需重新构图,无法适应障碍物的随机性,规划的机器人运行路线臃长,提出一种基于改进人工势场法的水下多障碍区域机器人路线规划模型,通过引力场与斥力场的负梯度描述引力和斥力,获取人工势场对机器人的作用力,建立人工势场模型。通过对人工势场斥力函数的优化设计,解决机器人障碍物附近目标不可达的问题;通过障碍物连接法解决人工势场模型的局部最小值问题,使机器人尽快走出局部最小值区域。实验结果表明,所提模型不仅能够有效避开障碍物,而且规划路径较短,效率高。