室内动态环境下的移动机器人自主避障策略

针对室内未知动态环境移动机器人自主避障问题,提出一种融合动态障碍物方向判断策略及子目标点更新策略的自适应模糊神经网络优化避障算法,并依据该算法设计移动机器人避障控制系统。首先,分析移动机器人的运动模型,获取机器人的目标角度;然后由超声波传感器获取障碍物距离信息,由障碍物距离信息判断动态障碍物运动方向并更新子目标点;最后利用自适应模糊神经推理系统实时输出机器人的转向角与速度,实现对机器人转向角的控制,使机器人能够无碰撞地到达目标点。研究结果表明:本文提出的算法能够使移动机器人在未知动态环境下识别障碍物、判断动态障碍物的运动方向以实现自主避障;相对于无子目标点更新策略,移动机器人平均移动速度提高11.75%,验证了所提算法的有效性。     

移动机械臂整体控制研究

针对以固定的基坐标系机器人抓取不便,设计了一套移动机械臂整体,将一种以STM32为主控单元的六自由度机械臂,安装在配备有Kinect传感器的TurtleBot2移动机器人之上。通过TurtleBot2移动机器人及Kinect传感器实现的路径规划、环境地图构建和避障等功能,来控制六自由度机械臂的运动,配合机械臂的手动抓取和自动抓取,进行移动机器人与机械臂的协同运动控制。     

基于深度图像的室内机器人避障系统

为了增强室内移动机器人的障碍物检测能力和降低系统成本,提出了一种基于深度图像的单一Kinect传感器的室内移动机器人避障系统.该系统将Kinect传感器竖直放置,并对深度图像进行了几何变换,提供了更加适合探测地面和空中障碍物的视角.对深度图像进行中值滤波以消除图像噪声,并采用统计平均的背景减除法去除无障碍背景,提取障碍物的深度图像,然后对障碍物的大小、位置与数量进行检测,最后根据检测的结果,并利用人工视场与Kinect摄像头对位置环境局部最小值场景的检测相结合进行避障路径的选择.结果表明:局部最小值场景检测方法能够高效检测出环境中存在局部最小值的缺陷,沿墙行走模式也大大减少无效路径,解决了狭窄通道内震荡的问题,有效地实现了室内机器人在动态环境下的避障.     

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.     

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.     

移动机器人避障运动关键技术分析

随着自动化技术的进步和科技的发展,移动机器人技术越来越受到人们的重视。机器人避障和路径规划是机器人技术研究的重点。机器人避障运动首先利用单一或多个传感器搜集的外部环境信息,感知规划路线上可能存在的动态或静态障碍物,进而利用相应的避障算法,实时对目标轨迹进行调整,最终躲避障碍物,实现路径的合理规划。     

空地机器人协作导航方法与实验研究

飞行机器人和地面移动机器人所具有的功能互补性使得通过二者间的协作执行使命具有明显的优越性,这对于提高移动机器人使命完成度具有重要的作用.因此,空地机器人协作近年越来越受到研究人员的重视.空地机器人协作的一个重要工作模式是通过飞行机器人的大范围环境感知能力为地面机器人提供导航信息.针对该问题,首先讨论了利用机载视觉传感信息实现地面环境建模(主要是地面障碍物)及地面机器人识别方法;然后,利用波门跟踪算法实现了对地面移动机器人的运动跟踪;最后,提出了空地机器人协作策略;最后,搭建了室内试验平台,进行了实验验证.     

动态环境下利用Kinect的移动机器人增强路径规划

将最新的体感器Kinect用于实时感知动态环境中的障碍物和地形,辅助机器人在复杂动态环境中实现有效的路径规划任务。通过Kinect体感器产生的RGB图像和3D图像,来实时探测获取移动机器人的周边动态环境;同时利用基于遗传信赖域算法优化的改进人工势场的路径规划算法,解决了传统人工势场法中局部极小点以及目标不可达问题,并能有效提高算法的实时性,实现机器人在动态环境下优化的实时路径规划任务。最后建立实验系统,验证了所研究方法的有效性。     

基于模糊控制的移动机器人超声波避障算法

本文给出了利用移动机器人的超声波传感器得到距离信息,采用模糊控制的原理对机器人感知到的信息进行模糊化处理,并设计出模糊控制规则对机器人的执行部件进行控制实现了机器人的避障算法。     

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.     

机械臂目标区域跟踪防撞控制

针对医疗护理机械臂在轨迹跟踪过程中的人机交互与防碰撞问题,本文提出了一种基于目标区域跟踪以及碰撞预测的机械臂控制方法.本文根据Lyapunov函数,结合人工势能场,设计保证系统稳定性的控制器,实现在目标区域内人机交互的柔顺性;采用会遇距离与会遇时间构造防撞预测模型,建立障碍物作用半径与防撞安全指数的关联模型,实现障碍物作用半径实时可变.实验结果验证了本文所提方法对目标区域跟踪的有效性,人机交互的柔顺性,以及障碍物规避过程的高效,平滑.     

变电站巡检机器人避障方法研究与应用

为提升变电站巡检机器人的导航避障能力,将深度学习技术应用于变电站场景识别中,提出了一种基于深度卷积神经网络的避障方法.该方法联合图像分类和语义分割两个分支来共同辅助机器人导航避障,分类分支通过获取图像全局信息,保证机器人正确行驶方向;而语义分割支路则根据图像局部信息以及机器人前方目标类别,指导机器人准确避障.实验结果表明,避障方法可以高效地对图像进行分类和分割,同时,在实际变电站环境中,该方法也能为巡检机器人提供有效的避障信息,实现实时自主避障.     

基于降级模糊算法的爬壁机器人避障控制

针对罐体表面作业过程中避障的问题,提出了改进模糊避障控制算法。为保证爬壁机器人能够缩短到达目标点的时间,除爬壁机器人与障碍物距离量外,增加爬壁机器人与目标点的角度量作为输入变量,速度、角速度作为输出量,确定了各参数的论域与隶属度,建立了模糊规则表,采用重心法解模糊化;考虑罐体环境的复杂多变性,提出优雅降级避障控制策略,在探测传感器受扰失灵的情况下仍能够越过障碍物到达目标点。通过与人工势场避障法仿真比较,改进模糊控制法可更有效地避开障碍物,并在探测传感器异常情况下,也能保证爬壁机器人到达目标点,体现了该避障算法的优越性与可靠性。最后进行了爬壁机器人避障实验,验证了该算法的可行性。     

基于障碍物可达区域预测的机器人实时避障算法

针对复杂环境下的机器人路径规划与自主避障问题,提出了基于动态障碍物可达区域预测的实时避障算法.对静态障碍物进行描述和建模,建立动态障碍物状态更新预测方程,实现对动态障碍物质心可达区域的预测.分别面向动态、静态障碍物提出基于可达区域预测的多步椭圆包络势场和基于新型Sigmoid函数的势场,修正目标的对数Lyapunov引力场,给出多类型障碍物空间下的机器人实时避障算法.数值仿真和实验结果表明,与传统方法相比实时避障算法可使机器人避障过程中的路径长度更短、安全性更高及最大行驶角变化幅值更小.     

全方位移动避障实时轨迹控制算法的研究

针对机器人避障轨迹控制过程中存在的路径优化以及如何躲避大障碍物或者是多障碍物的情况,本文提出一种基于狄克斯特拉算法与贝塞尔曲线的机器人移动避障实时控制改进算法,该算法引入机器人与目标终点路径的速度分量,采用狄克斯特拉算法进行移动轨迹路径优化,进而采用贝赛尔曲线修订优化路径,以此满足动态约束条件.仿真结果表明:相对于改进人工势场算法,本文构建的改进算法使得机器人移动时间缩短,机器人避障运动规划明显改善,具有较强的鲁棒性.     

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。     

基于Bézier曲线的差速驱动机器人混合避障路径规划算法

为实现差速驱动机器人在避障环境下的平滑最优路径规划, 提出一种基于Bézier曲线的差速驱动机器人混合避障路径规划算法. 首先, 建立差速驱动机器人运动模型, 用于操控左右两个驱动轮线速率, 完成机器人转弯及非匀速运动; 其次, 利用Bézier曲线描述路径状态, 将路径规划问题转换为产生Bézier曲线有限点方位优化问题, 提升机器人的运动平滑性; 最后, 引入遗传算法将二维路径编码简化为一维编码问题, 将路边约束、 动态避障需求及最短路径需求混合成适应度函数, 使机器人尽快脱离局部极小解, 成功绕过障碍物抵达目标点. 仿真实验结果表明, 该方法的避障路径规划效果较好, 避障路径距离为30.19 m, 且避障用时低于对比方法, 最长避障用时为5.3 min.     

足球机器人的双圆弧射门算法研究

为了提高机器人足球比赛中的成功率,在分析了基本算法不足的基础上,利用能够满足任意端点及其斜率要求的双圆弧曲线来解决机器人小车到达目标点的位置,以及姿态运动过程中遇到障碍物能够保持最佳姿态的射门问题,并利用优化设计中的复合形法进行了运动路径寻优.仿真结果表明,利用双圆弧曲线可保证足球机器人有效地避开障碍物到达目标位姿,且可保证规划路径上的每一点均能满足非完整约束条件,有效地为足球机器人规划出避碰最优路径.优化后的方法简单有效,可对机器人的初始条件不加限制,计算量非常小,因此有较高的实用价值.     

一种改进的HS光流法在机器人避障系统中的应用

机器人的自主避障功能是其在未知环境中顺利行驶的必备功能。基于光流法的机器人避障系统是近几年研究的新热点,在光流场的计算方法中,被使用最多的是由HornSchunck提出的HS光流法。在传统HS光流法的基础上,提出了一种加快光流场计算的方法;并将两种算法应用到相同的避障系统中。通过比较机器人避障实验的结果可以得出,当使用改进算法计算光流场时,避障系统能更快的探测出机器人行驶前方的障碍物,提高了机器人躲避障碍物的效率。