基于粒子滤波的移动机器人SLAM算法

针对FastSLAM算法对传感器精度要求较高,不适用于方向性差的超声传感器问题,提出了一种基于超声概率栅格地图环境特征点提取匹配的移动机器人粒子滤波同时定位与地图创建(SLAM)算法.该算法可分解为机器人位姿估计和环境路标估计2个部分.基于蒙特卡罗定位原理利用粒子滤波算法对机器人运动轨迹进行估计;在建立全局超声概率栅格地图的基础上,利用概率栅格地图环境特征提取算法对环境路标坐标进行估计.实验证明,该算法较好地解决了超声测距传感器由于散射角大带来的特征点估计不准的问题,对环境路标和机器人轨迹的估计都比较准确.并对移动机器人累计误差进行了有效的补偿,减少了由于累积误差造成的移动机器人轨迹扭曲失真.     

一种基于神经网络PID的机器人SLAM改进算法

提出了一种基于神经网络PID自适应辨识噪声的移动机器人即时定位与地图创建(SLAM)改进算法。重点对自适应辨识的EKF-SLAM改进算法实现进行了分析,神经网络PID控制器、中值滤波以及噪声调整等组成噪声在线辨识单元。在噪声先验信息不足的情况下,通过自适应在线辨识单元辨识未知系统过程噪声和观测噪声,并迭代修正噪声协方差和平均值滤波新息协方差,实现机器人即时定位精度的在线提高。仿真结果表明,该算法可减小定位误差、降低未知系统过程噪声和观测噪声对SLAM算法的影响。     

基于相对观测量的机器人合作FastSLAM算法

提出了一种基于相对观测量的合作快速同时定位与建图(FastSLAM)算法,即合作FastSLAM算法.给出了机器人合作定位的系统模型,假设每个机器人装配上能够测量与附近机器人之间相对位置和识别附近机器人的外部传感器.仅用机器人自身当作路标来对多机器人系统中每一个成员进行相对定位,分析了多机器人合作定位中相对观测量的约束关系.将多机器人运动信息和相对观测量与FastSLAM相结合,估计出机器人路径轨迹的后验概率分布,从而生成预测粒子,并计算每个粒子的权重,最后进行重采样使其能够递归估计修正机器人组中每个机器人的位置.仿真结果证明了该算法的有效性.     

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·     

协变量缺失下基于诱导光滑方法的加权分位数回归

在部分协变量随机缺失机制下的分位数回归模型中, 提出回归参数的诱导光滑加权估计及其渐近协方差估计, 证明了诱导光滑加权估计和经验似然加权估计有相同的渐近协方差, 且诱导光滑加权估计的渐近协方差估计也是相合的, 并给出了诱导光滑加权估计及其渐近协方差估计的高效算法. 模拟结果表明, 新方法在有限样本下表现优良.     

基于差分进化的Unscented FastSLAM2.0算法

针对Fast SLAM2.0算法中重采样过程带来的"粒子耗尽"问题,将差分进化引入进来,提出一种基于差分进化的无迹Fast SLAM2.0算法。首先采用unscented粒子滤波器估计机器人的路径后验概率,然后采用扩展卡尔曼滤波器对环境路标进行估计和更新,最后引入改进的差分进化算法代替重采样过程来优化粒子。仿真实验表明,与Fast SLAM2.0算法相比,该方法提高了机器人在路径估计和路标估计上的精度,验证了算法的有效性。     

基于交叉协方差子空间估计的前景检测方法

提出了一种基于交叉协方差子空间估计的背景建模方法,用以实现复杂场景下的前景检测.基于交叉协方差的主成分分析方法可以保留更多的图像协方差信息,因此非常适合用于背景模型的构建.本文首次将基于交叉协方差的二维主成分分析方法引入至背景建模领域,并且提出了相应的增量更新算法来实现背景的自适应估计.此外,本文考虑了前景的稀疏性及连续性,并将其合理应用于前景检测过程中.定量实验和定性分析表明,本文提出的方法具有较强的鲁棒性,可以实现复杂场景下的准确背景建模.      

基于解耦原子范数最小化的二维DOA估计

近年来,原子范数最小化算法成为DOA估计领域的重要工具.针对二维DOA估计中解耦原子范数最小化DANM算法只适用于单快拍的场景,提出一种适用于多快拍场景的改进DANM算法.首先,通过改变DANM算法中的优化模型结构,进一步将基于矢量化的传统2D ANM求解模型解耦为2个一维ANM求解模型,使其适用于多快拍的场景;其次,为了避免大快拍所带来的高维度计算,将接收数据及其转置的协方差矩阵分别作为2个维度ANM求解模型的计算数据用于模型求解,使该维度的ANM求解模型维数限定于有限的传感器数目;最后,通过M USIC算法求出每个维度的DOA,并利用简单的2D配对方法进行配对得到2D DOA估计.数值仿真结果证明该算法保持了ANM类算法的估计性能优势,与DANM算法相比提高了估计精度和稀疏恢复能力,与基于对偶的2D ANM算法相比显著缩短了计算时间.     

基于一种层叠分类器的无人直升机路标识别算法

针对复杂的野外环境造成的图像表象变化给无人直升机飞行过程中路标识别带来的困难,分析了常规神经网络分类器和Hu不变矩分类算法的优、缺点,提出一种利用二级神经网络结合不变矩等特征构成的层叠分类器的路标识别算法,给出了算法的原理和结构.实验结果表明,此算法不仅能获得更好的识别效果,而且能提供路标的方位信息,可作为无人直升机视觉导航系统和进行姿态估计时的参考信息.     

阵元非均匀高斯白噪声背景下的近场声源定位研究

为解决非均匀高斯白噪声背景下常规近场声源定位算法精度低的问题,提出一种基于噪声协方差矩阵估计的近场声源定位,预白化MUSIC算法,该方法首先从阵列输出数据中估计出噪声协方差矩阵,再利用估计出的噪声协方差矩阵预白化阵列协方差矩阵,从而提高常规算法的估计性能.仿真结果表明,在非均匀高斯白噪声背景下的近场声源定位中,预白化MUSIC算法定位性能高于常规MUSIC和Capon算法的估计性能.     

基于多模型估计提高捷联惯导系统初始对准的精度

采用卡尔曼滤波技术进行捷联惯导系统静基座初始对准时，不能准确获得实际系统中噪声的方差，存在一定的不确定性；同时，由于一些状态不可估计或估计效果很差，采用简化状态方程进行对准，存在着模型参数不确定性。本文采用多模型估计方法处理这些不确定性问题，大大提高了对准的精度，仿真结果表明这一方法是有效性的。     

基于误差的装配接触状态预测分析

由于装配环境的复杂性和检测、控制信息、装配件运动的不确定性,在研究装配接触状态时要考虑误差的影响.以凸多面体为装配对象,给出了在误差的情况下基于凸多面体边界元的接触状态预测算法,并以单轴孔装配为例,说明了该算法的有效性.     

自主越障时关节轮式移动机器人的姿态设定

研究了关节轮式移动机器人自主跨越奇异地形障碍时初始姿态和越障姿态的设定问题,采用反向控制策略是克服由于地形几何中奇异性变化和参数不确定性所带来规划困难的有效方法,反射控制的关键是有效的实时环境感知和对感知信息的实时有效响应,而实时感知和实时响应的关键是对紧要地形（眼前）的感知和相应合理的响应,合理设定初始姿态可以使关节轮式移动机器人能够感知“眼前”地形的奇异变化,也就是能够感知四轮载体不包容的地形,而正确的越障姿态是关节轮式移动机器人对“眼前”地形的奇异性变化所做合理响应的姿态。     

基于串级变结构神经网络的机器人补偿控制

针对机器人动力学的非线性、强耦合、时变特点,为了高速、高精度地控制机器人,提出了基于神经网络的机器人智能控制策略．讨论了机器人动力学模型的特殊性,指出模型中结构和非结构不确定性因素;研究了一种新型串级变结构神经网络（ＣＶＳＮＮ）;提出了一种基于新型ＣＶＳＮＮ的机器人控制策略．以精密Ｉ号机器人为仿真对象,证明该算法能够较好地补偿结构与非结构不确定因素,收敛速度快,能够自适应地调节自身的结构．     

管内检测机器人在水平直管内运动的数值研究

采用计算流体力学和动网格技术，数值模拟了单节管内检测机器人在水平直管内从静止到匀速运动这一过程，得到了这一运动过程中机器人的运动规律。计算中将机器人作为运动边界，其受力由当前流场信息来获得，再根据受力来计算机器人的运动速度和前进距离，因边界运动而变化的计算区域根据新的边界条件用弹性变形和网格局部重构技术来更新。不同质量机器人在不同摩擦力下运动规律的计算结果表明，质量只影响机器人达到稳定运动的时间，而摩擦力会影响机器人的稳定运动速度和达到稳定运动的时间。计算结果与实验结果比较吻合，说明动网格技术模拟机器人的运动过程可以为机器人的外形设计、速度控制研究以及操作运行提供参考。     

提升四足机器人行走稳定性的对角步态规划方法

针对四足机器人在采用对角步态行走中容易失稳的问题,提出了通过改变对角步态中支撑足的初始位姿来改善并提升运动稳定性的方法.结合零力矩原理,找到四足机器人支撑足最佳初始膝关节转角θ₁和髋部前向关节转角θ₂,从而确定四足机器人支撑足的最佳初始位姿.仿真表明:四足机器人运动采用不同初始位姿时,运动过程中的稳定性不同.当取最佳初始位姿时,四足机器人的机身偏转量最小,稳定性最好.由此证明,通过调整支撑足的初始状态可以有效提高四足机器人在采用对角步态行走过程中的稳定性.      

用于移动机器人的新型模糊神经元速度控制器

文中提出一种新型的模糊神经元速度控制器 ,为移动机器人解决位移转换成速度这个逆运动学问题 它把模糊论和预确定策略集成到神经元网络系统中 ,使得它能利用路径信息去控制机器人达到所希望的运动速度 模拟研究显示了它能控制机器人在静态或者动态的环境中 ,不通过学习就能沿着动态的避碰路径去捕捉目标 另外 ,可将其集成到其他的系统中去控制速度 ,或者作为一个独立的系统使用传感器信息去控制机器人的运动     

Mobile Robot Positioning and Tracking Based on Ultra-wideband Technology

To solve the precision self-positioning problem for mobile robot, a positioning program based on ultra-wideband technology was proposed. Ultra-wideband pulse has very high bandwidth; ranging accuracy can achieve centimeter-level theoretically. The mobile robot obtained the distance to the reference node by sending uitra-wideband pulse. According to the geometric relations among the References and the robot, establish equations to calculate the position coordinates.Then Kalman filter algorithm was applied for mobile robot tracking.Simulation results show that robot positioning and tracking based on ultra-wideband technology can achieve indoor and outdoor seamless docking.     

自由漂浮双臂空间机器人关节空间轨迹跟踪的变结构滑模控制

利用多刚体系统动力学的方法对载体位置、姿态均不受控制的浮动基双臂空间机器人系统的运动学、动力学作了分析,并结合系统的动量守恒及动量矩守恒关系建立了系统的动力学方程.以此为基础,对双臂空间机器人关节追踪关节空间期望轨迹的控制问题作了研究.考虑到双臂空间机器人系统的结构复杂性及某些参数的变动性,根据具有较强鲁棒性的变结构滑模控制理论,设计了轨迹跟踪控制的变结构滑模控制方案.此控制方案的优点在于:在操作过程中不需要对双臂空间机器人载体的位置、姿态进行主动控制,因此将大大减少位置、姿态控制装置的燃料消耗.通过对该机器人系统的仿真计算,证实了文中提出的变结构滑模控制方案的有效性.     

气动人工肌肉驱动仿人肩关节机器人的设计及力学性能分析

柔索驱动球关节机器人采用柔索替代连杆作为机器人的传动元件,结合了并联机构和柔索传动的优点. 文中提出了一种新型带有万向球轴承的仿人肩关节并联机器人,它由多支气动人工肌肉驱动,由于万向球驱动机构的引入,机器人可实现空间的三维转动. 介绍了该机器人的机构构型,并对其进行了力学性能分析. 该机器人的运动范围及负重能力达到并超过了人体肩关节性能指标的1/2. 相比其他并联机器人,该设计具有结构简单、旋转范围大、输出力矩大等特点.