基于动态自适应滤波的移动机器人障碍检测

设计并实现了一个移动机器人感知系统，将二维激光雷达固定在一个精密电控转台上，通过转台水平与俯仰角度的转动感知环境.为了检测障碍，依据该系统的环境感知信息建立了高度图.针对系统误差与传感器噪声干扰提出一种动态自适应滤波器，通过激光测距数据时空关联性的分析进行实时动态地滤波.此外，采用Gauss分布的平滑滤波器减少扫描间隙.在导航过程中，通过对高度图进行地形平坦性分析判断可行区域与障碍区域以实现避障.实验表明基于动态自适应滤波的障碍检测方法是有效的，可以为非结构化环境下移动机器人导航中路径规划、自定位提供支持.     

基于粒子滤波器的移动机器人惯导传感器故障诊断

提出一种粒子滤波器方法用于诊断移动机器人惯性导航系统传感器故障.该方法将基于规则的推理与多粒子滤波器结合,利用规则推理确定机器人运动状态,每一种运动状态用一个粒子滤波器监视.该方法有效地解决了单个粒子滤波器难以表示复杂逻辑的问题,降低了每个粒子滤波器的粒子数,从而提高了诊断效率和精度.对移动机器人在5种平面运动状态下(静止、直线运动、转动等)的8种工作模式(包括1种正常工作模式和7种故障模式)进行监视的仿真结果表明,采用所提出的方法可以有效地识别惯导系统的1个或多个硬故障.     

移动机器人分布式控制系统的设计

针对自行研制的移动机器人(IMR01)设计并实现了一个分布式控制系统. IMR01采用激光雷达平台、多视觉系统作为环境感知器. 利用2-D平面扫描的激光测距传感器, 通过传感器平台俯仰与水平的转动实现在3-D环境感知, 建立地形的高度图以分析可行区域与障碍区域. 利用光纤陀螺仪、倾角仪及里程计等传感器构建移动机器人航向制导系统. 控制系统基于多系统集成的低功耗工控机(IPC), 在硬件上具有良好的扩展性能;通过无线网桥实现车载局域网与实验室监控系统的通讯. 分布式控制系统通过异构Agent间的协作实现复杂环境下的感知与导航控制.     

基于传感器信息的环境非光滑建模与路径规划

提出一种移动机器人运行环境的非光滑建模以及全局路径规划方法,能够在离散的传感器信息基础上构造近似的Voronoi边界网络作为环境模型;采用基于最优竞争机制的进化计算与紧缩优化后,实现了移动机器人在复杂环境下的全局路径规划.     

基于神经网络辨识的移动机器人航向误差校准方法

分析了E-Core RD1100干涉型光纤陀螺的误差产生机理, 提出利用RBF神经网络和遗传算法实现光纤陀螺漂移误差模型的辨识. 通过实验获得进化神经网络的训练样本, 在RBF神经网络的训练中, 提出了基于Elitist竞争机制的遗传进化训练方法. RBF神经网络具有很强的局部逼近能力, 而遗传算法具有优良的全局搜索与优化性能, 从而能够有效地对陀螺误差的非线性与时变特征进行建模与辨识. 实验结果表明: 该方法大幅度减少了光纤陀螺的误差, 从而提高了移动机器人导航定位的精度.     

基于分布式Agent的ERP子系统设计

研究了基于分布式Agent的软件设计框架.提出结合客户/服务器与浏览器/服务器混合结构的管理信息系统模式,应用多Agent之间的协作实现针对大型企事业单位实施封闭化管理的企业资源规划子系统.利用成熟的ODBC数据库接口技术与SQLServer2000数据库开发以实现分布式Agent的应用体系.中心数据库设置公共数据表作为公示板,按照内容层、交流层、信息层对Agent间传递的数据进行封装,现场控制系统根据公示板的信息实现数据同步.Agent的调度采用事物触发以及Windows的任务计划管理等形式实现.采用多Agent的合作模式,能够灵活地构建、组织、调度系统的功能,系统具有可扩展性强等优点.     

移动机器人运动控制系统设计及控制算法研究

提出了一种移动机器人的运动控制系统硬、软件结构 .此控制系统是由工业计算机 ,ADT85 0运动控制卡及相关传感器组成 ;其操作系统采用Windows98,用VC 6 .0开发 ,并应用模块化及Windows线程的多任务处理机制实现控制程序设计 ;根据状态反馈控制理论 ,设计了移动机器人路径跟踪控制算法 .实验论证了此控制系统及控制算法的有效性 .