低维特征空间中基于旋转图像的三维环境模型配准方法

近年来,异类机器人之间(如飞行机器人和地面机器人)的协作成为机器人学研究发展的一个新的领域.异类机器人协作的难点之一是协作环境建模,而由于所获得的环境模型具有不同的观测视角和尺度,其环境建模中的模型配准是一个难点和关键.目前,能够适用于大视角差、大尺度差场景配准的方法并不多,基于旋转图像的配准方法被认为是一种可行方案,但其中存在的计算负担大和在野外环境中的鲁棒性差使得其也很难在实际系统中应用.基于此,面向三维点云环境模型,以旋转图像为基础,提出了一种新的基于低维特征空间的模型配准方法.首先,通过引入模型曲率、旋转图像熵值和激光反射强度3个特征构建了一个三维特征空间,得到候选对应点集合.然后,在候选对应点集合中利用旋转图像的方法查找正确的对应关系,实现模型配准.由于低维特征空间的引入,基于旋转图像特征的对应点搜索区域大大减小,因此算法计算效率得到了极大改善.同时由于引入的新特征与场景旋转图像特征的互补性,算法的鲁棒性和精确性也得到了提升.这些性能改进最后通过实验得到了验证.     

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.     

基于多分辨率粒子滤波的全局协同定位方法

野外环境下,多类型机器人协同合作可以克服单一类型机器人(如无人车、无人机等)在环境建模任务中的视角、尺度方面的问题,进而提高整体编队系统的环境感知与决策控制能力.而在多类型机器人协作系统中,协作定位是协同合作的关键难题之一,也是进行编队建模与编队控制的基础.在GPS缺失环境下,由于传感器类型的不同,非结构化的环境特征,视角的不同而导致基于匹配的多机器人定位方法无法实现有效稳定的定位.本文提出了一种基于多分辨率最近邻匹配和粒子滤波的协同定位方法,可以在初始相对位置未知的情况下,进行全局范围内的协同定位.本文采用了一种针对粒子匹配精度以及匹配效率的评估方法,并根据粒子评估结果进行粒子权重更新,地图更新以及粒子数目更新,以平衡在定位过程中粒子对状态空间的描述和定位效率.同时,针对于粒子退化或者粒子收敛速度过慢的问题,采用了基于分辨率等级和粒子匹配精度和匹配效率的自适应调整方法.最后结合具体平台,本方法在野外水湾环境进行了基于无人船与无人机的协同定位实验,实验结果表明本方法有效解决多机器人在GPS缺失下的协同定位问题.     

基于LPV模型的水面机器人鲁棒航向控制

针对水面机器人水动力学的强非线性,且容易受到风、浪与水流干扰的影响,提出了一种基于LPV(Linear Parameter Varying)模型的H_∞鲁棒航向保持控制器。LPV模型采用Froude数作为线性变参,用来反映水面机器人水动力学随Froude数变化的非线性特性,同时简化模型参数辨识与控制器设计。将Froude数作为调度变量,采用介实引理设计了H_∞鲁棒航向保持控制器,用来抑制扰动对控制器的影响。在三自由度欠驱动水面机器人仿真平台上进行了验证,证明了控制器的有效性与鲁棒性。     

一种基于相对模型的分布式预测控制算法研究

针对分布式系统中高精度的相对状态比绝对状态更易获取的特点,提出了一种基于相对状态模型的分布式预测控制方法.该方法的本质是各子系统通过预测其与相邻子系统的相对状态轨迹来求解分布式最优控制问题.与常规基于绝对状态的分布式预测控制方法相比,该方法的特点在于通过相对状态模型的引进改进算法的实时性,并通过减少测量噪声源提高控制精度.该方法适用于一般非线性分布系统,且在满足一定条件下能够保证整个系统的渐近收敛性.最后,在Matlab仿真环境中将该方法应用于多机器人编队控制中,并验证的该方法的可行性.