基于行为动力学的移动机器人安全导航方法

研究机器人行为动力学方法的导航问题,该方法在动态环境下存在碰撞危险。提出一种改进迭代最近点算法,可以在机器人导航过程中实时获取障碍物的位姿变化。根据位姿变化将障碍物分为静止障碍物、移动障碍物。结合环境信息的不完整性和运动障碍物速度信息,提出可感知速度障碍物（perceivable velocity obstacles, PVO）概念,该概念定义的障碍物是机器人感知障碍物区域沿其相对运动方向膨胀得到的避障区域,是一种虚拟障碍物。将PVO作为障碍物应用于行为动力学方法完成机器人导航控制。所提出的改进方法在不改变原有行为动力学方法的基础上,增加了安全导航功能,简单易用。仿真实例证实,在动态环境下,改进的行为动力学导航方法比经典的行为动力学导航方法更加安全。     

机器人探测未知环境的螺旋形导航算法

在很多情况下，机器人对作业环境并没有预先了解，这就使得机器人对环境的探测成为必要。因此，设计合理的导航算法，从而使机器人在较短的时间内能够较完整地构建出环境地图，为机器人完成作业提供了基础。本文提出了一种基于虚拟力的螺旋形导航算法，采用超声距离传感器，对未知环境进行实时在线的探测，采用本算法可以避免机器人之间以及机器人与障碍物发生碰撞。本文推导了机器人的运动学和动力学方程。仿真对比实验表明了该算法的有效性。本文进行了若干作业任务的仿真实验，使算法得到了进一步验证。     

移动机器人导航中噪声影响的仿真研究

基于行为的移动机器人在获取外界信息时不可避免地会引入噪声,给移动机器人的导航造成一定的影响。首先建立了一个考虑了噪声影响的基于行为的移动机器人的仿真实验系统,然后以机器人导航任务为例,定量研究均匀分布噪声和高斯白噪声对机器人导航效率的影响;同时讨论机器人运动模块间的两种组合方式——加权平均方式和加权最大方式在抑制噪声方面的作用。研究结果表明噪声使移动机器人的导航效率降低,完成导航任务所需的行程时间增加;加权平均方式比加权最大方式在抑制噪声方面效率更高,这对机器人运动模块的抑噪设计有良好的指导作用。     

基于深度学习的机器人局部路径规划方法

为了将视觉信息融入到机器人导航过程中,提高机器人对各类障碍物的识别率,减少危险事件的发生,设计了基于二维CNN及LSTM的局部路径规划网络。提出了基于深度学习的局部路径规划方案。利用机器人视觉信息及全局路径信息推理产生机器人在当前时刻完成避障导航任务所需转向角度;搭建了用于对规划器核心神经网络进行训练和验证的室内场景;提出了以路径总长度、平均曲率变化率及机器人与障碍物之间的距离为性能指标的路径评估方案。实验表明：该方案在仿真环境及真实场景中均体现了较优秀的局部路径生成能力。     

带Mecanum轮的移动机器人全向移动控制研究

分析了一种配有Mecanum轮移动机器人的全向控制方法.该方法有效的控制了Mecanum轮机器人平台,对实验对象输入的导航参量设定值(X、Y方向的平移速度与转动角度)转化为机器人各轮的控制转速设定值,并通过机器人本体仿真模块对电机以及机器人模型的仿真解算,得到机器人的实际位姿状况.再反解出移动机器人的实际导航参量,用于机器人的导航位姿闭环控制.     

虚拟环境下农业移动机器人行为及其仿真建模

由于农业移动机器人的作业环境与对象的复杂性和不确定性,使机器人在作业时不能有效地获取导航知识以便对其行为进行决策。利用人工智能和虚拟现实技术,研究了移动机器人的复杂行为,构建虚拟环境和基于规则和案例的知识库,对机器人复杂行为分类,把复杂行为分解为简单、特定和已知的行为。对于不确定的和没有前驱知识的行为,利用相似案例和不确定推理为行为进行导航。然后,建立了多Agent行为决策系统,定义了该结构的六元函数,建立了消息和事件驱动机制,实现了虚拟环境下移动式机器人对水果的采摘行为及其仿真建模。     

不确定环境下基于动态子目标搜索的移动机器人导航算法及其实现

在不确定环境下进行移动机器人的路径规划一直是当今机器人研究领域的一个焦点问题和难点问题。采用最短切线法引入动态子目标,通过分析激光检测系统LMS200采集的数据,在导航途中临时产生一系列子目标来代替真实目标点,提出了一种基于最优动态子目标的搜索的最短路径算法SAS,并在此基础上,对算法进行了改进。在仿真和真实环境下的实验结果都表明方法可行有s效,能够满足移动机器人导航的实时性要求,为移动机器人实现无碰撞局部最优路径规划提供了一种新型实用算法。目前该方法已经成功地应用于浙江理工大学移动机器人ZSTU。     

基于多传感器数据融合的移动机器人导航

提出了一个允许机器人在室内环境中沿规划好的路径移动的决策和控制结构.机器人的控制系统包含了应用特定硬件实现的可以并行运行的几个程序.移动机器人的导航子系统利用卡尔曼滤波器,融合由视觉系统与由里程计获得的位置估计值.通过一组超声波传感器实现障碍物检测.实验结果表明,效果良好.     

基于模糊控制的WSN移动节点自主导航算法

设计了一种利用无线传感器网络(WSN)节点间通信信号强度信息(RSSI)及网络拓扑结构实现移动节点自主导航的方法。将机器人作为WSN的移动节点,利用RSSI势场量化的坐标空间描述机器人状态及目标位置,有效避免将RSSI值转换为距离时带来的模型误差。由若干个信标节点组成一个基于模糊控制的分布式导航系统,每个信标节点都是一个独立的模糊控制单元,最后由决策控制中心综合各信标节点的输出量决定机器人的航向。仿真和现场实验都表明该方法的有效性。     

从空间机器人的研究和应用谈谈工程系统工程

由于空间环境使空间机器人具有一些地面机器人所没有的特点,研制各种空间应用机器人,不断推进空间科学技术的发展,是一个复杂的人-机-环境系统工程。本文应用系统工程的观点,初步分析了空间机器人系统,包括机器人学科层次体系,空间环境一般特点与空间机器人,人-机-环境系统,工程系统工程一般方法论,以及空间机器人系统工程步骤。     

基于目标搜索任务的群机器人路径规划

微粒群算法具有搜索效率高,收敛速度快的特点,可应用于基于目标搜索任务的群体系统。人工势场法可用于移动机器人的避障导航,提出一种在环境未知情况下基于机器人多传感器结构的人工势场法MSAPF,和一种具有群机器人系统特征的SRPSO算法,将二者相结合,应用于群机器人系统的目标搜索任务,在搜索目标的同时实现避障导航路径规划,通过对多组不同数量机器人的仿真实验验证了此方法的有效性。

Abstract：

Particle Swarm Optimization algorithm has high searching efficiency and constringency speed,and can be used for the target-searching swarm intelligence system.The artificial potential field （APF） is an effective local path planning method for the mobile robot.The MSAPF （multi-sensor-based APF）,integrating with the SRPSO （Swarm-Robot PSO） algorithm was proposed,used for realizing the path planning of swarm robot system while searching the target.The efficiency has been proved by the simulation experiments with different individual quantity of swarm robot.     

一种新的自主移动机器人主动式SLAM算法

针对未知环境中运动的自主移动机器人的控制律与运动路径需要在同时定位与地图创建过程中同步产生的问题,提出了运用行为动力学与滚动窗口路径规划的同时定位与地图创建方法。应用行为动力学模型计算机器人运动速度和导航角,确定控制律,同时根据滚动窗口中信息进行定位与地图创建,并自主规划出可行路径,再将滚动窗口地图融合到全局地图中,实现机器人主动式同时定位与地图创建。仿真实验表明,在根据机器人任务而灵活设置单个或多个目标点的情况下,该方法能够实现机器人在自主运动的过程中有效地完成同时定位与地图创建任务,并通过相关性能指标验证了算法的有效性。     

机器人系统的图形仿真

本文中我们按照面向对象的方法定义了一种通用的数据结构，用来描述机器人及其环境；给出了图形消隐算法和碰撞检测算法，实现了机器人的三维动画显示；完成了机器人示教仿真和典型任务仿真的功能。以上功能在单机器人系统和双机器人系统中均得到了实现，并且能奶容易地推广到多机器人系统。我们将根据自己的经验就机器人图形仿真的主要方面作一个较完整的介绍。     

联合战场导航对抗仿真评估系统设计与实现

电磁环境复杂、强对抗、难复现是现代战场环境态势的主要特点,立足信息化联合作战任务需求实际,提出联合战场导航对抗仿真评估系统总体方案和功能设计,深入分析导航对抗原理和战场电磁环境真实性,建立多种导航对抗任务模型并构造相应算法,克服实兵导航对抗演练难度大、经济性差、保密性低的困难,仿真评估结果可为专业技术人员和指挥人员提供数据分析和辅助决策参考,系统目的在于为后期研究联合战场导航对抗任务制胜机理提供帮助。     

基于强化学习的机器人模糊控制系统设计

研究了基于强化学习(RL)的模糊逻辑控制器(FLC)设计方法,并将该控制器作为反应式自主移动机器人的控制系统。在缺乏专家知识的情况下,将模糊推理系统(FIS)和强化学习理论相结合构成模糊强化系统,通过强化学习算法获取FLC得模糊规则库,从而有效地解决了复杂未知环境的机器人导航问题。实验结果表明,由强化学习设计的模糊控制器的有效性,同时具有较强的适应能力,可以应用于不同的复杂环境。     

面向兵棋系统的卫星导航对抗行动推演模型研究

随着信息化作战体系对天基时空基准的依赖逐渐增强,卫星导航对抗快速发展为夺取天基定位、导航和授时信息优势的主要作战行动。以构建卫星导航对抗行动推演模型为目标,在分析相关研究现状的基础上,设计了导航信息环境计算模型和导航对抗行动仿真模型,探索了兵棋系统导航信息环境可视化和高分辨率仿真计算模型代替低分辨率概率效果模型的实现途径,支撑了在天基导航信息支援下的战前筹划和战时评估,实现了导航对抗行动的兵棋推演。     

一个基于图形的机器人运动仿真系统

本文介绍一个基于微机的通用的工业机器人运动仿真软件包(简称IRKSS).该软件包集机器人正、逆问题自动符号建模、机器人本体与环境物的三维几何造型.运动轨迹规划、运动图形仿真以及碰撞干涉检测等功能于一体.经过对多种机器人的作业运动仿真实践表明,IRKSS是正确而有效的.     

基于动态角色的多移动目标围捕问题算法研究

基于动态角色配置的思想，提出机器人动态构建团队，合作完成多移动目标围捕任务的算法，每个移动机器人执行一个角色，角色随着环境的动态变化而不断进行更改、交换，实现团队的动态构建，不仅能适应环境中的未知事件，而且能最大地发挥个体机器人在整个团队中的作用。在简单仿真环境中进行的模拟实验表明，多机器人能够有效地合作捕获多智能移动目标，文中提出的解决方案是行之有效的。     

基于人工物理的群机器人网格分布仿真

群机器人学是多机器人系统的一个重要研究方向,其主要特点是系统包含大量个体。如何控制不受数量限制的群机器人系统,是一个极具挑战性的问题。网格分布是指大量机器人按照一定的要求均匀分布在某一区域中。基于人工物理原理分析了群机器人网格分布控制原理和方法,制定了详细的系统性能评价指标(稳定时间、碰撞次数、覆盖率、连接数、簇数、分布密度等参数),提出了采用曲线拟合法构建虚拟力模型。通过在无障碍物和有障碍物环境中的网格分布仿真,显示出该方法可以鲁棒、有效的完成网格分布。最后指出了今后的研究方向。     

基于OpenGL的机器人虚拟漫游系统开发

基于OpenGL图形库具有的强大三维渲染能力，开发了一个机器人虚拟漫游环境，提出了一种基于PC的机器人虚拟漫游框架，重点描述了建立三维场景及漫游系统中观察者与机器人的位置控制方法，实现了观察者与机器人的三种不同相对运动状态。实验结果表明，该系统取得了良好的仿真效果。