基于行为竞争的智能机器人动态导航方法研究

利用非线性微分动力系统稳定性理论,构造了移动机器人的点吸引子奔向目标行为和点排斥子避障行为两种行为模式,并将奔向目标行为和避障行为相结合,利用遗传算法控制这两种行为的权值系数,使机器人能够根据所处环境的变化调整行为模式的权值,实现行为间的竞争,从而建立起基于动态方法的智能机器人行为动态导航模型.仿真结果表明,该导航方法规划的路径轨迹曲线过渡光滑,易于实现机器人运动控制,说明该导航方法可行且有效.     

基于人类行为下的多目标跟踪视觉时序注意控制算法研究(英文)

由于移动式机器人所携带的传感器资源有限,能够在时间维度上共享传感器资源,实现多目标跟踪,是智能化机器人重要的研究领域之一.本文提出了一个基于人类行为模型的时序注意控制算法,能够实现使用单个2自由度摄像头实时监控多个自由移动的目标物体.该算法基于以下三个控制原则:①最小化监控目标位置预测的不确定性以及各个目标物预测效果的差异;②最小化多目标跟踪过程中摄像头切换视角所需的能量消耗;③最大化能够呈现在摄像头视觉范围内的目标物体的个数.算法根据当前检测到目标信息,通过卡尔曼滤波,预测目标物的运动规律,选择下一时刻摄像头的最佳注意视角.该算法通过matlab仿真以及在移动式机器人实体上进行了实验验证,结果显示,该算法能够在时间顺序有效的共享单个摄像头资源,检测摄像头视角范围内的目标的位置,并根据上一个时间点的检测信息预测视角范围外的目标,实现跟踪多个目标物体,降低预测及跟踪的误差,并优化跟踪过程中切换摄像头视角的能量损耗.     

未知环境下基于可视切线图的救援机器人导航

研究了未知环境下救援机器人的导航问题,提出了一种基于可视切线图的导航算法,并对所提算法的可行性进行了分析。该算法包括反射式导航和反应式导航两个过程,采用方向吸引算子搜索全局目标指导下的局部最优路径。基于Matlab的仿真实验证明,采用该导航算法的机器人行走路径较短,所需运动时间相对较少,并且具有较好的环境适应能力,能够满足救援机器人在未知环境下的运动要求。     

利用渐开线的足球机器人射门算法研究

为了进一步提高足球机器人的射门成功率,使射门动作更快更准,在分析了基本算法不足的基础上,利用光滑、可微的渐开线来解决机器人小车到达目标点的射门问题.通过建立球场坐标系及机器人小车的运动轨迹坐标系,导出了旋转矩阵与平移矩阵,对球场坐标系和运动轨迹坐标系进行了坐标转换,并运用几何学方法建立了机器人在运动过程中的避碰模型,最后利用优化设计中的内点惩罚函数法对机器人小车进行了运动路径寻优.仿真结果表明,该算法可优化足球机器人射门的运动轨迹,优化后的方法不但可以减小问题的复杂度,而且具有极高的实时性,因此较好地实现了机器人在动态环境下的射门动作,提高了射门的成功率.     

基于ROS的移动机器人导航系统研究与仿真

针对移动机器人的自主环境感知与自主导航问题,本文提出了一种基于机器人操作系统(ROS),并结合同步定位与地图构建技术(SLAM)与路径规划的多目标点导航方式。首先利用GAZEBO仿真平台建立基于阿克曼结构的四轮机器人和仿真环境。然后利用SLAM技术,构建仿真环境的二维栅格地图。最后利用多目标点导航算法,开展机器人针对多个目标区域的自主导航测试。并通过调整TEB参数,优化机器人的运动轨迹。实验结果表明:机器人有效完成了多个目标区域的自主导航任务,并且规划路径较为合理,运行过程较为平稳。     

基于惯常速率的多类目标轨迹预测

为了解决监控视频中对大量不同类型的运动目标进行运动轨迹预测的问题,系统地提出了对多类目标的轨迹预测流程;在社交力模型的基础上,探讨了一种新的以惯常速率为聚类对象的运动模式特质分类方法,并应用这种方法在Stanford Drone数据库上取得了领先的结果.该方法可以使目标轨迹预测的研究对象拓展到除行人以外的其他任何移动目标,如汽车、自行车等运动物体,并对它们的运动轨迹进行有效预测.该方法在实现高精度预测的基础上,极大地缩短了目标分类所用的时间,分类效率的提高达5个数量级.     

面向翻书机器人的手势控制指令的识别算法

所控制的翻书机器人是一种辅助特殊人群阅读的服务机器人,对其提出一种基于表观特征的手势控制指令识别算法.从Kinect(体感外设)获取的手部深度图像中利用最小深度点分割手势区域,用轨迹圆提取指尖个数及夹角等表观特征并通过决策树分类,同时利用手和肩膀的骨骼数据及其运动轨迹判定翻页方向.经过多次试验,手势控制指令识别率达到98.4%,该算法无需训练样本也能在复杂环境下快速准确地识别手势控制指令,完全可以应用于辅助特殊人群阅读时的翻书控制.     

基于改进T-S型模糊神经网络的护士机器人行为控制研究

针对医院环境下的护士机器人,应用行为控制技术保证护士机器人稳定运行并顺利实现一系列功能.采用改进的T-S模糊神经网络算法和机器人本体位姿导航算法,实现医院环境下护士机器人的复杂行为控制的完成.试验及应用表明,该护士机器人具有性能稳定、行为实现准确、实时性高等优点,能较好地满足医院环境下典型的应用要求,具有一定的应用推广价值.     

基于OpenMV的目标跟踪系统设计

为解决传统目标跟踪系统存在的结构复杂、资源利用率低等问题,提出一种基于嵌入式摄像头OpenMV的目标跟踪系统设计方案.在摄像头采集到图像信息并进行图像预处理后,判别出需要跟踪的运动目标以及其形心像素坐标,并在图像中进行标定.依据得到的连续的形心坐标,结合图像捕捉帧率,采用线性拟合的方式对运动目标下一帧的位置进行预测,并运用PID算法控制云台系统跟踪此预测坐标.系统加入对运动目标运动轨迹的判别算法,有效提高了系统的抗干扰能力.试验结果表明此系统可以准确预测并跟踪运动目标的位置,当画面中突然闯入相同干扰目标时,系统仍可以正确跟踪运动目标,具有较强的鲁棒性.     

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.     

工业机器人运动车体位姿计算方法研究

介绍了工业机器人视觉导航中的运动车体位姿的计算方法,论述了车体坐标系和摄像机坐标系之间的变化关系,推导出了车体坐标系和摄像机坐标系之间的变换矩阵,并进行了实验,通过实验确定了实验方案中的目标物体的位置和摄像机的运动参数,为实验中所使用的轮式移动机器人的运动导航打下了基础,确定了工业机器人小车相对于目标的位姿,就可以为移动车体提供导航与定位的依据。     

基于双目视觉技术的高压输电线路巡检机器人在线测距

为实现巡检机器人在线测距的实时性和可靠性,对传统测距算法进行改进,提出一种用于高压输电线路巡检机器人视觉导航的双目实时测距算法,左右摄像头相互协作,在左摄像头障碍识别的基础上对线路障碍物进行预设取点,然后通过两摄像头对所取点进行测距,随着机器人前进不断更新障碍物到镜头的距离。实验结果表明:该测距算法具有速度快、精度高和实时性强等优点。     

Motion analysis for human interaction detection using optical flow on lattice superpixels

We develop a new video-based motion analysis algorithm to determine whether two persons have any interaction in their meeting. The interaction between two persons can be very general, such as shaking hands, exchanging objects, and so on. To make the motion analysis robust to image noise, we segment each video frame into a set of superpixels and then derive a motion feature and a motion pattern for each superpixel by averaging the optical flow within the superpixel. Specifically, we use the lattice cut to construct the superpixels, which are spatially and temporally consistent across frames. Based on the motion feature and the motion pattern of the superpixels, we develop an algorithm to divide an input video sequence into three consecutive periods: 1) two persons walking toward each other, 2) two persons meeting each other, and 3) two persons walking away from each other. The experiment show that the proposed algorithm can accurately distinguish the videos with and without human interactions.     

基于ROS的细胞机器人重构仿真

基于ROS机器人操作系统及其包含的功能包,对细胞机器人进行开发,利用细胞模块上的惯性测量元件、激光雷达与单目摄像头,确定自身位姿信息与周围环境信息,完成细胞机器人重构操作。在Gazebo仿真重构平台中,通过细胞机器人的重构验证了自定位、地图构建、路径规划、自主导航和视觉调姿算法,并完成不同种类细胞模块之间的重构和器官层面的重构,按照任务规划构型实现了细胞机器人的自组装,验证了重构方案的可行性。     

Indoor monocular mobile robot navigation based on color landmarks

A robot landmark navigation system based on monocular camera was researched theoretically and experimentally.First the landmark setting and its data structure in programming was given;then the coordinates of them getting by robot and global localization of the robot was described;finally experiments based on Pioneer III mobile robot show that this system can work well at different topographic situation without lose of signposts.     

Indoor monocular mobile robot navigation based on color landmarks

A robot landmark navigation system based on monocular camera was researched theoretically and experimentally. First the landmark setting and its data structure in programming was given; then the coordinates of them getting by robot and global localization of the robot was described; finally experiments based on Pioneer III mobile robot show that this system can work well at different topographic situation without lose of signposts.     

基于时间弹性带的移动机器人路径优化方法

传统的路径规划并未明确地纳入运动的时间和动力学方面,因此忽略了运动或动态运动模型在有限的速度和加速度下施加的约束。针对这种情况,将时间弹性带算法引入局部路径优化,有效地优化了机器人轨迹的动力学约束,同时明确纳入时间信息以确保在最短时间内到达目标点,确保了移动机器人导航的快速性。将基于噪声的密度聚类算法(DBSCAN)引入地图转换,将局部代价地图层的点障碍物聚类为凸多边形,使得障碍物约束部分计算量大大减少,总体上减少了机器人导航所需时间,提升了导航的快速性。在仿真环境和真实场景下的实验都验证了上述改进的有效性。     

移动机器人同时定位与建图室内导航地图研究

针对当前视觉同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)生成的点云地图不能满足路径规划和导航的需要,提出一种室内移动机器人的导航地图制备方法.首先,通过SLAM估计相机位姿,后端优化后生成室内场景的三维点云地图;其次,根据地面移动机器人的运动约束及结构特点分情况讨论,推导点云相对于地面的二维坐标,同时对点云进行地面与障碍的分离、截取与筛选;最后,根据栅格占据状况有序构建出导航地图.实验结果表明,基于点云坐标的障碍物截取准确度高于地面拟合截取方法,所建地图精度与完整度均高于传统方法.室内移动机器人能基于该地图进行路径规划与导航.     

一种无先验地图的移动机器人导航方法

为了提高移动机器人在复杂环境下的无先验地图导航算法模型训练速度及导航成功率,提出一种基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)的移动机器人导航方法。利用2D激光雷达的均匀分布测距信息,降低环境噪声的干扰及高维度环境信息的计算量;采用人工势场法构建移动机器人从初始位置到目标点过程的奖励函数;通过Actor-Critic网络结构提高模型训练的稳定性和泛化能力。实验结果表明,提出的方法具有模型训练速度快、导航成功率高及泛化能力强等优点。     

浅谈网络环境下图书馆员的角色及素质要求

在网络环境下，高校图书馆员承担着多重角色，即图书馆信息资源的导航，信息与读之间的中介，信息资源的管理，信息的把关，网络用户的培训。因而，在网络环境下图书馆员更应具备良好的综合素质，在政治思想素质、专业素质、心理素质等方面达到新的更高的要求。