图像反馈机器人视觉伺服系统仿真

机器人视觉伺服系统的研究是机器人领域中的重要内容之一，其研究成果可以直接用于机器人自动避障、轨线跟踪和运动目标跟踪等问题中。分析了基于图像雅克比矩阵的机器人视觉伺服方法的基本原理，通过创建子系统(sub-system)使得Marlab和Simulink有机结合，基于机器人Matlab仿真工具箱(Robotics Toolbox for Matlab)实现了六自由度Motoman-SV3工业机器人图像反馈视觉伺服系统的Simulink模型。采用该模型进行了机器人跟踪三维空间螺旋运动目标的仿真实验，结果验证了该方法的有效性。     

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。     

一种位-姿交替控制的机器人路径跟踪方法

建立了非完整移动机器人的离散化运动学模型。根据机器人位姿定位问题的描述,设计了基于人工驾驶思想的路径跟踪模糊控制器。针对机器人相对于位姿目标点的方向误差和姿态误差之间的耦合矛盾,提出一种位-姿交替控制的路径跟踪方法。当存在较大位置误差时进行位置控制以实现快速跟踪,当位置误差较小时进行姿态控制,两者根据误差的大小交替进行。仿真结果表明了该模糊控制器的有效性和对路径跟踪的快速性。     

机器人/视觉系统非标定的平面运动跟踪

研究机器人与未标定关系的视觉传感系统之间的协调控制策略,其中目标运动及机器人跟踪运动均限定在二维工作平面。摄像机固定在工作区域中,它与机器人坐标系和工作平面之间的关系未知。机器人运动由摄像机观察到的上一控制周期中规划的手运动及目标当前位置决定,机器人与视觉系统之间的协调与它们两者之间的标定关系无关。文末的仿真显示了这一方法的有效性。     

基于Unity3D的水下机器人半实物仿真系统

基于Unity3D研制了一种由地面控制终端、机器人本体和三维仿真系统3部分组成的水下机器人半实物仿真系统,为水下机器人开发过程中的性能测试、控制算法分析和人员操作培训提供了仿真和测试平台。该系统采用同一地面控制终端作为三维仿真系统和机器人控制系统的统一指令输入源,以实现虚拟对象和机器人本体的同步工作,可对系统进行实时监测、调参。采用多目视觉技术对机器人位置采集,对传感器数据进行卡尔曼滤波处理。机器人运动仿真试验结果表明,机器人实际运动路径和仿真规划路径基本相同,该系统动态响应性和控制系统同步性较好。     

基于混合模糊P+ID控制的欠驱动AUV路径跟踪控制及仿真

针对欠驱动自主水下机器人(AUV)水平面路径跟踪控制问题进行研究。基于解析形式描述的单输入模糊控制器,提出了一种混合模糊P+ID控制算法。将其应用于欠驱动AUV路径跟踪控制中的趋近角跟踪控制,研究了控制器设计和参数调节方法,并采用小增益定理对基于混合模糊P+ID控制的趋近角跟踪控制系统的稳定性进行了分析。最后,采用欠驱动AUV非线性动力学模型进行仿真研究,结果表明基于提出的混合模糊P+ID控制的欠驱动AUV路径跟踪控制系统具有很好的鲁棒性和适应性,AUV能够精确跟踪预规划的航行路径。     

基于耦合自抗扰控制器的无标定手眼协调

研究机械臂在手眼关系未知情况下依靠视觉信息引导完成精确定位及跟踪问题。基于耦合自抗扰控制器原理,设计了不依赖于特定任务的广泛意义下的手眼协调控制器。通过将全局固定眼和局部手上眼相结合,实现了整个机器人操作空间范围内的精确定位与跟踪。仿真和实验验证了这一方法的可行性和有效性。     

改进路径跟踪算法在机器人SLAM中的应用研究

绘制地图是自动化物流领域的重要环节，目前普遍采用即时定位与建图(SLAM)方法，但在大规模场景下，机器人常在区域边缘地带反复测扫从而积累误差，无法快速构建高精度完整地图。提出一种基于辅助路径跟踪的机器人自主建图方法，对给定的初始草图进行栅格化去噪，通过多段三次多项式对辅助路径进行拟合改进，采用改进的纯跟踪算法引导机器人建图，改善SLAM建图过程的总距离和时间。实验表明：该算法在地图完整性、准确度和建图效率方面，较现有V-SLAM、QRCode-SLAM方法均有改善，为快速高效地构建地图提供了一种可视化的双向交互途径。     

模糊控制策略在避碰运动系统中的应用

目前多机器人避碰运动已经被广泛研究,其控制策略也多种多样.主要解决基于全景视觉传感器的多机器人多目标系统中机器人之间以及机器人和静态障碍物之间的避碰问题,提出了单个自主运动机器人的结构模型、自主机器人周围物体的态势模型以及移动机器人动态速度的快速检测方法.机器人的运动决策采用基于Step-Forward策略的模糊推理机制,实现机器人在动态环境中快速、准确的找到一条无碰撞的路径,最终达到目标点.仿真结果表明了该算法应用于移动机器人在动态复杂环境中的无碰撞运动具有正确性、实用性和智能性等优点,同时该算法计算量小,运算速度快,提高了机器人控制的响应速度.     

基于强化学习的多机器人系统的环围编队控制

针对机器人对未知目标的编队跟踪问题,建立机器人运动控制模型,提出了基于强化学习的目标跟踪与环围控制策略。在强化学习策略驱动下,机器人探索发现目标点位置并展开跟踪,使用环围编队运动模型对机器人跟踪策略进行实时优化,实现对逃逸目标点的动态跟踪与环围控制。搭建了多机器人运动测试环境,实验表明结合强化学习的方法能够缩短多机器人编队调节时间,验证了多机器人环围编队控制策略的有效性。     

机器人视觉伺服控制半物理仿真系统的研制

为了模拟机器人在自由运动的工作状态,验证实际物理手眼视觉伺服控制算法的效果,在4台PC机的基础上,用三维图形库OpenGL开发了仿真应用软件,组建了机器人视觉伺服控制半物理仿真系统。该仿真系统利用计算机三维图形学、机器人运动学和动力学、视觉测量以及视觉伺服控制等技术,成功仿真了在空间自由运动状态中,机器人对目标物体的捕获。     

基于Backstepping的三轮机器人编队控制

针对具有非完整特性的三轮机器人的路径轨迹跟踪控制问题,使用Backstep-ping方法,提出一种多机器人协同编队控制策略.首先将基于领航—跟随模式的系统编队问题转变成跟随机器人对各自虚拟领航者的运动轨迹追踪问题,进而得到系统位姿误差运动学方程;然后运用Backstepping方法构建非线性系统的机器人协同编队控制策略...     

突变地形下的复合结构移动越障机器人运动学建模与仿真

移动越障机器人可以攀越突变障碍,实现野外环境下的灵活机动。和普通移动机器人在平坦表面上的运动不同,其在越障过程中具有独特的运动情况。提出了一种复合结构移动越障机器人,建立其越障状态下的逆运动学模型,对运动特性进行了解析,基于路径跟踪运动的仿真研究验证了该模型的有效性和正确性。     

未知环境下非完整轮式移动机器人运动规划

将Bug算法与基于滚动窗口的路径规划相结合,提出改进的移动机器人路径规划方法.该方法无需计算障碍物的边线解析式,仅考虑必须的传感数据,从而提高了计算效率.根据建立的移动机器人通用动力学模型和无打滑非完整运动约束条件,采用非线性反馈线性化方法设计了轮式机器人的轨迹跟踪控制器.建模时直接以两驱动后轮的角速度为控制输入,降低了跟踪误差.同时考虑左右车轮的速度限制,以保证规划路径的平滑.最后,与Bug算法、势场算法和模糊控制算法进行对比实验,验证了该算法的有效性.     

基于全息地图的机器人与操作手同步路径规划

针对机器人行走路径规划与机械手操作路径规划之间缺乏同步性,提出了一种机器人与机械手同步路径规划方法,使机器人在路径规划时不仅可以实现行走路径规划,还实现了对操作路径的规划。首先,借鉴人对空间规划的思想,设计了实现机器人与机械手同步规划的总体思路,并且给出了其涉及的两个新概念,分别为物品点和二维物品操作点;其次,设定了同步规划模型,利用转换矩阵将其同化为机器人路径点模型;最后,将机器人路径点模型分裂为二维行走路径规划模型和三维路径规划模型,并据此同步的规划行走路径和操作路径。在家庭环境下,家庭服务机器人基于全息地图利用该方法实现了机器人行走与机械手操作之间的同步性,同时也可以生成合理的行走路径和操作路径。     

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.     

动态网络中机器人信息的感知与搜索策略

为建立一个机器人信息动态交互平台,提出机器人自主感知模型,动态建立机器人路径,并基于遗传算法优化多机器人路径。机器人自主感知模型通过抽象各种网络实体,对网络信息进行分类搜索,自主感知实时的网络传感信息,从而动态规划机器人路径。遗传算法优化用于解决多机器人的路径交叉问题,避免机器人工作空间的资源竞争。仿真和实验表明,机器人自主感知模型具有很强的扩展能力和合理的构架,突破了以往移动机器人仅仅使用自身传感器或网络固定传感器的局限,能够完成超过机器人视野范围的任务。     

跳跃机器人模糊自适应轨迹跟踪控制

从受完整约束和非完整约束的腾空相到仅受完整约束的站立相,利用空间浮动基,分阶段建立了类人机器人非规则运动-跳跃运动通用动力学模型;基于Lynapunov方法设计自适应率,研究了跳跃机器人模糊自适应轨迹跟踪控制,保证跟踪收敛和闭环系统的渐进稳定。仿真研究表明,跳跃机器人通用动力学模型为空间机器人建模提供参考;模糊自适应与计算力矩混杂模型轨迹跟踪控制改善了系统自适应性,丰富了非规则运动的姿态控制和稳定性分析方法。     

基于势场蚁群算法的机器人路径规划

提出了一种未知环境下机器人路径规划的势场蚁群算法。该算法利用人工势场力和机器人与目标之间的距离构造机器人避障和移动的综合启发信息,并利用蚁群搜索机制在未知环境中寻找机器人从起始位置至目标位置的全局最优路径。所提出的算法将蚁群算法和人工势场法进行有效的结合,提高了常规蚁群算法对最优路径的搜索效率。通过仿真实验表明了所提出的算法用于机器人路径规划的有效性。     

一种移动机器人自适应轨迹跟踪控制算法研究

针对轮式移动机器人的轨迹跟踪问题,提出了一种基于运动学模型的自适应轨迹跟踪控制算法。在分析经典轨迹跟踪控制律缺点的基础上,算法中引入了机器人位姿误差的纵坐标误差以加速机器人的轨迹逼近速度,并采用人工场和位姿误差协同作用来共同完成机器人的导向控制。该控制律结构简单,鲁棒性强。仿真实验表明该方法使移动机器人具有更理想的逼近轨迹。