一种仿人足球机器人目标定位与追踪算法

基于仿人足球机器人嵌入式系统结构,对目标定位和跟踪算法进行改进,提出一种适用于嵌入式全自主型机器人的颜色识别算法.首先,改进通用的颜色识别过程方法,添加目标特征统计学习,使足球机器人能够脱离PC机进行自主的目标颜色特征阈值设定;其次,简化基于嵌入式单目视觉系统下的目标定位算法,并通过扩大首帧搜索区域或加入形状检测的方法...     

仿人智能算法在足球机器人路径规划中的应用

足球机器人比赛是一个动态时变非线性的环境,各运动对象难以建立精确的数学模型,仿人智能算法以人的思维方式、行为和直觉推理为基础,在足球机器人路径规划过程中避开了求解繁琐的对象模型时遇到的问题,显示出了其独特的优势。文中讲述了仿人智能算法在足球机器人路径规划中的应用方法,并通过实例仿真表明了算法的可行性和有效性。     

室内环境仿人机器人快速视觉定位算法

视觉定位是移动机器人视觉导航的关键问题之一。定位的实时性对视觉导航的性能有较大的影响。在确保定位有效性前提下,提出一种快速的视觉定位方法:采用BRISK(Binary Robust Invariant Scalable KeyPoints)特征作为局部不变性特征点,基于集合理论将场景图像简化为物种种群集合,采用种群相似系数索雷申系数测量场景的相似性,避免繁杂的计算过程,力求简洁快速有效地完成视觉定位。仿真和仿人机器人实验结果表明:在非结构化室内环境下,视觉定位有效性达到99%,场景相似性测量的平均时间0.03 s(每秒33幅图像),验证了该方法的有效性、鲁棒性和良好的实时性。     

小型仿人足球机器人MOS-7的系统设计及局部优化

小型仿人足球机器人在保持较低的构建成本条件下具有推进人工智能及机器人技术进步的潜力。该文在延续MOS系列先前设计的基础上,从结构、控制和软件方面改进并实现了新一代MOS-7小型平台。通过更改髋部关节自由度配置优化了下肢及躯干的空间布局;髋部驱动器连接方式的改进增强了机械结构的可靠性;依据任务实时性和运行快速性合理安排了决策控制系统的任务;图像采集系统实现了图像分辨率、可处理帧速率、可靠性及复杂度这4个维度的联合优化;通过引入粒子决策实现了智能算法的提升。MOS-7设计结果体现出有限资源合理配置、机电系统综合优化等小型仿人机器人设计特点。     

仿人机器人的非奇异终端滑模控制

目前,仿人机器人代替人类在工业、矿山安全作业等方面起到了至关重要的作用,而机器人稳定性控制技术的进一步提高,则尽可能的避免了由于机器人操作失误所带来的危害.针对具有不确定性干扰的仿人机器人系统的轨迹跟踪控制问题,利用终端滑模控制方法,给出了设计的全局有限时间跟踪控制器.首先,利用拉格朗日法建立了5连杆仿人机器人的动力学模型,基于非奇异终端滑模控制技术并利用终端滑模设计思想,设计了轨迹跟踪滑模控制器.其次,由于 所设计的控制器的非连续性,将会使得系统产生抖振现象.针对这个问题,利用修正的饱和函数来代替控制律中的符号函数,从而减少了系统的抖振问题;最后,仿真算例表明了该方法的有效性.     

足球机器人系统仿真中的数学模型

讨论了机器人足球比赛现实世界中各个实体的运行规律,建立了受非完整约束的移动机器人以及球的运动模型,并提出采用几何方法求解机器人运动模型精确解,以提高仿真精度,减少计算量·给出了机器人之间以及机器人与场地围墙、小球之间的碰撞模型,并分析了2个机器人之间的碰撞过程·为构建和开发足球机器人系统仿真平台与机器人的运动控制提供了模型基础     

仿人机器人视觉颜色空间的图像分割算法

提出了一种新颖的图像分割算法,用于提高仿人机器人足球比赛中机器人获取的颜色质最.为了使仿人机器人快速获得颜色图像,采用HSI颜色空间,并对现有算法进行了改进,根据每个像素点HSI 3值中有关J值的公式对当前像素的主要特征进行判断,采用了模糊K均值聚类的方法进行图像分割.根据每个像素点S值的分布,动态地决定当前选用的是H值还是I值,这样就能够有效地消除HSI模型的不足,使得机器人的视觉能够适应复杂的比赛环境.实验结果表明所提方法有效.     

基于粒子滤波的仿人机器人跟踪算法研究

针对RoboCup标准组仿人足球机器人NAO的特点,在研究传统粒子滤波跟踪算法基础上,提出基于颜色特征和改进的粒子滤波相结合的机器人跟踪算法。改进的粒子滤波算法在传统采样重要性重采样(SIR)算法重采样过程中有选择地增加一组随机粒子,解决了传统采样重要性重采样(SIR)算法因被跟踪运动目标运动不规则而出现跟丢的问题。实验结果表明,该算法增强了基于SIR的粒子滤波跟踪算法的适应性和有效性。     

基于双向RRT算法的仿人机器人抓取操作

为了实现实际应用中的有效抓取操作,需要对仿人机器人进行全身运动规划.在全身运动规划中,必须考虑所有关节的自由度以及机器人、环境和被抓取对象物理特性的约束.针对这种包含多自由度、复杂约束的运动规划问题,设计了一种基于双向RRT算法的规划方法,获取了机器人的双腿稳定位形和抓取手的位姿序列,从而实现了仿人机器人的全身运动规划.最后,在仿人机器人NAO平台上进行了实验验证,完成了开抽屉、有障碍物情况下的开抽屉以及开抽屉取物并关闭抽屉等任务.实验结果表明,所设计的基于双向RRT算法的全身运动规划方法能够有效地解决仿人机器人的抓取操作问题.     

我国研制成功仿人机器人

随着几个太极拳动作行云流水般的完成,日前,我国首个仿人机器人在北京理工大学通过了国家863项目组的验收。验收专家认为该机器人项目在系统集成、步态规划和控制系统等方面实现了重大突破,标志着我国仿人机器人研究已经跨入世界先进行列。     

机器人足球识别算法研究

在基于YUV色彩空间上采用混合方法进行颜色分类基础上,提出了一种基于种子填充的新目标机器人搜索算法——二分搜索法,从而明显减少了识别过程中的计算量。通过在F180机器人足球系统上的试验,证明此方法是有效的,可以在保证识别精度的前提下,快速识别机器人。     

足球机器人运动控制算法研究

在建立基于小转角的足球机器人运动学模型的基础上,提出了单神经元自适应PID控制算法和基于Kalman滤波的PID控制算法.通过仿真分析,系统在单神经元自适应PID控制下,超调量、上升时间和峰值时间分别是常规PID控制下的30.7%,54.3%和72.7%,完全满足足球机器人现场比赛竞技性的要求;基于Kalman滤波的PID控制能够抑制干扰,提高控制精度,控制效果明显改善.     

仿人机器人路径规划研究

针舛仿人机器人机械连杆控制结构的动力学、运动学等特点,建立了25自由度仿人机器人家谱树彤结构,提供了连杆数据列表,分析了步态规划约束、步行倒立摆、奇异位姿控制、落地步态方向控制等特性,构建了行走步态模型,并采用链接图法对环境空间建模,引入种群规模自调整遗传算法实现路径规划。潋仿人机器人NAO为实验平台,采用链接图法进行全局建模,实验表明,改进的遗传算法在仿人机器人路径规划中具有更快的收敛速度与更好的适应性。     

仿人面部表情机器人研究进展

首先,梳理近年来国内外这一领域的发展现状,并从心理学维度空间角度探讨了表情机器人的情感建模方法.其次,从机构设计、人脸表情的计算模型、表情特征的提取与分类的识别等多个方面,对表情机器人研究中的关键技术展开综述.最后,在综述分析的基础上,对表情机器人研究现状及其未来发展进行系统的评价,给出今后发展的4个方向.     

基于线性耦合振荡器模型的仿人机器人步态规划算法

在采用线性耦合振荡器模型的仿人机器人步态规划中,振荡器部分参数依靠手动调整难以获得能稳定行走的值,故提出了一种优化振荡器参数的算法以改善整个步态规划方法.将机器人的步行速度、行走过程中的质心振动幅度和ZMP(zero moment point)曲线的回绕率组合起来作为优化目标,定义并选定ZMP稳定裕度为约束条件,采用带约束的非线性优化方法作为求解工具,在部分参数固定的情况下,计算得到线性耦合振荡器部分参数的最优值.仿真结果表明,优化方法选择的参数能在保证较大ZMP稳定裕度的情况下实现机器人的快速步行.在DARwIn-OP仿人机器人开放平台上进行的步态规划实验结果表明,优化得到的线性耦合振荡器参数能保证仿人机器人以较大速度稳定行走.     

一种复杂环境下的仿人机器人路径规划算法

针对仿人机器人运动规划中特有的问题——障碍物的多样性、机器人具有越障和绕障等多种避障运动的功能、路径的代价因素的多样化(时间、距离、能耗等),对环境地图和机器人进行建模,采用混合代价进行仿人机器人的路径规划.首先提出基于多维向量的字典序比较的启发式搜索算法,该算法能够按优先级考虑各项代价因素寻找到综合最优的路径;然后引...     

仿人服务机器人的平衡控制

仿人机器人具有复杂的耦合非线性特性,因此仿人机器人的平衡控制具有重要的研究意义。针对仿人服务机器人系统,研究智能仿人服务机器人的平衡控制。首先,研究智能双足仿人机器人HUBO的行走与站立时平衡模式,分析HUBO基于ZMP的步态规划方法,并分析HUBO内部各个关键控制器的控制方式,以保证机器人行走时的平衡。然后,通过这些信息,使用Simulink对各控制器进行仿真,验证控制效果。最后,通过仿真分析、改进各项控制参数,进一步改善了仿人机器人步态平衡控制,达到较好的步态平衡控制效果。     

全球销售量最大的仿人机器人

2012年11月15日,世界领先的仿人机器人公司Aldebaran Robotics自豪地宣布,由于其研发的第一款仿人机器人NAO的成功,公司在世界各地的科研合作伙伴已超过500家。如今,共有超过3000台NAO机器在全世界70多个多家的大学院校和科研单位服务于科研和教育。其中,中国部分大学院校也引进了这款世界上销售最多的仿人机器人NAO,NAO在中国的表现可以说是从机器人科研到心理学再到社会科学,还有工程类学科的教学,     

仿人机器人的发展现状及展望

仿人机器人是当今机器人研究领域最为活跃的研究方向之一,引起了众多研究者的关注。介绍了仿人机器人主要特性和研究价值,对仿人机器人目前的发展进行了综述,并对将来研究方向和工作重点作出了展望。