基于行为的多机器人编队控制的仿真研究

多机器人的编队问题是多机器人协作中的一个典型问题,编队包括队形形成和编队控制。针对多机器人的编队控制问题,本文采用基于行为法和基于leader的协调策略相结合的方法。首先根据Motor Schema的反应式控制结构,设计了五种基本行为,即奔向目标行为（move-to-goal）,保持队形行为（keep-formation）,躲避静态障碍物行为（avoid-stastic-obstacle）,躲避机器人行为（avoid-robot）和随机行为（random）,对各行为进行加权形成局部控制器来控制机器人的局部行为。然后利用基于leader的协调策略来协调各个机器人的行为,形成全局控制器来控制机器人的最终的行为。通过仿真,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于双层模糊控制器的动态路径规划

为解决没有通信情况下的多机器人系统在未知动态环境下的路径规划问题,设计了采用双层模糊控制器方法的危险度模糊控制器和速度模糊控制器.危险度模糊控制器充分考虑了运动障碍物的速度信息,把机器人同障碍物之间的碰撞可能性用基于碰撞时间因子和碰撞距离因子的碰撞危险度来表示,使之更适合于动态的环境.速度模糊控制器的输入充分考虑了目标...     

基于速度障碍和行为动力学的动态路径规划

针对基本行为动力学在解决多机器人动态路径规划中存在的问题,充分考虑运动障碍物和其他机器人的速度信息,利用速度障碍为机器人规划了避障和避碰区域.根据路径规划的要求,利用行为动力学设计了奔向目标行为、避障行为和避碰行为3个基本行为,并提出利用粒子群优化方法对基本行为进行融合.利用Matlab对所提出的算法进行仿真,结果表明利用速度障碍、行为动力学和粒子群相结合的方法可以实现多机器人系统的动态路径规划,且方法简单,路径光滑.     

基于情景经验与稀疏点云的移动机器人导航

针对稀疏点云地图用于自主导航任务的信息不充分问题,融合情景经验实现环境认知,提出一种基于情景经验与稀疏点云的移动机器人导航系统,获取全局最优路径,提高机器人导航精度.构建点云地图来保存环境显著路标.受人类基于情景经验方式导航启发,模拟经验积累过程,构建封装了场景感知、位姿信息和事件转移集的情景经验地图,实现机器人对环境在拓扑关系上的理解.结合环境稀疏点云地图定位机器人,根据情景经验地图规划路径与控制机器人行为.实验结果表明:该导航系统能够根据不同的导航任务规划出全局最优路径,并且具有较高的导航精度.     

基于行为的多自由度机器人运动规划

提出了一种有效的基于行为的多关节机械手的运动规划。该规划将低级的运动规划和高级的行为决策结合在一起，在将位于机器人工作空间中的障碍物快速映射到姿态空间中的算法基础上，通过传感信息来计算局部障碍物的信息，从而形成姿态空间中障碍物的模型。定义了几种类型的行为来描述机械手的运动，并给出了选择行为的规则。而这些行为都是用基于姿态空间的算法可实现的。该方法适于多关节机器人在非确定环境中实时规划的要求。     

一种移动机器人跟踪机动目标的方法

针对机器人跟踪机动目标,提出了一种完整探测、估计的方法.利用单目视觉定位被跟踪目标的方位,再融合激光数据来获取目标的空间位置.基于"当前"统计模型,将获取到空间位置作为观测信息,采用自适应卡尔曼滤波算法,对机动目标进行跟踪,并准确预测其位置、速度及加速度信息.为验证本方案,使用一个Pioneer 3-AT作为主动机器人,及一个AmigoBot机器人作为被跟踪目标进行实验.结果显示,提议的方案可行,其精度满足实际应用的要求.     

基于神经网络和模糊推理的移动机器人行为决策与控制

以足球机器人系统为实验平台 ,针对移动机器人智能决策中的实际问题 ,提出了一种基于径向基函数神经网络的机器人行为决策方法 ,通过神经元学习和训练以及自身的泛化能力 ,可以很好地利用多源信息进行机器人行为决策 ,以提高行为决策的有效性 .同时为了保证行为决策的实施效果 ,将模糊推理技术与传统的PID控制相结合 ,既保证了移动机器人系统运动控制的准确性和稳定性 ,又缩短了动态调整时间 ,取得了较好的控制效果 .     

基于相对观测量的机器人合作FastSLAM算法

提出了一种基于相对观测量的合作快速同时定位与建图(FastSLAM)算法,即合作FastSLAM算法.给出了机器人合作定位的系统模型,假设每个机器人装配上能够测量与附近机器人之间相对位置和识别附近机器人的外部传感器.仅用机器人自身当作路标来对多机器人系统中每一个成员进行相对定位,分析了多机器人合作定位中相对观测量的约束关系.将多机器人运动信息和相对观测量与FastSLAM相结合,估计出机器人路径轨迹的后验概率分布,从而生成预测粒子,并计算每个粒子的权重,最后进行重采样使其能够递归估计修正机器人组中每个机器人的位置.仿真结果证明了该算法的有效性.     

自主式足球机器人的信息与知识传播

进行信息与知识的传播 ,既有助于机器人获得“智能成长”能力 ,又有助于提高多机器人协作性能 .阐述了实现信息和知识传播的两个方面要求 :一是要进行信息与知识传播 ,足球机器人智能系统需要满足什么样的条件 ,如知识的表示形式、系统架构等 ;二是足球机器人进行信息与知识传播的合理规程 .针对智能系统架构的设计 ,提出了机器人智能系统是由一个个知识模块构成的思想观点 .     

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.