基于分布式控制系统的多机器人地图构建

针对目前多机器人构建地图的动态分区方法对机器人之间协作的限制问题,提出一种基于分布式控制系统的改进方法。该方法通过坐标转换把机器人的局部坐标信息转换到全局坐标中,利用Ad hoc网络对信息进行传递,加强机器人间的协作关系。对信息进行汇总,利用栅格法构建地图。通过在机器人平台实验证明了该方法的可行性和有效性。     

智能社区下基于RTK技术的室外机器人定位导航方法

在智能社区环境下,借助Googel二维地图,采用模式匹配将地图中机器人活动范围部分转换为栅格地图,利用实时动态载波相位差分技术对机器人进行定位,然后采用对应比例将定位坐标与栅格地图坐标信息进行转换,实现机器人在栅格地图上的定位,以达到对机器人定位导航的目的;为保障机器人安全巡逻,采用倾斜向下安装的激光检测一个倾斜面,兼顾机器人前方与激光位置下方区域,获得更好的检测效果。通过实验验证:经过转换的二维地图与采用实时动态载波相位差分技术的定位误差在可接受范围,且机器人能顺利的实时避障,试验验证了该方法的可行性。     

北斗导航辅助移动机器人同时定位和地图构建研究

针对未知环境下移动机器人实时构图和导航问题,将基于激光的环境特征提取和地图构建技术与北斗卫星导航相结合,设计了一种基于特征地图的移动机器人自主导航系统。利用激光提取环境信息,采用点和直线段进行环境表示,结合里程计进行定位,同时进行地图构建。然后在地图上关联北斗坐标,丰富地图信息,根据路径规划方法实现移动机器人自主导航。在Poineer3-AT机器人上实验表明:该方法能够快速提取直观的表示环境信息,并实现自主导航功能,有效提高了移动机器人导航能力。     

基于仿生的机器人室内地图构建方法的研究

针对现有机器人室内地图构建算法复杂、数据量大、所需设备昂贵等问题,提出一种仿生的室内地图构建方法.该方法通过仿生人眼对颜色信息和深度信息的获取与处理,进行路径识别与路径测距.通过仿生人类对距离模糊处理的特点,运用模糊集方法进行距离判定与表示.采用二维码对环境中的标志物进行标注,形成地图定位点,通过数据库实现了地图拓扑构建与存储.实验结果表明,在复杂的室内环境中,机器人能够通过查询数据库中的地图实现在室内自主行走.     

基于智能空间的家庭服务机器人SLAM

提出了基于智能空间的家庭服务机器人同步定位与地图构建(SLAM)方法.利用双目立体视觉传感器提取环境特征,获取环境中物体的Harris角点,通过立体匹配算法获取角点的三维几何信息,同时获取环境中这些几何特征对应的图像特征信息,并将混合信息进行绑定,作为实时更新信息存入智能空间信息库中,构建出三维立体混合特征地图.在SLAM实现过程中,首先建立系统模型并对该模型进行重构以实现线性化;其次移动机器人与智能空间实时地进行交互,实现快速数据关联;最后利用卡尔曼滤波算法处理信息的不确定性,估计出机器人的位姿,同时保存环境特征,逐步构建出环境地图.实验表明,该方法实时性好、精确度高.     

基于混合模型的移动机器人同时定位与环境建模

提出一种基于混合地图模型的融合声纳传感器观测信息与里程计信息的同时定位与环境建模(SLAM)方法.该方法用混合模型即栅格地图模型和直线特征地图模型表示环境地图.首先,采用三区域声纳模型以及贝叶斯法则构建栅格地图,并通过在空间和时间上融合不同时刻多个声纳传感器的信息提高地图精度.然后,引入霍夫变换提取直线特征,创建直线特征地图,并通过比较地图中直线段的方向相似性、共线性与交叠性,确定全局与局部地图是否匹配.最后,利用直线特征以及扩展卡尔曼滤波器(EKF),通过状态预测、观测预测、位姿更新3个阶段估计出机器人更新的位姿信息,校正构建的地图模型,从而实现机器人的同时定位与环境地图构建.仿真实验和真实环境实验验证了该算法的可行性与有效性.     

基于GPS轨迹的矢量路网地图自动生成方法

提出一种基于GPS探测车轨迹的大规模矢量路网地图自动生成方法.该方法不需要路网地图的基图,可以只利用GPS探测车在路网中的行驶轨迹,自动将实际路网的真实拓扑结构反映在数字地图上.该方法分三个步骤:首先,实现GPS探测车轨迹数据的大地经纬度坐标到地图城建坐标的转换;然后,利用坐标转换后的GPS轨迹数据生成路网栅格地图;最后,将已生成的栅格路网地图进行矢量化处理.采用真实GPS探测车轨迹数据进行的实际路网自动生成实验表明,该方法能够成功地通过GPS轨迹自动生成路网地图,生成的矢量路网数字地图具有较高的精确度,可以满足交通诱导和汽车导航等系统中数字地图及时、自动更新的应用需求.     

未知环境中移动机器人的环境探索与地图构建

研究了未知环境中移动机器人同时进行环境探索和地图构建问题.基于实时获取的激光传感器数据,设计了具有避障功能的环境探索策略,并对候选观测点的产生和评估方法进行了改进,使选择出的候选点能同时兼顾信息增益的最大化与环境信息的完整性,保证了环境探索的连续性和遍历性.在环境探索基础上,提出了以增长神经气网络的网络节点作为拓扑网络节点的环境地图模型,该模型利用神经气网络的增长特性,通过不断增加新的拓扑网络节点来对机器人周围未知环境的整体性知识进行抽取与表达,构建出了易于机器人理解的环境地图.仿真试验验证了本文所提方法的有效性.     

基于机器人操作系统的移动机器人激光导航系统

为了验证激光导航的先进性及机器人操作系统(robot operating system,ROS)的便捷性,进一步对机器人导航机理进行研究,提出了改进粒子滤波算法及改进A*路径规划,分别应用于地图构建和路径规划,并搭建了基于ROS平台的移动机器人导航试验平台,该平台具有低成本、高性能的特点。试验平台由上位机和移动机器人组成,上位机实现对机器人的控制,移动机器人配置有工控机和激光传感器,机器人通过激光传感器采集环境信息,为实现即时定位及地图构建功能提供数据支撑。研究并构建基于ROS的地图构建和自主导航功能包并通过实际环境进行试验验证。试验结果表明:构建功能包可用于机器人的激光导航中,该激光导航系统的可行且具有一定的稳定性与可靠性。     

基于ROS的室内导航机器人设计研究

采用基于机器人操作系统（ROS）的设计方案开展了机器人在自主导航中的应用研究,设计了一款集定位、SLAM建图、路径规划、驱动控制于一体的机器人综合系统。系统利用激光雷达扫描获取环境实时数据和里程采集信息,通过Gmapping算法对数据进行融合,以及采用自适应蒙特卡洛定位（AMCL）方法实现了环境地图绘制与定位。通过matlab对路径规划算法进行对比研究发现,路径规划任务中Djakarta算法更适应在室内多障碍物场景。而实验结果显示在模拟环境中利用Dijkstra算法和DWA算法进行避障更加有效。仿真实验结果也表明,该系统可构建高精度环境地图,并对机器人进行定位和导航,实现了在实时路径规划中成功避开障碍物到达目标点。以上研究表明在室内定位和导航任务中该机器人系统框架具有良好的可行性和稳定性。     

基于双目立体视觉的目标空间坐标计算及姿态估计

基于双目立体视觉的目标空间坐标计算及姿态估计方法、双目立体视觉系统标定和双目视觉系统校准技术,构建了三维场景中目标的空间坐标与图像中点像素坐标的对应方法.通过双目立体视觉系统采集目标图像,采用基于半全局立体匹配(SGBM)方法,实现了目标中心点三维坐标的计算,并通过背景差分的手段获得目标轮廓,获取目标在水平面的旋转角度,配合焦点所处的坐标位置标示,即可提取目标姿态信息.采用以上方法对电力仪表的姿态进行估计和验证,结果表明:设计的方法可以完成电力仪表的空间坐标计算以及姿态估计,可实现对电力仪表的准确抓取,为机器人在电力系统人工智能领域的应用提供参考.     

基于双目视觉的正交函数局部拟合的工件定位方法

工件定位是自动化生产线的重要过程,是后续分拣、装配等操作的基础。为了解决传统的工件定位误差较大的问题,提出一种基于双目视觉的正交函数局部拟合的工件定位方法。系统建立之前,采集一张拟合板的图像,获得位置信息作为拟合的样本点。工件的定位首先要采集待定位的工件图像,进行图像预处理,通过特征提取获得工件形心的像素值,然后利用样本点进行正交函数局部最小二乘拟合,获得工件形心的平面坐标,最后通过双目重构,获得工件形心的空间坐标。实验结果表明:基于双目视觉的正交函数局部拟合的工件定位方法在精度上比传统的相机标定、三维重建的定位方法有明显提高。该方法不仅提高了工件定位精度,而且避免了标定环节,具有较好的应用价值。     

基于线激光扫描的鞋底点胶路径规划方法

以三维视觉检测速度快、机器人喷胶效率高和通用性强等特点,提出了一种基于线激光扫描的鞋底点胶路径规划方法。首先,利用线激光扫描鞋底工件,通过全局高度阀值来分离出鞋底信息。其次,采用法向量的偏置算法提取鞋底的边缘轮廓,且对轮廓曲线进行最小二乘法多项式的平滑处理。最后,运用手眼标定变换矩阵将获取的轨迹坐标转换为点胶机器人的运动坐标,以自动生成点胶机器人运动轨迹线。实验表明,采用的点胶机器人运动轨迹规划方法实现了鞋底点胶自动化,具有一定的工业应用价值。     

Appell-Hamel约束不是完整约束

证明了弧长坐标s在轨道未知的Appell-Hamel质点运动中不能作为普通坐标或广义坐标，但可以作为准坐标，指出文献[1]中引入弧长s坐标的做法及“Appell-Hamel质点运动的轨迹是一般螺线”的结论是正确的，但其Appell-Hamel约束是完整约束及在该质点运动中s坐标是广义坐标的观点是错误的，力学系统约束的力学性质不依赖于坐标和空间的选择。     

基于人工免疫算法的光学影像与SAR影像配准方法

提出了一种基于人工免疫算法的光学影像和SAR影像配准方法,该方法从影像上的面状地物入手,仅从识别性较好的光学影像上提取面状地物,先随机给定一组配准参数,将光学影像上面状地物的坐标经仿射变换获得新的坐标,以转换后新坐标在SAR影像上对应区域的均质性为评价标准,并利用人工免疫算法对配准参数进行优化,从而得到影像配准结果.最后,利用WorldView-2和RadarSat-2影像的配准实验验证该方法的有效性,结果表明该方法配准精度可优于2像素.     

现实反馈的仿真算法研究

指出虚拟现实和仿真的方法已在多个工业领域中得到应用,但目前仿真应用都有一个特点:缺少现实反馈信息指导仿真场景的绘制,控制信息只能单向传输.而在很多领域的应用中,仿真场景需要"忠于"现实场景,从而需要一个信息从现实反馈的方法.现实反馈的关键问题就是如何使仿真场景中物体始终与现实中的对应物体一致,包括形状一致和位置一致.针对此问题,提出一种方法,即通过精确建模保证形状一致,通过合适的模型变换保证位置一致.模型变换矩阵的计算方法是:定义和测量物体上的3个控制点,根据三点的模型坐标和世界坐标计算.利用这种算法构建实时仿真场景的数据要求是:预先建造好的零部件模型;每个刚性部件需测量反馈3个控制点的坐标.这种算法可作为仿真监控系统的数学基础.     

基于双目立体视觉的三维建模算法

根据双目立体视觉成像原理来完成特征点深度信息的恢复,提出了一种基于图像的三维建模方法。利用该方法标定出相机的全部内外参数;利用双目立体视觉成像原理,根据不同位置拍摄的2幅或多幅照片中的对应点的图像坐标,计算它们在空间中对应点的三维坐标,实现了由多幅图像来恢复物体的深度信息;最后,利用这些坐标在Rhino中实现了由离散的稀疏点云数据建立三维实体模型。     

基于数学曲面法的GPS水准拟合的研究与实现

GPS在测量领域的应用给传统测量带来了历史性变革，但GPS三维坐标中的Z坐标，即大地高未能在生产实际中发挥应有的作用，使得GPS测量在确定平面坐标之后还要在测站上进行几何水准测量。如何能有效利GPS的高程信息，把大地高转换成正常高，直接为测绘生产服务，实观GPS观测时能同时获得实用的三维坐标，值得研究。针对目前GPS水准高程研究的现状，本文引入数学曲面拟合法，并结合实例分析，总结了该拟合模型的优缺点，并给出了一些合理建议。     

一种基于极坐标的指纹分类算法

提出了一种基于极坐标的指纹分类算法,该算法在极坐标系下,用中心点与三角点的数目信息和方向信息进行分类,有利于解决指纹录入时产生的旋转、平移和非线性形变等问题,实验证明该算法有利于提高指纹分类的精度。