权重系数对光流法机器人避障系统的影响

基于光流法的机器人避障系统是近些年研究的新热点,为了实现机器人在未知环境下的自我避障功能,同时提高机器人的避障准确度,对基于Horn-Schunck光流法的机器人避障系统进行研究,提出通过选取算法中合适的权重系数来提高机器人的避障效果。首先,运用HS算法建立真实的机器人避障系统,然后,在实验室中的Optitrack系统下进行真实的避障实验,并比较在不同的权重系数下机器人的避障效果,最终,通过实验结果得出:权重系数的取值会对机器人的避障效果产生影响,当权重系数取值在[350,400]时,机器人的避障效果达到最优。     

一种改进的HS光流法在机器人避障系统中的应用

机器人的自主避障功能是其在未知环境中顺利行驶的必备功能。基于光流法的机器人避障系统是近几年研究的新热点,在光流场的计算方法中,被使用最多的是由HornSchunck提出的HS光流法。在传统HS光流法的基础上,提出了一种加快光流场计算的方法;并将两种算法应用到相同的避障系统中。通过比较机器人避障实验的结果可以得出,当使用改进算法计算光流场时,避障系统能更快的探测出机器人行驶前方的障碍物,提高了机器人躲避障碍物的效率。     

基于HS光流法机器人避障策略优化

机器人的自主避障功能是其在未知环境中顺利行驶的必备功能,基于光流法的机器人避障系统是近几年研究的新热点,在光流场的计算方法中,被使用最多的是由HornSchunck提出的HS光流法。在传统HS光流法的基础上,提出了一种加快光流场计算的方法,并将两种算法应用到相同的避障系统中,通过比较机器人避障实验的结果可以得出,当使用改进算法计算光流场时,避障系统能更快地探测出机器人行驶前方的障碍物,提高了机器人躲避障碍物的效率。     

基于HS光流法的机器人避障策略优化

机器人的自主避障功能是其在未知环境中顺利行驶的最基本的功能,针对使用光流法进行机器人避障时,机器人因盲目避障、过早障碍而造成的避障效率低的问题,提出了优化避障策略的方法。在两轮式机器人上搭建实验平台,采用Horn&Schunck（HS）光流算法计算机器人运行前方的光流场,由光流场中信息来计算机器人与障碍物的碰撞时间TTC（Time to Contact）,根据碰撞时间设计机器人的避障系统。通过在真实环境下进行的避障实验,验证了避障系统的有效性,并提出将机器人避障时的旋转角度与光流矢量值 的大小建立关系,从而更加合理高效的避开障碍物。     

未知环境下基于VFH+物理仿真耦合模型的机器人避障

针对传统机器人避障实验流程繁琐、实验成本高等问题,基于改进的向量场直方图算法建立算法模型,再将算法模型与动态仿真(Simulink)模块下建立的物理仿真模型相耦合,实现耦合模型的机器人避障仿真.基于改进前后两种算法的耦合模型,控制相同机器人在同一障碍物环境下进行避障实验.研究结果表明:该模型成功实现了未知环境下机器人系...     

拱泥机器人避障运动分析及其系统仿真

路径规划问题是拱泥机器人研究中的一项关键技术。在概述拱泥机器人的基本构成,分析其规划策略的基础上,提出拱泥机器人避障运动控制器路径规划算法,并通过仿真实验得以验证,实现了局部规划与全局导航目标的有机结合。基于该规划策略及其算法,设计集数据接口、硬件接口、数学运算接口和图形化接口为一体的避障运动仿真系统。结果表明,该规划策略对拱泥机器人在未知泥土环境下实现动作稳定、轨迹平滑的避障运动具有良好的效果。     

基于改进人工势场法的机织机器人避障路径规划

针对机织机器人自动化作业时的避障问题,提出基于改进人工势场法的三维避障路径规划算法。利用改进人工势场法中斥力势场函数,引入修正系数,在机织机器人陷入局部极小值点时增加虚拟障碍物,破坏其在虚拟力下的平衡状态,解决了人工势场法无法到达目标位置和局部极小值点的问题。通过体素化网格方法和快速凸包算法处理障碍物点云数据,重建实际障碍物模型,提高了碰撞检测效率。仿真结果表明,以点云数据重建障碍物模型并采用改进人工势场算法规划出的避障路径使机织机器人成功到达目标位置,末端位置精度平均提高37%,并避免陷入局部极小值点。     

基于金字塔LK光流法及超声传感的微型无人机障碍识别优化研究

针对在有雾或能见度低的情况下,传统的光流算法在微型无人机障碍物辨识过程中准确性低、适应性差等问题,采用了一种基于金字塔LK光流法结合超声传感的避障方法。主要进行金字塔分布式检测,经超声波传感器探测目标,用测得的光流数据与IMU值融合后进行Kalman滤波处理,与设定的阈值进行比较,判断是否为障碍物,以提高微小型无人机障碍物辨识准确性。通过搭建无人机试验平台,对实验结果进行比较、分析,验证了方法的可行性。     

一种基于A*算法的空间多自由度机械臂路径规划方法

针对机械臂在运动过程中可能会与工作环境中的障碍物发生碰撞的问题,文章提出了一种基于A*算法的机器人避障路径规划算法。在给定的避障环境下运用A*算法搜索一条给定的自起点到终点的最优避障路径,考虑到机械臂在运动过程中的稳定性,采用二次B样条曲线对该路径进行平滑优化;根据标准的D-H法对机械臂进行建模,建立机械臂的运动学方程,并求取一组能够最优实现避障路径的运动学逆解;检测机械臂本体与障碍物是否发生碰撞,若发生碰撞,结合机器人逆解的多解性,重新选择最优的一组可行解。通过软件Solidworks建立虚拟样机导入ADAMS软件进行仿真实验,最终验证了基于A*算法的空间多自由度机械臂避障路径规划的有效性和可行性。     

基于模糊PID控制算法的导盲机器人研究

结合PID控制对线性定常系统控制的优越性和模糊控制器对复杂非线性系统的有效控制,设计了一种基于模糊PID控制算法实现导盲机器人的避障循迹控制。导盲机器人采用乐高套件搭建而成,避障环节设计采用超声波传感器检测障碍物信息,控制器采集障碍物信息及机器人行驶速度信息,利用模糊PID算法实现避障;循迹环节为克服遇机器人转弯或高速行进时一般PID控制算法稳定性差的不足,采用实时跟踪偏差和偏差变化率来修正PID控制的各个参数,实现对机器人的导航控制,其中机构采用红外传感器进行识别检测。实验结果表明,利用改进算法进行导盲机器人的避障循迹控制,能够极大的提高避障的准确率,精准的循迹。     

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.     

基于虚拟斥力的多机器人遥操作算法的研究

针对多机器人遥操作系统多机器人协作中易于发生碰撞的问题,提出基于虚拟斥力的方法实现实时避碰.在每个机器人的周围预先设定安全区域,当有障碍侵入安全区域时,机器人与障碍之间产生虚拟斥力,迫使机器人的轨迹发生调整远离障碍.基于弹簧、阻尼系统建立虚拟斥力模型,将虚拟斥力作为机器人的扰动力,根据障碍类型给出机器人的避障调整函数.利用Rx60、Rx90两个机器人进行遥操作协作实验,实验结果表明基于虚拟斥力的实时避碰算法能够简单而高效地保证协作作业的安全性.     

不确定环境下集矿机环境感知与实时避障研究

通过对海底集矿机作业特点及作业环境分析可知,采用传统势场法避障要解决的关键问题主要为局部极小问题,由此提出了基于人工势场法的改进算法。重新定义势函数,对斥力函数作了改进,建立了履带式集矿机的运动学模型,并成功应用于海底不确定环境下集矿机的实时避障。仿真结果表明:改进后的避障算法能够使机器人逃离局部极小,顺利避障并到达目标,具有较强的实用性与可行性。该研究对于海底采矿及水下机器人的避障具有一定的指导意义。     

基于产生式规则的机器人动态避障

以中型自主足球机器人为对象,研究其动态避障情况.依据传感器输入信息进行特征识别,选择距离机器人最近的为首要躲避障碍,利用产生式规则进行机器人避障控制,对远距离和近距离障碍采用不同的避障策略,并引入虚拟点以躲避碰撞.在仿真和实时环境下进行了实验,分析了障碍位置不同和输入参数不同情况下的避障情况,并与传统人工势场法进行对比,避免了传统人工势场法进行机器人避障时会出现陷入局部极小、抖动等问题.实验结果表明该方法能使机器人快速有效的躲避障碍.     

移动智能机器人避障规划研究

文章针对环境信息不确定情况下的避障问题,利用摄像机逆透视映射原理,实现单摄像机获取环境深度信息,并提出了一种基于视觉的局部路径规划的算法,实现了移动智能机器人在不确定环境中利用视觉传感器实时获取外部信息进行路径规划,仿真与实验结果表明,移动智能机器人能快速地跟踪规划路径,实现避障。     

基于降级模糊算法的爬壁机器人避障控制

针对罐体表面作业过程中避障的问题,提出了改进模糊避障控制算法。为保证爬壁机器人能够缩短到达目标点的时间,除爬壁机器人与障碍物距离量外,增加爬壁机器人与目标点的角度量作为输入变量,速度、角速度作为输出量,确定了各参数的论域与隶属度,建立了模糊规则表,采用重心法解模糊化;考虑罐体环境的复杂多变性,提出优雅降级避障控制策略,在探测传感器受扰失灵的情况下仍能够越过障碍物到达目标点。通过与人工势场避障法仿真比较,改进模糊控制法可更有效地避开障碍物,并在探测传感器异常情况下,也能保证爬壁机器人到达目标点,体现了该避障算法的优越性与可靠性。最后进行了爬壁机器人避障实验,验证了该算法的可行性。     

基于Bézier曲线的差速驱动机器人混合避障路径规划算法

为实现差速驱动机器人在避障环境下的平滑最优路径规划,提出一种基于Bézier曲线的差速驱动机器人混合避障路径规划算法.首先,建立差速驱动机器人运动模型,用于操控左右两个驱动轮线速率,完成机器人转弯及非匀速运动;其次,利用Bézier曲线描述路径状态,将路径规划问题转换为产生Bézier曲线有限点方位优化问题,提升机器人...     

基于Kinect的目标跟踪与避障

利用Kinect实现室内移动机器人的目标跟踪与避障功能,其中Kinect提供的光学图像用于实现机器人视觉目标跟踪。利用Kinect的人脸识别功能,避免当环境中出现多目标时,机器人对运动目标的识别出现混乱;同时增加了增量子空间对视频信息进行及时更新,避免机器人因目标移动较快而跟丢目标;利用T-S模糊神经网络法实现避障功能,相比传统算法有效改善了其收敛性。在移动机器人CRX10上实验证实了该系统能够较好地完成目标跟踪的同时具有躲避障碍物的功能。     

基于障碍物可达区域预测的机器人实时避障算法

针对复杂环境下的机器人路径规划与自主避障问题,提出了基于动态障碍物可达区域预测的实时避障算法.对静态障碍物进行描述和建模,建立动态障碍物状态更新预测方程,实现对动态障碍物质心可达区域的预测.分别面向动态、静态障碍物提出基于可达区域预测的多步椭圆包络势场和基于新型Sigmoid函数的势场,修正目标的对数Lyapunov引力场,给出多类型障碍物空间下的机器人实时避障算法.数值仿真和实验结果表明,与传统方法相比实时避障算法可使机器人避障过程中的路径长度更短、安全性更高及最大行驶角变化幅值更小.