基于室内WSN的移动机器人路径跟踪

以实验室研制的轮式自主移动机器人为平台,研究了基于室内无线传感器网络(WSN)的移动机器人路径跟踪问题.设计了以LPC2132微处理器控制为主,PIC系列单片机控制为辅的移动机器人分级控制系统,构建了一个基于Micaz模块和TinyOS组件程序的室内WSN实验平台,提出并实现了基于非线性改进型比例、积分及微分(PID)控制与航向跟踪控制策略的移动机器人路径跟踪控制.对设计的移动机器人系统进行了有效的路径跟踪实验,利用Matlab对实验数据进行了仿真,验证了其可行性和可操作性,为进一步实验提供了坚实的理论基础.     

移动机器人室内运动目标检测的一种新方法

针对室内环境提出了一种运动目标检测新方法,可有效克服室内光线的突然性变化,并能准确检测和提取室内运动的物体.首先将RGB图像转换为更适合图像处理的HSI图像;然后将背景差和帧间差有效融合,以克服室内光线的突然性变化;最后通过背景差和帧间差的合理选择性应用,可准确提取室内运动的物体.方法的核心是在HSI颜色模型下,通过背...     

An improved Gmapping algorithm based map construction method for indoor mobile robot

With the rapid development in the service,medical,logistics and other industries,and the increasing demand for unmanned mobile devices,mobile robots with the ability of independent mapping,localization and navigation capabilities have become one of the research hotspots.An accurate map construction is a prerequisite for a mobile robot to achieve autonomous localization and navigation.However,the problems of blurring and missing the borders of obstacles and map boundaries are often faced in the Gmapping algorithm when constructing maps in complex indoor environments.In this pursuit,the present work proposes the development of an improved Gmapping algorithm based on the sparse pose adjustment(SPA) optimizations.The improved Gmapping algorithm is then applied to construct the map of a mobile robot based on single-line Lidar.Experiments show that the improved algorithm could build a more accurate and complete map,reduce the number of particles required for Gmapping,and lower the hardware requirements of the platform,thereby saving and minimizing the computing resources.     

基于直线检测的室内移动机器人视觉定位方法

针对室内移动机器人定位问题,提出了基于直线检测的室内移动机器人视觉定位方法.该算法通过Canny算子对图像进行边缘检测,设计自适应霍夫变换检测边缘中的直线,对直线进行平移和旋转变换,求取视场中心点到直线的距离,使用证据推理判断视场中心点是否穿越直线,从而获得机器人的实时坐标.实验结果表明:该算法切实可行,实时性好,定位精度高,具有很强的鲁棒性,很好地解决了室内移动机器人的定位问题.     

室内移动服务机器人的避障与运动规划

提出一种室内移动服务机器人在未知环境的避障和运动规划算法.该算法通过分析超声传感器阵列探测的障碍物信息,确定机器人旋转的角度和半径,同时根据障碍物距离分3档调整运动速度,据此设计的实时避障算法,结合运动学模型实现了机器人沿障碍物轮廓行驶的行为,针对外凸、内凹和孤立等3种障碍物类型进行了试验,试验结果验证了算法的有效性.     

室内服务机器人路径导航系统设计及算法

随着各行业智能化的快速发展,室内服务机器人逐渐地走进了人们的日常生活中。针对日益复杂的室内环境以及对机器人路径规划技术要求的不断提高,本文采用激光雷达、底盘驱动、人机交互等功能模块相结合,设计了一种室内服务机器人路径导航系统。同时对传统蚁群算法进行改进,提出了自适应信息素浓度和动态信息素挥发因子,使改进后的蚁群算法具有较高的全局搜索能力,避免了传统蚁群算法前期易陷入局部最优的问题,最后将改进后的蚁群算法应用到移动机器人路径规划上。为了验证改进蚁群算法的有效性,用MATLAB软件进行仿真分析,仿真结果证明了改进蚁群算法在移动机器人路径规划时具有较强的全局寻优能力,同时提高了收敛速度。     

基于被动式移动架构的室内机器人二维定位方法

针对目前室内定位系统技术成本高、使用环境要求高和算法复杂等问题,设计了一种基于被动式移动架构(passive mobile architecture,PMA)的定位系统.在同一平面内共安装5个超声波节点,机器人充电桩安装2个发送节点(2 transmitting nodes,2T),机器人安装3个接收节点(3 rece...     

基于前瞻窗口的单线激光雷达特征提取方法研究

针对单线激光雷达进行特征提取时存在对噪声敏感和稳定性差等问题,提出一种基于前瞻窗口的单线激光雷达特征提取方法.该方法首先使用双边滤波滤除噪声,保留了激光点云边缘特征信息;使用哈里斯(Harris)角点检测提取特征角点;并通过带有前瞻窗口的区域搜索方法完成聚类.最后将方法应用到实际的基于机器人操作系统(Robot Operation System,ROS)的移动机器人环境特征提取实验中,实验结果表明,该方法能有效提取环境特征,且有较好的稳定性和准确性.     

基于自学习可见图的机器人路径规划

针对未知环境下的机器人路径规划问题 ,提出了一种基于自学习可见图与局部最优的路径规划算法 .在这种算法中 ,采用自学习可见图来表示环境 ,并在路径规划的过程中逐步建立自学习可见图 .在避障上设计一个局部最优算法并提出了一种局部路径规划算法 .实验表明 :该方法规划速度快 ,并且能规划出局部最优的路径 ,满足未知环境下机器人路径规划的要求 .     

Localization and navigation using a novel artificial landmark for indoor mobile robots

This paper presents a practical topological navigation system for indoor mobile robots,making use of a novel artificial landmark which is called MR code.This new kind of paper-made landmarks can be easi- ly attached on the ceilings or on the walls.Localization algorithms for the two cases are given respective- ly.A docking control algorithm is also described,which a robot employs to approach its current goal .A simple topological navigation algorithm is proposed.Experiment results show the effectiveness of ...     

改进的人工势场法用于移动机器人导航

利用超声波传感器探测到的距离信息,模拟带电粒子在匀强电场中运动,提出了利用改进的人工势场法解决移动机器人的导航问题.对机器人在直道、弧形弯道和成角度的弯道3种路况下的导航行问题进行了分析,利用机器人与道路边界的距离信息,实时控制机器人的位姿,使机器人能够在避免与道路边界碰撞的前提下沿着道路顺利前进.结合Pioneer 3系列机器人的传感器分布特征,对算法进行了仿真,证明了算法的可行性和有效性.     

一种简单的轮式移动机器人控制器设计

研究了轮式移动机器人的轨迹跟踪控制问题.针对传统控制器设计较为复杂的问题,通过构造Lyapunov函数,并根据Lyapunov稳定性定理,推导出了具有全局渐近稳定的跟踪控制器.该方法设计简单并具有直观的稳定性分析.仿真结果证明了该控制器能过保证闭环系统所有状态渐近稳定,达到了轮式移动机器人的轨迹跟踪控制目的.     

移动机器人视觉导航的并行处理技术研究

视觉导航是自主式移动机器人智能导航的研究热点 ,但是视觉导航所需的图像计算量很大 ,导致系统延迟 .引入网格分布式并行处理系统 ,将大计算量图像进行并行处理 ,以满足机器人实时性要求 .文中做了一个 4个节点的异构平台的实验 ,展示了系统的实用性 .     

基于粒子滤波的移动机器人SLAM算法

针对FastSLAM算法对传感器精度要求较高,不适用于方向性差的超声传感器问题,提出了一种基于超声概率栅格地图环境特征点提取匹配的移动机器人粒子滤波同时定位与地图创建(SLAM)算法.该算法可分解为机器人位姿估计和环境路标估计2个部分.基于蒙特卡罗定位原理利用粒子滤波算法对机器人运动轨迹进行估计;在建立全局超声概率栅格地图的基础上,利用概率栅格地图环境特征提取算法对环境路标坐标进行估计.实验证明,该算法较好地解决了超声测距传感器由于散射角大带来的特征点估计不准的问题,对环境路标和机器人轨迹的估计都比较准确.并对移动机器人累计误差进行了有效的补偿,减少了由于累积误差造成的移动机器人轨迹扭曲失真.     

移动机器人分布式控制系统的设计

针对自行研制的移动机器人(IMR01)设计并实现了一个分布式控制系统. IMR01采用激光雷达平台、多视觉系统作为环境感知器. 利用2-D平面扫描的激光测距传感器, 通过传感器平台俯仰与水平的转动实现在3-D环境感知, 建立地形的高度图以分析可行区域与障碍区域. 利用光纤陀螺仪、倾角仪及里程计等传感器构建移动机器人航向制导系统. 控制系统基于多系统集成的低功耗工控机(IPC), 在硬件上具有良好的扩展性能;通过无线网桥实现车载局域网与实验室监控系统的通讯. 分布式控制系统通过异构Agent间的协作实现复杂环境下的感知与导航控制.     

面向移动机器人的拓扑地图自动生成

提出了一种在区域内自动提取拓扑地图的混合算法.该算法通过定义拓扑点和线.在对已知环境定位的基础上,利用腐蚀法计算出所知环境的骨骼路径,应用区别算法区分出各个组成路径的拓扑点的属性值.考虑到在单独使用腐蚀法的情况下,无法准确地得到机器人路径规划所需的关键驻点位置及方向等信息,提出了一种改进的图像骨骼化混合算法,并提出了实现完整拓扑地图的约束方法,对传统的路径规划方法做出了改进.仿真实验表明,该方法生成的拓扑地图克服了传统算法中的缺点,得到了较好的结果.     

移动机器人漫游行为的研究

针对不确定环境下移动机器人的复杂运行情况,利用声纳传感器探测的环境信息,设计了漫游行为中的紧急行为、避障行为和自由行为,并制定了行为融合规则,依据融合结果计算出下一步的行为动作.在自由行为的设计中,利用随机动作概念解决传统算法中存在的死锁问题.对算法进行仿真表明,算法有效可行,能够实现机器人的漫游行为.     

一种无先验地图的移动机器人导航方法

为了提高移动机器人在复杂环境下的无先验地图导航算法模型训练速度及导航成功率,提出一种基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)的移动机器人导航方法。利用2D激光雷达的均匀分布测距信息,降低环境噪声的干扰及高维度环境信息的计算量;采用人工势场法构建移动机器人从初始位置到目标点过程的奖励函数;通过Actor-Critic网络结构提高模型训练的稳定性和泛化能力。实验结果表明,提出的方法具有模型训练速度快、导航成功率高及泛化能力强等优点。     

未知环境下的移动机器人SLAM方法

基于改进粒子滤波器,提出了一种应用于未知环境下的移动机器人的同步定位与地图创建方法.针对传统粒子滤波器经过多次迭代后粒子退化从而需要大量粒子才能提高定位精度的问题,设计了一种基于人工鱼群算法的粒子滤波算法,该方法主要利用人工鱼群算法对预估粒子进行二次更新,从而调整了粒子的分布使其更加接近真实位姿,提高机器人的SLAM性能.经过Matlab仿真实验,证明了该方法能够准确快速地对机器人定位,并且构建的地图精度也很高.     

一种新的移动机器人Monte Carlo自主定位算法

针对当出现一些未建模的机器人运动时(如碰撞或者绑架问题),以小采样数目实现常规Monte Carlo方法难以解决的问题,提出一种新的Monte Carlo定位算法,该算法同时采用p(Xkzk)与p(XkXk-1)作为重要性函数并从中进行采样,避免了采样集不包含真实位姿采样的情况,能够有效地解决全局定位与绑架问题.同时在重采样过程中引入了过收敛检验与均匀性检验用于判断采样与感知信息的匹配程度,以适时进行重采样,节省了计算资源并提高了定位效率.实验结果表明该方法具有良好的性能.