室内动态环境下的移动机器人自主避障策略

针对室内未知动态环境移动机器人自主避障问题,提出一种融合动态障碍物方向判断策略及子目标点更新策略的自适应模糊神经网络优化避障算法,并依据该算法设计移动机器人避障控制系统。首先,分析移动机器人的运动模型,获取机器人的目标角度;然后由超声波传感器获取障碍物距离信息,由障碍物距离信息判断动态障碍物运动方向并更新子目标点;最后利用自适应模糊神经推理系统实时输出机器人的转向角与速度,实现对机器人转向角的控制,使机器人能够无碰撞地到达目标点。研究结果表明:本文提出的算法能够使移动机器人在未知动态环境下识别障碍物、判断动态障碍物的运动方向以实现自主避障;相对于无子目标点更新策略,移动机器人平均移动速度提高11.75%,验证了所提算法的有效性。     

突发灾害下的输电铁塔应急安全检测机器人的结构设计

针对突发灾害下输电铁塔的损坏情况和目前对输电铁塔进行安全检测的需求,设计了一种突发灾害下的输电铁塔应急安全检测机器人,该机器人由行走越障装置和检测装置两部分组成.主要介绍了机器人的整体机构设计和各个机构的工作原理,并分析了机器人的运动过程.该机器人可以在输电铁塔上自主上下攀爬,遇到障碍物时可自主翻越,检测设备可以对输电铁塔的角钢进行安全检测.通过Pro/E仿真模拟和慧鱼模型制作试验,证实该机器人具有良好的工作性能.     

基于二维激光测距仪的道路可行区域提取

为了使自主移动机器人在结构化和半结构化环境中能快速有效地提取道路的可行区域,采用全局搜索及双阈值的算法.该算法首先采用基于八邻域的全局搜索法搜索激光数据点,再结合角度和高度差双阈值对数据点进行归类并检测道路边界,最后利用障碍物检测原理获取障碍物.实验结果表明:该算法能够检测出路边及障碍物边界,此过程只对机器人感兴趣区域...     

新型四臂巡检机器人结构设计及转向越障研究

针对巡检机器人工作任务的需求和高压输电线路障碍物的特点,提出一种由三轴复合转动关节和双轴复合转动关节串联三个杆件组成的新型四臂巡检机器人,机器人可以通过各个关节之间的配合来实现转向越障中的重力平衡.分析了机器人转向越障的重力平衡条件和转向越障的步态,并利用Adams仿真软件对转向越障整体过程进行仿真分析,最后进行了样机的实验.通过对仿真结果和样机实验的分析表明,该巡检机器人具有转向越障的能力,并能够在转向越障中保证重力平衡.     

双臂巡检机器人越障能力分析

研究了手臂固定式、手臂移动式和带柔索式三种类型双臂巡检机器人的越障能力,通过理论分析建立了三种类型双臂巡检机器人相应的越障能力数学模型,在设定基本相同的质量参数和结构参数前提下,计算得到了三种类型巡检机器人在不同线路坡度下的最大越障距离.计算结果表明:带柔索双臂巡检机器人的手臂结构运动更为灵活,机器人越障能力更大,且越障距离可根据障碍物大小自由调节,因此带柔索双臂巡检机器人的结构设计具有明显优势,更易实现机器人轻量化设计.     

输电线路除冰机器人基于小波矩及SVM的障碍物识别研究

障碍物检测与识别是高压输电线路除冰机器人自主越障和行走的前提条件.本文根据除冰机器人自身结构以及高压线路工作环境的要求,设计了一种障碍物智能识别方法.首先对机器人在线拍摄的障碍物图像进行预处理、最佳阈值处理,然后用小波模极大值计算二值图像边缘,再计算具有不变性的图像小波矩,把优化后的小波矩特征输入支持向量机(SVM)进行分类,从而实现对障碍物的识别.实验表明:障碍物的小波矩特征向量稳定可靠,SVM目标识别准确率高,利用两者优势对障碍物进行识别是一种切实可行的方法。     

双目视觉下基于边缘特征的机器人作业环境检测方法

作业环境的实时信息是工业机器人智能决策的重要依据,针对三维环境信息检测的实时性和自适应性,文中提出了一种基于双目视觉的机器人作业环境(目标体或障碍物的形状、尺寸和位置)检测方法.首先,将Canny算子和Otsu算法相结合,采用降采样和压缩梯度幅值级策略实现目标边缘的自动检测;接着采用基于灰度相关的边缘点分类匹配算法对边缘点进行分类和匹配,解决了传统立体匹配难以兼顾效率与精度的问题;然后基于点云数据环形排序数据结构型式,提出了基于边缘曲率角的轮廓三维几何及位置信息的自动提取方法.机器人自主作业中实时检测动态环境实验结果表明,文中提出的方法能准确地获取作业环境中物体的三维信息,正确分辨出作业目标和障碍物,检测平面尺寸平均误差为0.65%,高度误差为1.69%,机器人能依据目标位置和动态障碍物的实时位置实现预期的作业任务.     

四足偏心轮腿机器人的越障研究

针对轮式移动机器人越障效果不够理想的现状,提出一种基于偏心轮作为行走单元的四足偏心轮腿机器人的模型,经过理论研究证明该设想具有一定的可行性.设计制作了一种四足偏心轮腿机器人样机,以高层建筑物的楼梯作为连续台阶障碍物,进行攀爬障碍物的实验,实验结果表明该机器人具有较好的越障效果.     

基于质量调心的巡检机器人越障机理分析

针对输电线架空地线上的障碍物,具体分析了机器人跨越架空地线上障碍物的过程,依据越障过程的分析,提出一种新的基于质心调节的机器人越障构型.该构型自由度少,控制简单,能够减少越障过程时间,具有广泛的应用前景.     

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。     

关节式移动机器人自主越障中基于模糊神经网络的障碍识别方法

提出了一种关节式移动机器人自主超障时的障碍识别方法，该方法利用模糊神经网络对障碍物进行识别，确定障碍的类型和特征，并以此来控制移动机器人越障和避障时的行进速度和摆臂的动作，开发了在未知环境中障碍物辨识的模糊神经网络系统。实验证明，该方法是可行有效的。     

关节式移动机器人越障动态稳定性分析与控制

通过对关节式移动机器人越障过程运动学和动力学分析,得出控制移动机器人越障时保证动态稳定性的约束条件.根据传感器感知信息,用模糊逻辑控制方法改变车体姿态以适应地形,实现局部自主越障.实验表明,加入动态稳定性约束后,提高了关节式移动机器人越障的稳定性和越障速度,减少了各关节的动作,改善了越障性能.     

越野环境下基于四线激光雷达的障碍检测

为了完成越野环境中无人自主导航车的障碍检测任务，应用四线激光雷达，提出了1种新的障碍检测算法，该算法利用检测区域的坡度信息进行障碍检测，包括坐标变换、候选障碍点提取、候选障碍点聚类及点簇高度求取4个步骤。为了克服激光雷达检测盲区与抑止测量过程中干扰噪声的影响，运用了卡尔曼滤波算法对目标障碍进行了滤波处理。试验结果表明，障碍检测算法稳定可靠。     

基于改进VO算法与动态窗口法的自主避障

针对复杂动态环境下,无人机自主规避动态障碍物的问题,提出了一种改进的速度障碍法,以提高无人机在复杂环境中自主避障的能力。首先,根据速度障碍法原理,构建数学模型,判断无人机与动态障碍物是否存在冲突;然后,加入了自适应安全距离的同时用卡尔曼滤波对动态障碍物的下一时刻的位置进行预测,重构一个速度障碍区;最后,通过改进动态窗口法对可行避障区域进行最优避障策略的求解。通过不同场景和多障碍物连续避障的仿真实验,验证了所提算法的可行性和有效性。     

基于超声相控阵的机器人避障设计

对机器人避障系统的超声相控阵进行了二维相控阵设计,给出了一种聚焦扫描的新方法,分析了回波信号。通过对前方[WTBX]m*n[WTBZ]个点的聚焦,实现了对前方环境中障碍的实时探测。     

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.     

基于四叉树扇形层值聚类的无人船障碍物检测

为了实现无人船自主导航过程中对障碍物的精确检测,提出了一种基于四叉树扇形层值聚类的无人船障碍物检测方法。首先基于四叉树扇形划分进行障碍物点云数据地检索,并剔除扇形象限内不可信数据;然后利用所获得的四叉树层值来求取全局密度距离,进而获得层值阈值,以此来对不规则多线形障碍物特征进行检测;最后通过建立数据点之间的空间拓扑关系来求取参考距离,并以参考距离为基准对障碍物点云数据进行聚类判定,提高聚类分割准确性。多线形障碍物特征识别性能测试及水面无人船障碍物检测实验结果表明,相较于其他密度聚类算法,在正检率、误检率和漏检率性能指标方面,前者测试中文中算法分别平均下降了9.86%、5.04%、3.10%,后者测试中文中算法分别平均下降了10.50% 、6.97%、2.95%。     

水下多障碍区域机器人的路线规划模型优化设计

水下多障碍区域中障碍物数量较多,且具有随机性和实时性的特点,传统模型依据起始点、目标点及障碍物顶点等建立可视图,一旦障碍物发生变化则需重新构图,无法适应障碍物的随机性,规划的机器人运行路线臃长,提出一种基于改进人工势场法的水下多障碍区域机器人路线规划模型,通过引力场与斥力场的负梯度描述引力和斥力,获取人工势场对机器人的作用力,建立人工势场模型。通过对人工势场斥力函数的优化设计,解决机器人障碍物附近目标不可达的问题;通过障碍物连接法解决人工势场模型的局部最小值问题,使机器人尽快走出局部最小值区域。实验结果表明,所提模型不仅能够有效避开障碍物,而且规划路径较短,效率高。     

基于动态预警的人车共驾智能汽车侧向避障鲁棒控制

为提高人车共驾智能汽车侧向避障安全性,提出了基于动态避障预警的侧向避障鲁棒控制策略.针对汽车行驶前方汽车加速度和速度动态变化,建立汽车纵向安全距离模型,提出了基于临界纵向安全距离和碰撞时间倒数融合互补的多级预警算法.针对不同预警状态,根据驾驶员是否介入,对智能汽车进行相应控制,实现人车共驾智能汽车安全性;针对避障过程前后侧偏刚度参数动态摄动,提出了考虑参数动态摄动的鲁棒控制策略,以实现智能汽车侧向避障轨迹精准跟踪.搭建了Carsim与Simulink联合仿真平台,进行了所提控制策略仿真分析,结果表明:所提控制策略有效,实现了不同级别预警并能根据驾驶员动态介入而动态调整预警状态,若驾驶员对预警未介入直到四级预警,控制策略自动接管人车共驾智能汽车,进行侧向避障控制,提高了人车共驾智能汽车安全性和横摆稳定性.