基于多传感信息的挖掘机器人导航及避障技术

为实现挖掘机器人在挖掘作业前,无碰撞安全行走到作业场所,采用视觉、红外及超声波传感器,采集挖掘机器人外界环境信息,通过红外及超声波传感器实现墙壁跟踪导航;依靠视觉传感器,实现巡线、道路识别、导引车辆跟踪导航;依靠光流法提取障碍物特征信息,实现路面障碍物的识别、避障。研究结果表明:综合使用多传感器信息,可以实现挖掘机器人的导航及避障目标。     

基于视觉监测的智能盲人拐杖设计

从视觉监测、脉搏监测、超声波测障等方面进行研究,设计一种智能盲人拐杖.通过视觉模块对周围地理环境进行识别与处理,为盲人提供无线语音导航信息及避障信息,方便盲人的日常出行活动,尽量避免事故发生.对盲人所在位置进行GPS定位,使盲人准确无误的到达目的地.此外,能够对盲人健康状况进行实时监控并在必要的时候进行紧急呼叫.     

基于STM32F103的智能导航避障小车的设计与实现

该文介绍了基于单片机STM32F103的智能导航避障小车系统设计。系统由单片机、GPS定位、电子罗盘、蓝牙和超声波发射等模块组成。通过GPS定位、蓝牙和电子罗盘模块测得的两种航向角的不同来改变小车行驶方向,利用超声波模块测量距离进行避障,最终实现小车的导航避障。经过实验验证,该系统可以实现1.8 m精度的导航。     

电子导盲拐杖的设计

导盲拐杖的主要功能是利用语音提示障碍物,帮助盲人识别障碍物与自己之间的距离;在夜间,电子导盲拐杖还发出红色警示光,提示他人引起注意,给盲人提供帮助或关爱。本设计受汽车倒车雷达工作原理的启发,采用超声波收发模块测距,检测盲人周围12米以内障碍物,并发出语音报警。另采用光敏电阻检测周围环境的亮度,并将该亮度转化为相反逻辑的红色警示光。设计制作结果表明,本作品实现了电子导盲拐杖预期的声光报警功能,还具有高灵敏度、低成本、便于携带等特点。     

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。     

软枣猕猴桃全自动采摘机器人设计

为解决软枣猕猴桃不能够实现全自动采摘的问题,从视觉监测、超声波测障等方面进行研究,设计一款软枣猕猴桃全自动采摘机器人,通过单双目相机对软枣猕猴桃进行拍照,由图像识别、采集装置进行记录,传输给图像处理装置进行精准识别采摘,同时本机器配有自动导航避障装置精准识别方位进行控制路径实施精准避障导航,能够实现采摘和收获的自动化,极大地降低采摘损耗和人工成本。     

给盲人指路的鞋子

最近,香港理工大学的研究人员发明了一种可以给盲人指路的鞋子。这种鞋子内置智能设备,会发出和接收超声波,通过回声定位近距离的障碍物,然后发出震动信号向盲人报警。离障碍物越近,鞋子的震动便越强。鞋子中还装有全球定位系统装置,可以告诉盲人目前身处何方及行进方向。     

基于超声波传感器的室内多功能电子行走辅助系统

提出了一套电子行走辅助系统,能够引导盲人避开障碍物,协助盲人实现室内定位.避障功能是利用环绕在腰部以及鞋上的超声波传感器收集空中与地面上的障碍物信息,通过感觉替代的方法,利用微型振动电机的振动提醒,将障碍物信息反馈给佩戴者.其中,鞋上的超声波传感器是由鞋底的压力传感器控制其开关.室内定位是利用姿态传感器及人体运动学模型进行相对定位,结合腰部5个超声波传感器的观测数据,利用扩展卡尔曼滤波的方式进行数据的融合.室内定位信息通过骨传导耳机传递给实验者,骨传导耳机在播放信息的同时,也开放了双耳,提高了安全性.利用电子行走辅助系统的功能进行实验,验证了辅助系统的实用性.     

基于STC89C52单片机的自动泊车智能小车的设计与实现

设计一款具有自动泊车功能的智能小车,小车以STC89C52单片机为控制核心,系统由电机驱动模块、红外避障模块、超声波测距模块、LCD显示模块等部分组成.单片机产生两路PWM波控制小车的转向和速度,避障模块采用红外对管交叉避障方式检测小车在行驶过程遇到的障碍物,超声波测距模块用于测量小车在泊车过程中车身与车库墙壁之间的距离,LCD显示模块用于显示小车的实时速度、当前距离等基本信息.测试结果表明,系统性能稳定,小车能实现智能避障和自动泊车功能.     

基于STC89C52控制系统的校园送餐机器人设计

针对校园安全和学生送餐需求,设计了一种以STC89C52单片机为控制核心的全自动校园送餐机器人。送餐机器人由通过吸盘式直流牵引电磁铁连接的自主行走单元和外卖箱单元组成。控制系统作为送餐机器人的核心,由主控模块、红外传感器模块、超声波避障模块、电机驱动模块、电源模块等部分组成,具有路径识别和自主避障的功能,可以准确地识别目标路径。自主行走单元系统采用PWM调控机器人的速度,安装在机器人底盘上的新型集成红外传感器DRS3100对轨道形状及宽度进行循迹,并将检测到的信号传输给STC89C52,控制机器人左右电机的运转,进而调整运行方向或停止。应用超声波测距模块,通过单片机及程序的控制使送餐机器人在检测到距离障碍物20 cm左右时停止工作。使用运动函数控制机器人的动作完成全自动化送餐。在试制的样机上进行了机器人控制系统性能测试,实验结果表明,该送餐机器人运动平稳,适应能力强,具有很高的实用价值。     

一种基于障碍物群的移动机器人数据融合方法

首先给出了一种通过融合多个超声波传感器和一台激光全局定位系统的数据建立机器人环境地因的方法，并在此基础上，首次提出了机器人在非结构环境下识别障碍物的一种新方法，即基于障碍物群的方法．该方法的最大特点在于它可以更加简洁、有效地提取和描述机器人的环境特征，这对于较好地实现机器人的导航、避障，提高系统的自主性和实时性是至关重要的．大量的实验结果表明了该方法的有效性．     

一种基于模糊识别的移动机器人避障算法

设计了一种基于障碍物模糊识别的移动机器人避障方案.移动机器人的视觉导航,具有信息量大的特点,在避障中相对其他传感系统,有一定优势.视觉图像处理计算量大复杂度高,避障中采用模糊控制的思想,减少图像矩阵精确变化和处理,选取障碍物图像中部分边缘点作为特征坐标点,据此设计模糊控制算法识别出障碍物其大致的姿态信息.根据障碍物图像大致姿态信息和其在视觉探测图像区域的方位信息,设定一组虚拟目标点序列,合理规划移动机器人的安全避障路径.最后,仿真试验演示方案良好的避障效果,证明在简单视觉环境中可行性和有效性.     

基于超声波技术的导盲杖设计

本文详细介绍了以AT89S51单片机为核心,利用超声测距的工作原理,设计了一种导盲装置。该装置可以对盲人前进道路上的障碍物进行距离探测并把障碍物距离信息转换成声音提示,从而起到导盲作用。同时分析了超声波温度补偿问题和盲区问题,提出了解决方法。该装置具有硬件结构简单、工作可靠、流程清晰、精度高等优点。     

多模块式移动机器人系统的自组织协作行为

设计了一种新颖的、由4个基本功能模块组成的模块式移动机器人.针对多模块式移动机器人系统在复杂环境下的自组织协作行为,提出了目标趋向控制、多障碍物避障和自组织协调3种运动策略.分析了多机器人目标趋向运动的方向选择规则;描述了基于“感知 动作”的多障碍物避障控制策略,实现了多机器人连续避障并到达指定目标点;研究了多机器人的协调运动策略,通过多机器人协作完成了单机器人无法完成的搬重物、过台阶等任务.三维仿真结果表明了该控制策略对不同环境、多障碍物条件下多机器人协作行为的适应性.     

基于URM37V3.2的移动机器人智能避障测距系统

本文通过89s51单片机对可编程超声波测距模块URM37V3.2的舵机功能操作,可以扫描270度、5米范围内的障碍物。处理器根据障碍物距离的具体情况,采用模糊规则与遗传算法相结合的路径规划算法,设计最佳避障模糊控制器,通过计算机仿真,证明具有较强的环境适应性。     

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。     

深海履带机器车的实时导航和避障

针对深海底履带机器车的未知、复杂工作环境,提出一种履带机器车导航和避障算法。该算法先用声纳传感器实时检测障碍物的位置,再用D-S理论推算出障碍物的更准确位置,然后运用改进势场法进行行走方向决策,规划出履带机器车的作业路径,实现对深海履带机器车的导航和避障。仿真和试验结果表明,此算法适应于动态未知复杂环境下的深海履带机器车实时导航和避障,且在目标附近存在障碍物时也能达到目标。     

基于机器视觉的智能小车自动循迹及避障系统

本文使用STM32单片机作为核心控制器,并协同机器视觉模块OpenMV组成智能小车系统,针对摄像头提取的道路图像信息,采用阈值法和鲁棒线形回归算法提取道路引导线,采用多重模版匹配法提取障碍物信息,并结合传统PID控制技术和模糊控制技术,实现了智能小车系统的引导线自动循迹和避障功能.实验表明,在直径为4mm引导线场地中,小车巡线性能表现良好;在静态障碍物环境下,小车能够有效识别障碍物,并完成避障路径规划.     

用于盲人视觉辅助的多目标快速识别并同步测距方法

提出一种以摄像头实现的可用于盲人视觉辅助的多运动目标快速识别并同步测距方法.该方法以深度学习多目标检测算法(single shot multibox detector,SSD)识别各类目标,并通过SSD输出的目标类别及检测框(bounding box)高度来提出测距模型,从而同步地获取多个目标的测量距离.本方法仅通过普通摄像头便能识别较多类物体且识别类别数量可拓展,能够将测距模块和障碍物识别模块同步执行,从而可对多个物体实时识别并同步测距.实验结果表明,本方法能有效地识别障碍物,具有良好的测距精度,为盲人视觉辅助的一种有效探索.     

基于多超声波传感器的避障系统设计

机器人在运动过程中，所面临的环境中障碍物的位置和形状、大小等都是未知的。超声波避障系统可以使机器人向所判断的方向运动，6个超声波传感器分别从三个方向（左、中、右）实时探测环境中的障碍与机器人本体的距离，避开障碍。文章介绍了超声波避障系统的构成方法、软件流程，给出了实验结果。对进一步工作做了展望。