基于增强式学习的微小型移动机器人位姿控制

根据自行设计的两轮独立驱动的微小型移动机器人的特点,利用增强式的学习方法,对输入量进行分层模糊化以及确定模糊区域,然后选取相应区域中具有重大适应值的动作控制机器人移动,得到了该机器人在无约束空间中时间优化的移动路径,实现了该移动路径的自动获得,仿真和实验均得到了满意的结果。     

移动机器人车载摄像机位姿的高精度快速求解

在分析移动机器人车载摄像机位姿的特殊性质的基础上,根据摄像机的等效转轴构造辅助旋转矩阵,利用该旋转矩阵将原始待分解本质矩阵和单应矩阵转换为一类简单的、可通过初等数学运算进行分解的本质矩阵和单应矩阵。仿真实验的结果表明,该车载摄像机位姿估计算法较传统方法具有更高的精度和更快的运算速度,对摄像机等效转轴的扰动也具有很好的鲁棒性。此外,分解出的可能解的数目较传统算法减少了一半,且在除诱导单应阵的空间景物平面与地面垂直的情况下,均能直接得到移动机器人的唯一转角,为移动机器人姿态控制提供了极大的便利。     

基于深度学习的平面位姿估计算法

为了在未知物体三维模型的情况下使用深度学习进行平面位姿估计,采用编码器-解码器网络,从单个RGB图像中检测平面实例分割及法线信息,并利用这些信息进行位姿解算,获得每个平面的实时位姿。实验结果显示,平面召回率为0.625,平面法线召回率为0.414,实时性为18.5 f/s,验证了算法的可行性。     

基于点对特征的无序散乱堆叠工件位姿估计算法

针对无序分拣场景中物体相互堆叠遮挡导致的位姿估计误差大的问题,本文提出了一种基于点对特征(point pair feature, PPF)的杂乱堆叠工件位姿估计算法。离线训练阶段,使用更优的点云降采样方案和更为细致的点云法线计算方式,以保留更多具有区分性的点对,实现模型更为精确的全局描述;在线匹配阶段,通过快速投票方案获得杂乱堆叠场景中目标的候选位姿,并提出了一种基于体素索引和位姿交并比的聚类策略完成位姿聚类和误匹配位姿的剔除,实现目标位姿的粗估计,最后采用ICP (iterative closest points)算法完成目标位姿的优化,获得目标的精确的6D位姿。分别进行了仿真场景实验和机械臂分拣实验,结果表明,提出的算法在杂乱场景中对3种类型工件的平均识别率为98.4%,单个工件识别时间均小于0.86s,且位姿估计精度较原始PPF算法有明显提升;在实际分拣实验中识别成功率达96.7%,分拣成功率达95.3%,验证了算法在实际应用中对于噪声和杂乱遮挡的鲁棒性较强。     

基于点对特征和局部参考系的六维位姿估计算法

针对大量物件分拣工作中单目视觉无法精确估计目标位姿从而无法完成随机堆叠工件分拣的问题,以点对特征为基础,提出了基于点云的目标识别和位姿估计算法的改进算法.模型训练阶段,使用改进的下采样方法,保留更多有区分性的点对,构建局部参考系作为补充特征;在线匹配阶段,以距离作为投票权重,并利用匹配点对的局部参考系相似度验证候选位姿;最后通过模型与场景的重叠率筛选未遮挡的多实例目标作为可抓取目标候选.结果表明:在方差为3%,5%倍模型尺寸的高斯噪声下,目标识别率分别可达97%,78%;所有试验的识别耗时均在1 s以内,满足实际需求.     

非线性非高斯结构系统识别的粒子滤波方法

采用粒子滤波方法（PF方法）在非高斯噪声条件下对非线性系统进行参数识别。传统扩展卡尔曼滤波（EKF）方法具有高斯噪声假设与非线性系统线性化的缺陷,PF方法可以克服EKF方法的缺点;因此在系统识别中具有很强的鲁棒性,更适合进行非线性结构系统参数识别。数值仿真结果发现PF方法的系统识别精度高于EKF方法,证明PF方法在非线性非高斯结构系统识别中的有效性。     

基于关键点特征融合的六自由度位姿估计方法

针对单张RGB-D图像进行六自由度目标位姿估计难以充分利用颜色信息与深度信息的问题,提出了一种基于多种网络(金字塔池化网络和PointNet++网络结合特征融合网络)构成的深度学习网络框架.方法用于估计在高度杂乱场景下一组已知对象的六自由度位姿.首先对RGB图像进行语义识别,将每一个已知类别的对象掩膜应用到深度图中,按...     

回转体形状恢复与位姿估计方法

机器人抓取场景中经常包含许多具有回转结构的物体,然而由于这些物体不存在已知的三维模型,无法快速高效地确定回转体形状和位姿。针对这个问题,在现有的基于单视图回转体建模方法的基础上,将位姿估计和重建过程结合,提出回转体形状恢复与位姿估计的方法。首先利用训练好的整体嵌套的边缘检测(holistically-nested edge detection,HED)网络模型得到图像中回转体的边缘轮廓并进行细化处理,再与传统边缘检测方法相融合,提取回转体轮廓信息;其次,根据回转体成像特殊几何约束,依据单张回转体照片建立比例模型;最后,利用同一回转体不同角度的两张图像估计其尺度与位姿。通过实验表明,该方法能够通过两张同一回转体的照片,估计回转体的真实尺度与空间位姿,同时不需要点云信息,是一种鲁棒性较好的回转体形状恢复与位姿估计方法。     

基于多信息融合的移动机器人定位算法

为了提高机器人的定位精度,提出了一种基于里程计、单目视觉与激光雷达信息相融合的自定位算法.首先,由里程计推算出机器人在各个时刻位置的估计值;其次,在不同时刻计算出机器人摄像头与任意两个环境特征点的夹角变化,通过激光雷达获得环境特征点的距离和角度并利用扩展卡尔曼滤波算法与里程计的定位信息进行融合;最后,由匹配的环境特征对机器人的位置进行修正,得到精确的位置估计.实验结果表明,该算法在多转角、长距离的情况下取得了满意的效果,有效地提高了定位精度.     

Mobile robot simultaneous localization and map building based on improved particle filter

0IntroductionA key prerequisite for a truly autonomous mobilerobot is that it can localize itself and accurately map itssurroundings[1],which is known as Simultaneous Local-ization and Mapping(SLAM),and has received consider-able attentionrecently.The first successful attempt at the SLAMproblemwas introduced by Smith who proposed usingthe extendedKalmanfilter(EKF)forincrementally estimatingthe pos-terior distribution over robot poses[2].One of the limita-tions of the EKFis that it requ…     

基于扩展卡尔曼滤波器的液压驱动器状态估计

本文的液压驱动器属于不可观测的非线性系统,普通的状态观测器难以胜任系统的状态估计,故采用扩展卡尔曼滤波器对液压缸活塞腔和杆腔压力进行估计.建立了液压系统的4阶非线性状态空间模型,用高斯-牛顿法拟合模型参数,用关节角度信号通过扩展卡尔曼滤波器估计液压驱动器状态.仿真结果表明该方法可以精确估计液压缸压力,实验结果显示该方法估计的关节扭矩接近测量值;从而验证了扩展卡尔曼滤波器估计液压系统状态的有效性,为基于状态的故障诊断和液压驱动器控制提供了一定的借鉴.     

基于自适应UKF的锂离子动力电池状态联合估计

针对由静态的电池模型参数而造成的状态估计累计误差、噪声统计特性的时变不确定性等实用化的问题,基于无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)框架设计了一种自适应UKF的电池状态联合估计算法.在无迹变换(unscented transform,UT)时,对量测方程进行准线性化处理,降低了循环迭代过程中的计算开销;利用带遗忘因子的Sage-Husa自适应估计方法对过程噪声的统计特性参数进行递推估计与修正,提高了UKF估计算法的自适应容错能力;实时跟踪滤波的收敛性,若呈发散趋势时,通过自适应衰减因子对误差协方差进行调整以抑制滤波发散,保证了滤波过程的数值稳定性;采用联合估计策略对一阶Thevenim电池欧姆内阻模型参数进行在线更新,以确保动态测试工况下电池模型的准确性,从而提高了电池荷电状态(state of charge,SOC)以及电池健康状态(state of health,SOH)的估计精度.实验与仿真结果验证了该电池状态联合估计算法的可行性与有效性.     

基于速度控制的轮式滑动转向移动机器人航向跟踪

针对轮式滑动转向移动机器人(WSMR)航向跟踪困难的问题,提出了基于神经网络训练的速度控制航向跟踪算法.介绍滑动转向原理并建立模型,采用虚拟样机仿真软件ADAMS构建WSMR虚拟样机.结合Matlab采用提出的算法对样机航向跟踪进行动态仿真.可视化的三维仿真结果表明,该算法可有效地实现航向跟踪.     

SLAM仿真系统在智能移动机器人中的应用研究

为实现机器人的自主导航,采用了SLAM三层结构的仿真模型,通过对产生环境地图和实体对象程序的设计,并采用面向对象的设计方法,模拟了一种基于MATLAB的SLAM仿真系统,借助于对内部和外部传感器的数据采集文件的模拟应用,同时完成了机器人的定位和环境地图的构建.     

3种构型的6自由度绳牵引门式起重机器人的运动学位置逆解分析

借助Matlab软件,通过运动学逆解分析3种不同构型配置的6自由度起重机器人机构的运动学欠约束问题.研究结果表明:对3根绳牵引的6自由度起重机器人机构构型的改进中,3根主梁互相平行的机构是运动学位置逆解欠约束的,而其他两种机构的约束是充分的,改进的机构不都是运动学约束充分的.     

自举滤波器在非线性目标跟踪系统中的应用

为了解决目标跟踪领域中非线性、非高斯系统问题,研究了贝叶斯滤波算法及其一种实现方法,即自举滤波算法(BSF),并在滤波精度、运算量等方面与扩展卡尔曼滤波算法(EKF)进行比较分析.最后基于一个典型的非线性模型对BSF和EKF进行了仿真比较.仿真结果表明,自举滤波算法的性能优于扩展卡尔曼滤波算法的性能.     

基于综合导向的轮式移动机器人自适应轨迹跟踪控制

分析了不确定的具有非完整约束轮式移动机器人系统的轨迹跟踪问题,提出了一种自适应的轨迹跟踪控制方法,该方法在运动学模型的基础上通过引入状态微分反馈实现.同时,该控制方法提出在对轮式移动机器人进行导航时引入人工场,使其和位姿误差一起作用完成导航控制.基于轮式移动机器人的仿真实验,以及实际轮式移动机器人的控制实验表明,该方法可以对不确定的轮式移动机器人轨迹跟踪进行有效控制,而且在导航中使轮式移动机器人具有更理想的轨迹.     

基于在线图搜索的移动机器人遍历运动规划

提出了用于移动机器人完全遍历运动规划的基于改进的Node Counting在线图搜索方法。通过扩大遍历时的局部搜索空间,加快了对移动机器人工作空间的搜索。该方法的搜索效率明显优于Node Counting。给出了仿真系统主要模块的设计,并采用Java语言编制相应的仿真程序。仿真实验表明:基于改进的Node Counting在线图搜索具有良好的遍历性能,同时在遭到机器人被"绑架"或信息素被破坏等情况时,算法仍具有较好的鲁棒性。