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.     

移动机器人避障路径规划改进人工势场法

针对路径规划中的大型障碍物,机器人、障碍物与目标点三者一线,以及局部最小值等困难问题,提出了相应的改进人工势场算法。针对大型障碍物问题,采用障碍物边界斥力算法改进传统人工势场斥力函数,确保算法的实用性。针对机器人、障碍物与目标点三者在同一条直线时目标不可达问题,应用虚拟子目标引力算法,确保目标点是机器人的势场全局最小点,使得机器人能顺利到达目标点。针对在障碍物环境下的局部最小值问题,采用区域隔离障碍物的方法,使机器人快速走出局部最小值区域。仿真结果验证了改进算法的有效性。     

改进角度势场算法在移动机器人避障中的应用

移动机器人中的一个基本问题就是如何即时处理激光雷达测得的信息,进行障碍物避让.本文以TYIRV-Ⅰ移动机器人为研究对象,对原系统中激光雷达的避障算法——角度势场法中的引力函数进行了修正.通过在VC++6.0中的仿真证明,采用改进的角度势场法的雷法避障方法在设定条件情况下是有效、可行的.     

基于激光雷达的移动机器人避障策略研究

激光雷达具有扫描精度高的优点,因此采用激光雷达来获取机器人周围环境信息.针对VFH算法中波谷宽度的计算以及纯转向问题,提出了一种方法来计算波谷的宽度以及检测机器人在该波谷的可通行性,在获得目标方向的基础上增加局部目标点作为VFH算法结果,并在此基础上设计一种平滑转弯的控制策略,使得机器人能够在复杂环境中以平滑路径逼近目标位置.最后通过实验验证了本文平滑避障策略的有效性.     

基于改进势场法的移动机器人避障路径规划

分析了机器人路径规划方法中的人工势场法的不足,提出了改进势场法.该方法改进了斥力函数,增加了安全距离并将障碍物的影响距离根据障碍物的密集程度设置成一个动态值,并解决了抖动问题.针对局部极小问题采用虚拟障碍的概念,虚拟障碍是靠近局部极小点,用于把机器人从局部极小点区域驱逐出去,从而脱离局部极小并成功绕过障碍物到达目标点.改进势场法成功地应用于未知复杂环境下移动机器人的路径规划中,仿真实验证明了该方法的正确性和有效性.     

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。     

动态环境下基于势场原理的避障方法

在保留传统人工势场法原理简单、易于实现优点的基础上,对其应用在具有移动障碍物的动态环境中所表现出的缺陷进行了改进,用碰撞时间参数代替相对位置参数并辅以碰撞角度约束来消除无渭的避碰运动,同时又引入障碍物作用于机器人、方向指向目标点的分力和局部波动函数,较好地解决了因局部最小以及障碍物与目标点相距太近造成的不能成功到达目标点的问题．仿真结果表明此方法能够使机器人在具有静态和移动障碍物的复杂环境中安全避障．     

单体移动机器人环境建模方法研究

本文综述了移动机器人环境建模的最新研究进展,介绍了环境模型的各种表示方法以及在环境模型建立过程中不确定信息的描述及处理方法,分析比较各种方法的优缺点,探讨了移动机器人环境建模存在的难点问题,并展望了该领域的研究方向。     

基于反应式的移动机器人避障研究与实现

文章提出了一种基于反应式的避障控制方法,在方法中使用"分而治之"的策略,将复杂的环境设计成不同的情景,并通过设计的情景-动作规则来确定机器人所处的情景,根据不同的情景选择合适的动作;使用该方法控制移动机器人能够在未知的环境中,实时地检测出障碍物,并实时规划出合理有效的路径,稳定、平滑不间断地向目标行驶,有效地防止在狭小空间里的振荡和避免U型陷阱;结果证明该方法的可行性和有效性,同时也体现出该算法在复杂环境中使用的优越性和鲁棒性。     

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．     

基于超声的非完整移动机器人避障控制

介绍了路径规划的发展状况,并对非完整移动机器人的模型进行了讨论.为实现非完整移动机器人的自主避障,给出了移动机器人的超声定位结构,并提出一种基于超声避障的控制策略,对不同方向上的障碍作不同的考虑,突出正前方的障碍.将避障策略应用于实验平台,结果表明,移动机器人能在布满障碍的环境中有效实现避碰.     

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.     

基于集员滤波的移动机器人动态环境建模

针对移动机器人动态环境建模中动态的障碍物/目标跟踪定位问题,提出了一种采用集员滤波框架来解决动态障碍物/目标跟踪的方法.与传统的概率估计方法相比,该方法无需噪声的概率先验假设,仅要求噪声未知但有界,从而保证了方法的普遍性和实用性,且能够获得动态目标的状态或参数的不确定性偏差边界,有利于与后继路径规划和运动控制的结合,以...     

基于加速度信息的移动机器人动态实时避碰

提出了一种移动机器人对动、静态障碍物实时动态避碰的新方法.相对坐标系中,采用包含相对加速度信息的避碰算法,通过动态实时地调整机器人加速度的大小和方向,使其避开障碍物.仿真实验证明了此方法的有效性.     

基于传感器数学模型的数据融合方法及避障研究

文章介绍了超声波传感器测距中存在的问题,提出了基于传感器数学模型的数据融合方法,在此基础上建立基于信息融合的移动机器人导航系统;结合模糊逻辑控制的方法,设计了符合人类驾驶经验的模糊控制器,以实现移动机器人在障碍物环境下的自主导航;最后用MATLAB模糊工具箱对该模糊控制器进行了仿真,结果表明,机器人能够自主避开障碍物,到达目的地。