割草机器人避障控制

针对以往割草机器人避障行为控制方法中存在避障路径不易跟踪以及对各类障碍物适应性较差等缺点,提出了基于测距传感器及模糊控制技术的割草机器人避障控制方法,并规划出易于路径跟踪的走折线运行方式．给出了传感器的布置,以超声波传感器测得的机器人左前方障碍物距离和右前方障碍物距离之差以及正前方障碍物距离作为模糊控制器的输入,而以小车方向角作为控制器输出,四周布置的红外传感器用于提高割草机器人在避障过程中的安全性．避障试验结果表明：该控制方法可行并具有灵活性和鲁棒性等优点,可通过改变控制器输入输出论域及折线段长度来设置避障过程中机器人与障碍物间的距离;所布置的传感器能够适应避障的需求．     

轮足复合式爬壁机器人研究综述

当前轮足复合式机器人机构主要包含轮足结合、分离复合以及变形轮足,分别能够实现不同障碍通道的移动作业、复杂未知环境的探索操作以及突发应急救援等应用。然而,针对船舶、压力储罐等金属立面环境,轮足复合式爬壁机器人必须兼具壁面适应、越障和壁面过渡的全位置自主作业能力,应用于壁面焊接、清洗、检测等作业任务。对比分析当前的国内外研究,轮足复合式爬壁机器人针对在垂直和倾斜壁面的工程应用有良好的适用性,它具备适应复杂曲面工作面并能够应对非结构化工作场景。轮足复合式爬壁结构在应对曲率变化、非结构化壁面等工作将会有良好的应用前景。     

机器人轮足复合式移动机构的探讨

给出一种新型机器人移动机构——轮足复合式移动机构,并对其移动过程中的步态、支承状态和各足的相应动作过程等进行了讨论。     

轮履复合式变形车轮机构参数分析

针对非结构环境地形的特点,结合轮式、履带式移动机构在复杂地形环境中的运动特点,提出了一种可在轮式、履带式之间进行自由切换的轮履复合式变形车轮的设计。利用序列二次规划算法,得出了变形车轮各机构参数对接地长度的影响,为最优化机构参数的确定提供了理论基础。分析机构参数对车辆通过性能影响,其结果研究表明：变径比越大,与轮式模式相比,履带式运动的越障优势越明显;同时,相对履带式运动而言,轮式运动快速灵活的优势也越明显。     

基于自适应模糊的两轮直立式机器人直立平衡控制

针对两轮直立式机器人的直立平衡控制问题,提出了一种直接自适应模糊的控制方法,该方法对输入前的常数项无严格限制,经过实验证明,其可正可负,只需保证符号一致即可,可以是在某一个区间上满足李普希茨条件的函数. 仿真实验表明,即使机器人的初始角度很大甚至是平躺状态,该方案仍可以很好地控制机器人的直立平衡,并与传统的模糊控制效果进行了对比,结果表明,该方案有效提高了控制的稳定性,从理论上实现了机器人从基本平躺状态到直立平衡的稳定控制过程.     

未知环境中机器人避障路径规划研究

针对人工势场法机器人路径规划具有目标不可达与存在局部极小值点等问题,提出了改进后的人工势场法模型,将未知环境中的障碍以网格地图的形式设计出来,使机器人通过感知来规避障碍朝目标移动。运用MATLAB GUI设定形成一个包含障碍与目标点的二维坐标系统环境,在其平面地图中使机器人从初始位置到期望位置进行最优轨迹移动仿真试验。试验显示,改进后的人工势场法能使移动机器人在未知环境中导航避开障碍并找出合适路径,以达到无碰撞要求。仿真结果接近预期效果,表明该方法能有效提高移动机器人在未知环境中路径规划的可行性及其避障的有效性。     

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。     

轮履复合式变形车轮的设计与越障性能分析

不同行进结构对各种复杂的非结构化路面条件具有不同的适应性和通过性.文中结合轮式、履带式运动机构的优点,提出一种可以根据路面条件改变车辆行进模式的新型轮履复合式变形车轮.变形车轮由变径轮辋部件和履带轮部件组成.在同一驱动机构作用下,变形车轮能以轮式或履带式两种运动模式在复杂的路面上运动,使车辆具有良好的地面适应性和通过性.变形车轮采用模块化设计,可以代替普通充气式轮胎直接安装在车辆上.对变形车轮两种运动模式的分析表明:变径比越大,与轮式模式相比,履带模式的爬坡性能和翻越台阶性能优势越明显.     

微小型LTA飞行机器人主动避障控制研究

采用基于行为的研究方法，设计了一种基于电机神经元网络的微小型LTA飞行机器人主动避障控制方法。该方法通过电机神经元网络选取飞行机器人的飞行动作，采用增强式学习方法对飞行结果作出评判，利用评判结果在线修改网络权值，从而实现微小型LTA飞行机器人在未知、动态环境中的主动避障。飞行机器人的仿真运行分析，验证了该方法的有效性。     

轮履变体式车辆底盘越障性能研究

对全地形轮履变体式车辆底盘的典型越障性能进行研究.首先,参考某型车辆底盘,设计轮履复合轮（即变体轮）尺寸,建立三维模型;通过运动学和力学分析,确定出变体轮跨越壕沟、攀爬台阶及爬坡的临界状态,得到最大越壕宽度、最大越台阶高度和极限爬坡度.结果表明,轮履变体式车辆底盘具有很强的环境适应能力和较高的越障性能,且整体越障性能优于传统轮式和履带式车辆.这些为轮履变体式底盘的结构优化以及未来轮履复合式车辆的广泛应用提供了充分的理论依据.     

移动智能机器人避障规划研究

文章针对环境信息不确定情况下的避障问题,利用摄像机逆透视映射原理,实现单摄像机获取环境深度信息,并提出了一种基于视觉的局部路径规划的算法,实现了移动智能机器人在不确定环境中利用视觉传感器实时获取外部信息进行路径规划,仿真与实验结果表明,移动智能机器人能快速地跟踪规划路径,实现避障。     

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.     

拱泥机器人避障运动分析及其系统仿真

路径规划问题是拱泥机器人研究中的一项关键技术。在概述拱泥机器人的基本构成,分析其规划策略的基础上,提出拱泥机器人避障运动控制器路径规划算法,并通过仿真实验得以验证,实现了局部规划与全局导航目标的有机结合。基于该规划策略及其算法,设计集数据接口、硬件接口、数学运算接口和图形化接口为一体的避障运动仿真系统。结果表明,该规划策略对拱泥机器人在未知泥土环境下实现动作稳定、轨迹平滑的避障运动具有良好的效果。     

小型机器人避障的设计与实现

设计了一款基于MCS51单片机的智能机器人.该控制系统采用红外传感器来检测路面的预设障碍,使机器人能在一定区域内准确避开障碍行走,并且能够完成特定的任务.试验表明:该控制系统能够按照预定的要求实现对机器人前进、转弯、停止的精确控制,且系统避障迅速可靠.     

变结构陆空机器人自主跨域越障技术研究

陆空机器人因其灵活的机动能力而备受关注,为了更好地发挥陆空机器人的跨域越障特性,以变结构陆空机器人为平台,对深度图像进行二值化处理以提取前方障碍物的边缘轮廓,采用最小矩形匹配法对障碍物进行建模,获取障碍物的距离及高度信息.根据障碍物距离和高度的检测结果及平台地面移动越障极限,提出了一种自主跨域越障策略.试验结果表明,机器人可以准确检测判断出行驶前方障碍物的距离及高度信息并可以顺利自主跨域越障,到达目标点,提出的障碍物检测方法及自主跨域越障策略是有效的.      

基于产生式规则的机器人动态避障

以中型自主足球机器人为对象,研究其动态避障情况.依据传感器输入信息进行特征识别,选择距离机器人最近的为首要躲避障碍,利用产生式规则进行机器人避障控制,对远距离和近距离障碍采用不同的避障策略,并引入虚拟点以躲避碰撞.在仿真和实时环境下进行了实验,分析了障碍位置不同和输入参数不同情况下的避障情况,并与传统人工势场法进行对比,避免了传统人工势场法进行机器人避障时会出现陷入局部极小、抖动等问题.实验结果表明该方法能使机器人快速有效的躲避障碍.     

全方位移动避障实时轨迹控制算法的研究

针对机器人避障轨迹控制过程中存在的路径优化以及如何躲避大障碍物或者是多障碍物的情况,本文提出一种基于狄克斯特拉算法与贝塞尔曲线的机器人移动避障实时控制改进算法,该算法引入机器人与目标终点路径的速度分量,采用狄克斯特拉算法进行移动轨迹路径优化,进而采用贝赛尔曲线修订优化路径,以此满足动态约束条件.仿真结果表明:相对于改进人工势场算法,本文构建的改进算法使得机器人移动时间缩短,机器人避障运动规划明显改善,具有较强的鲁棒性.     

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.