全方位轮式移动机器人控制器设计与实现

全面介绍了一种全方位移动机器人的控制系统体系结构及软件的控制策略 ,包括采用的超声和激光传感器系统、网络化无线通讯系统、基于上下位机的计算机控制系统等方面。重点介绍了基于LM6 2 8的系统的伺服控制方法 ,并给出了机器人运动实验的结果 ,证明了系统的可行性。该系统适合在非结构化动态环境中进行分布式多Agnet(智能体 )、多机器人的协作与协调、移动机器人路径规划与避碰等研究。     

基于角色变换和强化学习的多机器人协同仿真

征对多移动机器人协同问题,将角色变换与强化学习相结合,采用集中式控制结构,并提出了距离最近原则,将距离障碍物最近的机器人作为主机器人并指挥其它从机器人运动,同时采用了基于行为的多机器人协同方式,在提出的基于强化学习的行为权重基础上,通过与环境交互使机器人行为权重趋向最佳,并利用基于最大行为值的协调策略来规划机器人避碰行为.通过在动态环境下多机器人协同搬运仿真实验,表明在使用了角色变换和强化学习后,有效减少了多机器人与障碍物发生碰撞的次数,成功的实现了协同搬运,具有良好的学习效果.     

基于碰撞预测的无碰撞航路规划

人工势场法作为路径规划的一种算法,由于其数学描述简洁且易于执行,所得路径较短且平滑,在许多工程领域中被广泛使用.由于势函数斥力作用仅考虑机器人与障碍物的距离,这就使航路规划在障碍物附近无差别的采取避碰措施,这就导致无谓避碰行为的出现,极大影响航路规划的效率,且容易出现狭窄通道无法识别以及由周边多个障碍物的合斥力造成的局部极小值问题.针对无谓避碰行为,提出碰撞危险度评估模型和障碍物影响距离确定模型,针对局部极小值和航路点震荡问题,提出虚拟障碍物法和过滤震荡点法,以此构成基于碰撞预测的航路规划法.仿真结果表明该方法能够有效的避免无谓避碰行为,且无局部极小值和航路点震荡问题,所得路径也较短.     

双臂空间机器人的通用运动学路径规划算法

提出了一种基于通用运动学模型的双臂空间机器人在自由浮游状态下捕捉目标并避免碰撞障碍物的路径规划算法。过去的双臂空间机器人路径规划问题主要研究双臂的避碰问题 ,而忽略了机器人本体的避碰问题。实际上 ,当机械臂运动时 ,机器人本体也在相对运动 ,这个相对运动随机械臂质量与本体质量之比的增大而增大。利用通用运动学模型计算出双臂空间机器人的各点 (包括本体 )的速度 ,并在路径规划过程中根据机器人本体的速度计算出本体平动的距离 ,克服这个平动来避免与障碍物碰撞。最后 ,通过路径规划算法的计算机仿真结果证明了所提出路径规划算法的可行性     

基于碰撞危险度的无陷阱动态航路规划

由于人工势场法中障碍物的影响距离通常为一个固定值,不可避免地导致无谓避碰行为的出现,极大影响航路规划的效率。本文在动态环境下,针对无谓避碰行为,提出碰撞危险度评估模型和障碍物影响距离确定模型;针对障碍物在目标附近目标不可及问题(goals nonreachable with obstacles nearby,GNRON),提出能够区别评估障碍物的时间碰撞危险度模型;针对陷阱问题,提出虚拟障碍物法,以此构成基于碰撞危险度的无陷阱动态航路规划法。仿真结果表明该方法能够有效避免无谓避碰行为和陷阱问题的发生,且无GNRON问题,所得路径也较短且平滑。     

多移动机器人混合避障算法的编队策略

针对多移动机器人系统在未知静态障碍物环境下的编队避障问题,提出了一种多移动机器人混合避障算法的编队策略,使多移动机器人系统在整个运行过程中保证系统内不发生碰撞,并且在未知静态障碍物环境中能最大程度地保持队形进行有效避障,以及能够在较短时间到达指定目标点。该编队策略基于领航跟随法和人工势场法,将系统内机器人划分为领航机器人及跟随机器人,并根据各自角色任务的差异,对其采用了不同改进方法的人工势场法进行避障,形成一种混合避障算法,其中针对领航机器人提出了LAPF(leader artificial potential field)避障算法,该算法改进了传统人工势场法的斥力函数,解决了传统人工势场法极易陷入局部极值困境的问题,并有效缩短了避障过程所用时间。为保证整个系统运行过程及避障行为之后能够恢复队形保持系统稳定性,该编队策略利用一致性模型控制机器人的速度,使领航机器人与跟随机器人的状态趋于一致,进而保持队形。仿真结果验证了LAPF算法及该多移动机器人混合避障算法编队策略的有效性。     

轮腿式机器人倾覆稳定性分析与仿真

在复杂的三维地形中,移动机器人的抗倾覆能力非常关键.针对非结构化环境对小型移动机器人的运动要求,设计了一种具有多驱动模式的轮腿式机器人.该机器人采用对称结构,有四个独立的运动单元,能够变化多种构型.采用动态能量稳定锥方法和倾覆稳定性指数对机器人的稳定性进行综合评价.分析了机器人变形过程中的稳定性变化,以及存在路面干扰和惯性力干扰时机器人六种典型能动构形的动态倾覆稳定性.仿真试验表明,该机器人的多种能动构型有利于提高其倾覆稳定性.     

基于粒子滤波的机器人定位及动态目标跟踪

提出了一种基于粒子滤波的动态跟踪算法,解决了传统SLAM理论在处理动态目标时误差不断累加的问题。通过分析移动机器人和激光测距仪,里程计的原理,建立了机器人的运动和观测模型。将数据关联的方法用于动态环境中则提高了系统的稳定性和定位的精度。仿真结果表明此算法能够比较精确地估计出机器人的位姿以及动态目标在地图中的位置,为开展将静态与动态相结合的定位与地图构建的研究提供了一种可行方案。     

不确定环境下基于动态子目标搜索的移动机器人导航算法及其实现

在不确定环境下进行移动机器人的路径规划一直是当今机器人研究领域的一个焦点问题和难点问题。采用最短切线法引入动态子目标,通过分析激光检测系统LMS200采集的数据,在导航途中临时产生一系列子目标来代替真实目标点,提出了一种基于最优动态子目标的搜索的最短路径算法SAS,并在此基础上,对算法进行了改进。在仿真和真实环境下的实验结果都表明方法可行有s效,能够满足移动机器人导航的实时性要求,为移动机器人实现无碰撞局部最优路径规划提供了一种新型实用算法。目前该方法已经成功地应用于浙江理工大学移动机器人ZSTU。     

基于速度障碍法的多UAV可飞行航迹优化生成

研究无人飞行器(unmanned aerial vehicle, UAV)在线可飞行航迹的自主规划对UAV适应非结构化环境、提高机动作战能力具有重要的现实意义。提出了一种基于Pythagorean-Hodograph (PH)曲线的UAV在线航迹生成算法,可以根据UAV当前的飞行状态、目标点信息及传感器探测信息实时规划出曲率连续的可避碰飞行航迹。考虑系统动态性能约束,采用分布估计算法对航迹参数进行优化选取,提出基于区间选优的全局精英个体概率选择机制,提高了航迹生成的速度及精度。根据速度障碍法原理,结合PH曲线的特点,给出了高动态环境下多UAV的实时动态避碰规划算法,该算法能使轨迹快速趋近于目标。对一组UAV的航迹规划在不同环境下进行了仿真实验,仿真结果证明了算法的有效性和实用性。     

双臂移动机器人的图形化编程与仿真控制系统

介绍一种双臂移动机器人的图形化编程与仿真控制系统。用户通过图形编程界面对机器人编程和任务规划，在三维仿真环境中预宽和分析规划结果，最后将优化程序下载到真实机器人中进行控制。采用Java3D和VRML实现三维仿真；基于RT-Linux平台保证仿真控制的实时性；实现了多机器人机制以支持机器人的流水线协作。该系统现在支持日本安川电机株式会社的双臂移动机器人产品。     

三阶多机器人协同编队动态避障控制

针对智能水下机器人编队在三维复杂环境中的避障和一致性控制问题,提出了协同编队动态避障控制算法。建立了基于动态障碍物运动速度的自适应斥力增益项,并将其引入斥力势场函数中,使机器人安全规避静态及动态障碍物,定义了基于机间势场增益项和机间通信权重的机间势场函数,解决机器人易自撞、脱离编队的问题;将机器人在势场作用下的合加速度引入一致性协议中,结合改进势场与一致性理论设计编队协同避障控制器;通过Lyapunov函数方法证明了稳定性。仿真结果表明：多机器人在该算法下能安全避障并实现位置、速度的一致性。     

多移动机器人圆形队列形成算法

该文提出一种多移动机器人圆形队列形成算法。在机器人数量不太大的条件下,通过迭代调节多机器人形成的多边形的边长和内角以实现在某一圆上均匀分布,再调节机器人与圆心的距离,最终使机器人均匀分布在一个指定半径的圆上。仿真结果验证了该算法的有效性。     

分布式多自主机器人系统冲突及其消解策略的实例研究

对于具有全分布式特点的大规模多机器人群体特性的研究，由于其复杂性和交互动态特性，往往缺乏明确的数学工具和分析手段，本文针对典型的群体觅食任务，以计算机仿真为手段，通过对机器人间冲突的分析，直观地揭示这类系统的典型特征，在此基础上，提出了一种基于局部广播式通讯的消解冲突策略，给出了该策略的有机限状态机描述，并进行了与其他方法的对比仿真实验，实验结果表明了本文方法对提高群体性能的有效性。     

基于预设性能控制的多导弹编队方法

针对多导弹编队控制问题,设计了一种既能保证编队精度又能保证在队形形成或变换过程中避免弹间碰撞的编队控制器。首先，建立领弹和从弹相对运动模型,并变换为具有级联形式的编队控制模型。然后，通过合理设置性能函数参数,基于预设性能控制理论设计能够对编队跟踪误差的瞬态过程和稳态精度进行控制的编队控制器。最后，针对队形形成和变换过程中的弹间避碰问题,通过实时改变编队期望位置并结合预设性能控制器的特点,设计了主动避碰策略。仿真结果表明，采用所提的避碰策略和编队控制器,能够使得多枚导弹在避免碰撞的前提下形成良好的编队。     

基于预设性能控制的多导弹编队方法

针对多导弹编队控制问题,设计了一种既能保证编队精度又能保证在队形形成或变换过程中避免弹间碰撞的编队控制器。首先，建立领弹和从弹相对运动模型,并变换为具有级联形式的编队控制模型。然后，通过合理设置性能函数参数,基于预设性能控制理论设计能够对编队跟踪误差的瞬态过程和稳态精度进行控制的编队控制器。最后，针对队形形成和变换过程中的弹间避碰问题,通过实时改变编队期望位置并结合预设性能控制器的特点,设计了主动避碰策略。仿真结果表明，采用所提的避碰策略和编队控制器,能够使得多枚导弹在避免碰撞的前提下形成良好的编队。     

航天器面内机动规避最优脉冲分析

针对航天器在轨危险交会,提出了航天器面内机动最优规避分析方法,基于面内机动约束,在保证碰撞概率降低到最小值或交会距离提高到最大值的前提下得到最优的机动脉冲。首先结合轨道高斯摄动方程和泰勒展开得到解析的轨道规避机动动力学模型,分析了机动脉冲与航天器相对运动的线性关系;然后通过航天器位置协方差信息及交会平面的相对位置信息得到航天器危险交会的碰撞概率和交会距离,并采用机动方向和机动大小分步求解的策略计算机动冲量;最后通过数值仿真对面内脉冲机动规避策略进行验证,仿真结果表明所设计的面内脉冲规避策略能够得到不同时机下的最优脉冲。     

基于径向基函数网络的强化学习在机器人足球中的研究

与监督学习从范例中学习的方式不同，强化学习不需要先验知识，而是具有从经验中学习的能力，将强化学习应用在大状态空间中，必须应用函数逼近的方法，如使用径向基函数网络建立输入和输出的映射关系。本文对基于径向基函数网络的强化学习在机器人足球这样的动态的多智能体环境中的应用进行了研究。实验结果证明了研究方法的可行性。     

舰载机牵引系统甲板调运避碰路径规划

针对舰载机牵引系统的甲板调运过程,提出了一种适用于复杂障碍物环境中不规则形状目标的路径规划方法。针对舰载机外轮廓特点,建立了目标的凸构型描述形式,并推导了多目标间碰撞检测及距离计算方法,在此基础上提出了舰载机牵连运动的轨迹跟踪控制算法,同时引入行为动力学方法实现牵引系统的避碰路径规划。为提高复杂环境下的避碰能力,基于广义符号阈值函数,提出了避障行为策略改进方法。仿真结果表明,本文提出的算法能够有效地解决舰载机牵引系统的避碰路径规划问题。     

基于行为动力学的移动机器人安全导航方法

研究机器人行为动力学方法的导航问题,该方法在动态环境下存在碰撞危险。提出一种改进迭代最近点算法,可以在机器人导航过程中实时获取障碍物的位姿变化。根据位姿变化将障碍物分为静止障碍物、移动障碍物。结合环境信息的不完整性和运动障碍物速度信息,提出可感知速度障碍物（perceivable velocity obstacles, PVO）概念,该概念定义的障碍物是机器人感知障碍物区域沿其相对运动方向膨胀得到的避障区域,是一种虚拟障碍物。将PVO作为障碍物应用于行为动力学方法完成机器人导航控制。所提出的改进方法在不改变原有行为动力学方法的基础上,增加了安全导航功能,简单易用。仿真实例证实,在动态环境下,改进的行为动力学导航方法比经典的行为动力学导航方法更加安全。