基于复合控制算法的全向移动平台设计与实现

设计并制作了一款基于麦克纳姆轮的全向移动平台,为保证移动平台的高精度运动和灵活避障,提出了一种复合控制算法。移动平台采用4个麦克纳姆轮为驱动轮并建立了在环境坐标系下的数学模型,采用上、中、下3层分布的电路控制系统,并以二维模糊PID(proportion integral differential)控制器、Bang-Bang算法和提出的避障算法构成复合控制器,实现移动平台在室内灵活避障和高精度运动。研究结果表明:设计的移动平台运动方式灵活,能够在二维环境下保持良好的避障能力和较高的运动精度。     

基于模糊PID的麦克纳姆轮移动平台的控制算法

为提高麦克纳姆轮移动平台移动的可靠性和准确性,在分析了麦克纳姆轮全向移动的原理和运动模型的基础上,发现麦克纳姆轮移动平台中如果四个轮子的转速控制不理想或某个轮子打滑,造成了移动平台的移动不稳定。采用模糊PID控制算法,实现了对麦克纳姆轮的4个轮子的转速精确控制,解决了麦克纳姆移动平台运动的不稳定性和运动方向偏离。通过MATLAB仿真实验和测试实验表明,模糊PID算法对麦克纳姆移动平台的控制具有很好的鲁棒性。     

基于麦克纳姆轮的磁导航自动导引车模糊控制

由于自动导引车(AGV)的运动方向和速度取决于每个麦克纳姆轮的运动,故AGV循迹运动需要更加精准。将麦克纳姆轮应用于AGV的运动系统,使其具备在平面内三自由度的移动能力。为了克服AGV运行中偏离预定路径的问题,设计了一种基于模糊控制的循迹纠偏方法来纠正其实际行驶轨迹,并进行了仿真实验和实际检测,验证了所设计模糊控制器的有效性。     

基于模糊神经网络的无人机实时避障算法

针对模糊控制避障算法在障碍物信息未知的环境中适应性不强,难以有效规避"凹多边形"障碍物的问题,提出了一种基于模糊神经网络的无人机实时避障算法.采用等效夹角对模糊控制器的输入变量进行优化设计,克服了单一角度或距离在障碍物表征方面的局部片面性.基于BP神经网络理论设计了模糊控制器的初始隶属度函数和模糊神经网络架构;将模糊控制器在多个未知环境下生成的有效避障数据作为训练数据集,对模糊神经网络进行训练.仿真结果表明:所提出的模糊神经网络方法与模糊控制器相比具有更强的适应性,在面对未知复杂障碍物时避障更加灵活、路径更短,避障成功率更高.     

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。     

基于LMS的AUV空间避障模拟方法研究

为了模拟自主式水下航行器（AUV）在复杂海洋环境中对未知环境的感知以及避障过程,设计了AUV空间避障模拟试验系统．介绍了模拟平台的硬件结构和参数设计,应用激光测距系统（LMS）模拟水下声纳,建立了AUV空间避障仿真环境,设计了基于Q—Learning的避障算法,并完成了模拟试验．试验结果表明：AUV空间避障模拟平台可以较真实地反映AUV在水下复杂环境中的空间运动,避障算法可行有效．     

全向智能轮椅床的运动控制算法研究

为提高全向智能轮椅床运动的平稳性和方向控制的准确性,研发了一种能护理失能老人的全向智能轮椅床。通过对移动平台进行力学和运动学分析,设计了一种精准的双闭环直流调速系统,实现了对全向智能轮椅床4个麦克纳姆轮转速的精确控制,解决了全向智能轮椅床运动不稳定和方向控制偏离等问题。期望转速值确定后,通过对比经典比例积分微分(proportional integral differential, PID)算法和模糊PID算法的转速输出曲线,表明模糊PID算法更能满足全向智能轮椅床的使用要求。     

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。     

基于ROS的室内移动机器人研究

为了满足监测室内环境的需求,设计一款在室内巡逻的移动机器人.移动机器人采用搭载ROS系统的树莓派作为控制核心,利用激光雷达采集环境信息,在ROS分布式框架下利用各种功能包进行算法开发.基于Gmapping算法进行建图,运用A*算法和DWA算法实现自主导航.机器人选用麦克纳姆轮来应付复杂的环境.在经过室内环境测试后,能够完成室内地图构建和自主导航的目标,对今后在室内环境下研究具有重要意义.     

基于模糊控制的仿生机器鱼避障研究

为了使机器鱼能够在复杂与不确定的水下环境中进行自主导航与避障,提出了虚拟传感器与模糊控制相结合的仿生机器鱼避障算法,并使用已开发的仿生机器鱼的三维仿真系统对避障算法进行检测。通过虚拟射线法建立虚拟传感器来探测障碍物的相对位置,并设计一个复合模糊控制器根据虚拟传感器提供的信息实时控制机器鱼的运动。仿真结果表明:该避障算法可以有效地为机器鱼提供避障路径,准确地到达目标点。     

基于Bézier曲线的差速驱动机器人混合避障路径规划算法

为实现差速驱动机器人在避障环境下的平滑最优路径规划,提出一种基于Bézier曲线的差速驱动机器人混合避障路径规划算法.首先,建立差速驱动机器人运动模型,用于操控左右两个驱动轮线速率,完成机器人转弯及非匀速运动;其次,利用Bézier曲线描述路径状态,将路径规划问题转换为产生Bézier曲线有限点方位优化问题,提升机器人...     

基于改进A*与DWA算法的物流机器人路径规划

传统的仓库物流AGV移动机器人一般按照铺设的磁轨道进行作业,导致机器人搬运路线并非最优路线,工作效率较低。本文研究了一种基于ROS操作系统的路径规划自主控制算法,从实际应用场景出发,对移动机器人运行的仓储环境SLAM地图构建,对传统的A*算法和DWA算法进行改进优化,并在ROS开发平台上开发程序,进行实验验证。实验结果表明,该方法能有效实现自主导航、动态避障功能以及路径优化,并从路径转折次数、运行总时间、运行总路径长度等角度验证了策略的有效性。     

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.     

机器人双目图像实时立体匹配算法

针对移动机器人平台上的双目视觉深度信息获取问题,研究了一种适用于动态图像序列的双目图像立体匹配算法.采用成熟的半全局立体匹配算法对图像快速立体匹配;分析了在复杂环境下的运动平台上完成立体匹配所面临的主要噪声干扰,包括白斑噪声和断层闪烁噪声;为此,分别提出了白斑滤波算法和视差图时间域滤波方法以抑制这两种噪声.试验结果表明,所提出的算法能够有效抑制动态双目图像在立体匹配时的噪声干扰,最终能够实时获得连续清晰的视差图序列.      

D*算法在柔性输送系统路径规划中的应用研究

针对柔性传输系统(FTS)对于最短路径规划问题的要求,提出将D*算法移植并嵌入到柔性传输机器人模型的控制系统中。简要介绍并分析了D*算法的基本原理,以位置已知、环境相对确定和最低路径代价为约束条件,建立FTS的最优路径规划模型,并进行仿真实验。实验结果表明,D*算法具有较好的避障自适应性能力、较高的柔性和动态响应特性,较之Bug算法、概率路标算法(PRM)和Bellman-Ford算法等,D*算法具有较快的收敛速度和较少的计算量,适合环境相对确定、多品种小批量柔性传输系统。     

基于定向极限环的Cucker-Smale群体避障模型

针对多障碍物环境下的群体避障问题,本文在改进Cucker-Smale(CS)群体运动模型和传统的极限环避障算法的基础上提出了一种基于定向极限环的CS群体避障模型.该模型改进了多障碍物的合并方式,引入了定向的运动规则.仿真结果显示,在整个群体避障过程中该算法的碰撞个体数和避障时间较传统的极限环避障法有较大的改善.     

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.     

基于势场法的无人车局部动态避障路径规划算法

根据无人车动态实时避障的需求,提出一种基于人工势场法的局部避障路径规划算法,通过改进势场环境及势场力来解决传统势场法局部极小值和目标不可达的问题. 考虑车辆碰撞安全性,对侧向动态障碍物和同向动态障碍物工况进行分析,采用动态窗口法进行实时动态避障规划. 同时为保证规划路径的平滑性和可跟踪性,采用贝塞尔曲线对轨迹进行平滑处理. 最后,在CarSim和Matlab/Simulink 联合仿真平台下,对所提出的控制算法进行验证. 仿真结果表明了规划算法的避障有效性、安全性以及可跟踪性.