多智能体编队避障算法研究

利用势函数方法,研究了多智能体在障碍物环境下的追击编队控制.为解决单个智能体在势场中存在局部极小点与动态性能不好问题,引入速度势场建立新的势场函数.并研究了多智能体在不同环境下的编队控制,其中包括无障碍物环境,静态障碍物环境,以及静态障碍物和动态障碍物并存的复杂环境.通过选择与目标,障碍物和编队队形相关的势场函数,提出一种新的分布式编队避障控制算法.仿真结果表明所提算法能有效地解决多智能体编队避障问题.     

带有领导者的多智能体避障队形控制

研究了一类带有领导者的多智能体系统队形控制问题,在实现期望队形过程中同时考虑避撞和避障问题.改进了现有避撞与避障势函数的构造方法,并基于势函数的方法设计了控制策略,在控制策略的作用下,带有领导者的多智能体系统实现了期望的队形和避撞、避障控制目标.最后,通过仿真说明所提方法的有效性和可行性.     

基于人工智能的汽车无人驾驶避障模块的研究与分析

车辆行驶环境下最重要的就是对于路上各种障碍的躲避,这是实现安全智能的无人驾驶的前提,所以避障就是无人驾驶系统中的核心部分。而智能避障就是通过安装在车外部的激光传感器和声波雷达对周围的路况信息,交通环境进行采集。此功能有环境的感知检测元件完成,然后将收集的信息经过处理,传送给车载计算机主控器,由计算机对环境进行预测判断障碍物出现的概率。再经过复杂的算法计算出最优的全局路径。将命令发送给控制执行部分,由执行器执行命令完成避鄣行驶。     

基于Arduino的智能小车测距系统的设计

本文以Arduino单片机作为主控处理器,控制智能小车完成自动避障设计。小车启动遇到障碍物时,通过HC-SR04超声传感器检测障碍物距离信号传送给单片机,并在LCD上显示距离,同时Arduino根据设定的安全距离,控制小车避开障碍物,实现小车自动安全行驶。在传感器加入SG90舵机,优化障碍物的检测范围。小车测试的安全距离设定为60 cm,舵机可转动左90°、右180°、正前方3个角度,可检测小车左右前方向上的环境信息。小车避障的同时,LCD显示屏上同步显示当前检测距离。最后通过场景验证,所设计的智能小车满足安全避障的要求。     

基于Arduino的智能小车测距系统的设计

以Arduino单片机作为主控处理器,控制智能小车完成自动避障设计。小车启动遇到障碍物时,通过HC-SR04超声传感器检测障碍物距离信号传送给单片机,并在LCD显示屏上同步显示当前检测距离, Arduino根据预先设定的安全距离,控制小车避开障碍物,实现小车自动安全行驶。在传感器加入SG90舵机,优化障碍物的检测范围。小车测试的安全距离设定为60cm,舵机可转动左90度、右180度、正前方3个角度,可检测小车左右前方向上的环境信息。最后通过场景验证,所设计的智能小车满足安全避障的要求。     

基于机器视觉的智能小车自动循迹及避障系统

本文使用STM32单片机作为核心控制器,并协同机器视觉模块OpenMV组成智能小车系统,针对摄像头提取的道路图像信息,采用阈值法和鲁棒线形回归算法提取道路引导线,采用多重模版匹配法提取障碍物信息,并结合传统PID控制技术和模糊控制技术,实现了智能小车系统的引导线自动循迹和避障功能.实验表明,在直径为4mm引导线场地中,小车巡线性能表现良好;在静态障碍物环境下,小车能够有效识别障碍物,并完成避障路径规划.     

轮式智能车的设计

智能小车的循迹避障功能是实现小车完成正常行驶的关键.本文设计了一款基于STM32的轮式智能循线避障小车,采用PID速度控制算法控制电机转速,利用红外传感器采集小车的运行轨迹和障碍物等信息,并将其传递给单片机.通过单片机控制,从而在规定的路线上实现循迹、上下窄桥、上下楼梯和避障及抓取障碍物的功能.该设计具有结构简单,运行稳定,精度高等特点.     

基于MAPSO的混合式多机器人编队控制

为了解决目前编队控制中队形不稳及复杂环境适应性差等问题,针对全局环境中含有动/静态障碍物的复杂环境,提出一种将Leasder-Follower法及人工势场法改进结合的混合式多机器人编队控制新方法;同时,引入多智能体粒子群优化(MAPSO)算法对多机器人编队控制相关参数进行在线优化,能有效避免机器人陷入局部最优,增强其抗干扰能力.对该方法进行仿真分析,并和Leasder-Following法与基于行为法相结合的混合编队控制方法进行比较.结果表明:MAPSO的混合式多机器人编队控制方法能更好地完成多机器人在复杂环境下的编队控制任务,验证了其有效性和可行性.     

一种面向多智能体群集的避障算法

多智能体群集中的避障问题是研究的难点问题,每个智能体需要安全避开障碍物并朝着目标点前进.根据现有的基于人工势场函数的群集算法,提出一种改进的具有避障能力的群集算法.在该算法中,将障碍物等效成虚拟智能体进行避障.智能体感知到障碍物后,不是立即采取避障措施,而是将智能体的速度方向和目标点考虑在内,根据智能体不同的速度方向和目标点的位置,采取不同的避障措施.经理论分析与实验验证,表明所提出的算法能够有效地躲避障碍,并且在避开障碍物后更快地达到群集.     

基于多传感器融合的机器人导航系统设计

随着传感器技术的进步,多传感器信息融合技术在移动机器人中的应用已经成为一个热门的研究领域,为移动机器人探索不确定和未知环境提供了一种技术途径,是机器人实现更高级智能行为的基础。目前,用于移动机器人避障和导航控制的多传感器信息融合方法主要有模糊逻辑和神经网络。在机器人避障和导航控制中,本文采用了基于模糊逻辑的多传感器信息融合算法。通过对多传感器的信息进行融合能较好地实现机器人在未知环境中的自主避障与导航,并对这种控制方法进行了MATLAB仿真。通过对MATLAB仿真结果的比较,证明了在机器人的避障和导航控制中,该信息融合算法是优于传统信息融合算法的。     

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。     

多移动机器人保持队形路径规划

将多移动机器人的运动控制和路径规划有机结合,提出了多移动机器人的队形模型和保持队形的定义.在此基础上,以基于行为的导航算法为基础,将机器人队列的运动过程划分为正常运动、避障和恢复队形3个阶段.在避障阶段,引入虚拟机器人使队形保持部分完整;当队形被严重打乱时,规划机器人的局部目标位姿使队列快速恢复队形.仿真实验表明,该控制方法不仅使多移动机器人安全避障,而且队形保持较完好.     

基于遗传算法优化的机器人非奇异终端滑模控制

六自由度并联机器人是一个强耦合、高度非线性的系统,针对此特性研究了非奇异终端滑模控制方法,为改善其运动品质,结合指数趋近律的思想,给出了系统的控制律.利用李雅普诺夫（Lyapunov）理论验证了存在建模误差和外部干扰时六自由度并联机器人控制系统的稳定性,确保了控制系统的鲁棒性.为了进一步减少滑模控制的抖振,提高系统收敛速度和跟踪性能,采用了遗传算法来优化非奇异滑模面和控制律的参数.仿真结果表明：提出的控制策略参数优化后能使机器人的轨迹跟踪稳态误差趋近于零、系统调整时间短、驱动器控制律平滑,达到了高性能的位姿控制.     

基于滚动优化原理的类车机器人路径跟踪控制

针对存在非完整约束的类车移动机器人路径跟踪问题,提出了带约束曲线拟合的路径跟踪策略。借鉴预测控制中的滚动优化原理,通过运用微分平坦方法对所规划路径进行轨迹生成,进而完成路径跟踪过程。同时,基于滚动优化原理的跟踪方式也满足了路径跟踪对实时性的要求,移动机器人在遇到未知障碍情况下能够完成主动避障动作。为验证该方法的有效性,文章最后进行了仿真实验,结果表明,类车机器人在满足执行机构约束以及几何约束的条件下,能够成功避开障碍物,并且具有良好的跟踪性能。     

基于STC89C52控制系统的校园送餐机器人设计

针对校园安全和学生送餐需求,设计了一种以STC89C52单片机为控制核心的全自动校园送餐机器人。送餐机器人由通过吸盘式直流牵引电磁铁连接的自主行走单元和外卖箱单元组成。控制系统作为送餐机器人的核心,由主控模块、红外传感器模块、超声波避障模块、电机驱动模块、电源模块等部分组成,具有路径识别和自主避障的功能,可以准确地识别目标路径。自主行走单元系统采用PWM调控机器人的速度,安装在机器人底盘上的新型集成红外传感器DRS3100对轨道形状及宽度进行循迹,并将检测到的信号传输给STC89C52,控制机器人左右电机的运转,进而调整运行方向或停止。应用超声波测距模块,通过单片机及程序的控制使送餐机器人在检测到距离障碍物20 cm左右时停止工作。使用运动函数控制机器人的动作完成全自动化送餐。在试制的样机上进行了机器人控制系统性能测试,实验结果表明,该送餐机器人运动平稳,适应能力强,具有很高的实用价值。     

基于单线激光雷达的廊道环境数字重构技术

针对廊道环境的数字重构问题,设计了一种基于单线激光雷达的数字重构系统.该系统利用移动机器人搭载单线激光雷达传感器,构建三维雷达扫描系统,实现廊道环境的自动扫描和实时重构.首先进行系统的硬件搭建,其次详细介绍了系统的数字重构过程,主要包括移动机器人控制模块设计、坐标转换、数据融合等.为了解决移动机器人运动偏离的问题,在控制系统中加入模糊PID(porportion integral differential)控制算法,保证了系统数据采集的准确性.对于2D点云到3D点云的转换的问题,提出了一种里程计数据和激光雷达传感器数据融合的方法.最后进行实验测试.结果 表明:该系统可以实现对一般复杂的廊道场景进行自动化采集和实时重构,不仅精度高而且重构特征明显.     

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.      

自主机器人燃料电池多能源动力系统

为解决传统蓄电池机器人能量密度低、充电时间长等问题,采用质子交换膜燃料电池与镍氢电池混合构成自主机器人多能源动力系统的方案,并对动力系统拓扑结构及优化目标进行了分析.分别设计动力系统在启动、加载、制动及匀速运动工作模式下的能量流控制策略,并根据机器人运行轨迹及实时运行状态切换各模式下相应控制器对系统进行控制.仿真结果表明:多模型控制能提高整个动力系统的经济性,且燃料电池得到了保护.     

路径预设的移动机器人设计

 为实现具有环境自适应能力的全方位移动的机器人,分析了当前移动机器人运动路径规划中存在的问题,提出一种路径预设移动机器人的设计方案。该系统由移动机器人和无线遥控器两个部分组成,采用霍尔传感器、红外避障传感器和电子指南针等多种传感器的融合,实现移动机器人的精确移动、路径学习和信息存储。从记录模式和移动模式两个方面阐述了系统工作流程。调试结果表明,设计提出的移动机器人能搭载各种设备,完成按预设路径移动并反向返回的功能,适于在智能家居等环境中进行监控采集等应用。     

轮履复合式农业机器人越避障控制研究

轮履复合式农业机器人具有行走灵活,通过能力强的特点,本文将模糊逻辑理论应用于轮履复合式农业机器人的越避障控制,设计了模糊控制器,建立了模糊控制规则,MATLAB仿真实验证明,该控制器可有效控制机器人攀越和避过障碍物.