基于道路结构特征的自主车视觉导航

基于计算机视觉技术的道路检测,针对红旗轿车自主驾驶系统的视觉导航,提出并实现了一种基于道路结构特征的自主车视觉导航方法.该方法根据高速公路上道路标志线平行、等宽等特征,将车载摄像机获取的道路图像投影到道路平面上,再运用这些特征来提取标志线像素.在此基础上根据公路道路模型,建立参数空间搜索最优参数,得到道路标志线的参数表达,实现视觉导航,并给出了C市环城高速上的实验结果.     

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.     

基于单目视觉的车距测量方法综述

测距是实现车辆安全系统的关键技术,计算机视觉提供人类视觉的计算模型。在总结国内外已有的车辆测距的理论的基础上,比较了机器视觉中单目视觉和立体视觉测距的优缺点,重点总结了国内已有的基于单目视觉的车距测量方法,并给出了相应的原理及测距模型。最后,给出了每一种方法存在的优点和一些不足,并对未来进行了展望。     

基于道路几何模型的单目测距算法

在研究前方障碍物识别及高速公路几何模型基础上,对其左右边缘线的几何约束关系进行了讨论,分析了常用的多目测距算法的不足,提出了一种实时、有效地利用计算机视觉原理实现单目测距的求解高速公路上障碍物距离测算方法,实验证明,系统的实时性好。精度高,达到了实用要求。     

非完整轮式移动机器人轨迹跟踪控制

文章讨论了包含电机动力学模型的非完整轮式移动机器人轨迹跟踪控制问题,提出了一种新型速度跟踪控制策略,使该非完整系统全局渐近稳定,并能有效克服外部扰动带来的影响,使系统具有良好的鲁棒性。仿真结果证明,该控制策略是有效的。     

基于立体视觉的冗余度TT-VGT机器人避障规划

本文提出了采用立体视觉进行障碍物距离检测,通过视觉反馈,及时调节机器人末端运动轨迹以实现避障规划的方案;并根据冗余度TT-VGT机器人的机构特点提出了相应的避障判据,设定了最大无碰撞距离和末端与杆件之间最大偏差;最后对冗余度TT-VGT机器人空间运动进行了图形仿真.     

基于单目视觉的移动机器人伺服镇定控制

针对轮式移动机器人的单目视觉伺服镇定问题,在深度信息、机器人坐标系与摄像机坐标系间平移参量未知、摄像头光轴具有固定倾角的情况下,建立了移动机器人在摄像机坐标系下的运动模型.针对该模型提出了一种基于平面单应矩阵分解的鲁棒自适应控制方法,保证了误差的全局指数收敛.仿真和实验结果表明:所设计的控制器可以保证移动机器人指数收敛到期望的位姿,同时所设计的鲁棒自适应控制器对参数不确定性具有一定的鲁棒性.     

基于改进人工势场法的巡航导弹自主避障技术

针对巡航导弹在巡航段的自主避障问题,提出一种改进的人工势场法.为解决传统人工势场法无法避免的局部极小问题,本文将局部极小分为两类,分别给出两类极小值的判定定理及方法,同时给出消除局部极小的措施.考虑导弹的可用过载约束,以连续可微的对数函数构造势场函数,定量描述禁飞区和目标点;此外,为实现自主规避禁飞区,合理设置引力场和斥力场的作用区域和调整势场函数的参数,使导弹在合势场的作用下,获得一条适飞轨迹最终抵达目标点.最后,通过数学仿真,验证了这种方法的有效性.      

非均匀有理B样条的挖掘机器人 作业过程中自主避障控制

为解决挖掘机器人在作业过程中遇到大障碍物时无法及时调整动作的问题,提出一种基于非均匀有理B样条(NURBS)曲线的轨迹规划方法.利用3次NURBS曲线插值实现特定的挖掘曲线,在与大障碍物发生碰撞时,通过调整权重因子改变挖掘机器人的局部挖掘轨迹,并且保证轨迹具有良好的平滑性和连续性.仿真实验表明:所提的轨迹规划方法能够实时调整铲斗位姿,进而改变挖掘路径,使挖掘机器人成功避开障碍物,实现自主平滑挖掘.     

非完整移动机器人的模型预测控制技术的研究

该文主要基于动力学模型的基础上,初步建立目标函数,添加终端状态惩罚到值函数,并且添加一个终端状态约束到滚动时域控制器上来保证局部线性的稳定性,并完成对非完整移动机器人的轨迹跟踪。在此基础上,研究保证预测状态稳定的误差输入、设计终端状态控制器。研究表明,添加终端惩罚的目标函数能确保规划出的轨迹不仅能有效的跟踪参考轨迹,并且使输入的信号能够满足限定的终端状态时域约束。仿真结果表明,此方法能有效跟踪参考轨迹。     

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.     

普通车床常见故障的分析与排除

分析了造成普通车床常见故障的原因,总结了故障排除和检修的主要方法,对普通车床及其相关机床的使用、维护和检修具有一定的借鉴和参考价值。     

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。     

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.     

变电站巡检机器人避障方法研究与应用

为提升变电站巡检机器人的导航避障能力,将深度学习技术应用于变电站场景识别中,提出了一种基于深度卷积神经网络的避障方法.该方法联合图像分类和语义分割两个分支来共同辅助机器人导航避障,分类分支通过获取图像全局信息,保证机器人正确行驶方向;而语义分割支路则根据图像局部信息以及机器人前方目标类别,指导机器人准确避障.实验结果表明,避障方法可以高效地对图像进行分类和分割,同时,在实际变电站环境中,该方法也能为巡检机器人提供有效的避障信息,实现实时自主避障.     

移动机器人全局动态路径规划融合算法

针对移动机器人全局动态路径规划效率较低的问题,提出一种基于安全A^*算法与双速度模型动态窗口法的全局动态路径规划融合算法.首先,通过安全A^*算法得到全局最优路径节点,将其作为临时目标节点,为动态规划提供全局信息,避免出现局部最优.然后,采用时间序列Bottom-Up算法减少路径节点数,从而减少迭代次数、计算代价和储存代价,提高算法效率.最后,采用双速度模型对动态窗口法进行改进,通过避障重规划机制,解决全局动态路径规划时移动机器人绕远甚至绕圈的问题,并通过MATLAB平台进行仿真实验.仿真结果表明：文中算法的规划效率可提高46.18%,保证了路径的安全性和移动机器人速度的平稳性,文中算法的路径质量和规划效率更佳.     

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.     

轮式移动机器人大转向航向跟踪控制

为了防止轮式移动机器人在大弯道路跟踪时出现过度转向而引起较大跟踪误差或偏离预定路径,提出了种能适应大转向的航向跟踪控制方法,利用机器人前轮偏角的绝对方向作为控制器反馈航向,仿真实验结果表明,该方法与以机器人车体航向作为反馈量的常规方法相比,在大转向航向跟踪时能有效志改善系统的动态特性,减少超调和振荡,提高基于航向控制的轮式移动机器人大弯道路径跟踪性能。     

一种移动机器人动态环境下的路径规划

一种动态环境下自主机器人路径规划的方法由趋于目标的全局运动规划和躲避障碍物的局部运动规划两部分组成.首先通过栅格法建立机器人的工作环境,利用蚁群算法初步规划出机器人的全局优化路径;在此基础上,采用滚动窗口的方法进行局部环境探测和碰撞预测,对动态障碍物实行局部避碰,使机器人安全顺利地到达目的地.该方法适用于环境中同时存在静止和动态障碍物的情况.仿真结果证明该方法有效.     

动态反馈的一类不确定非完整移动机器人有限时间镇定

针对一类非完整移动机器人, 通过输入-状态变换得到一个三输入链式系统, 考虑其在含有不确定控制方向和外部扰动时动态反馈的有限时间镇定问题. 运用非光滑控制理论, 给出了新型切换设计算法, 并得到了不连续的三步切换控制器, 使得相应的闭环系统全局有限时间镇定. 通过数值仿真验证了该控制策略的有效性.