基于作物行特征的小型农业AGV导航基准线提取方法

针对基于视觉导航的农业机器人在导航基准线提取过程中易受杂草、缺苗干扰的问题,提出一种在玉米3～5叶期大田环境下快速、准确提取玉米行中心线作为小型农业AGV导航基准线的方法.采用超绿色灰度法以及Otsu法实现作物信息的实时获取;利用条形框模拟作物行长度、像素、走向特点,实现作物行位置初步定位,通过梯形模拟作物行在图像中呈现的上窄下宽的形状特征,实现作物行位置的最终定位;利用Hough变换统计特性实现作物行直线检测,并将当前帧导航基准线与上一帧导航基准线做夹角偏差对比(第一帧图像不做对比),偏差超出一定范围则继承上一帧导航基准线.试验数据表明,处理一帧640×480像素的图像平均耗时78 ms,导航基准线的提取准确率在94%左右.     

机器人视觉导航路径节点的编码与识别

为了解决视觉导航机器人利用九宫格进行自主定位时,存在的识别算法的鲁棒性较差和实际操作繁杂等问题,实现视觉导航机器人的自主定位,设计一种路径节点的二进制圆环编码方案并进行解码识别研究。实验表明,机器人能够准确识别各个路径节点,有效地解决了机器人视觉导航中路径节点的编码和识别问题。     

基于机器人操作系统的移动机器人激光导航系统

为了验证激光导航的先进性及机器人操作系统(robot operating system,ROS)的便捷性,进一步对机器人导航机理进行研究,提出了改进粒子滤波算法及改进A*路径规划,分别应用于地图构建和路径规划,并搭建了基于ROS平台的移动机器人导航试验平台,该平台具有低成本、高性能的特点。试验平台由上位机和移动机器人组成,上位机实现对机器人的控制,移动机器人配置有工控机和激光传感器,机器人通过激光传感器采集环境信息,为实现即时定位及地图构建功能提供数据支撑。研究并构建基于ROS的地图构建和自主导航功能包并通过实际环境进行试验验证。试验结果表明:构建功能包可用于机器人的激光导航中,该激光导航系统的可行且具有一定的稳定性与可靠性。     

基于视觉目标跟踪的侦察机器人导航方法

针对未知环境下侦察机器人的自主导航问题,提出了一种基于视觉目标跟踪的侦察机器人导航方法.首先利用二进制鲁棒独立元素特征(BRIEF)提取方法来检测和描述待跟踪视觉目标的局部不变特征点,在快速的特征匹配计算基础上提出由粗到精的目标定位两步法实现机器人导航过程中视觉目标的实时准确跟踪.其次对基于视觉目标跟踪的自主导航任务进行行为分解和实现,在行为中集成视觉目标跟踪算法.最后利用基于宏行为的机器人事务执行机制实现移向视觉目标的自主导航控制.实验结果表明,提出的方法能够使侦察机器人实时准确地跟踪视觉引导目标,在复杂障碍物环境下可靠地完成移向目标的自主导航任务.     

变电站巡检机器人视觉导航模糊控制

利用导航线,通过机器人自身前景视觉获得机器人偏离导航线的距离和方向,采用Sugeno模糊推理法生成左右轮速,实现变电站巡检机器人视觉导航自主运动控制.基于博创UP-VoyagerII型机器人进行实际测试,机器人能够准确、平稳地实时追踪导航线.实验表明了算法的有效性.     

机器人视觉中的信息处理技术的应用

在研究智能机器人的过程中,自主机器人的运动是主要方面,其中使用视觉进行导航占了很大一个比重,因为相比于使用其他的传感器来进行导航有很大的优点,因此人们在研究移动机器人的过程中,都倾向于研究视觉导航功能。而对于机器人来说,在视觉导航方面无疑会用到信息处理技术,而信息处理技术作为重要一项,扮演了非常重要的角色。本文通过研究视觉理论,研究了机器人的视觉图像处理算法以及运动追踪算法,对信息处理技术在机器人视觉中的应用进行了探讨和研究。     

变电站巡检机器人导航方法研究

随着移动机器人技术的发展和变电站无人值守的开展,变电站巡检机器人应运而生。稳定的导航是巡检机器人能够正常工作的前提保证,因此针对变电站巡检机器人的导航方法进行研究。影响导航的关键因素有导航方式和导航算法,变电站巡检机器人采用视觉与电磁融合的导航方式,运用自适应位置型PID控制算法,对于脱离导航线的错误处理采用模糊控制的思想,实现了巡检机器人的导航并得到了实际应用,实际运行的结果说明此种方法抗干扰能力强、收敛性好。     

基于机器视觉的目标跟随六足机器人

针对智能机器人控制领域的机器视觉中的目标跟踪问题与机器人运动控制方法研究,设计实现了一款基于机器视觉的目标跟随六足机器人,该系统的机器视觉目标跟踪算法为TLD(tracking-learning-detection)算法,采用stm32嵌入式处理器驱动32路舵机控制板控制机器人运动,并设计实现了一种小型自动火控装置用于锁定目标后的定位打击.该系统融合了六足机器人运动学和机器视觉目标跟踪技术,对六足机器人步态进行研究,根据目标视觉导航,精确锁定目标,对目标进行瞄准打击做出了详细的设计实现工作.     

空地机器人协作导航方法与实验研究

飞行机器人和地面移动机器人所具有的功能互补性使得通过二者间的协作执行使命具有明显的优越性,这对于提高移动机器人使命完成度具有重要的作用.因此,空地机器人协作近年越来越受到研究人员的重视.空地机器人协作的一个重要工作模式是通过飞行机器人的大范围环境感知能力为地面机器人提供导航信息.针对该问题,首先讨论了利用机载视觉传感信息实现地面环境建模(主要是地面障碍物)及地面机器人识别方法;然后,利用波门跟踪算法实现了对地面移动机器人的运动跟踪;最后,提出了空地机器人协作策略;最后,搭建了室内试验平台,进行了实验验证.     

移动机器人视觉导航系统的设计与实现

实时、准确的提取道路信息和控制机器人的运动状态是机器人视觉导航系统的关键,针对这两点提出了一套基于ARM处理器的解决方案和控制算法,并着重研究了坐标几何校正算法和最小曲率半径算法.实践结果表明,该套算法简便有效、实时性好、可靠性高,适用于简易机器人的视觉导航.     

竞赛机器人小车设计的几个关键问题及解决

介绍了竞赛机器人小车的设计和具体实现。机器人小车以SST公司的SST89E564RD单片机为控制器，辅以传感器模块和驱动器模块。传感器模块采用的是反射式可见光传感器，利用达林顿管对反射光强进行放大。控制模块采用传感器信号来确定小车状态和辨认路线，依据直行算法控制机器人小车进行直线行走，通过预置导航地图来改变小车的前进方向，从而达到自主寻迹的目的。     

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。     

基于干扰观测器的多移动机器人编队鲁棒控制

针对多移动机器人存在模型参数不确定性和外部扰动的编队控制问题,提出了一种多移动机器人编队的鲁棒控制方法。在运动学层面依据领航机器人和跟随机器人位姿的偏差,建立领航机器人和跟随机器人的编队误差动态模型,在此基础上为跟随机器人设计镇定编队误差的辅助速度控制器。以辅助速度控制器的输出作为跟随机器人动力学模型的速度给定信号,并在动力学层面设计基于干扰观测器的自适应滑模控制算法,从而改善普通滑模控制中抖振突出的问题,保证编队控制的稳定性和鲁棒性。对编队控制系统进行仿真验证,结果表明了所提控制方法的有效性。     

基于自适应模糊神经网络的机器人路径规划方法

为了解决传统反应式导航中的复杂陷阱问题,优化导航控制,减少计算复杂度,提出了基于自适应模糊神经网络的机器人导航控制及改进型虚目标路径规划方法.首先根据移动机器人运动学模型,融合神经网络的自主学习功能与模糊控制的模糊推理能力,提出了基于自适应模糊神经网络的机器人导航控制器,将生成的Takagi-Sugeno型模糊推理系统作为机器人局部反应控制的参考模型.该自适应模糊神经网络控制器实时输出扰动角度,在线调整移动机器人的预瞄准方向,使移动机器人能够无碰撞趋向目标.然后,提出了一种改进型虚目标方法,优先选择机器人可能逃脱陷阱状态的路径,简化了设计难度,改变了虚目标切换方式,避免了大量复杂计算.实验结果表明,提出的方法可以帮助机器人在全局信息未知的复杂环境中导航,在趋近目标点的过程中能有效避障,无冗余路径产生,且轨迹平滑.     

双臂巡检机器人位姿变化下沿悬链线行走能力分析

为解决双臂巡检机器人沿输电线行走过程中存在的行走轮受力不均,易打滑脱线等问题,提出一种移动关节主动调节方法.分别建立了传统的双臂巡检机器人、带柔索双臂巡检机器人和带移动关节双臂巡检机器人行走轮受力模型,对比分析发现:机器人在最佳位姿状态下,受力情况最好,不易发生打滑问题.建立了巡检机器人关节变化的动力学模型并设计主动控制器,对机器人行走越障和沿线行走两种工况进行了仿真模拟.所设计的控制器能够协助机器人完成大坡度巡航与行走越障工作,并能够有效抑制关节振荡问题,缩短响应时间.最后开展了机器人行走越障与不同坡度行走实验,表明所设计的控制器能够辅助机器人完成巡检任务,有效抑制了行走打滑问题.     

可重构四足机器人的结构设计与协同导航算法

可重构足式机器人作为移动机器人的一个重要分支,具有承载能力好、运动灵活、适应性强等特点。综合变胞Metamorphic理论和机器人驱动技术,设计一种自由切换形态的足式机器人,可广泛应用于校园、工厂等复杂场景的物流工作。提出不同形态间的切换方案,针对倾覆后的翻身动作提出对应的方案,可以适应复杂的任务。设计场景中包含动态行人的协同导航算法,采用时空-图注意力神经网络对机器人节点和行人节点进行建模,并从历史轨迹中提取出行人和机器人的潜在特征,通过实验验证算法的可行性,实验结果证明了该算法具有更好的行人未来轨迹预测能力。     

Virtual local target method for avoiding local minimum in potential field based robot navigation

A novel robot navigation algorithm with global path generation capability is presented. Local minimum is a most intractable but is an encountered frequently problem in potential field based robot navigation.Through appointing appropriately some virtual local targets on the journey, it can be solved effectively. The key concept employed in this algorithm are the rules that govern when and how to appoint these virtual local targets. When the robot finds itself in danger of local minimum, a virtual local target is appointed to replace the global goal temporarily according to the rules. After the virtual target is reached, the robot continues on its journey by heading towards the global goal. The algorithm prevents the robot from running into local minima anymore. Simulation results showed that it is very effective in complex obstacle environments.     

进化学习模糊规则实现移动机器人的自适应导航

给出了一种轮式移动机器人导航的方法，机器人由一组动态变化的模糊规则集控制，通过遗传算法在线调整和学习模糊规则．根据机器人的运动模型构造了模糊控制器，采用变长度编码方法对规则编码，减少了染色体的尺寸和复杂度，提高了学习速度．通过竞争型小生境遗传算法解决了模糊规则的学习问题法，并分析了设计中遇到的如多条模糊规则同时激活的信度分配等问题．学习过程在二维仿真环境下完成，在自行开发的全局视觉平台上对学到的规则进行了验证．实验结果证明，该方法是正确可行的．     

基于传感器数学模型的数据融合方法及避障研究

文章介绍了超声波传感器测距中存在的问题,提出了基于传感器数学模型的数据融合方法,在此基础上建立基于信息融合的移动机器人导航系统;结合模糊逻辑控制的方法,设计了符合人类驾驶经验的模糊控制器,以实现移动机器人在障碍物环境下的自主导航;最后用MATLAB模糊工具箱对该模糊控制器进行了仿真,结果表明,机器人能够自主避开障碍物,到达目的地。     

基于三次B样条函数的地形重构方法研究

针对激光雷达前下视成像在飞行器自动导航中的应用，提出了一种高精度地形生成方法。该算法采用三次均匀B样条函数重采样方法，具有精度高、计算简单的优点，可以满足激光雷达前下视成像在飞行器实时地形回避和地形匹配中的应用。仿真实验结果也证明了本文方法的有效性和实际应用价值。