移动机器人的障碍物群检测方法

利用激光和超声波传感器在用栅格表示法形成地图的基础上，提出了进行数据融合以提取环境特征的新方法：识别障碍物群。该方法能够在密集障碍物环境中为机器人的路径规划和避障提供准确的环境特征信息，提高机器人系统的自主性和实时性。实验结果表明了该方法的有效性。     

一种装有动体传感器的移动机器人

本文介绍了一种装有基于超声波传感器而派生出来的动体传感器机器人,动体传感器利用超声波传感器的较大波束角作为探测区域,在该区域内如有物体相对运动,动体传感器即可探测到物体的存在,在不同的接收灵敏度的情况下,可以确定物体到传感器的最小距离,结合探测区域的转动,又可以探测出物体正面的轮廓线,从而获得了障碍物较全面的信息．     

基于多传感信息的挖掘机器人导航及避障技术

为实现挖掘机器人在挖掘作业前,无碰撞安全行走到作业场所,采用视觉、红外及超声波传感器,采集挖掘机器人外界环境信息,通过红外及超声波传感器实现墙壁跟踪导航;依靠视觉传感器,实现巡线、道路识别、导引车辆跟踪导航;依靠光流法提取障碍物特征信息,实现路面障碍物的识别、避障。研究结果表明:综合使用多传感器信息,可以实现挖掘机器人的导航及避障目标。     

一种装有动体传动器的移动机器人

本文介绍了一种装有基于超声波传感器面派生出来的动体传感器机器人,动体传感器利用超声波传感器的较大波束角作为探测区域,在该区域内如有物体相对运动,动体传感器可探测到物体的存在,在不同的接收灵敏度的情况下,可以确定物体到传感器的最小距离,结合探测区域的传动,又可以探测出物体正面的轮廓线,从而获得了障碍物较全面的信息。     

煤矿救援蛇形机器人环境建模方法研究

煤矿救援机器人的研究对煤矿救灾工作的顺利开展有着重要的现实意义,简要分析了煤矿救援机器人在环境建模方面的研究现状,针对煤矿事故发生后,救援蛇形机器人如何在恶劣的井下进行环境识别和建模,提出了一种变结构模糊神经网络的多传感器数据融合算法。重点讨论了该算法的原理,结合煤矿井下的特殊环境和蛇形机器人自身结构特点,采用超声波传感器、红外测距传感器、激光雷达传感器组来获得障碍物的距离、位置信息及环境类型信息,然后,利用模糊神经网络对这些信息进行融合,采用改进的BP算法对网络进行学习,通过对结论网络权值的调整,择优选取模糊规则,从而自动的调节模糊神经网络的结构。以机器人在靠近障碍物时的八类典型环境标志为依据,通过模糊神经网络识别出障碍物的形状,完成环境的建模。利用实验获得的一组数据进行了仿真,结果表明该算法实现了在不同环境中模糊隶属函数的自动生成和模糊规则的择优提取,适用于复杂的非线性系统,对于煤矿救援蛇形机器人的环境识别和建模是一种行之有效的方法。     

超声避障技术在轮式机器人导航中的应用研究

随着智能控制的发展,机器智能化成为大势所趋。其中轮式机器人是一种集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,它集中地运用了计算机技术、人工智能与自动控制技术、现代传感器技术、信息与通信等技术,是典型的高新技术的综合体。其中轮式机器人障碍物探测是机器人前进的前提。通过采用超声波探测原理,设计了轮式机器人障碍物探测系统。仿真和实验证明,该系统能够很好的探测轮式机器人前方的障碍物,为后续机器人的避障控制提供了重要依据。     

基于多超声波传感器的避障系统设计

机器人在运动过程中，所面临的环境中障碍物的位置和形状、大小等都是未知的。超声波避障系统可以使机器人向所判断的方向运动，6个超声波传感器分别从三个方向（左、中、右）实时探测环境中的障碍与机器人本体的距离，避开障碍。文章介绍了超声波避障系统的构成方法、软件流程，给出了实验结果。对进一步工作做了展望。     

基于模糊PID控制算法的导盲机器人研究

结合PID控制对线性定常系统控制的优越性和模糊控制器对复杂非线性系统的有效控制,设计了一种基于模糊PID控制算法实现导盲机器人的避障循迹控制。导盲机器人采用乐高套件搭建而成,避障环节设计采用超声波传感器检测障碍物信息,控制器采集障碍物信息及机器人行驶速度信息,利用模糊PID算法实现避障;循迹环节为克服遇机器人转弯或高速行进时一般PID控制算法稳定性差的不足,采用实时跟踪偏差和偏差变化率来修正PID控制的各个参数,实现对机器人的导航控制,其中机构采用红外传感器进行识别检测。实验结果表明,利用改进算法进行导盲机器人的避障循迹控制,能够极大的提高避障的准确率,精准的循迹。     

割草机器人避障控制

针对以往割草机器人避障行为控制方法中存在避障路径不易跟踪以及对各类障碍物适应性较差等缺点,提出了基于测距传感器及模糊控制技术的割草机器人避障控制方法,并规划出易于路径跟踪的走折线运行方式．给出了传感器的布置,以超声波传感器测得的机器人左前方障碍物距离和右前方障碍物距离之差以及正前方障碍物距离作为模糊控制器的输入,而以小车方向角作为控制器输出,四周布置的红外传感器用于提高割草机器人在避障过程中的安全性．避障试验结果表明：该控制方法可行并具有灵活性和鲁棒性等优点,可通过改变控制器输入输出论域及折线段长度来设置避障过程中机器人与障碍物间的距离;所布置的传感器能够适应避障的需求．     

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.     

一种基于障碍物群的移动机器人数据融合方法

首先给出了一种通过融合多个超声波传感器和一台激光全局定位系统的数据建立机器人环境地因的方法，并在此基础上，首次提出了机器人在非结构环境下识别障碍物的一种新方法，即基于障碍物群的方法．该方法的最大特点在于它可以更加简洁、有效地提取和描述机器人的环境特征，这对于较好地实现机器人的导航、避障，提高系统的自主性和实时性是至关重要的．大量的实验结果表明了该方法的有效性．     

基于Kinect的目标跟踪与避障

利用Kinect实现室内移动机器人的目标跟踪与避障功能,其中Kinect提供的光学图像用于实现机器人视觉目标跟踪。利用Kinect的人脸识别功能,避免当环境中出现多目标时,机器人对运动目标的识别出现混乱;同时增加了增量子空间对视频信息进行及时更新,避免机器人因目标移动较快而跟丢目标;利用T-S模糊神经网络法实现避障功能,相比传统算法有效改善了其收敛性。在移动机器人CRX10上实验证实了该系统能够较好地完成目标跟踪的同时具有躲避障碍物的功能。     

基于实时滚动亚目标的遥控移动机器人局部路径规划方法

在机器人前部一定范围内虚拟出8个亚目标,采集前部8个超声波传感器数据,根据工作场所障碍物分布情况,分析指定范围内有无障碍物,结合机器人航向偏离目标的角度,选择最佳亚目标.若机器人航向在一个规定的小角度范围内对准目标且机器人正前方无障碍物,机器人作直线运动;其他情况下,机器人以圆弧接近最佳亚目标.在运动过程中,最佳亚目标滚动更新,运动轨迹随之变化.该方法克服了机器人避障时速度慢的缺点,避障流畅,路径平滑且能以较短路径接近目标,实用快捷.     

结合模糊逻辑和改进人工势场的局部路径规划

针对人工势场法的死点问题和较为复杂的局部障碍物环境,采取模糊逻辑与改进的人工势场相结合的方式,提出了一种结合模糊控制器与人工势场算法的并行避障处理结构。依据静态目标点位置与多路超声波传感器返回的障碍物距离信息,实行稳定环境的人工势场路径规划与危险环境的模糊控制,使移动机器人能够到达预定目标点。在Mobotsim仿真软件中验证了算法的可行性与有效性。     

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。     

全方位水平姿态爬楼机器人运动性能分析与特殊问题解决方案

主要介绍了全方位水平姿态爬楼机器人的简要原理,分析和研究了其相关机械性能,通过机器人失稳分析,研究了机器人运动稳定性和可控性计算,通过数学建模来解决旋转楼梯的爬越问题,使用Matlab编程软件计算出机器人越障的可能性,为以后自动控制提供依据和支持。     

汉-Ⅰ型智能机器人自律行走控制

本文讨论小车式机器人利用超声波传感器实现自律行走的问题.文中建立机器人行走运动的数学模型.讨论了两种利用超声波传感器和其它传感器确定器人空间位置、速度及姿势的方法.提出了一种分段最优控制方案.