Indoor monocular mobile robot navigation based on color landmarks

A robot landmark navigation system based on monocular camera was researched theoretically and experimentally.First the landmark setting and its data structure in programming was given;then the coordinates of them getting by robot and global localization of the robot was described;finally experiments based on Pioneer III mobile robot show that this system can work well at different topographic situation without lose of signposts.     

基于路标的机器人自定位方法

介绍了一种基于路标的移动机器人自定位方法。为了解决仅仅利用视觉系统得到的路标信息使用蒙特卡洛自定位(MCL)算法进行机器人自定位时存在较大误差的问题,提出了一种将MCL算法与unscented卡尔曼滤波器相结合进行自定位的方法,将从机器人视觉系统获取的路标信息,从驱动轮码盘获取的位置信息,以及从电子罗盘获取的机器人方位信息进行有效融合,从而提高了机器人的自定位精度。实验结果表明,该方法不但可以提高机器人的自定位精度,而且具有较好的鲁棒性。     

自主移动机器人三角定位的路标优化

针对给出的机器人三角定位算法,推导出路标设置对定位影响的几何精度标准,证明了参与定位的路标数目为3个和3个以上的情况下,如果路标与机器人的距离都相等,那么当相邻路标与机器人所成夹角都相等时,机器人的定位精度最高;进而给出了最优路标选取算法·实验和实践结果也进一步证明所得结论的有效性·     

一种基于视觉信息的自主搬运机器人

提出了一种利用视觉信息进行定位和抓取的自主机器人搬运系统,此系统由带有两自由度操作手的轮式移动机器人和远程控制站组成。机器人利用视觉系统识别路标信息,采用MonteCarlo方法进行自定位。当靠近目标物体时,机器人利用视觉系统识别目标,并在利用该信息引导下自动抓取。由于机器人的运行是靠视觉系统获取的路标信息和目标物体信息引导的,同时具有遥操作控制功能,因此该系统能轻松完成复杂环境下搬运物体的任务。     

基于粒子滤波的移动机器人SLAM算法

针对FastSLAM算法对传感器精度要求较高,不适用于方向性差的超声传感器问题,提出了一种基于超声概率栅格地图环境特征点提取匹配的移动机器人粒子滤波同时定位与地图创建(SLAM)算法.该算法可分解为机器人位姿估计和环境路标估计2个部分.基于蒙特卡罗定位原理利用粒子滤波算法对机器人运动轨迹进行估计;在建立全局超声概率栅格地图的基础上,利用概率栅格地图环境特征提取算法对环境路标坐标进行估计.实验证明,该算法较好地解决了超声测距传感器由于散射角大带来的特征点估计不准的问题,对环境路标和机器人轨迹的估计都比较准确.并对移动机器人累计误差进行了有效的补偿,减少了由于累积误差造成的移动机器人轨迹扭曲失真.     

交比不变量在机器视觉中的误差分析及应用

研究成像过程中交比不变量的误差问题.介绍了如何利用两个黑条来构造共线4点的交比;分析了图像像素噪声对交比值精度的影响;给出了一个与摄像机外部参数有关的交比误差不等式,得到了交比误差上下限.利用交比不变性设计了一种结构简单的新型人工路标,这种路标对各种视角及变光照条件下的检测具有很高的鲁棒性.真实图像的检测结果表明,这种人工路标易于识别,被检速度快而准.这对单目自主移动机器人基于人工路标的视觉定位与导航具有重要的实际应用价值.     

基于差分进化的Unscented FastSLAM2.0算法

针对Fast SLAM2.0算法中重采样过程带来的"粒子耗尽"问题,将差分进化引入进来,提出一种基于差分进化的无迹Fast SLAM2.0算法。首先采用unscented粒子滤波器估计机器人的路径后验概率,然后采用扩展卡尔曼滤波器对环境路标进行估计和更新,最后引入改进的差分进化算法代替重采样过程来优化粒子。仿真实验表明,与Fast SLAM2.0算法相比,该方法提高了机器人在路径估计和路标估计上的精度,验证了算法的有效性。     

Robust SLAM using square-root cubature Kalman filter and Huber’ s GM-estimator

Mobile robot systems performing simultaneous localization and mapping ( SLAM) are generally plagued by non-Gaussian noise.To improve both accuracy and robustness under non-Gaussian meas-urement noise, a robust SLAM algorithm is proposed.It is based on the square-root cubature Kal-man filter equipped with a Huber’ s generalized maximum likelihood estimator ( GM-estimator) .In particular, the square-root cubature rule is applied to propagate the robot state vector and covariance matrix in the time update, the measurement update and the new landmark initialization stages of the SLAM.Moreover, gain weight matrices with respect to the measurement residuals are calculated by utilizing Huber’ s technique in the measurement update step.The measurement outliers are sup-pressed by lower Kalman gains as merging into the system.The proposed algorithm can achieve bet-ter performance under the condition of non-Gaussian measurement noise in comparison with benchmark algorithms.The simulation results demonstrate the advantages of the proposed SLAM algorithm.     

一种鲁棒的室外移动机器人路标定位系统

针对移动机器人室外作业需要,提出了一种对光照度的大范围变化具有良好鲁棒性的路标识别与定位系统.通过近红外光主动照明来降低可见光照度变化和阴影等因素对视觉的影响;利用全景视觉系统获取大范围的路标信息,采用动态大津法实现二值化,突出了光照度不均情况下的路标特征,以提高路标的识别率.室外环境下移动机器人定位实验结果表明,该方法对于大范围变化的光照度具有良好的鲁棒性.     

典型场景下EKF-SLAM估计一致性分析

分析了典型场景下基于扩展卡尔曼滤波的同步定位和地图创建(EKF-SLAM)算法的估计一致性.通过理论分析证明了在移动机器人保持静止并持续对一个路标进行观测的场景下,如果机器人的初始位姿协方差矩阵为对角阵,则机器人位置估计的均值和协方差保持不变,而朝向估计将逐步失去一致性.此外,通过蒙特卡罗仿真给出了机器人朝向和路标估计下界的分布情况.结果表明,两者均服从正态分布,因此EKF-SLAM算法在概率意义下给出SLAM系统状态向量的无偏估计.     

基于摄像机的人体运动分析系统标志点图像处理

针对基于普通摄像技术的人体运动分析系统检测精度与处理速度低的问题,提出了一种快速标志点模糊图像预处理及标志点识别与跟踪的新方法。该方法首先利用快速模糊边缘检测算法对图像进行增强处理,然后使用作者构造的基于阈值法的连通域判别算法提取标志点图像边缘,最后运用“一阶预测—局部搜索”方法查找与跟踪标志点。对比实验及临床应用结果表明,该方法具有运算量小,图像处理快的特点,提高了运动分析系统的运行速度。该方法尽管是针对由普通摄像机替代专用设备建造的人体运动信息分析系统中图像处理问题提出的,但它同样适用于其它有关静止或低速运动物体图像的检测、处理与模式识别等方面的研究。     

基于人工免疫网络的机器人局部路径规划

为解决复杂环境下机器人路径规划问题,提出了基于人工免疫网络(artificial immune network,AIN)的移动机器人局部路径规划算法。建立了AIN与机器人局部路径规划问题的映射关系,给出了算法流程,最后对提出的方法进行了仿真验证,并与人工势场法进行了比较,结果表明该方法在复杂障碍物环境下是可行和有效的。     

Localization and navigation using a novel artificial landmark for indoor mobile robots

This paper presents a practical topological navigation system for indoor mobile robots,making use of a novel artificial landmark which is called MR code.This new kind of paper-made landmarks can be easi- ly attached on the ceilings or on the walls.Localization algorithms for the two cases are given respective- ly.A docking control algorithm is also described,which a robot employs to approach its current goal .A simple topological navigation algorithm is proposed.Experiment results show the effectiveness of ...     

基于人体姿态信息的下肢康复机器人运动控制技术

针对下肢运动功能障碍患者术后康复训练辅助设备的跟随控制问题,本研究提出一种基于人体姿态信息的下肢康复机器人运动控制方法。根据康复机器人的结构特性和功能要求,建立机器人运动数据信息采集系统和下肢康复机器人的运动学模型;构建机器人平台上的人体姿态行为信息采集传感器系统,通过分析位移传感器所采集的数据,得到表征人体姿态行为变化的相关信息,经上位机计算生成康复机器人的期望跟随速度;同时,基于模糊PID控制算法设计了跟随控制器。通过仿真和实验验证该控制算法能够有效减小机器人实时跟踪使用者运动过程中的误差,实现康复机器人对人体运动姿态良好的跟随效果。     

基于STEP-NC的切削加工机器人后置处理方法

为了解决当前切削加工机器人控制系统中存在的开放性、智能化和集成化程度低的问题，将STEP-NC标准引入机器人加工领域，构建了基于STEP-NC的切削加工机器人后置处理系统.基于ST-Developer软件开发了高效的信息提取类库STNCLib，提出了基于等照度线的复杂曲面分区刀具轨迹规划方法.在此基础上研究了机器人运动控制程序的自动生成方法，并最终生成机器人运动控制程序，实现机器人控制系统的信息集成.采用软件编程和仿真的方法对所提方法的正确性和有效性进行了验证，结果表明所提方法是合理和可行的.     

基于视觉传感器的移动焊接机器人测控系统

设计焊枪侧置的轮式移动焊接机器人并搭建基于虚拟仪器的移动焊接机器人测控系统.在分析移动焊接机器人特点的基础上,设计由PC,NI-PCI7344,NI-DAQ6015以及图像采集卡等组成的硬件系统结构,采用LabVIEW编程平台编制测控系统软件.设计自适应模糊控制器和高斯基模糊神经网络控制器对十字滑块和车轮进行协调控制.采用高斯函数作为模糊神经网络的隶属函数,利用BP算法实现模糊隶属函数和控制规则的在线修改.实验结果表明:该测控系统运行稳定可靠,其跟踪精度可始终控制在-0.4～0.4n'mm以内,满足实际焊接工程的需要.     

智能体机器人足球比赛模拟系统

【目的】实体机器人足球比赛系统成本高、技术难度大,而智能体(Agent)机器人模拟足球比赛系统可以为实体机器人足球比赛系统的设计提供参考。【方法】根据实体机器人的特点,用智能体模拟实体机器人,将机器人足球比赛的控制算法建立在智能体上,对智能体设置运动速度、射门速度、能量、避碰等能力及意图,再利用网络技术,建立一个多种影响参数的足球机器人比赛模拟系统。【结果】该系统能有效按研究者设定的参数(条件)进行比赛,比赛结果与实际基本相符。【结论】智能体足球机器人比赛模拟系统不仅可以作为实体机器人足球比赛的模拟平台,还可以作为实体机器人足球比赛策略和相关参数的研究平台。     

智能机器人感知网络节点设计

本文基于CAN总线的传感器网络,围绕智能机器人系统典型传感器,设计标准网络化传感器节点作为机器人感知系统神经元,并针对神经元节点所涉及到的负载能力和通讯机制问题进行初步讨论。     

一种基于BoW物体识别模型的视觉导航方法

针对复杂的室内环境,提出一种新的动态环境下的移动机器人视觉导航方法.该方法以室内常见物体作为自然路标,通过单目视觉建立识别模型来认知环境中的各种物体.首先对室内常见物体建立图像库,并对库中的大量图像采集SIFT特征;然后通过BoW模型来描述各幅图像,针对每类物体利用线性支持向量机(SVM)训练出物体识别模型;最后借助交互的手绘地图描述室内环境,移动机器人从中获得辅助路径以及自然路标的大概位置,从而完成导航任务.通过大量实验,从自然路标变化、目的区域变化、手绘地图偏差等多角度验证该方法的鲁棒性.实验结果表明,该导航方法操作简单高效,并具有人机交互性强、动态环境下适应能力高的优点.     

基于WRV的室内移动机器人定位系统

针对W(WLAN,Wireless Local Area Network)、R(RFID,Radio Frequency Identification)、V(Video)技术在室内定位的特点,提出了基于WRV信息融合的机器人定位方法。以概率法为基础,进行了基于Kalman滤波的WLAN机器人定位实验;以增加移动误差补偿的极大似然估计定位算法为基础,进行了基于Kalman滤波的RFID机器人定位实验;以SIFT算法为基础,进行了机器人定位实验;最后研究了机器人多信息融合定位算法并进行了实验。移动机器人定位实验表明:机器人多信息融合定位平均定位偏差为0.381m,减少了WLAN、RFID及视觉系统单独定位时的偏差,定位精度上有了明显的提高,可以较好地满足室内移动机器人的定位要求。