非结构化环境下基于视觉的障碍物实时检测

针对月面等非结构化环境下的实时障碍物检测问题,提出了一种基于角点的立体视觉障碍物检测方法.为提高角点提取与匹配的效率,采用基于Bresenham圆形模板和Moravec算法的两步角点检测与确认方法,并利用稀疏模板与极性约束进行角点匹配.考虑到单纯基于高度的障碍物的定义及其检测算法在月面等非结构化环境下不再有效,采用了一种基于角点空间关系的障碍物定义,并设计了相关的障碍物检测算法.该算法能实时运行于月面等非结构化环境,且不需要环境的先验知识.实验结果证明了算法的有效性.     

基于障碍物可达区域预测的机器人实时避障算法

针对复杂环境下的机器人路径规划与自主避障问题,提出了基于动态障碍物可达区域预测的实时避障算法.对静态障碍物进行描述和建模,建立动态障碍物状态更新预测方程,实现对动态障碍物质心可达区域的预测.分别面向动态、静态障碍物提出基于可达区域预测的多步椭圆包络势场和基于新型Sigmoid函数的势场,修正目标的对数Lyapunov引力场,给出多类型障碍物空间下的机器人实时避障算法.数值仿真和实验结果表明,与传统方法相比实时避障算法可使机器人避障过程中的路径长度更短、安全性更高及最大行驶角变化幅值更小.     

激光数据聚类和Morphin算法下的机器人避障研究

为了解决移动机器人在未知环境下的避障问题,提出了一种从障碍物检测、预测到避撞的避障方法。设定圆形窗口作为机器人有效扫描区域,利用激光传感器采集到的数据结合聚类、匹配和分类算法确定障碍物类型和动态障碍物运动信息,绘制窗口内的动态局部地图来预测动态障碍物与机器人的碰撞关系,结合Morphin算法实现有效的避障。仿真实验表明,在该算法下移动机器人能够有效地检测出障碍物,进行碰撞预测,并做出合理地避障措施。     

室内动态环境下的移动机器人自主避障策略

针对室内未知动态环境移动机器人自主避障问题,提出一种融合动态障碍物方向判断策略及子目标点更新策略的自适应模糊神经网络优化避障算法,并依据该算法设计移动机器人避障控制系统。首先,分析移动机器人的运动模型,获取机器人的目标角度;然后由超声波传感器获取障碍物距离信息,由障碍物距离信息判断动态障碍物运动方向并更新子目标点;最后利用自适应模糊神经推理系统实时输出机器人的转向角与速度,实现对机器人转向角的控制,使机器人能够无碰撞地到达目标点。研究结果表明:本文提出的算法能够使移动机器人在未知动态环境下识别障碍物、判断动态障碍物的运动方向以实现自主避障;相对于无子目标点更新策略,移动机器人平均移动速度提高11.75%,验证了所提算法的有效性。     

KAZE算法在巡线机器人障碍物检测中的应用

巡线机器人障碍物检测技术是计算机视觉与自主巡检系统的研究热点之一,对保证输电系统安全可靠运行具有重要意义.传统的检测算法鲁棒性低,不能适应复杂环境下障碍物的检测要求.针对以上问题,提出一种基于KAZE算法的巡线机器人障碍物检测方法,该算法在非线性尺度空间中进行特征点提取,利用最近邻匹配准则和RANSC算法对由M-SURF算法生成的特征向量进行检测.实验结果表明,基于KAZE算法的巡线机器人障碍物检测效果较好,具有良好的的鲁棒性.     

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.     

基于改进人工势场法的机织机器人避障路径规划

针对机织机器人自动化作业时的避障问题,提出基于改进人工势场法的三维避障路径规划算法。利用改进人工势场法中斥力势场函数,引入修正系数,在机织机器人陷入局部极小值点时增加虚拟障碍物,破坏其在虚拟力下的平衡状态,解决了人工势场法无法到达目标位置和局部极小值点的问题。通过体素化网格方法和快速凸包算法处理障碍物点云数据,重建实际障碍物模型,提高了碰撞检测效率。仿真结果表明,以点云数据重建障碍物模型并采用改进人工势场算法规划出的避障路径使机织机器人成功到达目标位置,末端位置精度平均提高37%,并避免陷入局部极小值点。     

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.      

邻近障碍物整体化的机器人路径规划

针对采用传统的人工势场法进行路径规划时,在障碍物密集分布的区域容易使机器人陷入其中,导致停止不前或循环往复,出现局部极小值的问题,提出一种密集邻近障碍物整体化的机器人路径规划方法.首先,通过传感器检测障碍物的位置信息,根据相邻障碍物之间的距离划分密集分布的障碍物区域;然后,以该区域的中心为圆心,确定一个外接圆,对障碍物进行整体化处理;最后,用整体化障碍物替代原先的多个障碍物.在MATLAB软件平台上,对文中方法进行仿真.结果表明:与传统人工势场法相比,文中方法可以有效避开局部极小值,顺利完成路径规划任务;与增设引导点的方法相比,文中方法可有效减少机器人从起始位置到达目标位置的时间,提高路径规划的效率.     

基于人工势场的机器人动态路径规划新方法

针对传统机器人路径规划方法仅考虑静态环境的问题,建立了一种基于人工势场的移动机器人动态路径规划新方法.移动机器人运动环境通常是复杂多变的,在动态环境下,目标点、障碍物可能都是运动的,另外,存在运动轨迹未知的随机障碍物等,针对移动环境的动态情况,在传统人工势场法相对位置势场的基础上引入相对速度势场,充分利用量子粒子群算法,对引力势场和斥力势场的增益系数进行一定的优化.以量子粒子群的优化算法进行快速全局搜索,结合人工势场操作,对引力场和斥力场增益系数进行优化,该方法易于实时快速地对机器人进行控制.仿真结果表明,基于量子粒子群算法的人工势场法的路径规划模型能够得到平滑、安全的路径,具有较高的性能.该方法可以有效地实现机器人的动态路径规划.     

面向管道焊缝渗透检测机器人的管道定位与规划方法

为了实现核电设施管路的自动化焊缝检测作业,在降低人工作业安全风险的同时提高工作效率,提出了一种集喷涂、喷擦、刷涂、擦洗、环境感知和场景建模的机器人自主作业软件系统及相关算法。分析作业机器人的工作环境和功能需求,进行机械臂和感知模块的选型,制定三维建模和参数辨识方案,搭建焊缝检测作业系统;提出了一种基于机器人感知到的视觉和深度信息进行场景建模的算法,该算法可以输出检测关到作业面的位置、三维模型以及作业区域范围;提出了一种基于三维重构模型和作业区域范围进行作业轨迹规划的算法,并搭建了仿真平台验证运动轨迹的正确性;开展了管道定位与三维重构实验以及轨迹规划实验,实验的结果证明,提出的管道定位方法能够实现精确的点云数据采集和高精度的管道参数辨识,机械臂能够实现准确性高、连续性好的运动,满足管道焊缝检测作业的要求。     

深海履带机器车的实时导航和避障

针对深海底履带机器车的未知、复杂工作环境,提出一种履带机器车导航和避障算法。该算法先用声纳传感器实时检测障碍物的位置,再用D-S理论推算出障碍物的更准确位置,然后运用改进势场法进行行走方向决策,规划出履带机器车的作业路径,实现对深海履带机器车的导航和避障。仿真和试验结果表明,此算法适应于动态未知复杂环境下的深海履带机器车实时导航和避障,且在目标附近存在障碍物时也能达到目标。     

水下双目视觉系统中的目标分割和目标定位

针对典型灰度化和阈值方法用于水下目标分割时存在的目标分割不完整等问题,提出了基于灰度对比度增强的两步目标分割方法:第一步基于彩色矢量阈值进行目标粗分割;第二步分析局部对比度和区域内均匀性,动态确定不同通道的权值和反向处理,进而增强灰度对比度,完成目标精分割.针对典型标定、立体匹配和目标位置测量方法不适用于本研究环境的问题,提出了基于目标尺寸估计的目标定位方法,首先完成在线外参标定和目标圆心匹配,然后利用双目位置测量数据估计目标的尺寸,最后采用单目位置测量得到定位数据.结果表明:该分割方法能够准确分割目标,分割准确率和错分类比率均优于典型方法,定位方法能够得到目标三维位置数据,研制的双目视觉系统能够有效配合水下运载器-机械手系统完成自主作业任务.     

动态环境下利用Kinect的移动机器人增强路径规划

将最新的体感器Kinect用于实时感知动态环境中的障碍物和地形,辅助机器人在复杂动态环境中实现有效的路径规划任务。通过Kinect体感器产生的RGB图像和3D图像,来实时探测获取移动机器人的周边动态环境;同时利用基于遗传信赖域算法优化的改进人工势场的路径规划算法,解决了传统人工势场法中局部极小点以及目标不可达问题,并能有效提高算法的实时性,实现机器人在动态环境下优化的实时路径规划任务。最后建立实验系统,验证了所研究方法的有效性。     

基于改进DWA的动态环境路径规划算法

摘 要 在涉及机器人自主运动和目标跟踪等场景中,动态障碍物的存在可能会对实时规划产生威胁。因此,生成一条安全路径以确保机器不会与动态障碍物发生碰撞显得至关重要。为此,提出一种改进的动态窗口法(dynamic window approach,DWA),其基于参考速度障碍物（velocity obstacle,VO)的思想,通过考虑障碍物的速度计算基于障碍物的危险区域,进行DWA节点选择排除不可行的路径,并且通过引入人工势场法作为评价函数选择最佳节点以避免与动态障碍物发生碰撞且能够快速到达期望目标点。结果表明：相对于传统的DWA算法,本文提出的DWA-VO算法在动态环境中相对于传统的DWA算法具有更高的成功率和更好的规划质量。     

基于稳健特征点的立体视觉测程法

提出一种基于稳健特征点的立体视觉测程法完成机器人自主高精度定位.从可重复性、精确性和效率3个方面比较多种局部不变特征算法性能,采用稳健特征算法AKAZE(AcceleratedKAZE)提取特征点.提出了一个稳定的特征点匹配框架和改进的随机抽样一致性算法(Random Sample Consensus,RANSAC)去除外点,使文中的视觉测程法可以应用于动态环境中.基于几何约束的分步自运动估计可提供相机运动的精确信息.将提出的方法在KITTI(Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute)数据集上和复杂校园环境中所采集的立体视觉数据集上进行测试,与经典立体视觉测程方法比较,文中的方法更好地抑制了误差累计,运动估计结果满足实时高精度定位系统需求.     

基于加速度信息的移动机器人动态实时避碰

提出了一种移动机器人对动、静态障碍物实时动态避碰的新方法.相对坐标系中,采用包含相对加速度信息的避碰算法,通过动态实时地调整机器人加速度的大小和方向,使其避开障碍物.仿真实验证明了此方法的有效性.     

基于3D激光雷达的无人水面艇海上目标检测

无人水面艇(unmanned surface vehicle,USV)实现自主导航避障需要实时感知周围的环境信息,检测出威胁无人水面艇航行的障碍物,而3D激光雷达在无人系统障碍检测中起重要作用.提出了一种基于3D激光雷达的障碍检测算法,即将一个周期内的3D激光点云投影到2.5D栅格地图中,对障碍物进行聚类分割;对栅格中的原始点云数据进行特征提取,表示为椭圆障碍物.而多帧激光数据采用最近邻数据关联识别出其中的动态障碍物,并用卡尔曼滤波实时跟踪.基于电子海图的仿真激光数据验证了该方法在无人水面艇障碍检测中的有效性.     

基于异态检测的有轨电车辅助安全防护技术

针对现代有轨电车受运营环境影响,在运行过程中具有一定安全隐患,提出毫米波雷达作为有轨电车异态检测优选手段,并设计辅助安全防护功能,在此基础上,建立新型辅助安全防护算法.提出一种基于异态检测的有轨电车辅助安全防护技术,通过前向检测器实时检测前方轨道障碍物信息,并通过坐标匹配获取前方障碍物与轨道限界的相对位置情况,对于侵入轨道限界的障碍物确定其与列车的轨内距离,实时计算列车防护曲线,可以提前200m距离向驾驶员提供避撞预警信息.仿真试验结果验证了该方法的有效性,能够基于检测器数据实时提供列车防护信息.     

基于椭圆建模和NLP算法的移动机器人路径规划研究

针对移动机器人在未知环境中探测和规避障碍物困难等问题,提出一种基于椭圆建模和自然语言处理(nataral language processing,NLP)算法的移动机器人路径规划方法。首先将激光采集的点信息进行分类和最小椭圆包围,建立障碍物的椭圆模型并估算出障碍物的速度。然后采用NLP算法,把移动机器人在未知环境中的路径规划问题,描述成了满足一组非线性约束和目标函数最小的非线性规划问题,从而实现复杂未知环境下机器人的路径规划。最后进行物理与仿真实验,验证了该方法的有效性。