基于超声波的零转弯半径自主跟随机器人定位控制研究

零转弯半径的自主跟随机器具有无正方向、自主跟随、运动灵活等特点。利用无线通信和超声波模块对机器人平台进行定位,通过PID控制确定机器人移动的距离、速度以及机器人转向。为了能达到自主跟随定位的目的,设计了一款手持设备。机器人在接收到手持设备的超声波信号后,通过数据的协同处理,可得到手持设备相对于机器人的位置信息。机器人检测到本体相对手持设备的位置信息后,通过控制算法使机器人向手持设备靠近,从而达到机器人跟随手持设备运行的目的。     

超声波惯性传感器定位误差校准方法

提出一种基于超声波的惯性传感器室内定位误差校准方法,该方法在机器人经过室内房顶预设的超声波发射覆盖区域时,通过接收发射模块的特征序号,与微处理器内部的数据字典对比,实现位置的校准。发射模块可以记录机器人在预设节点附近的特征信息,并将记录信息发送给后台数据库,通过统计学习,筛选出具有一定规律性的热门路线,当机器人再次经过这些路线时,不需要重复进行超声波通信校准,而是直接从数据库调用位置特征信息,从而提升校准效率。     

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。     

超声波定位智能小车自动跟随算法

智能小车中的自动跟随算法应用广泛,该文研究了一种基于IAP15F2K61S2单片机的超声波定位自动跟随、自动避障智能小车。小车系统通过车体正前方等距分布并由舵机控制的3个超声波模块,实时测出了与目标物的3个距离,并通过文中设计的几何算法——距离差值比较法、平面坐标法,求出被跟随目标的坐标位置信息,再以坐标情况执行不同的跟随动作。     

基于主动信标和航位推测法的多机器人位置最优估计

针对一种新的多机器人交替定位方式,研究基于主动信标和航位推测法的多机器人位置估计算法. 指定多机器人中的3个保持静止作为信标机器人(不一定始终是同样3个机器人),其它机器人作为移动机器人. 通过超声波测距得到移动机器人与3个信标机器人的距离,并通过IEKF(iterated EKF)算法将距离信息和移动机器人的航位推测信息相融合,实现移动机器人位置的最佳估计. 轮流交换机器人作为主动信标的角色,即可实现多机器人的位置估计. 实验验证结果表明,移动机器人的位置估计误差在±10 mm之内;该方法有效,且不需要在环境中设置固定信标,可应用于未知环境.     

自主足球机器人视觉系统结构及关键技术

提出了自主足球机器人嵌入式多处理器体系结构以及视觉系统的构成框架.对单目视觉系统所涉及的关键技术进行了详细的分析和研究,其中包括图像分割、目标搜索算法、目标定位和机器人自定位技术.基于YUV颜色空间,对目标进行分割,并通过连通区合并来快速搜索目标,同时根据摄像机模型来确定目标的空间位置.实验表明分布式视觉体现结构能够实时准确地完成视觉处理任务.以上新算法可以快速鲁棒地搜索图像目标,并能较精确地确定目标的位置信息和机器人的自定位信息.     

基于Android和ZigBee技术的煤矿井下人员定位系统的研究

为了优化井上井下通讯问题,降低通讯成本,提高生产效率,实时了解井下人员位置情况,设计一种基于Android平台和Zig Bee技术的井下人员定位系统。该系统由Zig Bee技术构建无线网络,以矿工手持设备为通讯节点,通过总线将井下信息传递到上位机,进而实现人员准确定位。实验表明,该系统通过将Zig Bee技术和Android平台结合在一起,可以便捷地实现井上井下的实时通讯,显示定位目标的坐标位置、环境参数以及所在位置的安全等级等。     

基于领导者的群体机器人编队及导航控制

介绍了基于领导者的群体机器人一致性方法,在此基础上提出一种群体机器人编队及导航控制方法。该方法采用分层控制策略,即控制系统分为目标层、领导层和跟随层。将目标层中目标点的位置信息发送给领导者,采用位置一致性算法使领导者朝目标运动;与此同时,领导者将其状态信息发送给跟随层中的跟随者,采用基于领导者的群体机器人编队控制方法,使跟随者与领导者保持一定的队形朝着目标运动。该方法可针对由多个子集构成的群体机器人系统进行导航。通过计算机仿真和群体机器人实验平台验证了所提方法的有效性。     

基于相机标定技术的移动机器人辅助定位

通过相机标定技术在机器人定位上的应用,用以辅助室内机器人的定位。通过机器人内置的照相机,采集设定靶标的信息。文中利用坐标系的转换及对相机镜头的畸变处理,确定机器人当前所处位置与设定靶标间的相对位置,从而修正误差。     

智能社区下基于RTK技术的室外机器人定位导航方法

在智能社区环境下,借助Googel二维地图,采用模式匹配将地图中机器人活动范围部分转换为栅格地图,利用实时动态载波相位差分技术对机器人进行定位,然后采用对应比例将定位坐标与栅格地图坐标信息进行转换,实现机器人在栅格地图上的定位,以达到对机器人定位导航的目的;为保障机器人安全巡逻,采用倾斜向下安装的激光检测一个倾斜面,兼顾机器人前方与激光位置下方区域,获得更好的检测效果。通过实验验证:经过转换的二维地图与采用实时动态载波相位差分技术的定位误差在可接受范围,且机器人能顺利的实时避障,试验验证了该方法的可行性。     

基于改进Prim算法的变电站巡检机器人路径规划

变电站巡检机器人主要代替人进行变电站设备巡检,全面实现变电站无人值守.通过GPS定位技术获取机器人及设备位置信息,并将其抽象成网状存储结构,利用改进Prim算法生成最小生成树,同时,设计遍历算法遍历最小生成树,使路径回溯花费最小,完成机器人巡检路径规划.仿真实验结果表明,算法具有数据结构简单、执行效率高的特点.     

基于颜色特征的漂浮机器人三点定位系统

针对现有机器人全局相对定位方法的局限性,研究和提出了一种带有颜色特征的漂浮机器人定位算法.首先,在机器人表面标定3个红色标记点,利用CCD摄像机和图像采集卡采集全局视图,并将采集到的视图用HSI模型描述,从而增强颜色特征的鲁棒性,减少光照等外界因素的影响.然后,通过对HSI模型图像全局扫描、滤波和除噪,确定机器人表面3个标记点的位置,再根据三点定位法找出机器人在图像中具体的像素位置和像素姿态.最后,按照微分坐标转换法,根据已知的机器人像素位置和像素姿态数据,求得其在工作台上的实际位置和姿态,以达到精确定位的目的.与同类方法相比,该方法可以显著提高算法的效率和精度.     

机器人UWB定位系统的设计与实现

实验引入超宽带UWB(Ultra Wideband)定位技术,结合TOA(Time Of Arrival)算法,设计并实现了移动机器人自主定位系统.在定位系统中,超宽带定位标签与基站相配合,测量出标签与各基站间的超宽带信号传输时间,经标签输出后,51Duino控制板通过串口接收数据并结合TOA算法解算出机器人位置坐标,再经串口通过Wi-Fi模块将位置坐标上传到上位机定位软件进行存储和显示,上位机软件同时可以根据坐标数据在选定的地图文件上标记机器人移动的实时轨迹.实验结果表明,该定位系统可以稳定地为机器人提供准确的位置定位服务,定位误差仅约为10cm左右,定位精度较高.     

基于Leader-follower的自主车辆跟随控制器设计

为解决自主车辆的跟随控制中误差系统的稳定性问题, 基于Leader鄄follower 法设计了车辆跟随控制器。对自主车辆进行运动学建模, 采用Leader鄄follower 模型描述车辆跟随结构, 用L鄄渍控制方法建立车辆跟随误差系统, 设计跟随车辆的速度控制器, 以实现跟随车辆对领航车辆的稳定跟随。通过Matlab 仿真实验结果证明,该控制器使误差最终收敛到0, 能达到跟随控制的目的。     

室内应急疏散的多人员Wi-Fi定位精度研究

应急疏散研究中的人员定位问题对于快速疏散人群和拯救被困人员具有重要的意义.为了确定Wi-Fi定位手段对于室内人员疏散的适用性,采用手持Wi-Fi设备和预设置的无线信号基准参考点,利用无线接收信号强度指数通过模式匹配的方式进行多人员定位的尝试.所得实验结果表明此方案的室内定位精度能达到5~7m.新方案所提供的定位精度能够区分室内多个体的移动路径,为相应疏散应用提供人员的动态位置信息描述.     

室内应急疏散的多人员Wi-Fi定位精度研究

应急疏散研究中的人员定位问题对于快速疏散人群和拯救被困人员具有重要的意义.为了确定Wi-Fi定位手段对于室内人员疏散的适用性,采用手持Wi-Fi设备和预设置的无线信号基准参考点,利用无线接收信号强度指数通过模式匹配的方式进行多人员定位的尝试.所得实验结果表明此方案的室内定位精度能达到5~7m.新方案所提供的定位精度能够区分室内多个体的移动路径,为相应疏散应用提供人员的动态位置信息描述.     

基于多传感器的微型四旋翼室内自主悬停研究

针对微型四旋翼在室内环境下不能通过外部定位系统实现自主悬停的问题,给出一种基于多传感器的微型四旋翼自主悬停控制方法。采用四旋翼分布式多传感器构建环境信息检测系统,实时获取四旋翼飞行器姿态和相对位置信息;通过设计控制装置对飞行器姿态进行控制,实现自稳飞行;通过室内基站定位平台与光流传感器的速度反馈,实现水平方向位置控制;通过超声波、气压计融合,实现飞行高度控制,最终完成对四旋翼飞行器的室内空间位置控制,使飞行器能够在室内空间中的任何一点悬停,并仅在小范围内波动。通过自主悬停仿真研究验证了方法的有效性。     

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。     

一种基于局部感知的多机器人编队控制方法

针对未知环境下多机器人难以实现灵活、稳定的编队控制的情况,在分析领队-跟随法、基于行为方法以及虚拟结构法的编队控制方法基础上,提出了一种模拟人类社会中方队形成与变化的思想,将其应用在多机器人的编队中,进行多机器人的编队控制.机器人存储不同编队队形的相对位置信息,通过领航者发布队形控制信息,跟随者查找并匹配预先存储的队形...     

机器人在野外会迷路吗

A：当然不会。因为，这些机器人可以利用远程的GPS卫星定位和导航系统来确定自己的位置，并通过卫星通信把这些信息传输给它们的主人。GPS卫星定位和导航系统由24颗近地卫星组成，它们在离地而12000千米的高空上以12小时为一个周期环绕地球运行。在任意时刻，地面上的任意一点都可同时观测到4颗以上的卫星。根据GPS卫星接收到的机器人信息和已知的卫星坐标，就可以知道机器人在地面上的经度、纬度和高度信息了。