一种无先验地图的移动机器人导航方法

为了提高移动机器人在复杂环境下的无先验地图导航算法模型训练速度及导航成功率,提出一种基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)的移动机器人导航方法。利用2D激光雷达的均匀分布测距信息,降低环境噪声的干扰及高维度环境信息的计算量;采用人工势场法构建移动机器人从初始位置到目标点过程的奖励函数;通过Actor-Critic网络结构提高模型训练的稳定性和泛化能力。实验结果表明,提出的方法具有模型训练速度快、导航成功率高及泛化能力强等优点。     

动态环境下基于势场原理的避障方法

在保留传统人工势场法原理简单、易于实现优点的基础上,对其应用在具有移动障碍物的动态环境中所表现出的缺陷进行了改进,用碰撞时间参数代替相对位置参数并辅以碰撞角度约束来消除无渭的避碰运动,同时又引入障碍物作用于机器人、方向指向目标点的分力和局部波动函数,较好地解决了因局部最小以及障碍物与目标点相距太近造成的不能成功到达目标点的问题．仿真结果表明此方法能够使机器人在具有静态和移动障碍物的复杂环境中安全避障．     

机器人足球训练中视觉感知与动作执行同步机制

主要研究RoboCup训练中球员视觉感知与动作执行同步的技术.在全面分析RoboCup现有同步方法存在问题的基础上,提出一种动态的视角调整方法,即通过对球员视角宽度的调整控制视觉信息到达的时刻,结合动作指令发送的特殊策略,实现球员向服务器发送指令时机的优化,以达到最佳同步效果.关于球员视角宽度动态切换的实现,具体包括:基于增强视觉检测的视角切换与分类视角动态切换2种方法.对比实验证实了该同步技术的优越性.     

异构双腿机器人步态规划与控制实现

为了给智能仿生腿的开发提供一个理想的研究平台,提出了异构双腿行走机器人(BRHL)这一全新的类人机器人模式.首先阐述了BRHL的概念及研究意义,然后基于分割建模思想给出了BRHL的协调动力学模型.提出了修正的Sigmoid磁流变阻尼器建模方法并进行了实验建模.详细阐述了基于步态跟随的BRHL步态规划方法并进行了仿真.最后给出了BRHL的控制系统设计,利用Pro/E,ADAMS及MATLAB/Simulink对BRHL进行了虚拟样机联合控制仿真.仿真结果表明,基于MR阻尼器控制的仿生腿能够很好地实现对人工腿的步态跟随.     

基于模型预测控制的轮式移动机器人轨迹规划

针对轮式移动机器人(Wheeled Mobile Robot-WMR)自身欠驱动的特点,并考虑到实际工作时的各种约束和限制,提出了一种基于模型预测控制(Model Predictive Control -MPC)的多约束轨迹规划方法。可以对车体自身的运动学约束、物理约束以及避障等约束进行集中有效的处理,可以生成符合车体自身模型特点并满足各种约束的可行轨迹,充分保证了轮式移动机器人自主行驶的可行性,安全性,高效性。仿真结果充分验证了该方法的有效性。     

多重约束下智慧仓储机器人配置仿真优化研究

针对智慧仓库的仓储机器人配置问题,构建了基于排队论的离散事件仿真模型,在保证系统可靠性和服务强度的前提下,考虑到故障对系统的影响,以距离成本、时间成本、空闲成本和购置成本所构成的总成本最小化为目标,提出了一种基于FlexSim平台的离散事件仿真优化方法。通过分析系统平均队长、订单平均逗留时间等指标,将直观化的系统瓶颈与运行实际数据相结合,求得系统成本最小的配置策略。结合实例,对算例中的智慧仓库机器人配置方案进行求解。结果表明,基于FlexSim平台的离散事件仿真寻优方法,能够求解仓储机器人配置的优化方案,并能保证模型方法的计算效率。     

Wheeled foot quadruped robot HITAN-I

0IntroductionInthe past,much work has been done toinvestigatefour-legged walking.Two of the earliest works are the G.E.Quadruped and Phoney[1].With the introduction ofmore powerful computers,more and more bionic robotshave beeninvented in recent years.WARP1[2]in2002,TITAN[3-5]from1989,BISAM[6]in1998and SCOUTII[7]in1999are examples for these developments.Asground vehicle,the advantages of mobile robot have beenrecognized by peopleinengineeringfields.Ground mobilerobots are usually cl…     

GMCL： a robust global localization method for mobile robot

A large sample size is required for Monte Carlo localization （MCL） in multi-robot dynamic environ- ment, because of the ＂kidnapped robot＂ phenomenon, which will locate most of the samples in the regions with small value of desired posterior density. For this problem the crossover and mutation operators in evolutionary computation are introduced into MCL to make samples move towards the regions where the desired posterior density is large, so that the sample set can represent the density better. The proposed method is termed genetic Monte Carlo localization （GMCL）. Application in robot soccer system shows that GMCL can considerably reduce the required number of samples, and is more precise and robust in dynamic environment.     

仿尺蠖步态的爬杆机器人的动态仿真研究

以仿尺蠖步态的爬杆机器人为研究对象,对其机械结构及行进步态进行了分析,并进一步利用ADAMS软件建立了该仿生机器人的虚拟样机,对该仿生机器人进行了动态模拟仿真实验。研究了在爬杆过程中仿生机器人头部与尾部的速度及位移随时间的变化关系,以及该仿生机器人对变直径工作杆的适应能力,同时分析了不同摩擦材料制成的自锁机构对机器人运动特性的影响。仿真结果表明：该仿生机器人对于直径在一定范围内变化的工作杆有着较好的适应能力,且自锁机构的静摩擦系数为影响该机器人运动特性的关键参数。     

UCLINUX下自主移动机器人运动系统设计

设计了在嵌入式操作系统UCLINUX下的自主移动机器人运动系统。该系统主控制器采用了ARM7微处理器,操作系统使用UCLINUX,利用脉冲宽度调制(PWM)技术对直流电机转速进行控制。详细介绍了UCLINUX下电机控制器的设备驱动程序设计和移动机器人基本动作的应用程序设计。该系统已经应用于一个移动机器人原型中,能够成功地实现各种动作。