移动机器人同时定位与建图室内导航地图研究

针对当前视觉同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)生成的点云地图不能满足路径规划和导航的需要,提出一种室内移动机器人的导航地图制备方法.首先,通过SLAM估计相机位姿,后端优化后生成室内场景的三维点云地图;其次,根据地面移动机器人的运动约束及结构特点分情况讨论,推导点云相对于地面的二维坐标,同时对点云进行地面与障碍的分离、截取与筛选;最后,根据栅格占据状况有序构建出导航地图.实验结果表明,基于点云坐标的障碍物截取准确度高于地面拟合截取方法,所建地图精度与完整度均高于传统方法.室内移动机器人能基于该地图进行路径规划与导航.     

自动避障三轮管道机器人设计

管道机器人作为一种有效的探测设备,可以深入人类无法到达的狭小空间内执行勘查任务。轮式机器人具有结构简单、运动连续平稳、速度快、可靠性高等诸多优点,因此开发了基于STC系列单片机的三轮轮式结构管道机器人。应用红外传感器电路实现有效避障功能;加入角度传感器模块,确保机器人可以在管道最底端平稳行进;采用脉宽调制技术驱动直流电机,通过改变占空比来控制机器人运动。设计的轮式管道机器人实物具有体积小、可裁剪性强、便捷等特点,能够完成管道内探测、数据收集等功能。     

基于改进人工势场法的移动机器人路径规划

在移动机器人路径规划任务中,针对传统人工势场法中存在的目标不可达问题,提出了一种新的斥力改进函数的设计方法.在原来的斥力函数中加入一个调节因子,并对障碍物的作用范围采用人为分段的方式,有效解决了目标不可达问题,使机器人能够顺利到达目标点.将改进后的人工势场法应用于移动机器人路径规划,并利用Matlab软件进行了仿真实验.实验结果表明,基于改进人工势场法的移动机器人路径规划算法简单、有效.     

改进粒子滤波器的移动机器人同步定位与地图构建方法

传统的基于粒子滤波器的移动机器人同步定位与地图构建(SLAM)方法往往随着迭代次数的增加会产生粒子退化的问题,提出了一种基于人工鱼群算法与定向重采样思想的改进的粒子滤波器用于移动机器人SLAM问题。方法首先将人工鱼群算法引入到粒子滤波器中,从而使得粒子分布在重采样之前就更加接近真实情况,然后利用定向重采样的方法,使得新产生的粒子更加接近于真实的运动情况,从而提高了机器人的位置估计精度与地图创建精度。仿真实验结果证明了该方法能够得到更多的有效粒子,而且能够提高粒子的多样性,并且提高SLAM性能。     

移动机器人行人目标活动区域快速检测算法

针对移动机器人运动目标检测过程中运动目标与背景均存在位移致使跟踪失效的问题,提出一种显著光流分析法对室内行人目标活动区域进行检测与标识,能够快速有效地为移动机器人视觉检测与跟踪算法提供简便的初始区域定位信息。经仿真实验分析,该算法能够在室内复杂的情况下,快速检测出行人目标的活动区域,方便人物识别与躲避,具有较强的工程应用价值。     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法应用于移动机器人路径规划时存在易于陷入局部最优解、收敛速度慢的问题,提出了一种适用于静态障碍环境下基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法。该方法改进了节点间的状态转移规则,增加了得到最优路径的概率;自适应调整启发函数,提高了算法的搜索效率;基于狼群法则对信息素进行更新,有效避免了算法陷入局部最优解;动态调整了衰减系数,在后期增加了蚂蚁对最优路径的选择概率,加快了算法的收敛速度。仿真实验表明,与其他算法在相同环境下比较,该改进算法在路径规划结果相同的情况下具有较快的收敛速度;且改进算法在不同复杂程度环境中均得到了最优路径,也表明了该算法的有效性和可靠性。该算法具有良好的寻优能力,可以适用于不同复杂环境中的移动机器人路径规划。     

一种遥操作移动机器人的研究与实现

移动机器人在工业制造、国防以及服务行业具有广阔的应用前景。由于环境感知、自主定位与导航等技术瓶颈的存在,完全自主移动机器人在目前还难以走向实用。采用遥操作控制,能有效地解决上述问题。对遥操作移动机器人的体系结构、环境信息感知、通讯方式、导航与控制进行了阐述,在此基础上提出的基于局域网的遥操作移动机器人具体实例,既可在危险环境下执行任务,也可用于社区保安巡逻。     

基于改进RRT算法的移动机器人路径规划研究

路径规划是移动机器人开发的核心技术,而传统RRT算法所规划的路径距离长、拐点多,对RRT算法进行改进,引入A~*算法思想,改进待扩展节点的选择。引入人工势力场思想,改进扩展方向的选择。对规划的路径消除冗余点,并采用三次样条函数进行平滑处理。将改进的RRT算法应用于虚拟简单环境地图、虚拟复杂环境地图中,结果表明改进RRT算法所规划的路径平顺性好、路径长度短且所用时间短。最后将改进的RRT算法应用于实际的移动机器人路径规划中,路径规划结果验证了该算法的可行性。     

基于两点法的机器人路径规划

采用超声波传感器检测环境,来提供障碍物和目标的距离信息,避免全局建模,并提出了一种机器人路径规划的新算法——两点法,此算法采用局部路径规划,简单易行,规划速度快,可避免传统算法中存在的死锁现象,最后应用该方法进行了避障、道路跟踪等仿真与模拟实验,实验表明,该算法具有很好的灵活性和鲁棒性。