基于二进制编码QPSO算法的移动机器人路径规划

在分析量子粒子群算法的基础上,针对离散搜索空间的问题,提出了二进制编码的量子粒子群算法.在算法中,重新定义了粒子的位置距离矢量,调整了搜索空间的迭代方程,并引入了多点交叉和精英保留的策略,保证全局收敛的同时加快粒子的收敛速度.并使用De Jong's测试函数对本算法和二进制粒子群算法进行了比较,最后使用二进制编码量子粒子群算法对机器人路径规划进行了仿真实验.     

一种基于多传感器数据融合的目标跟踪算法

论述了目标跟踪的原理和数据融合技术,为了解决移动机器人系统中的传感器存在大量不确定性问题,提出了一种交叉传感器交叉特征(CSCM)数据融合算法,这种算法基于粒子滤波技术,融合多个传感器的信息,合并不同的状态空间模型,以此减弱系统和测量噪声,来估计移动机器人的位置和角度.在仿真实验中,我们分别比较了单一传感器和多传感器数据融合的不同情况,结果表明了这种算法的有效性,并展现了良好的跟踪性能.     

非完整移动机器人的路径跟踪控制、

针对非完整四轮式移动机器人,基于人工驾驶的思想,在初始偏差较大的情况下调整机器人的角度并规划临时路径,采用模糊控制技术,分别设计了角速度和速度控制器,实现了机器人跟踪路径的目的。通过对初始角度的精确调整,使得角速度模糊控制器变得简便,提高了跟踪的效率。对直线和圆形路径进行了跟踪仿真,结果表明跟踪效果良好稳定。     

月球车总动员

正人类探索月球,怎能少了月球车这样的左膀右臂?吹起集结号,月球车都动员起来,接受大家的检阅!多样的月球使者月球车是人类对月球表面进行探测的重要工具之一。区别于地球上的车辆,很多月球车不用轮子或履带,因此称月球车为月面巡视探测器或者月球探测机器人更为合适。月球车的分类方法很多,常见的主要是按照探测方式或者走行方式分类。根据探测方式的不同,月球车可以分为两类。     

动态反馈的一类不确定非完整移动机器人有限时间镇定

针对一类非完整移动机器人, 通过输入-状态变换得到一个三输入链式系统, 考虑其在含有不确定控制方向和外部扰动时动态反馈的有限时间镇定问题. 运用非光滑控制理论, 给出了新型切换设计算法, 并得到了不连续的三步切换控制器, 使得相应的闭环系统全局有限时间镇定. 通过数值仿真验证了该控制策略的有效性.     

基于Arduino 模块化机器人视觉系统的研究与设计

基于视觉系统的移动机器人是近年来机器人研究领域的热点,机器人视觉在自动化生产中也变得越来越重要.本文以移动机器人为载体,重点研究并设计了一套移动机器人视觉系统,以视觉系统在移动机器人中的应用为主线,简单介绍了视觉系统中摄像机标定,着重阐述视觉系统对目标的识别与定位以及视觉系统在移动机器人的应用.文中所设计的移动机器人采用Arduino MEGA2560单片机作为主控芯片,负责测距传感器数据采集、定位传感器位置确定、视觉系统伺服控制、驱动电机以及驱动舵机转向等.试验验证移动机器人能准确的运动到目标物体位置,很好的完成既定的任务,移动机器人的视觉系统有效可靠.     

永磁同步电动轮装载机性能试验研究

对永磁同步电动轮驱动技术在装载机上的性能表现进行了理论与试验分析,表明基于弱磁控制算法的永磁同步电动轮能完全适应装载机的行驶、制动、牵引和转向等各种工况,也能相互高效协同工作.用改造的ZLM15B装载机在水平水泥路面上进行了上述工况试验.试验数据表明,永磁同步电动轮在行驶和牵引工作时效率可达90%以上,能自适应差速转向,制动过程中电动轮之间转速、转矩的一致性非常好.     

SIFT算法在不同维数下的图像匹配效率

 在移动机器人视觉定位领域中,SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法由于具有尺度、旋转和光照不变等特性被得到广泛应用。图像匹配效率与SIFT算法中所取维数有关,使用多少维数来表示一个特征点,满足不同的图像匹配精度和实时性的要求,还没有明确定义。为解决这个问题,针对不同维数的SIFT算法的匹配效率做了实验分析,得到了不同应用场合下使用维数的指导范围。以室内场馆导航机器人视觉定位为例,选取了16维作为匹配维数,实验结果能够满足移动机器人实时定位的需要。     

神经网络在移动机器人路径规划中的应用

对于环境信息完全已知的移动机器人的全局路径规划问题,应用了一种并联的神经网络结构与模拟退火算法相结合的方法,并提出了一种局部路径修正算法,最终得到一条最优的平滑路径。计算机仿真研究表明,该算法计算简单,收敛速度快,规划的路径为一条最短无碰且安全的平滑路径。在计算机仿真验证的基础上,以P3-AT型轮式移动机器人为平台,通过机器人模拟实验验证了该算法的有效性。     

基于3D激光点云的移动机器人行驶环境描述

针对移动机器人在复杂环境中的自主导航行驶问题,提出了一种基于3D激光点云数据的行驶环境描述方法. 在对点云数据进行球、柱坐标转换的基础上,构建机器人环境感知圆柱,根据3D激光雷达的扫描序列,提取点云径、切向坡度特征,结合机器人的运动特性,分析行驶环境的可通行性,提取候选道路点云. 复杂行驶环境下的实验结果证明了此方法能够使机器人准确地对环境进行认知.