蛇形机器人的运动控制研究

蛇形机器人具有很高的运动稳定性和环境适应性,非常适应于不确定性及复杂的环境中工作,如地震救援、火灾以及其他自然灾害等等.该文研究了一种正交模块组成的蛇形机器人,采用PXA270芯片作为主控制器和AVR128单片机作为从控制器,实现了主从分布式控制.在简化的Serpentine曲线基础上,研究了由离散关节组成的蛇形机器人控制,最后得到机器蛇运动时各个关节电机相应的旋转角度和旋转速度,并通过安装超声波传感器测距实现了自主避障.实验结果表明方案是可行和可靠的.     

基于三维雷达的非结构化路面识别

为解决非结构化路面条件下路面识别问题和提高障碍识别的准确性,采用IBEO LD-ML四线雷达设计出一套越野环境障碍识别系统,并根据系统提出一种障碍分块算法.应用角度和长度双阈值对已得数据进行归类并进行分块,提取出阻碍车辆正常行进的区块.通过实车试验验证整个系统的可靠性、算法的准确性和实用性,试验结果表明,该系统可以实时地提取障碍目标,为智能车辆在越野环境下行驶提供实时路面评价方法.     

一类非齐次障碍问题的很弱解的局部可积性

给出了二阶非齐次椭圆方程-divA(x,u)=f(x),u∈Krψ,θ(Ω)的障碍问题很弱解的定义,并利用Hodge分解,证明了上面提到的障碍问题很弱解的高阶可积性结果。     

基于势场蚁群算法的机器人路径规划

提出了一种未知环境下机器人路径规划的势场蚁群算法。该算法利用人工势场力和机器人与目标之间的距离构造机器人避障和移动的综合启发信息,并利用蚁群搜索机制在未知环境中寻找机器人从起始位置至目标位置的全局最优路径。所提出的算法将蚁群算法和人工势场法进行有效的结合,提高了常规蚁群算法对最优路径的搜索效率。通过仿真实验表明了所提出的算法用于机器人路径规划的有效性。     

障碍问题局部可积性的一个注记

考虑A-调和方程divA(x,u)=0,设算子A满足:(i)强制性条件A(x,ξ),ξ≥α|ξ|p-φ1(x);(ii)控制增长条件|A(x,ξ)|≤β|ξ|p-1+φ2(x);(iii)齐次性条件A(x,0)=0,其中1pn,0α≤β∞是非负常数,φ1(x)∈Llso/cp(Ω),φ2(x)∈Lslo/c(p-1)(Ω),1psn。设Kψp,θ(Ω)={v∈W1,p(Ω):v≥ψ,a.e.Ω,v-θ∈W01,p(Ω)},ψ为定义于Ω取值于R∪{±∞}的障碍函数,θ∈W01,p(Ω)为边值。利用Sobolev空间的不等式及嵌入引理,得到了如下局部可积性结果:若0≤ψ∈Wl1o,cs(Ω),则Kψp,θ-障碍问题的解u∈Llso*c(Ω),s*=nn-ss。本结果可看成是高红亚,田会英的结果的推广。     

基于产生式规则的机器人动态避障

以中型自主足球机器人为对象,研究其动态避障情况.依据传感器输入信息进行特征识别,选择距离机器人最近的为首要躲避障碍,利用产生式规则进行机器人避障控制,对远距离和近距离障碍采用不同的避障策略,并引入虚拟点以躲避碰撞.在仿真和实时环境下进行了实验,分析了障碍位置不同和输入参数不同情况下的避障情况,并与传统人工势场法进行对比,避免了传统人工势场法进行机器人避障时会出现陷入局部极小、抖动等问题.实验结果表明该方法能使机器人快速有效的躲避障碍.     

D*算法在柔性输送系统路径规划中的应用研究

针对柔性传输系统(FTS)对于最短路径规划问题的要求,提出将D*算法移植并嵌入到柔性传输机器人模型的控制系统中。简要介绍并分析了D*算法的基本原理,以位置已知、环境相对确定和最低路径代价为约束条件,建立FTS的最优路径规划模型,并进行仿真实验。实验结果表明,D*算法具有较好的避障自适应性能力、较高的柔性和动态响应特性,较之Bug算法、概率路标算法(PRM)和Bellman-Ford算法等,D*算法具有较快的收敛速度和较少的计算量,适合环境相对确定、多品种小批量柔性传输系统。     

多障碍建筑群图像空间布局智能寻优方法优化

为了解决传统方法大多将注意力放在建筑群体局部优化方面,缺少对整个含多障碍建筑群体空间布局优化研究的问题。通过改进粒子群法研究多障碍建筑群图像空间布局智能寻优方法优化问题。建立寻优问题模型,将最小化最大风速比、最大化采光满足率、最优化容积率作为多障碍建筑群图像空间布局智能寻优目标,依据寻优问题模型建立总目标函数。针对粒子群算法的弊端,对其进行改进;将粒子和种群最优粒子差异程度当成依据对权重进行确定。通过密集距离对粒子和相邻粒子间的密集程度进行描述,依据密集程度,选用逐一去除法对最优解进行更新。针对提出的多障碍建筑群图像空间布局多目标寻优问题,采用改进粒子群算法进行求解。结果表明:采用所提方法优化后,日照满足率虽然略低于优化前;但最大加速比和容积率均更优;所提方法 WBGT指标(湿球黑球温度)高于其他方法。可见所提方法可令各指标均衡最优化,能够保证新陈代谢率低,热适应差的人舒适性。     

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。     

关节履带式管道检测机器人越障性能优化

针对一种特殊管道内部检测,设计了一种小体积紧凑型的关节履带式机器人.根据本机器人结构设计,建立了描述机器人姿态的各参数与越障性能之间的数学关系式.探讨了该机器人在越障过程中的姿态调整对越障能力的影响.在此基础上采用最优化方法求解了该机器人的最大越障高度,并确定了适合的姿态调整方法.Matlab仿真及实验验证了该设计和优化计算对于提高机器人越障性能的有效性.