基于consensus的人工势能场在足球机器人避障中的应用

在分析足球机器人路径规划方法--人工势场法不足的基础上,将基于consensus的人工势能场的新方法应用到机器人避障中.为了避免传统人工势场中导航函数方式的缺点,引入一与运动方向垂直的回转仪的力来代替排斥力.为了避免由障碍物引起的运动奇异性,引入一制动力,使足球机器人减速以便有足够的时间转弯,可以进行很好的避障.利用consensus算法来获得优化的势能场函数,解决足球机器人导航和避障问题,并能达到时间最优和轨迹最优的目的.仿真结果表明该方法能够快速准确地进行避障,且路径比较平滑.     

基于相位调整法实现蛇形机器人避障功能的研究

为了提高蛇形机器人在实际环境中的实用性,研究了蛇形机器人的避障功能,并提出了一种基于相位调整的蛇形机器人避障方法。该方法用安装在蛇形机器人头部的红外避障传感器模块检测前方是否有障碍物,若有障碍物,则用相位调整法改变蛇形机器人每个关节的步态相位来控制蛇形机器人的蜿蜒运动以实现转弯,从而避开障碍物。而且应用红外传感器来感知障碍物的几何特性,若感知到大型障碍物,机器人蜿蜒运动行进采用顺障策略实现避障功能,若感知到小型障碍物,采用绕障策略。该研究可为推进蛇形机器人的实用化提供技术储备。     

温湿度对蜂窝纸板静力学性能影响及有限元分析

目的 针对目前定制家具打包运输过程AGV避障方法中,对障碍物信息辨识度较低、难以做到精准避障等问题,提出一种采用视觉传感器基于改进目标检测算法的AGV避障策略。方法 利用Mobilenet模型改进传统SSD目标检测算法,以AGV工作环境数据对训练后的SSD-Mobilenet模型进行迁移学习,结合视觉、超声波等多个模块实现避障原理,搭建以树莓派3B+为控制核心的实验平台进行相关实验研究。结果 实验证明该方法的检测精度达到94%,能够精准辨别障碍物类型;目标检测避障方法的避障通过时间比传统方法减少了15.8%～27.3%。结论 该方法有效提高了AGV避障的准确率与效率,可广泛应用在AGV避障控制中。     

基于遇障速度法足球机器人的路径规划

提出了机器人在动态环境下的路径规划方法。这种方法基于机器人运动速度信息制定的避障策略。通过遇障速度的几何变换产生可达避障速度，从而确定运动路径上潜在的障碍物。同时，还推导了机器人路径搜索树网格算法。足球机器人仿真比赛表明，这种方法适用于动态和静态障碍物的避障。     

复杂环境下基于目标指引的RRT*路径规划算法

机器人路径规划算法需应对运动过程中遇到的各种复杂环境。针对快速扩展随机树(RRT)算法规划时间长、产生新节点随机性大、盲目性强的缺点,提出基于目标指引的RRT*路径规划算法。该算法在障碍物和目标点处分别产生虚拟势场,引入引力函数和斥力函数使得生成的随机点具有目标性,随机点朝向目标点方向产生,降低盲目性和随机性;回归策略和动态自适应步长策略减少规划时间和产生冗余点的数量。当环境复杂时,提出带有预测机制的模糊推理策略,以解决机器人在U型陷阱下易产生的局部死锁现象。在动态环境下,提出重规划策略使机器人拥有动态避障能力。最后,在树莓派智能小车上进行了实验测试,结果验证了该算法的有效性。     

基于引力势场的包装机器人自动避障控制方法

目的 为解决自动化包装机器人机械手受到障碍物影响导致避障效果较低的问题,提出自动化包装机器人机械手自主避障方法.方法 建立自动化包装机器人行走轨迹运动模型,计算其线速度和角速度,完成自动化包装机器人的运动学分析;利用相邻2个自动化包装机器人之间的引力势场,计算自动化包装机器人所受的合力;设置自动化包装机器人机械手自主避障的状态方程,设计自主避障算法;结合自主避障流程,实现自动化包装机器人机械手的自主避障.结果 在U型障碍物路段和H型障碍物路段中设计了对比实验,实验结果表明,提出的自主避障方法无论在哪种类型路段,自动化机器人的工作效率都在75％以上,具有较好的避障效果.结论 适用于自动化包装机器人的机械手避障,为自动化包装机器人的研究提供参考.     

基于幅值调整法的蛇形机器人避障研究

设计了蛇形机器人及其双向被动轮地面接触机构,给出了相应模块单元工程实现的技术路线,测试了该机器人系统在具体环境中应用蛇形曲线公式参数α完成蜿蜒运动的性能及结合幅值调整法实现转弯的功能.应用红外传感器来感知障碍物的几何特性.针对不同尺寸障碍物采用绕障蜿蜒运动行进策略或顺障蜿蜒运动行进策略实现避障功能.该工作为蛇形机器人实用化提供技术储备.     

基于动态运动基元的移动机器人路径规划

针对二维环境下移动机器人路径规划问题,提出一种基于动态运动基元(DMPs)的路径规划方法。该方法首先用手柄来控制机器人,记录机器人的运动轨迹,然后将记录的轨迹作为DMPs算法的学习样本,利用轨迹样本进行训练获得DMPs算法的模型参!,从而实现机器人的路径规划。当运动环境中有障碍物时,在已有学习基础上通过设计耦合因子规划出避障路径,在此基础上,改变机器人运动的目标位置,可以完成对新目标的泛化推广。仿真和实验结果表明,DMPs算法在移动机器人路径规划上具有可行性。     

基于多传感器信息融合的机器人障碍物检测

针对单一传感器在机器人避障过程中不能全面且准确定位障碍物的缺点,提出基于多传感器信息融合的障碍物检测方法。第一阶段使用视觉传感器检测未知环境中的障碍物,通过Zernike矩边缘检测方法提取障碍物图像边缘,然后采用Hough变换原理提取障碍物的直线特征,获得障碍物大概位置;第二阶段使用超声波传感器和红外传感器对障碍物进行检测,获得障碍物准确位置;最后使用联合卡尔曼滤波对3种传感器获得的信息进行融合,得出融合后的障碍物位置信息。实验结果表明:该方法克服视觉传感器、超声波传感器和红外传感器的局限性,可以精确感知机器人周围的未知环境信息,并能够检测和定位机器人路径上的障碍物,定位误差6 cm,满足机器人避障的实时性和可靠性需求。     

基于VFH~*的水面无人艇局部避障方法

针对水面无人艇在未知海洋环境下的避碰问题,提出一种基于VFH*算法的前向预测水面无人艇局部避障方法。利用连续的激光雷达数据帧和无人艇实时位姿信息进行雷达前后帧数据融合,并以此为基础建立障碍物向量场直方图来划分无人艇当前时刻的可行和不可行区域,引入前向预测节点和合理的代价函数计算每个候选方向的代价,最终选取具有最小代价的方向作为水面无人艇的可行方向。通过V-REP仿真实验和水池实艇实验表明,该方法能结合实时传感参量得到无人艇当前时刻的避障方向,避免无人艇在局部避障过程中出现尾端碰撞或陷入局部最小值的问题,满足水面无人艇的避障需求。     

RRT与人工势场法结合的机械臂避障规划

针对人工势场法在工业机械臂避障路径规划中容易陷入局部极小值的缺陷,利用改进的快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)算法与人工势场法结合进行避障路径规划。首先,利用人工势场法进行局部路径规划,当陷入局部极小值时,使用改进的快速扩展随机算法自适应地选择临时目标点,使搜索过程跳出局部极小值点;当机械臂逃离局部极小值点时,切换回人工势场法进行规划。该算法不仅能够实现工业机械臂末端执行器的避障,同时能够防止杆端与障碍物产生碰撞,最终到达目标点。仿真实验表明,该方法实现简单,能够适应环境的变化,在复杂的环境下依然有效,满足机械臂避障的要求。最后,通过进行实际实验表明了实际与仿真实验的一致性。     

基于阻抗控制的幕墙安装机器人柔顺操作研究

为了提高幕墙安装机器人操作的柔顺性,从而真正解决建筑幕墙自动安装中人机协调的问题,采用自适应阻抗控制方法作为柔顺操作策略.依据建筑机器人物理模型建立了较为准确的阻抗控制模型,在机器人末端未接触运动空间和环境接触空间进行了自适应阻抗控制的研究,提出了通过减小力峰值防止幕墙破坏的控制参数的调整方法,借助MATLAB对控制系统进行了仿真,并对基于该算法的幕墙安装机器人进行了柔顺性操作实验.经过仿真和实验得到了适用于幕墙安装机器人的力控制算法,验证了自适应阻抗控制算法能够满足幕墙安装机器人柔顺性操作的要求.     

室内地面清洁机器人路径规划

采用栅格法建立环境地图模型,利用沿边走的路径规划算法进行室内地面清洁机器人无障碍与避障路径规划与仿真试验.结果表明,在静态结构化环境中,清洁机器人能够沿内螺旋式“回”字型路径完成清扫任务,并成功避开障碍物和边界,自动定位和转向,清洁完毕机器人能够自动返回到初始位置.这说明沿边走的内螺旋式“回”字型路径规划方式是可行的.     

基于差异积累的视频运动对象自动分割

针对视频运动对象的自动分割，本文给出了一种基于差异积累的自动分割算法。与传统的基于运动信息变化检测方法不同，该算法通过累积的帧差信息构建出可靠的背景，与当前帧比较进而提取出视频运动对象。本文提出了一种增强的基于Otsu法的自适应阈值化方法，能更准确地对背景差图像进行阈值化分割，克服了传统Otsu法阈值化容易失效的问题。改进的基于区域生长的定位方法更能避免传统方法的误定位及重定位的问题。实验结果表明，本文算法具有较好的实时性、自适应性以及鲁棒性，可以较为可靠地建立背景模型并进行实时更新，适用于刚体或非刚体存在平缓的光照变化以及摄像头微抖动的视频运动对象的自动分割。     

基于小波变换的高精度测距系统设计及DSP实现

目的为了解决传统物流行业机器人避障系统中存在的测距精度低、抗干扰性差等问题。方法提出一种基于DSP的温补与小波阈值滤噪的高精度超声测距系统,包括DSP最小系统、超声波传感器、LCD显示模块、温度补偿电路和报警电路等。超声波测距系统通过实时采集环境温度来修正声速值,采用小波阈值变换算法对回波信号进行处理,以提升回波信号的信噪比和起始点锐度。结果应用CCS4.2软件与DSP芯片进行调试、实验,实验表明在距离0～1200 mm内,系统的测量误差为±4 mm。结论采用小波阈值变换算法和温补电路,提高了传统物流机器人避障系统的测距精度。     

动态二叉树表示环境的A*算法及其在足球机器人路径规划中的实现

提出采用二叉树表示二维空间的方法，对全局路径规划和局部路径规划进行综合考察，设计移动机器人在复杂环境下对动态障碍物进行避障的A算法，在足够机器人系统中进行仿真，将二叉树动态地表示球场的机器人与目标对角线的矩型环境，使搜索范围随搜索进程动态地减少，实现了路径规划的整体优化。     

一种动态环境下的移动机器人避障策略

以激光雷达作为主要的环境感知传感器,针对动态环境设计了一种移动机器人避障策略.根据激光雷达采集的实时环境信息,检测动静态障碍物并建立障碍物链表.采用底层反应式避障和高层动态避障相结合的策略,实现了动态环境下的避障.使用分布式的软件设计方法,提高了系统的实时性.通过自行研制的移动机器人MORCS-1进行了实验,实验结果验证了该策略的有效性.     

基于改进人工势场方法的多无人机编队避障算法

针对无人机(UAV)机群在编队飞行过程中可能受机群其他无人机或鸟类等障碍物的影响,基于传统人工势场(APF)的编队避障算法易陷入局部优化解,进而导致无人机机群避障失败的问题,提出了一种基于改进三维人工势场(3D-APF)的编队避障算法。通过在势场函数中引入一致性理论的通信拓扑和权重等概念,实现无人机机群在分布式结构下的快速编队。然后将z轴势场引入二维势场,并引入与障碍物移动方向垂直的辅助势场以消除算法陷入局部最优化解的缺陷。最后,通过M atlab仿真实验验证了本文算法的有效性。     

基于改进人工势场的无人机预设航线避障研究

为了实现基于预设航线的无人机三维避障,提高无人机(UAV)的自主能力,提出一种改进型人工势场算法。传统的人工势场法避障只着眼于无人机的安全到达,且可能会陷入局部最小点。当避障基于预设航线时,传统人工势场无法在避障的同时尽量跟踪预设航线,对传统人工势场引力场进行改进,使引力指向目标航线,并针对预设航线为曲线时引入前馈和速度控制,消除跟踪误差;为解决引力场改进后人工势场法存在局部最小点问题,对斥力场进行改进,使其垂直于航线方向,消除局部最小点。将改进后的算法运用到近地表自主搜索无人机的三维避障中,将三维避障分解为XY和XZ 2个平面上的避障,在Adams上构建避障场景进行仿真,仿真结果显示该算法能够实现基于预设航线的无人机三维避障,且避障过程平稳。     

基于模糊控制的小波包多阈值语音减噪新算法

在分析小波包传统阈值去噪算法的基础上,提出了一种基于模糊控制的小波包多阈值语音减噪新算法。该算法采用改进的多阈值选取方式来代替传统的阈值选择;应用一种新阈值函数对经小波包变换后的最底层频率系数进行量化处理以确保噪声尽可能地被滤除;模糊控制器可用于对信号中的幅值跳变以及边缘粗糙等问题进行优化与修正。综合以上3种方法即可自适应地进行语音增强处理。经实验结果验证,与传统阈值算法相比,该算法能够最大程度地还原纯语音信息,有效提高了语音去噪的准确度与信噪比。