CGF队形形成及避障行为研究

计算机生成兵力(CGF)在模拟战术级兵力仿真时,多个兵力实体要按照一定的队形行进。首先对基本队形的分布式控制方法进行分析;然后,将leader-follower算法思想应用其中,简化了算法模型;其次,为了满足底层仿真的需要,对兵力实体的避障行为进行了研究,引入了切线避障法。增加follower与leader之间的距离对leader速度的反馈,在follower避障过程中,动态地改变leader的速度,避免掉队现象。实验表明,该方法能很好地适用于底层战术级仿真模型。     

一种用于移动机器人避障的模糊神经控制算法

本文提出了一种新颖的模式识别算法用于移动机器人的自主避障.通过一定量的模糊规则与模糊Kohonen聚类网络(FKCN)的结合,生成了一种启发式的模糊神经网络,并且通过对该模糊神经网络进行离线的非监督式训练,从而建立起超声波传感器输入信号和移动机器人速度之间的模式映射关系.相对于一般的避障手段,这种算法提供给移动机器人较为迅速的反应能力,从而实现机器人连续、快速的避障.本文为了验证该算法的可行性,给出了移动机器人在虚拟环境下的计算机仿真结果.     

基于分级速度障碍的移动机器人避障算法

针对广义速度障碍(Generalized Velocity Obstacles,GVO)算法解决动态环境避障问题时计算量过大、动作过于保守等问题,提出了速度障碍法(Velocity Obstacles,VO)与GVO组成的分级避障控制生成策略,使用VO判断所选控制生成的速度矢量是否存在碰撞危险,如果存在碰撞危险则进一步使用GVO对该控制进行判断,否则认为该控制为安全控制.通过建立碰撞时间评价函数和目标适应度评价函数选取最优控制.当可达控制集中所有控制都不可行时,通过可达控制集外的一组控制来启发当前控制的生成.仿真结果表明,所提算法有效的避免了GVO算法中不必要的计算,在不同场景中至少缩短算法运行时间15.91％,改善了GVO算法无解时避障,得到了更合理的轨迹.     

基于信息融合的模型小车ANN避障控制

本文将模糊逻辑、神经网络和传感器融合技术结合起来，用于移动机器人的避障控制研究，利用多个非摄像类的超声波和红外线传感器探测环境信息，采用多传感器融合技术进行传感器信号处理，并且探讨了模糊聚类和神经网络系统在机器人系统中的避障控制能力，给出了虚拟环境一的计算机仿真结果。     

考虑障碍环境下的多机器人编队控制研究

编队和避障控制是机器人路径规划设计中的典型问题,文中提出了将leader-following法和人工势场法相结合的方法,来更好地完成多机器人在未知环境下的编队和避障控制。之前的研究只将leader-following算法用于多机器人的编队控制,而文中提出此方法也可以用于多机器人系统的避障控制。基于leader-following法,多机器人能自动编队并保持队形;而结合人工势场法,多机器人可以保持队形行进,在遇到障碍物的情况下变换队形避障,在避障后恢复原队形,最终到达目标。通过仿真实验证明,该算法实现了多机器人在未知环境下的自动编队和避障,从而证明了leader-following算法可以用于机器人的避障控制。     

考虑障碍环境下的多机器人编队控制研究

编队和避障控制是机器人路径规划设计中的典型问题,文中提出了将leader—following法和人工势场法相结合的方法,来更好地完成多机器人在未知环境下的编队和避障控制。之前的研究只将leader—following算法用于多机器人的编队控制,而文中提出此方法也可以用于多机器人系统的避障控制。基于leader—following法,多机器人能自动编队并保持队形;而结合人工势场法,多机器人可以保持队形行进,在遇到障碍物的情况下变换队形避障,在避障后恢复原队形,最终到达目标。通过仿真实验证明,该算法实现了多机器人在未知环境下的自动编队和避障,从而证明了leader—following算法可以用于机器人的避障控制。     

一种新的车辆倒车突发障碍物规避方法仿真

研究车辆倒车突发障碍物规避优化问题.在车辆倒车过程中,由于识别时间较少,会随机出现一些突发障碍物.传统算法进行车辆倒车突发避障,障碍检测过程需要一定的时间,存在一定的滞后性,从而无法及时避开障碍物,降低了车辆倒车突发避障的准确性.为了避免传统算法的弊端,提出了一种新的车辆倒车突发障碍物避障方法.通过对道路障碍图像进行障碍特征提取,从而为车辆倒车突发避障提供依据.引入障碍定位方法,利用小波包分析方法,计算道路中障碍物的空间位置,降低处理时间,从而提高了车辆倒车突发避障的准确率.实验结果表明,利用优化方法进行车辆倒车突发避障,突发避障的准确率比传统算法提高了63％,具有很强的实际应用价值.     

基于激光雷达的移动机器人避障规划仿真研究

对传统矢量场直方图算法进行改进,使其成为一种适用于将激光雷达作为探测仪的室外避障规划算法。将激光雷达数据作为依据,以自适应阈值为条件,通过对目标航向进行规划,获得机器人行进方向的实时避障算法。当机器人与目标点之间存在障碍物时,以最大阈值获得机器人的目标航向,而当机器人与目标点之间无障碍物时,以最小阈值确保机器人行进过程不会与障碍物发生碰撞。仿真结果表明,在复杂障碍物环境中,当机器人行进速度低于0.8 m/s时,可安全而平滑地通过障碍区,到达目标点;当机器人的行进速度高于0.8 m/s时,虽速度过快,机器人与平台之间会有轻微的剐蹭,但最终亦能到达目标点。     

面向未知环境及动态障碍的人工势场路径规划算法

实际战场环境错综复杂,很多隐蔽、动态的障碍无法通过高空手段预先探测得知,因而对智能体执行任务的安全性产生威胁。针对未知且障碍形态多样的战场环境,以躲避动、静障碍,追踪目标为研究对象,提出一种面向未知环境及动态障碍的改进人工势场(Artificial Potential Field,APF)路径规划算法。在该算法中,智能体构建了以目标点为中心的引力势场,以及以障碍物为中心的斥力势场,在智能体行进路途中感知局部障碍及目标点的运动信息,并且将信息加入势场函数的计算中达到动态避障与追踪的效果;另一方面,引入距离因子及动态临时目标点来消除APF算法常见的无解问题——极小解情况及路径抖动现象。通过建立不同数量的随机障碍场景,进行多次仿真对比实验,结果表明:所提算法能够在未知环境中灵活躲避动态障碍并进行目标点的追踪,可以有效消除死解及路径抖动问题。将所提算法与传统APF算法及添加了动态避障机制的文献[19]所述算法进行对比实验,结果表明所提算法能成功化解两种对比算法路径规划失败的情况,顺利完成路径规划任务,且成功率在95%以上。     

虚拟环境中多细节层次模型自动生成算法

虚拟环境是限时计算和限时图形绘制技术的典型应用．本文对用于限时图形绘制的多细节层次模型表示进行研究，提出了基于三角形网格简化的多细节层次模型自动生成算法．该算法多次遍历现有三角形网格模型的每一个顶点，使用局部几何和拓扑特征移去满足简化标准的顶点，对移去顶点后产生的多边形区域进行局部三角化．多次执行上述过程，结果形成不同细节层次的三角形网格模型．文中给出的实例说明了该算法的有效性．     

An obstacle avoidance algorithm for robot manipulators based on decision-making force

Obstacle avoidance is a significant skill not only for mobile robots but also for robot manipulators working in unstructured environments. Various algorithms have been proposed to solve off-line planning and on-line adaption problems. However, it is still not able to ensure safety and flexibility in complex scenarios. In this paper, a novel obstacle avoidance algorithm is proposed to improve the robustness and flexibility. The method contains three components: A closed-loop control system is used to filter the preplanned trajectory and ensure the smoothness and stability of the robot motion; the dynamic repulsion field is adopted to fulfill the robot with primitive obstacle avoidance capability; to mimic human’s complex obstacle avoidance behavior and instant decision-making mechanism, a parametrized decision-making force is introduced to optimize all the feasible motions. The algorithms were implemented in planar and spatial robot manipulators. The comparative results show the robot can not only track the task trajectory smoothly but also avoid obstacles in different configurations.     

远程自治水下机器人三维实时避障方法研究

海洋环境通常是不确定、非结构化和未知的，而远程AUV（LAUV）的避障声纳对环境感知有一定的局限，因此很难建立起精确、完整和统一的三维环境模型．LAUV实时避障是一个实时性很强的动态过程，它不但与环境有关，而且还与LAUV的运动学约束、动力学特性和操纵性有关．针对上述问题本文提出了一种基于复合控制的三维实时模糊避障方法．     

碰撞锥检测改进的多智能体避障算法

避障是多智能体能够适应复杂环境并顺利完成任务的必要条件之一。为使多智能体更快通过障碍物并达到一致,提出了一种多智能体避障控制算法。算法引入了避障系数,该系数由基于角度比较的碰撞锥检测方法来确定,并通过牵制控制输入完成多智能体的避障。证明了在该算法作用下所有智能体最终会避开障碍,避免碰撞并最终达到一致。通过实验仿真分析和对比,该方法能够使得多智能体更快避开障碍物。     

移动机器人模糊逻辑控制系统避障研究

本文对全区域覆盖的局部路径规划，采用了一种模糊控制算法，利用模糊控制算法自身所具有的鲁棒性和基于生物学上的感知一动作的行为相结合。对于移动机器人的避障系统提出了充分接近障碍的避障策略，并对相关理论和实现方法作了深入的研究。     

冗余自由度机械手的避障控制

避障碍物一直是冗余自由度机械手的主要应用，本文采用伪逆矩阵法，以障碍物和 机械手之间的距离的函数作为性能指标函数来解冗余自由度机械手逆解，进行避障控制，并 提出一种简单的计算机械手和障碍物之间的距离方法，通过对一个三自由度的平面机械手进 行仿真，验证了算法的正确性．     

基于彩色立体视觉的障碍物快速检测方法

Real-time obstacle detection method is a key technique for machine vision based mobile robot and au-tonomous land vehicle navigation in unstructured environments. In this paper o considering the real-time requirement for stereo matching algorithm, an adaptive color segmentation method for possible obstacle region detection is first developed based on the color feature, and a simple region based stereo matching algorithm of binocular vision for realobstacle recognition is also introduced. Obstacle detection is implemented by combining the road color adaptive seg-mentation method and region based stereovision method. Lots of experiment results show that the proposed approachcan detect obstacle quickly and effectively, and this algorithm is particularly suited for road environments in which the road is relatively flat and of roughly the same color.     

Multilevel projection algorithm for solving obstacle problems

Obstacle problems are nonlinear free boundary problems and the computation of approximate solutions can be difficult and expensive. Little work has been done on effective numerical methods of such problems. This paper addresses some aspects of this issue. Discretizing the problem in a continuous piecewise linear finite element space gives a quadratic programming problem with inequality constraints. A new method, called the multilevel projection (MP) method, is established in this paper. The MP algorithm extends the multigrid method for linear equations to nonlinear obstacle problems. The convergence theorems of this method are also proved. A numerical example presented shows our error estimate is sharp and the MP algorithm is robust.     

基于强化学习的智能机器人避碰方法研究

本文采用强化学习方法实现了智能机器人的避碰行为学习．文中首先介绍了强化学习 原理,讨论了采用神经网络实现强化学习系统的方法,然后对具有强化学习机制的智能机器 人避碰行为学习系统进行了仿真实验,并对仿真结果进行了分析．     

Using obstacle analysis to identify contingency requirements on an unpiloted aerial vehicle

This paper describes the use of Obstacle Analysis to identify anomaly handling requirements for a safety-critical, autonomous system. The software requirements for the system evolved during operations due to an on-going effort to increase the autonomous system’s robustness. The resulting increase in autonomy also increased system complexity. This investigation used Obstacle Analysis to identify and to reason incrementally about new requirements for handling failures and other anomalous events. Results reported in the paper show that Obstacle Analysis complemented standard safety-analysis techniques in identifying undesirable behaviors and ways to resolve them. The step-by-step use of Obstacle Analysis identified potential side effects and missing monitoring and control requirements. Adding an Availability Indicator and feature-interaction patterns proved useful for the analysis of obstacle resolutions. The paper discusses the consequences of these results in terms of the adoption of Obstacle Analysis to analyze anomaly handling requirements in evolving systems.