移动机器人的研究现状与趋势

对智能移动机器人的计算机控制系统、多传感器信息融合、环境识别、机器人视觉、路径跟踪以及智能控制等的研究现状进行了较为详细地分析和综述．最后,对智能移动机器人的多机器人协作和移动机械手之研究趋势进行了分析．     

一种新的移动机器人路径跟踪控制策略

在分析传统三种径跟踪方式跟踪误差较大,运动不稳定等不足的基础上,首次提出了一种基于神经网络和模糊控制技术的移动机器人人路径跟踪新方法。该方法利用神经网络技术对其所跟踪径进行实时识别进行进行跟踪,当误差较大时,利用两个模糊控制器迅速纠偏,从而避免了移动机器人在路径跟踪中的运动不稳定现象,改善了控制算法的实时性,提高了移动机器人的路径跟踪精度。     

基于扰动观测器的轮式移动机器人滚动时域路径跟踪控制

轮式移动机器人路径跟踪控制问题中通常存在状态约束和输入约束,并且系统运行时容易受到外部扰动的影响。本文基于非线性扰动观测器提出了一种轮式移动机器人滚动时域路径跟踪控制策略。当没有外部扰动作用于系统时,滚动时域控制算法可以满足控制约束和状态约束,并且使得轮式移动机器人跟踪期望的轨迹;当存在外部干扰,尤其是慢变扰动时,非线性扰动观测器能够估计扰动,并通过反馈补偿扰动对轮式移动机器人移动轨迹的影响。仿真结果表明,在外部干扰存在的情况下该控制策略能够保证移动机器人渐近跟踪期望路径。     

配置机械手的轮式移动机器人目标物体跟踪与抓取

针对配置机械手的室内轮式移动机器人目标物体识别、跟踪和抓取问题,采用一种目标物体识别和机器人定位的方法,利用一种基于模糊控制的轮式移动机器人视觉伺服跟踪控制的方法。针对机器人目标识别跟踪及抓取过程中受环境条件变化的影响,采用HSI颜色模型和基于阈值的区域分割的图像处理方法可以完成目标颜色物体的快速准确识别。基于云台摄像机角度信息的机器人小车目标定位方法和模糊控制理论,设计了模糊跟踪控制器,使机器人输出合适的线速度和角速度,能够实现机器人目标跟踪,使移动机器人趋近目标物体位置,并完成机械手目标物体抓取任务。仿真和实时实验结果表明：所设计的系统具有良好的目标物体识别、跟踪和准确抓取目标的能力。     

差速轮式移动机器人的定位导航算法

针对差速轮式移动机器人定位及导航算法中从圆弧路径切换到直线路径时车体晃动问题进行研究,提出了一种新的路径规划方法。首先介绍差速轮式移动机器人的定位算法和导航算法（直线导航、圆弧导航）,然后分析从圆弧路径切换到直线路径时存在的问题及产生的原因并提出了一种新的路径规划方法,最后建立Simulink模型进行仿真。仿真结果表明新的路径规划方法取得了良好的效果。     

基于反馈增益反步法的非完整约束移动机器人路径跟踪控制

为实现非完整约束轮式机器人的路径跟踪控制,采用虚拟向导方法建立跟踪误差方程,基于李亚普诺夫稳定性理论,设计了一种基于反馈增益的反步法控制器,既能通过控制反馈增益的调节补偿机器人动态误差模型中的非线性项对系统的影响,又能避免传统反步法控制器中存在虚拟控制的高阶导数的问题。仿真结果表明:设计的控制器参数易于调节,可实现轮式移动机器人对任意曲线路径的精确跟踪。     

基于模糊控制的移动机器人路径跟踪

建立了履带式移动机器人的数学模型.模仿人工驾驶过程中的预瞄行为,提出了一种移动机器人路径跟踪的模糊控制方法.用距离误差和预瞄角度误差作为控制量建立角速度控制器,实现对匀速行驶移动机器人的路径跟踪控制.LabVIEW仿真结果表明,提出的模糊控制方法能够保证移动机器人快速、准确的沿规划路径行驶,具有良好的鲁棒性.     

基于MAS的高速AGV视觉路径跟踪与控制

基于视觉的自动导向小车（V-AGV）是目前智能移动机器人的研究热点，主要问题是视觉周期过长带来的速度低、导航精度不高以及循线导航时系统对突发事件（障碍物、故障车）的适应能力差，通过将视觉与非视觉传感器集成，采用基于MAS思想的软件系统，视觉系统探测路径区域信息，建立路径复杂度函数，以模糊推理完成速度规划，融合信息实现跟踪控制，使系统对复杂路径具有智能适应能力，实现高速、高精度循线导航；避障规划-避障-路径恢复方法用于突发事件处理，提高了系统的可靠性、稳定性、仿真和实际应用证明了方法的有效性。     

轮式移动机器人轨迹跟踪控制的参数化方法

在轮式移动机器人控制系统状态空间模型的基础上,通过分析两轮独立驱动的移动机器人的动力学方程,给出轮式移动机器人轨迹跟踪控制问题的数学描述;基于线性系统的特征结构配置和模型参考理论提出一种轮式移动机器人轨迹跟踪控制的参数化方法,设计系统的反馈镇定控制器和前馈跟踪控制器.仿真结果表明,提出的控制方案是行之有效的.     

动态环境下自主移动机器人的导航复杂性

在自主移动机器人相关技术的研究中，导航技术是其研究核心.动态不确定环境下的路径规划是自主移动机器人导航的关键环节之一，受到了许多学者的关注.多障碍环境下的路径规划，尤其是多障碍动态环境下的路径规划，是一个比较复杂的问题.通过混沌现象对自主移动机器人在动态环境下，利用传感器信息导航的复杂性进行了探讨.通过计算最大Lyapunov指数和描绘功率谱分析图这两种方法，确定了自主移动机器人从传感器上获得的机器人与障碍物间距离信息的时间序列存在混沌现象，揭示了自主移动机器人在动态环境下导航复杂性的原因.     

一种实用的移动机器人及其路径规划策略

设计了一种可执行搬运任务的轮式移动机器人，并结合实际，提出了一种简单实用的路径规划策略。该算法实施简便，实用性强，使机器人能够准确按照预定路线，遍历所有目标地点。     

复杂环境下移动机器人路径规划与跟随

提出了一种基于改进A*算法和PID控制算法的新型移动机器人路径规划与路径跟随控制方法,该方法适用于复杂的迷宫环境。在所提出的方法中,解决了A*算法转折点过多的问题,并且通过拓展障碍物和四阶三次均匀B样条优化的方法使生成的预期路径安全且平滑;之后基于前视点的两轮差速机器人运动学模型设计了PID控制器。在专门设计的框架中测试了所提出方法的性能。作为验证,分别从路径规划与路径跟随两个方面做了详尽的实验,结果表明,规划路径转折点少且平滑,设计的PID控制器能够控制移动机器人实现较好的路径跟随效果。最后,在复杂的迷宫环境中验证了本文提出的方法,结果表明,所提出的方法能够使机器人无碰撞穿越迷宫。     

轮式移动机器人路径规划的遗传进化算法

主要研究了已知障碍空间的、基于目标定位的移动式机器人行走路径规划及优化的遗传进化算法的求解方法。在此方法中，把预定目标定为机器人运动规划的吸引子，障碍物作为排斥子，针对障碍环境的特点设计了有效的遗传算子，并提出了度量个体适应度及群体适应度的计算方法，该方法编码简单、方便、占用空间小。实验调试表明，此算法效果良好，经过若干代的进化总能得到较优的规划结果。     

基于视觉的移动机器人实时避障和导航

阐述了移动机器人通过视觉传感器在不确定的环境中实现自主避障和导航的一种方法，首先讨论了路径规划的分层结构，然后通过简单的图像处理方法获取运动环境中的避碰点，最后给出机器人实现局部路径规划的算法，该方法有效地利用了全局环境地图和视觉信息。减少了计算量，提高实时性，通过仿真研究说明了该算法的有效性和可行性。     

基于踢脚线的结构化环境单目视觉导航

针对室内结构化环境下的导航任务,提出一种以踢脚线为参考直线的基于单目视觉的导航算法。利用单目摄像头提取图像,运用Canny边缘检测方法和霍夫变换相结合的边缘检测算法提取结构化环境中的踢脚线,根据平行直线在图像平面的成像原理,提取出参考直线和偏航角作为导航信息,实时控制小车的运动。试验结果显示,基于该方法设计的小车可以实现安全行驶,该方法获取的导航参数受光照的影响不大,稳定可靠,能满足安全性和实时性的要求。     

基于数据驱动高阶学习律的轮式移动机器人轨迹跟踪控制

轮式机器人执行巡逻、播种和工业生产等任务是一个强非线性的间歇过程.针对重复运行的轮式机器人轨迹跟踪问题,本文提出了一种基于数据驱动的高阶迭代学习控制算法.首先,对轮式移动机器人的模型进行推导设计,并对推导得到的状态空间形式的离散时间模型利用基于状态转移的迭代动态线性化方法,将轮式机器人系统转化为线性输入输出数据模型;其次,设计高阶迭代优化目标函数得到控制律,并利用参数更新律估计线性输入输出数据模型中的未知参数.控制器的设计和分析只使用系统的输入输出数据,不包含任何显式的模型信息.通过采用高阶学习控制方法,在控制律中利用更多之前迭代的控制输入信息,提高了控制性能.最后,仿真结果验证了该方法在轮式机器人轨迹跟踪控制中的有效性.     

两轮自平衡机器人运动控制研究

轮式移动机器人是典型的不完整控制系统,其自身的不确定性影响控制的性能.以两轮自平衡机器人为研究对象,建立了机器人的运动学与动力学模型.利用多惯性传感器信息融合建立的基于T-S模糊模型的模糊控制器有效地解决了两轮自平衡机器人平衡控制的问题,并同时对轨迹跟踪的问题进行了探讨.仿真结果表明,通过多惯性传感器的信息融合建立的控制器对于机器人的平衡和跟踪问题是有效的,并在实际的实验中得到了验证.