基于SPE-ICM的移动机器人内在动机避障规划

针对动态环境下强化学习算法对移动障碍物的检测不理想,进而影响最优避障策略的问题。提出一种以状态预测误差为内在动机的奖励结构形式(state predict error-intrinsic curiosity module, SPE-ICM)来提高策略函数对Agent的环境探索能力。首先,引入内在奖励机制为Agent提供多重奖励(reward)结构;其次,依据内外的奖励结构优化提高Agent对环境信息的感知能力,改进对移动障碍物在数据结构上的采集检测方式,并且依赖新的检测方式对最优避障策略函数进行优化提升;最后,将该网络模型与深度确定性策略梯度算法(DDPG)结合,运用到以ROS搭建的路径规划仿真环境中进行对比实验,验证所提算法的可行性。结果表明,所提算法在检测能力、决策能力上效果明显更优。     

融合行人运动信息的室内移动机器人动态避障方法

为了提高移动机器人在室内人机共融环境下的运动安全和交互性,提出了一种融合行人运动信息的室内移动机器人动 态避障方法,同时考虑任务约束和社会规则。 首先,利用 YOLO v3 算法和 Deep Sort 算法分别对室内环境中的行人进行实时检 测与目标跟踪,计算行人在过去时刻的历史轨迹。 然后,利用 Social-GAN 算法构建行人交互模型,实现轨迹预测。 在此基础上, 将行人的运动状态融合进机器人避障算法之中,根据社会规则设计评价函数,对机器人采样速度样本进行评估,使移动机器人 能够以安全和舒适的方式绕过行人,确保室内人机共融环境下移动机器人的社会接受性。 通过实验对比分析,与传统 DWA 方 法相比,本文方法不仅可以提高机器人导航避障效率,在相同室内场景下导航避障时间由 23. 56 s 提高到 19. 38 s,而且可以有 效降低与行人发生碰撞的风险,保证机器人导航的安全和社交性。     

基于产生式规则多传感器数据融合方法的移动机器人避障

在分析机器人多传感器数据融合技术的基础上,采用基于产生式规则的分布式多传感器数据融合方法,设计了面向多路不同类反射式传感器的数据融合规则库和移动机器人的避障决策规则库,并利用VisualC＋＋编程实现了二级规则库及推理机制,在移动机器人平台上进行了实验。设计了不同场景的室内环境,结果机器人都能有效避免碰撞。实验表明多传感器信息融合能够在不提高单个传感器性能要求的情况下较好地改善移动机器人的自主避障能力。     

智能轮椅避障系统的研究

研究基于超声波测距的智能轮椅避障系统的硬件和软件设计.采用多个超声波传感器,将其测得的数据根据障碍物类型,进行相应的处理,以得到较精确的障碍物的距离信息.在实验的基础上,对不同障碍物类型分析、归纳,提出了智能轮椅的避障策略.实验证明:设计的避障系统具有较高的精度,可以满足智能轮椅在室内环境的避障要求.     

室外移动机器人定位技术研究

自主车定位技术是智能机器人的关键技术。本文简要分析了自主车采用的传统定位方法的特点及不足,提出一种改进传统定位系统性能的光码盘－磁罗盘定位系统,详细介绍了该定位系统的工作原理、系统组成、性能及试验结果。     

移动机器人检测识别技术的研究

在计算机视觉领域中,对于物体检测识别等技术的广泛应用而受到了大量学者的研究与关注。其中SIFT算法作为一项关键技术依然存在配准实时性较低与耗时问题,针对此问题,采用了局部特征配准的方法,特征点检测的区域缩小了,从而减少了两张图像配准的特征点数目,最终提升了SIFT算法的运行效率。并成功地应用于实验室的服务机器人的平台中,准确性和有效性得到了验证。     

自主移动机器人智能控制系统的研究

分析了多信息融合技术和路径规划算法的基础上,讨论了采用模糊控制的方案实现移动机器人的避碰、避障等方面的研究。近年来,由于超大规模集成电路(VLSI)和超高速集成电路(VHSIC)、计算机辅助设计与制造以及其他设计和生产的改进,传感器性能的大大提高,各种面向复杂应用背景的多传感器信息系统也随之大量涌现。在多传感器系统中,对信息表现形式的多样性、信息容量以及信息的处理速度等方面的要求,都大大超过了人脑的信息综合能     

深海履带机器人的局部避障规划研究

针对深海履带机器人的动态,复杂的工作环境,提出了基于遗传模糊算法的机器人的局部避障规划方法。该算法利用遗传算法对模糊控制器的控制规则进行在线自动提取和优化,并提出了一种用于评价规则有效性的适应度函数和自适应变异算子,实现履带机器人的局部避障,且能够满足深海履带机器人局部路径规划的实时性要求。仿真试验结果表明了该算法的有效性。     

基于激光信息的移动机器人定位研究

针对移动机器人在导航定位过程中,使用传统蒙特卡罗定位算法会产生粒子收敛较慢和定位精度不高,以及发生人为绑架情况后重定位效率较低的问题,给出了一种改进的粒子滤波定位方法来提高移动机器人的导航定位效率.首先,在蒙特卡罗定位算法的基础上进行改进,融入自适应区域划分的方法,保证所划区域包含更多有效信息,减少粒子的收敛时间,完成...     

基于移动机器人的变电站仪表自动识别研究

针对智能变电站系统中对于仪表定位的难点问题,提出一种基于方向梯度直方图特征和稀疏表示的变电站仪表自动识别方法。该方法中首先利用方向梯度直方图特征分别提取训练样本和待检测目标信息,通过稀疏表示的方法将训练样本训练为过完备字典,最后通过待检测目标在字典中稀疏度和重构误差判定目标是否为仪表并标注其位置。实验结果表明,该方法在变电站复杂场景中有较好的识别率和实时性。     

移动机器人导航研究现状及其发展趋势展望

本文综述了移动机器人导航技术的发展情况，尤其注重智能方法在导航技术中的应用，同时对导航技术的发展方向作了进一步的阐述。     

2D激光雷达移动机器人SLAM系统研究

针对传统RBPF-SLAM算法构建地图存在重影,粒子出现衰退等问题,设计了阈值重采样函数进行优化采用.并使用移动机器人实验平台,该移动机器人SLAM建图采用Arduino作为核心控制器,采用的是2D激光雷达传感器作为外部环境探测器.采集到的信号经过Arduino处理,通过WiFi传递给ROS操作系统,通过上位机处理,构...     

基于AprilTag图像识别的移动机器人定位研究

气流激振故障是燃汽轮机由于工作介质引发的常见故障,针对某型燃气轮机气流激振故障,建立峰值保持降采样算法和粒子群算法优化的深度置信网络故障诊断模型。使用峰值保持降采样法对振动数据进行缩减,并以之作为深度置信神经网络的输入,降低模型训练时间,同时采取粒子群算法对深度置信网络结构参数寻优,搜索诊断性能最好的深度置信模型所对应的网络结构参数。实例结果表明,优化后的模型不仅降低模型训练时间,实现网络结构参数智能寻优,还有效实现燃气轮机气流激振故障诊断,测试准确率约为99.8%。     

全向移动机器人中电动机控制系统的研究

针对Robo Cup四轮全向移动机器人的功能要求,设计了一种基于DSP2812的直流电动机控制系统。相对于传统的微控制器,使用高性能的DSP2812作为机器人的CPU简化了外围电路,提高了系统的集成度高和稳定性。同时采用Fuzzy-PID控制算法,弥补了单一控制算法的缺陷,改善了电动机的动态性能。实验结果表明,该系统提高了电动机的快速性和控制精度,改善了机器人的运动性能。     

基于AprilTag图像识别的移动机器人定位研究

药液在生产过程中易混入不溶异物,因此投入市场前的必须对药液进行检测。针对安瓿瓶药液检测,区别于传统的序列图像检测算法,设计了一种基于机器视觉和卷积神经网络的检测方法。首先利用Canny边缘检测提取安瓿瓶瓶壁边缘,裁剪药液区域图像,减少了后续计算量;其次改用VGG16卷积神经网络进行不溶异物的特征提取,可以提取到传统特征之外的抽象特征;最后通过迁移学习和微调,在400张测试样本中,结果为识别正确378张。结果表明,该方法可以检出不溶异物,满足实际生产需求。     

基于AprilTag图像识别的移动机器人定位研究

针对移动机器人在识别AprilTag图像过程中,受到室内光线不均和运动过快所导致的识别成功率低问题,提出一种基于AprilTag图像的预处理方法来提高识别成功率.首先采用移位去尾的方法进行图像灰度化处理,在此基础上融入双线性插值降采样的方法以提升整体图像处理速度,再对降采样后得到的灰度图进行直方图均衡化处理,消除因光线...     

基于采样的输电线路避障规划算法研究

避障路径规划算法为电力勘测线路优化提供理论支持,具有重要的现实意义。借助MATLAB R2019a平台,以简单和复杂的仿真地形作为研究对象,采用RRT、RRT-Connect、RRT^*、Informed-RRT^*4种采样算法进行避障路径规划设计。实验结果表明：在障碍区地形简单和复杂条件下,RRT-connect算法的规划所需时间最少,规划效率高,Informed-RRT^*算法规划的路径是最优结果,随着障碍区地形复杂程度的提高,4种算法的规划效率均表现为下降趋势。     

多自由度实验台架的AUV避障模拟研究

为了模拟自治水下机器人(AUV)对未知水下环境的感知以及避障过程,采用双目立体视觉系统模拟AUV的前视声呐,并利用自制24 cm×24 cm标定板,对双目立体视觉系统进行了标定.对标定后摄像机的视角进行限制,使之能够鲁棒性地模拟前视声呐的视域.为了提高运算的效率,对获取的图像对进行了校正,建立了校正前后图像的映射关系,利用这种映射关系对校正后的图像对进行立体匹配,并利用匹配结果所得到的目标位置刷新障碍物信息.通过模拟动物的反应式行为,建立了基于规则的AUV避障算法.为了在实验室检验AUV的避障算法,搭建了AUV空间避障模拟平台进行模拟实验.实验结果显示了AUV对未知环境的感知和避障过程,同时验证了算法的有效性及可行性.     

基于EM-ORB算法的移动机器人SLAM系统研究

针对Kinect相机存在的固有噪声,在机器人视觉定位与建图中提出一种改进ORB特征匹配算法结合改进环境测量模型的SLAM系统,该系统使用改进ORB算法提取图像的特征点,建立相邻帧之间特征点的对应关系,并对深度图进行滤波;使用ICP算法计算机器人运动,通过环境测量模型去除误匹配点,同时进行回环检测,最后使用g2o对位姿进行全局优化,建立环境点云图。通过实际环境与公开数据集的运行测试,结果表明,该V-SLAM能够准确地完成相机位姿的更新,并建立环境点云图。     

基于智能PID移动机器人电机转矩控制研究

针对移动机器人电机模型参数非线性、不确定性、时变性强等特点,采用常规的按照典型工况整定的固定参数PID控制器无法取得满意的效果.提出了用RBF网络来整定PID参数的控制方案,将RBF神经网络和经典PID控制相结合构成智能PID控制器.它具有较强的自适应能力,适于实时控制,控制品质优于经典PID控制器.