在未知环境中在于模糊逻辑的移动机器人行为控制

本文介绍了一种在未知环境中基于模糊逻辑的移动机器人行为控制方法，传统的行为控制方法存在两个弱点：（１）行为不易描述；（２）多个行为之间的冲突和竞争难以协调。这篇文章的主要思想是将模糊逻辑与行为控制相结合致使这两个问题得到有效的解决。     

未知环境中移动机器人SLAM问题的研究进展

移动机器人的定位与地图创建是机器人研究中一个基础且重要的问题。本文对该领域的最新进展进行了综述．特别侧重于未知环境中机器人并发定位与地图创建(SLAM)问题；比较详细地分析了地图表示方法、定位和环境特征的提取、不确定信息的表示和处理等关键技术：同时对几种典型的SLAM方法进行了介绍：阐述了移动机器人SLAM问题研究中所面临的主要问题．并探计了将来的发展方向。     

未知环境中多移动机器人协作围捕的研究

为了实现多移动机器人在未知环境中的围捕,本文将任务建模为排队、随机搜索、包围、捕捉和预测五种状态.提出了排队、搜索、包抄、捕捉、预测和方向优化策略,结合状态转换条件保证了任务的顺利实现.同时,赋予被捕捉对象(下用Invader表示)一种安全运动策略,增加了围捕的难度.仿真结果表明了所提方法的可行性.     

未知环境中移动机器人导航控制研究的若干问题

未知环境中移动机器人导航控制理论和方法是机器人学和智能控制的一个重要研究领域，综述了该领域研究的主要内容及其发展动态，分析了与导航控制有关的机器学习方法的研究现状，指出存在的不足和有待进一步研究的问题，并提出了一些解决思路。     

基于速度矢量可行度的移动机器人多行为综合决策方法

为了提高机器人对真实环境的适应能力,基于行为思想越来越多地被用于自主机器 人的在线运动决策．由此,产生了多行为综合管理问题．本文分析了常用的基于矢量合成的 并行行为的综合方法．在此基础上,提出基于速度矢量可行度的自主移动机器人多行为综合 决策方法．该方法可较完整地保留子行为的决策意图,得到更合理的行为综合结果．     

未知动态环境中基于分层强化学习的移动机器人路径规划

提出了一种基于分层强化学习的移动机器人路径规划算法．该算法利用强化学习方法的无环境模型学习能力以及分层强化学习方法的局部策略更新能力,克服了路径规划方法对全局环境的静态信息或动态障碍物的运动信息的依赖性．仿真实验结果表明了算法的可行性,尽管在规划速度上没有明显的优势,但其应对未知动态环境的学习能力是现有其它方法无法比拟的．     

未知环境下的移动机器人仿真平台设计

从理论上分析了机器人控制系统和检测外部环境的传感器,并在该基础上阐述了航姿推算定位算法.利用Matlab GUI设计了移动机器人的控制仿真平台,并通过算法对超声波测距进行了模拟.最后,设计模糊控制器应用于该仿真平台对移动机器人进行实时控制.仿真结果表明,在非结构化的未知环境中,系统响应速度快,实现了机器人从起点到静态目标点的安全行驶.     

未知环境中移动机器人故障诊断与容错控制技术综述

以我国月球探测为研究背景,以轮式移动机器人为研究对象,介绍了在外星球表面等未知环境中进行深空探测的移动机器人的故障模型和传感器误差模型,分析了未知环境中移动机器人故障诊断与容错控制的特点.在此基础上综述了国内外在该领域的研究进展和主要方法,包括基于多模型的方法、基于粒子滤波器的方法、基于传感器信息融合的方法以及层次容错结构等. 最后,总结了该领域待解决的几个难点问题,并对该研究领域的发展趋势进行了展望.     

未知环境下的移动机器人环境建模研究

环境建模技术是移动机器人自主导航研究中的一个关键问题。为了实现机器人在未知环境下的自主导航,本文在分析当前普遍采用的一些环境建模方法及其缺点的基础上,提出一种基于多传感器信息融合的环境建模方法。实验结果表明该方法有效地克服了传感器的累计误差,有效地提高了环境建模的准确性。此方法的可行性和有效性通过Pioneer3-DX移动机器人得到了实验验证。     

未知环境下的移动机器人环境建模研究

环境建模技术是移动机器人自主导航研究中的一个关键问题。本文给出一种基于多传感器信息融合的环境建模方法。实验结果表明该方法有效地克服了传感器的累计误差,有效地提高了环境建模的准确性。此方法的可行性和有效性通过Pioneer3-DX移动机器人得到了实验验证。     

一种未知环境下的快速路径规划方法*

为提高机器人在未知环境中的快速路径规划能力,引入自由路径表征可以通过的自由空间,引入风险函数评价机器人切入自由路径过程中发生碰撞的风险。通过搜索最优自由路径、评价碰撞风险压缩表示环境信息,使得未知环境中利用模糊控制器进行局部路径规划的实时性大为提高。与虚拟势场法等传统方法相比,其无局部最小,且极大缓解了狭窄环境中的振荡现象。实验及仿真均表明该方法实时性好、规划所得路径优于已有方法。     

未知环境下移动机器人同步地图创建与定位研究进展

移动机器人同步地图创建与定位(SLAM)是移动机器人的核心研究课题.本文对SLAM的最新研究进展和关键技术进行了综述:并从地图创建模型、计算复杂度和算法鲁棒性等方面对现有方法进行了对比分析.最后总结分析了SLAM研究存在的难题,探讨了今后的发展方向.     

移动机器人动态避障的调节发育学习

在环境认知的动态避障过程中,除了预期不确定性事件,移动机器人还可能会遇到非预期不确定性事件.如何高效、灵活地应对非预期不确定性事件是移动机器人动态避障中面临的一个重要挑战.目前关于这方面的研究相对较少,且基于这些研究的移动机器人普遍缺乏自主学习能力,难以快速、灵活地应对突变的外部环境.鉴于此,首先,设计一个新的碰撞危险度指标,该指标不仅考虑障碍物的距离,同时也考虑障碍物速度对移动机器人运动的影响.模拟人脑中乙酰胆碱和去甲肾上腺素在应对环境不确定性时的反应机理,通过碰撞危险度指标引导移动机器人的注意力网络在关注预期刺激的背侧注意力网络和关注新刺激的腹侧注意网络之间切换,使得机器人灵活应对环境中的不确定性事件;然后,设计新的神经元学习率,以增强调节发育网络隐含层神经元的学习能力,提高机器人应对突变环境的快速响应能力;接着,修改突触权值更新规则,以提高移动机器人行为决策的准确性;最后,通过在两种不同场景下的仿真实验以及物理环境中的实验,验证所提出的应对环境中非预期不确定性事件的移动机器人调节发育学习方法的可行性.     

含未知信息的轮式移动机器人编队确定学习控制

本文研究含未知信息的轮式移动机器人(wheeled mobile robots,WMR)的编队控制问题.首先,基于领航–跟随法和虚拟结构法,将WMR编队控制问题转化为跟随机器人对参考虚拟机器人的跟踪控制问题.然后,利用径向基函数神经网络(radial basis function neural networks,RBF NN)对WMR的未知系统动态进行学习,以及根据李雅普诺夫稳定性理论设计了稳定的自适应RBF NN控制器和RBF NN权值估计的学习率.依据确定学习理论,闭环系统内部信号在对回归轨迹实现跟踪控制的过程中满足部分持续激励(persistent excitation,PE)条件.随着PE条件的满足,RBF NN权值估计收敛到其理想权值,实现了对未知闭环系统动态的准确学习.最后,利用学习结果设计了RBF NN学习控制器,保证了控制系统的稳定与收敛,实现了闭环稳定性和改进了控制性能,并通过仿真验证了所提控制方法的正确性和有效性.     

扩展2维环境中的移动机器人多人体目标跟踪

移动机器人如何自主实现人体目标的检测与跟踪是服务机器人研究领域中的关键问题之一.在深入分析单目视觉和激光测距特性的基础上.文章首先针对室内场景进行扩展2维环境建模研究,并提出在该环境下的人体目标分段模型构建与自主辨识方法.为了有效实现对多个人体目标的同时跟踪,本文提出了一种基于非恒速运动模型和卡尔曼滤波对多人体目标进行有效匹配与跟踪的方法.实验表明本文所提方法能有效的克服目标旋转、部分遮挡和重叠以及光线明暗变化给人体目标跟踪带来的影响,具有较好的鲁棒性和实用性.     

未知环境下基于约束点的移动机器人路径规划

针对未知环境中障碍物种类多样性和位置不确定性的特点,提出了基于约束点的路径规划方法。首先对机器人在未知环境中检测到的局部障碍物信息进行分类和几何特征属性描述,得其约束点信息,然后引入改进后的A*算法,将其搜索范围局限于约束点上,计算约束点的评价函数值后得到子目标点,机器人到达子目标点后,若陷入死区,则采取回溯路径策略,重新选择子目标点,否则根据该点所属的障碍物种类采取跨越或绕行避障策略,最后移动机器人在未知环境中顺利到达目标点。仿真研究说明本文提出的路径规划方法具有可行性和有效性。     

移动机器人未知环境避障研究

针对移动机器人的避障问题,以AS-R移动机器人为实验平台,提出了一种改进人工势场和模糊逻辑相结合的路径规划方法.对于未知障碍物环境采用人工势场法进行实时路径规划,对于动态近距离动态障碍物采用模糊逻辑方法引导机器人做出避障行为.为了有效将2种方法结合,根据传感器信息对于人工势场方法引入转角的信任度,机器人运行方向由上述2...