一种基于手绘地图的动态环境视觉导航方法

提出了一种基于手绘地图和路径的移动机器人视觉导航方法.首先,根据较小偏差的原则提取运行路径中的关键引导点,以便将原始路径分成多段.然后,移动机器人在各段运行过程中,对预先绘制的于绘地图中对应的参考图像以及机器人摄像头实时采集到的图像信息进行匹配,这罩提出预测估计的方法估计当前视野中最可能存在的图像,以加速图像的匹配过程...     

基于视野状态分析的机器人路径跟踪智能预测控制

为视觉导航自动导引车（AGV）的路径跟踪提出一种基于视野状态分析的智能预测控制模型．以最优 偏差状态转化策略取代二次型指标函数对预测控制目标的描述,避免了纯代数优化方法面临的参数选择难题．提出 一种同步控制算法,用于完全消除理想纠偏状态的两种路径偏差并维持无偏差跟踪状态．对于其它状态,则采取假 设—预测—调整的迭代算法,以实现状态转化的协调性．数值仿真和实验证明,在不同偏差状态和速度下,该算法 都能产生可实现的速度差控制量,同步、快速和平稳地消除两种路径偏差,而且,该算法计算量小,可满足嵌入式 控制系统实时处理的要求．     

农业自主行走机器人视觉导航技术研究

对农业自主行走机器人的单目视觉导航技术展开了研究,包括行走路径的提取方法和机器人的自定位方法.对复杂农田场景和道路场景进行了描述和合理的假设,通过对图像信息的处理和理解,采用改进的Hough变换的方法提取出导航路径,并根据导航路径信息对农业自主行走机器人的自定位技术进行了研究,最终求得机器人相对于导航路径的横向偏离和角度偏差.实验结果表明,该方法能够满足农业机器人自主行走的要求.     

基于视觉测量的快速掘进机器人纠偏控制研究

针对在煤矿井下高粉尘、低照度环境中,掘进机器人定位与控制精度不高的问题,设计了一种基于视觉测量的快速掘进机器人纠偏控制系统。利用安装在快速掘进机器人上的防爆相机,对后方的激光指向仪进行图像采集,通过以太网将采集的图像信息传输给防爆计算机;利用防爆计算机对图像进行预处理,根据位姿解算模型解算出快速掘进机器人位姿;将解算出的位姿信息与巷道设计轴线信息进行比较,计算出快速掘进机器人位姿与巷道设计轴线间的位姿偏差;根据位姿偏差的类型与大小,采用不同的控制策略计算出修正后的控制量,并输出控制指令;控制指令控制电磁比例阀的阀芯移动,实现对伸缩油缸的控制,根据各区域伸缩油缸的伸缩量不同,对快速掘进机器人进行位姿调整,实现纠偏控制。实验结果表明:位姿视觉测量精度为X方向平均偏差21.334mm,Y方向平均偏差34.154mm,偏航角平均偏差为0.493°;纠偏控制精度在X方向小于30mm,满足实际工况要求。     

基于点线特征的解耦视觉伺服控制方法

针对机器人的自动对准问题,提出一种基于点线特征的解耦视觉伺服控制方法。所提方法以点和直线作为图像特征,并利用图像特征的交互矩阵解耦姿态控制和位置控制,实现六自由度对准。首先利用直线及其交互矩阵设计姿态控制律,以消除旋转偏差;然后利用点及其交互矩阵设计位置控制律,以消除位置偏差;最后实现机器人末端目标的自动对准。在对准控制过程中,基于执行的相机运动量以及相机运动前后特征的变化量,可实现对深度的在线估计。另外,还设计了监督器对相机的运动速度进行调节,从而确保特征一直处于相机视野当中。在Eye-in-Hand机器人平台上,分别用所提方法和传统的基于图像的视觉伺服方法实现了机器人的六自由度对准。所提方法经过16步实现了机器人的自动对准,对准结束时机器人末端位姿的最大平移误差为3.26 mm,最大旋转误差为0.72°。相较于对比方法,该方法的控制过程更加高效,控制误差收敛更快,对准误差更小。实验结果表明,所提方法可以实现快速高精度的自动对准,能够提高机器人操作的自主性和智能化水平,有望应用于目标跟踪、拾取和定位、自动化装配、焊接、服务机器人等领域。     

口腔机器人手术中移动路径控制方法设计

口腔手术机器人是口腔医学的智能体工具，为了提高口腔机器人手术中移动路径自动控制水平，提出基于视觉感知和运动学模型规划的口腔机器人手术中移动路径控制方法。构建口腔机器人手术中移动的运动学规划模型，采用视觉伺服控制的方法提取口腔机器人手术中移动过程中的视觉特征参数，采用神经网络学习方法实现对口腔机器人手术中移动过程中的路径空间参数捕获和避障参数拟合，采用路径边缘引导的方法，结合目标点测距和视觉特征点匹配方法，实现对口腔机器人手术中移动路径的自适应控制和空间移动规划设计。测试结果表明，采用该方法口腔机器人手术中移动路径控制的环境适应性较强，控制鲁棒性较高，提高了口腔机器人手术过程中的精准性。     

神经网络在机器人视觉图像命令识别中的应用

在智能机器人技术中,视觉识别是关键.在智能机器人视觉系统获得的图像中,由于图像倾斜而造成的识别错误是视觉识别难以解决的问题.针对机器人所要完成的具体任务,对机器人的视觉识别问题进行探讨,为实现机器人对图像命令的识别,首先对机器人视觉系统获得的倾斜图像,采用Hough变换进行倾斜度检测并进行校正,然后采用人工神经网络法进行识别,根据识别结果对机器人的下一步运动进行决策与控制,达到了预期的目的.实验结果表明,该方法具有较高的识别率.     

基于数字孪生的煤矿掘进机器人纠偏控制研究

针对复杂巷道环境下掘进机器人自主纠偏控制难题,通过分析掘进机器人偏移原因,明确了掘进机器人纠偏控制功能需求,提出了一种基于数字孪生的煤矿掘进机器人纠偏控制系统,介绍了系统组成;以掘进机器人对中纠偏为例,分析了系统纠偏控制机理,提出了基于双目视觉图像信息的掘进机器人纠偏控制方法,以双目视觉检测的巷道图像为基础数据,通过提取巷道图像特征及分析巷道坐标系与掘进机器人坐标系关系,解算出掘进机器人相对于巷道空间的位姿参数,根据解算结果对掘进机器人进行纠偏控制;构建了掘进机器人及巷道数字模型和定位定向参数数据库,通过虚实映射关系,实现了掘进机器人虚拟远程纠偏控制。实验结果表明,基于数字孪生的煤矿掘进机器人纠偏控制系统在不同工况下均可有效补偿掘进机器人偏航角和偏移距离,纠偏过程可实时显示在监测监控界面,且纠偏路径规划仿真结果与实际工况一致。     

基于机器视觉的审计机器人控制设计

机器视觉技术在机器人移动控制中的研究已成为当前的热点。设计一种应用单目视觉摄像机的机器人移动控制方案，在分析四个参考坐标系的前提下，着重分析摄影机标定和目标位的定位，通过目标物的搜索算法来实现审计机器人的移动控制。HSV颜色模型将图像的亮度信息均给予了一个分量，而将颜色信息给予了另外两个分量。目标控制跟踪算法成功跟踪的次数为194次，相比较于改进RRT、TEB、AGV其他三种目标搜索方法，目标控制成功率的提升率数值分别为13%、65%、9%。所给出的目标搜索算法具有较高的路径质量，同时也能获得数量更多的理想路径，这为机器人的移动控制提供了新的技术支持。     

基于模糊PID算法的送餐机器人系统的设计

针对传统送餐机器人在送餐循迹过程中修正时间长、路径偏差大,运行不够智能化,设计了一种送餐机器人,该机器人具有循迹、避障、餐桌定位、语音播报和点餐等一体化功能.系统利用了一种基于模糊PID控制的导航系统,由位置偏差和位置偏差变化率作为模糊控制器的输入,电机的PWM占空比为控制系统的输出,缩短了送餐过程中的修正时间,并提高了路径的准确度.通过实验验证,本方案是有效可行的,实现了餐厅点餐和送餐的智能化,具有较好的应用及推广价值.     

满足复杂要求的机器人最优巡回控制系统设计与实现

本文结合线性时序逻辑理论与模糊控制方法,设计并实现了一种满足复杂任务需求的移动机器人巡回控制系统,它既能够针对复杂时序任务进行路径规划,又能够对机器人进行模糊控制实现路径跟踪.首先,基于线性时序逻辑理论,确定能够满足复杂巡回任务需求的全局最优路径.接着,根据所获得的最优路径,采用模糊控制方法设计轨迹跟踪控制器,使其通过实时位姿反馈对机器人进行路径跟踪控制.仿真结果验证了移动机器人巡回控制系统的有效性.最后,基于E-Puck移动机器人构建了能够满足复杂任务需求的移动机器人巡回控制实验系统.基于所提出的最优巡回路径规划算法和模糊控制器设计方法,通过图像处理、数据通信、算法加载等软件模块的实现完成了满足复杂任务需求的移动机器人巡回控制.     

隧道安全预警机器人自主导航方法研究

针对隧道施工环境,设计了一款隧道安全预警机器人,并重点研究其导航系统实现;机器人搭载检测仪器与分析主机,集数据采集、分析、预警于一体,实现隧道巡检的自动化和智能化;分别利用Cartographer算法和自适应蒙特卡洛算法(AMCL)融合雷达、里程计、IMU的数据,实现环境地图的创建与机器人实时定位;采用A * 算法和DWA算法实现机器人的全局和局部路径规划,并结合ROS操作系统对其进行实验验证;实验结果表明:在导航定位时,机器人位置误差和航向误差分别小于20 cm和5.5.,能满足实际工程需要,完成自动巡检任务.     

具有颜色识别功能的类人机器人设计

针对传统类人机器人在控制系统实时性和视觉识别方面的不足,以S3C6410作为主控芯片,设计了具有视觉识别功能的类人机器人控制系统,通过改进和简化视频识别算法取得了良好的目标识别效果。实验表明,基于本控制系统设计而成的类人机器人实时性好,目标识别准确,通过调整运动路径能够快速找到目标。     

Distance Estimation Error Compensation of a Direct Control Type, Internet-based Mobile Robot System

This research is concerned with the development of an Internet-based mobile robot system, which is insensitive to the unpredictable Internet time delay in data transmission. For this purpose, the PPS (Position Prediction Simulator) is suggested and implemented to compensate for the time delay problem of the Internet. The PPS is divided into two parts, including the 3D virtual simulator and the robot position prediction part. The proposed PPS shows the visual information of a remote site, which is obtained from image processing and predicted position considering the time delay. The simulation results showed that the direct control using the PPS is insensitive to the time delay problem as in the indirect control. For the verification of the proposed PPS, the robot was moved and stopped following the planned path under various traffic conditions. The experimental results showed that the distance error could be reduced using the developed PPS.     

基于场景理解与改进型BUG算法的移动机器人避障

针对现有移动机器人在视觉避障上存在的局限,将深度学习算法和路径规划技术相结合,提出了一种基于深层卷积神经网络和改进Bug算法的机器人避障方法。该方法采用多任务深度卷积神经网络提取道路图像特征,实现图像分类和语义分割任务;其次,基于语义分割结果构建栅格地图,并将图像分类结果与改进的Bug算法相结合,搜索出最优避障路径;同时,为降低冗余计算,设计了特征对比结构来对避免对重复计算的特征信息,保障机器人在实际应用中实时性。通过实验结果表明,所提方法有效的平衡了多视觉任务的精度与效率,并能准确规划出安全的避障路径,辅助机器人完成导航避障。     

基于FA-A*优化算法的实验样品配送机器人控制系统设计

为保证配送机器人能够安全稳定的将实验样品送达至指定位置,利用FA-A*优化算法,从硬件和软件两个方面优化设计实验样品配送机器人控制系统。改装配送机器人位姿传感器、数据处理器、电机驱动器和控制器等设备元件,调整系统电路的连接方式,完成硬件系统的优化。采用栅格法搭建配送机器人移动环境模型,通过图像采集、特征提取与特征匹配等环节,识别实验样品配送对象的具体位置。以实验样品当前位置为起点、配送终端位置为终点,利用FA-A*优化算法规划机器人配送路径,结合机器人实时位姿的跟踪结果,计算机器人控制量,最终从位置/速度、平衡、自主搭乘电梯等方面,实现配送机器人的控制功能。通过系统测试实验得出结论：综合静态障碍物和动态障碍物两个实验场景,与传统控制相比,在优化设计系统控制下,配送机器人的位置和速度控制误差分别降低约14m和0.38m/s。     

Internet Control Architecture for Internet-Based Personal Robot

This paper proposes a novel direct internet control architecture for internet-based personal robot, which is insensitive to the inherent internet time delay. The personal robot can be controlled using a simulator provided at a local site. Since the internet time delay is affected by the number of nodes and the internet loads, it is variable and unpredictable so that a large internet delay makes some control inputs distorted. The proposed control architecture guarantees that the personal robot can avoid obstacles and reduce the path error and the time difference between a virtual robot at the local site and a real robot at the remote site. This architecture is extended for an uncertain environment. Simulations and experimental results in the real internet environment demonstrate the effectiveness and applicability of the proposed internet control architecture.     

基于改进型遗传算法的足球机器人路径研究

目前针对足球机器人路径规划,主要采用栅格法和链接图法,但栅格法无法达到精确的规划路径,而连接图法主要针对具有复杂多边形的障碍物,这两种方法不能满足足球机器人实时性的要求.为此采用简化编码方式和格雷码,建立了以路径最短、避障为优化目标的遗传算法适应度函数,采用轮盘赌选择,单点交叉,基本位变异等方法,完成了遗传操作.仿真结果表明:在建立的约束关系下,改进型遗传算法在路径最短方面比人工势场法有所改进,表现出较好的优化效果.     

一种有效的移动机器人里程计误差建模方法

移动机器人里程计误差建模是研究移动机器人定位问题的基础. 现有的移动机器人里程计误差建模方法多数针对某一种驱动类型移动机器人设计, 运动过程中缺乏对里程计累计误差的实时反馈补偿, 经过长距离运动过程定位精度大幅度降低. 因此本文针对同步驱动和差动驱动轮式移动机器人平台提出了一种通用的里程计误差建模方法. 在假设机器人运动路径近似弧线基础上, 依据里程计误差传播规律推导了非系统误差、系统误差与里程计过程输入之间的近似函数关系, 进而提出一种具有闭环误差实时反馈补偿功能的移动机器人定位算法, 对定位过程中产生的里程计累计误差给予实时反馈补偿. 实验表明新算法有效地减少了里程计累计误差, 提高了定位精度.     

预估控制下的实时网络遥操作移动机器人

构建了能使操作者通过Internet远程实时控制的移动机器人系统．为了补偿网络时延和抵消其对遥操作系统的影响，基于我们以前提出的改进型Smith预估器原理，采用了预估控制策略．为了保证系统稳定性和透明性，基于主从端的传感器信息交换，设计了一个动态模型管理器，其中模型和力反馈误差调节通过模糊控制实现．除了力反馈外，为了增强遥操作的实时性，引入了预估的虚拟显示．为了精确地预测网络时延，提出了一个新颖的时钟同步算法．为了降低时延抖动，结合我们提出的两个算法，实现了数据缓冲策略．最后，通过长距离的网络遥操作实验验证了系统和控制策略的实用性和有效性．