基于置信度上界的移动机器人信息路径规划方法

路径规划是移动机器人未知环境探索的关键问题,路径点的合理规划对提高环境探索的效率和环境场预测的准确性至关重要.基于强化学习范式,提出一种适用于静态环境场探索的移动机器人在线信息路径规划方法.针对基于模型训练算法计算成本高的问题,通过机器人与环境的交互作用,采用动作价值评估的方法来学习所获取的环境场历史信息,提高机器人实时规划能力.为了提高环境预测准确性,引入基于置信度上界的动作选择方法来平衡探索未知区域与利用已有信息,鼓励机器人向更多未知区域进行全场特征探索,同时避免因探索区域有限而陷入局部极值.仿真实验中,环境场分别采用高斯分布和Ackley函数模型.结果表明,所提算法能够实现机器人环境探索路径点的在线决策,准确有效地捕捉全场和局部环境特征.     

一种室内移动机器人自主探索方法

研究室内未知环境下的移动机器人自主探索问题,并提出改进策略.首先,提出一种基于可通行区域的探索目标点快速提取方法,以补充原有方法在特殊环境结构下出现的提取探索目标点失败的缺陷;然后,提出一种基于激光数据和栅格地图信息的实时拓扑地图构建与优化方法,使得探索地图更加精简,探索过程更加高效;最后,通过改进的避障模块实现机器人的运动控制,以到达机器人安全探索的目标.同时,该系统采取机器人操作系统(Robot operating system, ROS)下的分布式结构,将整体算法合理分配到客户端和服务器,降低系统实现的硬件要求.现场实验表明,所提出方法具有良好的自主导航性能,在较复杂的室内未知环境下,仍能保持良好的地图构建能力和避障能力.     

基于无线网络的嵌入式机器人控制系统

随着网络的飞速发展,基于网络的机器人远程控制日益受到了人们的重视;同时以往的基于各类单片机的移动机器人已经不能满足当前机器人发展的需要.有鉴于此,本文提出基于嵌入式系统和无线网络的移动机器人的远程任务重构和远程实时控制解决方案.系统以ARM9嵌入式LINUX系统作为移动机器人主控器,其对下位运动控制器的精确运动控制通过串口通信实现,与远程PC机之间的无线通信通过LINUX系统下的SOCKET网络通信建立的嵌入式服务器实现.实验证明,基于网络的嵌入式控制系统在机器人中的应用大大提高了机器人的处理能力和通信能力,增强了机器人的智能性.     

基于人工协调场的多移动机器人实时协调避碰规划

为克服传统人工势场在动态未知环境下机器人避碰规划中存在的缺陷,提出人工协调场法(ACF).将场函数与机器人的风险状态相结合,给出并讨论了人工协调场的基本设计.基于人工协调场,考虑机器人的运动约束,实现了多机器人之间以及机器人与环境间的实时协调避碰,提出了一个多移动机器人无死锁实时避碰规划算法.理论分析和仿真试验证明所提方法的有效性.     

基于CAN总线壁面移动机器人分布式控制器研究

壁面移动机器人是运行于极限环境下的自主移动机器人，其控制系统应具备一定程度的智能和对未知环境的实时响应能力，本文提出了壁面移动机器人的控制体系结构，建立了基于CAN总线的分布式机器人控制系统硬件平台，并根据所提出的控制器结构设计了控制软件。     

基于CAN总线壁面移动机器人分布式控制器研究

壁面移动机器人是运行于极限环境下的自主移动机器人，其控制系统应具备一定程度的智能和对未知环境的实时响应能力。本文提出了壁面移动机器人的控制体系结构，建立了基于CAN总线的分布式机器人控制系统硬件平台，并根据所提出的控制器结构设计了控制软件。     

基于云平台的多机器人远程实时控制系统设计

目前由于机载设备的容量和处理能力有限,机器人完成复杂任务的能力受到限制。随着无线网络技术的快速发展,远程控制机器人成为了可能。以云平台为基础,设计了一种具有海量处理能力的多机器人远程实时控制系统,通过机载摄像头实时捕获画面并通过无线网络传给搭建在云平台上的后台处理系统,后台处理系统按照设定的规则对画面做出判断,并将控制指令返回给机器人执行相应动作。     

嵌入式Linux下超声波避障系统设计

介绍了新型超声波传感器的工作原理、测距系统的软硬件实现,及机器人平台整个软件工作流程.利用软件方法解决了S3C2410中不利于检测回波的问题,完成了基于ARM9与嵌入式Linux系统的移动机器人平台下未知环境的避障导航系统的设计.提出在Linux驱动程序模块中利用轮循方法实现多路超声波的测距,并结合开发的超声波驱动程序完成了机器人在未知环境下的导航避障功能,非结构环境下机器人平台运行效果良好.     

未知环境下基于FSA的移动机器人导航策略

采用2D激光雷达作为主要传感器,设计了一种未知室内环境下的移动机器人导航策略;该策略首先把机器人室内环境下的导航行为分为3个状态集:墙壁导航、走廊导航和通路导航,然后利用有限状态自动机的原理把这几种状态集融合到一起,构成了一种移动机器人自主探索未知环境的导航策略;该策略的特点在于不依赖里程计的信息,并且也不需要任何的环境地图,实现起来快速准确,对于环境的变化具有较强的鲁棒性;将该策略应用到移动机器人MORCS-1上进行了测试,实验结果表明了算法具有良好的实时性与可靠性.     

基于模糊控制的移动机器人避障研究

针对移动机器人在未知环境中的不确定性,利用Matlab构建了多传感器仿真试验移动平台,在Simulink中搭建移动机器人运动学模型,利用多传感器采集环境中的障碍物信息与目标物的方位角,设计了具有避障功能的模糊控制算法.通过模糊控制器控制移动机器人的左右轮速度实现机器人的转弯以及直走,根据机器人实时的角度反馈信息不断修正机器人的位姿以精确避障.仿真实验验证了该方法的可行性及有效性.