两种连接形式的拖挂式移动机器人路径跟踪控制

拖挂式移动机器人是一种具有不同连接形式的多车体系统.本文对标准连接和非标准连接的拖挂式机器人,研究了前向和倒车路径的跟踪控制.首先,建立系统的运动学模型并进行运动特性分析;其次,基于Lyapunov方法提出一种与期望路径具有一致运动方向的单体机器人全局路径跟踪控制器;然后将其引入到两种拖挂式机器人的前向跟踪控制中,并分别通过运动学变换和反演控制实现了两种连接形式下的倒车跟踪控制,从而使多节车体始终保持一致的运动方向,避免了不合理位形的出现.仿真结果表明该方法的有效性.     

带拖车移动机器人轨迹生成方法的研究与仿真

带拖车的轮式移动机器人系统属于典型的非完整、欠驱动系统,-般的控制理论很难适用.由于多车体的存在,移动轨迹的控制十分复杂,特别是倒车轨迹控制更成为机器人控制的难点问题.以泊车轨迹生成为例,为了准确控制机器人姿态和目标跟踪轨迹,利用重复变换法,提出了简单可行,适用于任意节拖车系统的前行和倒车时的轨迹生成算法进行仿真,解决了带拖车机器人系统控制器关于目标和路径的控制,证明算法为机器人设计提供了可行性参考.     

离轴式拖车移动机器人的任意路径跟踪控制

离轴式拖车移动机器人属于非完整系统,当车头线速度随时间变化且过零变号时,难以用一个控制器实现系统对期望路径的跟踪.本文研究离轴式拖车移动机器人系统的任意路径跟踪问题.首先由系统和虚拟小车的运动学方程得到误差状态模型,线性化后用坐标变换将其化为标准型,然后基于Lyapunov方法构造出一种跟踪控制律.只要车头的运动线速度有界且不趋于零,其导数有界,则所设计的控制律就可以保证系统跟踪任意的期望路径,且跟踪误差最终一致有界,最终界的大小与期望路径的曲率变化率成比例.当期望路径的曲率变化率为零或趋于零时,所设计的控制律可以保证拖车移动机器人指数收敛到期望路径.仿真结果证实了控制律的有效性.     

非时间参考的移动机器人路径跟踪控制

基于非时间参考的思想提出了一种移动机器人路径跟踪控制方法.首先选择移动机器人实际路径在某参考系下的x轴投影作为非时间参考量,并针对一类几何路径的跟踪建立移动机器人非时间参考的运动学模 型,据此设计以恒定速度跟踪期望路径的控制律,然后在此基础上给出跟踪任意几何路径的分段控制策略.此跟踪 控制系统所采用的参考量为非时间量􀁯,摆脱了时间因素的影响,因此能提高移动机器人在不确定环境中的跟踪能 力.仿真和物理实验表明了控制方法的有效性.􀁱     

带拖车的移动机器人包络路径分析与描述

带拖车的移动机器人系统是一类复杂的多车体系统,其路径规划问题难以沿用单 体移动机器人系统的规划方法．本文通过分析这类系统运动时的路径特征,提出包络路径概 念;并根据路径与车体约束的关系,给出包络路径的量化描述,从而把这类多车体系统的路 径规划问题转化为单个车体的规划问题,本质地改变了带拖车移动机器人的运动规划．     

基于遗传算法的多车体机器人路径规划方法

带拖车的移动机器人系统是一种复杂的多车体系统,在不同的转弯角度下所需的路径宽度也不同,其路径规划是个难题;在给出带拖车轮式移动机器人稳态和暂态过程运动学方程的基础上,推导得出了多车体移动机器人在最大转弯情况下所需的最大路径宽度,并将之定义为等效尺寸;应用遗传算法,提出了基于等效尺寸的多车体移动机器人的路径规划方法;首先通过等效尺寸的多步障碍扩张,对障碍物的临近区域和狭窄通道进行可行性约束的分析;然后应用遗传算法进行全局的路径规划,将路径的长度和宽度综合在适应度函数之中;在一定程度上,多车体移动机器人的路径规划问题得到解决;文章通过建立三维网格化地图,对障碍物的临近区域和狭窄的瓶颈通道区域进行了可行性约束的描述,遗传算法在较复杂的环境中实现了良好的避障,并得到了相对较短的有效路径。     

农业轮式移动机器人反演自适应滑模轨迹跟踪控制

为提高农业轮式移动机器人路径跟踪控制的鲁棒性,提出一种基于农业轮式移动机器人反演自适应滑模控制策略。运用反演控制设计其运动学控制律,保证位置跟踪误差渐进收敛到零;根据动力学模型,设计自适应滑模动力学控制律,实现农业轮式移动机器人左右轮平稳的运行;运用李雅普诺夫定理保证闭环系统的最终一致稳定性。仿真实验验证了该方法的有效性和优越性,能够实现正弦型曲线路径跟踪。     

动态环境下移动机器人路径跟踪与避障

采用模糊神经网络并结合模糊逻辑控制的方法,研究在动态环境下移动机器人的在线路径跟踪与实时避障问题:针对移动机器人的运动学模型,依据点与直线间的距离关系设计了移动机器人的路径跟踪算法,提出了一种基于模糊神经网络的移动机器人在线路径跟踪方案,采用改进的BP算法对网络进行学习与训练,利用梯度下降法调整网络的权值与阈值,使其实际输出与期望输出的误差总均方差最小.同时,运用模糊逻辑控制,实现了移动机器人的实时避障.仿真实例证实了控制方案的有效性,表明了所提出的跟踪算法与控制方案具有良好的动态路径跟踪与实时避障能力.     

带拖车轮式移动机器人包络路径的分析与量化

带拖车的轮式移动机器人系统由一节牵引车拖挂若干节拖车构成， 其运动轨 迹具有单车体机器人无法比拟的复杂性．本文针对带拖车的轮式移动机器人运动所生成的包 络路径进行了分析，并结合系统的运动轨迹和障碍物的分布情况提出了计算包络路径宽度的 方法，通过仿真实验验证了量化包络路径宽度的实际意义．     

离轴式带拖车移动机器人的路径跟踪控制

研究了离轴式拖车移动机器人系统任意一节车体的几何路径跟踪问题. 首先推导出系统的时间--状态线性化模型并证明了系统的能控性; 然后应用内模原理设计了线性动态反馈控制律, 该控制律可以保证路径跟踪误差有界和最终一致有界, 且最终一致界正比于期望路径函数变化率的立方. 仿真结果证实了控制律的有效性.     

State of the Art in Example-Based Motion Synthesis for Virtual Characters in Interactive Applications

Animated virtual human characters are a common feature in interactive graphical applications, such as computer and video games, online virtual worlds and simulations. Due to dynamic nature of such applications, character animation must be responsive and controllable in addition to looking as realistic and natural as possible. Though procedural and physics-based animation provide a great amount of control over motion, they still look too unnatural to be of use in all but a few specific scenarios, which is why interactive applications nowadays still rely mainly on recorded and hand-crafted motion clips. The challenge faced by animation system designers is to dynamically synthesize new, controllable motion by concatenating short motion segments into sequences of different actions or by parametrically blending clips that correspond to different variants of the same logical action. In this article, we provide an overview of research in the field of example-based motion synthesis for interactive applications. We present methods for automated creation of supporting data structures for motion synthesis and describe how they can be employed at run-time to generate motion that accurately accomplishes tasks specified by the AI or human user.     

基于三参数模型的快速全局运动估计

提出了一种新的全局运动估计方法——基于三参数模型的快速全局运动估计.新的参数模型在保证准确性的同时,使用更少的参数来描述和估计全局运动,从而简化了计算复杂度.此外,对光流场计算做出了两方面改进：（1）提出了宏块预判的方法,计算光流场前对宏块的梯度信息进行预分析,通过减少参与计算的宏块数目提高光流场的计算速度;（2）提出了快速估计宏块运动向量的方法,在块匹配的过程中同时考虑图像的梯度和灰度信息,通过引入更多的约束提高运动向量的计算速度.实验证明了该方法的有效性.     

结合两步估算和运动补偿的子像素运动估计

针对图像超分辨中的运动估计问题,提出了一种两步估计方法,用于估计低分辨图像帧间的子像素相对运动。第一步,采用相关法或匹配法计算两幅低分辨率图像间的整像素相对位移,对其中的一幅按估计的参数进行运动补偿,第二步,对补偿后的两幅图像使用梯度法计算小数像素相对位移。通过两步计算,得到了比较精确的帧间相对运动参数。该方法不需要对低分辨率图像进行插值,以获得图像的高分辨近似,运算速度也较快。     

一种基于块运动类型和方向预测相结合的快速搜索算法

根据序列图像中相邻块运动矢量的时间和空间相关性,本文提出一种基于块运动类型和方向预测相结合的快速搜索算法。该算法对块的运动类型和相对运动类型进行预测,并根据不同的运动类型自适应地采用不同的搜索策略进行搜索,对相对大运动块进行运动方向预测,并根据块的运动方向选择相应的方向搜索模板进行搜索。实验表明,该算法能在保证搜索准确度的同时节省大量的搜索时间。     

Learned Models for Estimation of Rigid and Articulated Human Motion from Stationary or Moving Camera

We propose an approach for modeling, measurement and tracking of rigid and articulated motion as viewed from a stationary or moving camera. We first propose an approach for learning temporal-flow models from exemplar image sequences. The temporal-flow models are represented as a set of orthogonal temporal-flow bases that are learned using principal component analysis of instantaneous flow measurements. Spatial constraints on the temporal-flow are then incorporated to model the movement of regions of rigid or articulated objects. These spatio-temporal flow models are subsequently used as the basis for simultaneous measurement and tracking of brightness motion in image sequences. Then we address the problem of estimating composite independent object and camera image motions. We employ the spatio-temporal flow models learned through observing typical movements of the object from a stationary camera to decompose image motion into independent object and camera motions. The performance of the algorithms is demonstrated on several long image sequences of rigid and articulated bodies in motion.     

Compression of Human Motion Capture Data Using Motion Pattern Indexing

In this work, a novel scheme is proposed to compress human motion capture data based on hierarchical structure construction and motion pattern indexing. For a given sequence of 3D motion capture data of human body, the 3D markers are first organized into a hierarchy where each node corresponds to a meaningful part of the human body. Then, the motion sequence corresponding to each body part is coded separately. Based on the observation that there is a high degree of spatial and temporal correlation among the 3D marker positions, we strive to identify motion patterns that form a database for each meaningful body part. Thereafter, a sequence of motion capture data can be efficiently represented as a series of motion pattern indices. As a result, higher compression ratio has been achieved when compared with the prior art, especially for long sequences of motion capture data with repetitive motion styles. Another distinction of this work is that it provides means for flexible and intuitive global and local distortion controls.     

人体运动路径的编辑算法

对现有的路径编辑方法进行了较大改进,将运动自动简化技术引入到传统的时空优化方法中,同时将物理约束引入到传统的路径变换方法,保证了优化过程的快速收敛和结果运动的物理真实性.算法框架包括模型简化、运动简化、路径编辑、运动合成和运动复原等5个部分.实验结果表明,该算法能够将人体运动从原始路径上成功地映射到新路径上.     

运动串:一种用于行为分割的运动捕获数据表示方法

运动数据的行为分割是运动捕获过程中非常重要的一环.针对现有分割方法的不足,提出了一种可用于行为分割的运动数据表示方法,并基于该表示实现了数据的行为分割.运动数据经过谱聚类(spectral clustering)、时序恢复和最大值滤波法(max filtering)后生成一个字符串,该字符串称为运动串,然后采用后缀树(suffix tree)分析运动串,提取出所有静态子串和周期子串,对这些子串进行行为标注,从而实现运动数据的行为分割.实验表明,基于运动串的分割具有较好的鲁棒性和分割效果.     

基于视觉的大鼠肢体运动自动分析系统

设计并实现了实验大鼠肢体运动自动分析系统,系统由通用视频设备和计算机硬件组成,采用基于颜色标记的运动捕捉技术,提出了一种RGB空间映射到HSV空间的快速转换方法,以及快速颜色分类算法结合轮廓搜索算法得到标记点坐标,提取肢体运动学特征参数,并应用于步态行为分类和识别.实际测试平均每帧处理时间小于10ns,识别正确率97％...     

3维人体运动编辑与合成技术综述

为了使人们对3维人体运动编辑与合成技术有个概略了解,对当前3维人体运动编辑和合成技术的研究现状进行了系统阐述。首先对4大类3维人体运动合成方法进行了分析比较;然后按照运动捕获数据的表示方法、运动编辑技术、运动合成技术3个方面着重分析了运动捕获数据驱动的运动合成方法的发展现状;最后对目前3维人体运动编辑与合成技术研究中的难点问题及未来研究重点进行了展望。