移动机器人的发展现状及趋势

一、引言 　　机器人的应用越来越广泛,几乎渗透到所有领域。移动机器人是机器人学中的一个重要分支。早在 60年代,就已经开始了关于移动机器人的研究。关于移动机器人的研究涉及许多方面,首先,要考虑移动方式,可以是轮式的、履带式、腿式的,对于水下机器人,则是推进器。其次,必须考虑驱动器的控制,以使机器人达到期望的行为。第三,必须考虑导航或路径规划,对于后者,有更多的方面要考虑,如传感融合,特征提取,避碰及环境映射。因此,移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的综合系统。对移动机器人的研究,提出了许多新的或挑战性的理论与工程技术课题,引起越来越多的专家学者和工程技术人员的兴趣,更由于它在军事侦察、扫雷排险、防核化污染等危险与恶劣环境以及民用中的物料搬运上具有广阔的应用前景,使得对它的研究在世界各国受到普遍关注。     

全地形移动机器人建模与控制研究综述

不同于平坦地形下的普通移动机器人，全地形移动机器人必须考虑地形因素带来的影响。本文针对全地形移动机器人建模与控制方面的研究，从机器人建模、轮-地接触模型、车轮滑移、牵引力控制及稳定性控制等方面进行了综述，阐明了国内外研究现状，并指出了目前存在的问题及将来发展的方向。     

加速度约束条件下的非完整移动机器人运动控制

将移动机器人的运动规划与跟踪控制问题合并在一起，对加速度约束条件下的非完整移动机器人运动控制问题进行研究，提出基于贝塞尔曲线的路径规划方法，以满足机器人的非完整约束．在考虑所受加速度约束的条件下，通过规划机器人状态时问轨线的方法实现了时间最优的轨迹规划．基于控制李亚普诺夫函数推导出了轨迹跟踪的控制律．仿真实验结果表明所提出的算法是有效的．     

服务机器人导航与调度系统技术研究

针对服务机器人导航和调度系统问题进行了研究。首先根据事先确定的任务进行自主全局路径规划,移动机器人在执行路径跟踪时,还要不断感知周围的局部环境信息;其次,移动机器人不仅要避开附近的移动障碍物,而且要进行局部规划或局部路径修正;然后,完成了地图创建、机器人全局定位、规划局部路径并控制车体运动;最后,介绍了服务机器人调度系统终端软件。实现了机器人与调度系统的结合,完成通过调度系统进行机器人运动控制的功能。     

动态未知环境下基于相对坐标系的移动机器人实时运动规划

提出了一种简单、新颖的在动态未知环境下的移动机器人运动规划方法 .此方法基于相对坐标系 ,通过传感器信息实时调整机器人的行为来实现规划 .在规划过程中 ,机器人有两种行为 :向目标运动和避碰 ,且避碰行为具有优先权 .机器人两种行为的切换是基于加速度空间的 ,首先解决的是避碰问题 ,而向目标运动是作为避碰的反问题来考虑的 .仿真研究验证了此规划方法的有效性     

多移动机器人系统研究发展近况

多移动机器人系统具有广泛的应用前景, 也是近年来机器人研究的热门课题之一. 本文对国内外近年来关于多移动机器人系统的研究工作进行了总结和分析, 重点介绍了多机器人系统的任务规划、运动规划、协调控制等问题的研究发展现状. 最后指出了多移动机器人系统研究急需解决的若干重要问题.     

基于栅格法的移动机器人运动规划研究

研究移动机器人运动规划问题.为实现机器人独立自主地完成任务行为,提出了一种利用栅格法对移动机器人运动进行规划,算法将运动规划分解为路径规划和运动控制两部分.在路径规划时,对栅格环境设定机器人的假想窗口栅格,并根据假想窗口和环境信息的可信度,设定实现环境信息优化的路径规划策略.根据机器人的运动学模型推导出机器人的运动控制律,以实现问题的求解.最后对运动规划方法进行了仿真验证,仿真结果证明了控制律的有效性.     

移动机器人可拓控制器的设计

路径规划技术是移动机器人研究领域的关键技术之一,是移动机器人完成任务的安全保障.针对在环境障碍物信息未知的情况下移动机器人的路径规划问题,将可拓学理论与机器人路径规划结合,建立了机器人物元模型,分析了其可拓性在不同的环境下的应用,并结合机器人全局与局部路径规划方法的特点,设计了基于可拓控制的路径规划控制器,仿真结果证明了该方法的可靠性和有效性.     

多移动机器人系统个体控制体系结构

本文面向多移动机器人系统,提出了一种适合于移动机器人个体的分层式体系结构, 包括系统监控层、协作规划层和行为控制层三个层次．其中系统监控层主要实现人对系统的 实时监控功能;协作规划层在与其它机器人相应层的交互过程中建立系统的分层式组织形式 ,合理快速地完成任务的分解和分配,实现了机器人之间的任务级协作;行为控制层主要采 用基于行为的方法实现具体的运动控制．该结构满足了移动机器人渐趋复杂的应用环境和日 益增大的系统规模的要求．     

室外智能移动机器人的发展及其关键技术研究

室外智能移动机器人有着广泛的应用前景,是机器人研究中的热点之一．本文分析 了在室外移动机器人发展中有着代表意义的几个典型系统,进而论述了室外移动机器人研究 中的若干关键技术的研究现状及发展水平．这些关键技术包括移动机器人的控制体系结构、 机器人视觉信息的实时处理技术、车体的定位系统、多传感器信息的集成与融合技术以及路 径规划技术与车体控制技术等．     

基于混合结构的机器人Agent控制结构的研究

该文面向分布Agent多移动机器人系统,提出了一种适合于多移动机器人的机器人Agent分层式体系结构,包括状态监测层、决策规划层、协调控制层和行为控制层,其中状态监测层主要实现整个系统对外部环境的状态监测。决策规划层设定系统的全局目标和单个机器人的局部目标,合理快速地完成任务的分解和分配,实现机器人之间任务级之间的协作。协调控制层完成机器人之间的运动协调。行为控制器主要采用基于行为的方法实现具体的运动控制。该结构应用于RoboCup环境下的分布多机器人系统中,满足复杂的、动态的应用环境和系统要求。     

移动机器人路径规划综述

移动机器人是目前科学技术发展最活跃的领域之一,在工业、农业、医疗等行业广泛应用,还在城市安全、国防和空间探测领域得到更广的应用。要实现机器人在未知环境下自主作业,具备实时、自主、识别高风险区域和风险管理的能力,路径规划是一个重要环节,规划水平的高低,在一定程度上标志着机器人的智能水平,因此研究机器人路径规划对提高机器人的智能化水平、加快工程化应用具有重要的意义。文章重点分别从全局路径规划和局部路径规划角度对机器人路径规划的研究方法进行了分析与总结,同时分析研究了基于仿生学的智能算法的遗传算法、蚁群算法、粒子群算法,最后展望了移动机器人的未来发展趋势。     

移动机器人虚拟仿真平台设计与实现

机器人的三维仿真在机器人的研究中起着重要作用,论文以实验室中的移动机器人为背景,利用3D Studio Max建立了该移动机器人的三维实体模型(3DS模型),然后以VC++6.0为开发工具,利用C++编程功能,并调用OpenGL函数,实现机器人模型在编译环境下的重绘;而且根据移动机器人在指定路径下的运动学坐标变化,给出控制移动机器人的运动的方法;文中创建的虚拟实验环境为研究机器人提供了一个生动形象的仿真平台,为进一步研究移动机器人控制算法和路径规划创造了条件。     

虚拟仿真在机器人路径规划及跟踪上的应用

在机器人路径规划和跟踪的优化过程的研究中,路径规划、轨迹跟踪是移动机器人研究的重要内容.过去通常采用理想数学模型进行仿真,而机器人物理属性和路面模型等都不加以考虑,使得算法难以优化路径规划、跟踪的稳定性和精度.运用现代虚拟设计仿真技术,借助动力学软件RecurDyn建立移动机器人实体模型和路面模型,利用Matlab/Simulink设计控制器,构建一个虚拟仿真平台.通过推导,设计出输入输出反馈线性化的运动控制器,并在仿真平台上进行机器人路径规划和轨迹跟踪仿真,控制器效果得以优化验证.虚拟仿真不仅能缩短研发周期,降低研发成本,并为机器人研究设计提供有效依据.     

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...     

基于模糊Elman网络算法的移动机器人路径规划分析

为了调正移动机器人避障线路,建立了基于模糊Elman网络算法的移动机器人路径规划模型,并应用进行Matlab仿真分析。利用现有障碍物的距离信息来实现机器人步长的实施可控制与调节,防止移动机器人在做出准确避障行为之后因为没有设定合适的步长而导致撞上障碍物,以0.5作为机器人的最初运动步长。仿真结果表明,采用模糊Elman网络可以获得比其它两种方法更优的路径规划效果,同时对障碍物进行高效避让,由此实现最优的路径规划。采用模糊Elman网络来构建得到的路径规划算法能够满足规划任务的要求,同时还能够根据机器人处于不同工作空间中的情况进行灵活调整。     

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.     

移动机器人全局覆盖路径规划算法研究进展与展望

首先通过势场栅格法、单元分解法、全局与局部转换法等三大方法介绍了单移动机器人各种不同的全覆盖算法,分析了各种不同算法的性能,指出了它们的优缺点,并对每种方法的改进方法进行了探讨分析;另外,针对多机器人协作全覆盖路径规划的研究,探讨了基于单机器人全覆盖路径规划算法和任务分配算法等结合得到的多机器人协作路径规划算法;最后探讨移动机器人全覆盖路径规划算法的研究方向。分析结果表明,对于移动机器人全覆盖算法的研究,可充分利用现有算法的优势互补,或借助多学科交叉的优势,寻找更有效的算法。     

机器人装配操作的规划与控制

机器人装配操作是机器人研究与应用的一个重要领域．与机器人焊接、喷涂等作业 不同,机器人的装配操作是一种约束运动类操作,因此在规划和控制时必须考虑接触约束和 各种不确定性因素的影响．本文对机器人装配操作的规划和控制策略进行了详细的综述,并 对一些典型的装配操作任务进行了分析．文末提出了需要进一步深入研究的一些问题．     

RoboCup中型组足球机器人系统关键技术

RoboCup中型组机器人足球比赛是一个研究多自主移动机器人、机器人视觉及其他相关领域的标准测试平台。从机器人机械结构、硬件结构、体系结构、环境感知、行为及策略等方面详细介绍了RoboCup中型组足球机器人系统相关关键技术的研究现状,最后展望了RoboCup中型组足球机器人系统的技术发展趋势。