嵌入式Linux下移动机器人超声波测距系统

设计了基于S3C2410+Linux平台的移动机器人超声波避障系统.介绍了SRF05新型高精度传感器的工作原理、测距系统多路超声波传感器的软硬件实现及机器人平台的整个软件工作流程.Linux系统超声波驱动模块中采用的轮循工作方式实现了机器人在未知环境下的避障功能,机器人平台运行效果良好.     

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.     

超声波测距在行走机器人感知系统中的应用

研究了一种基于单片微型计算机PIC16F877作为控制系统的行走机器人超声波测距系统,分析了系统的组成、工作原理、软硬件设计,讨论了该测距系统在机器人避障中的应用。     

并行超声波测距系统在移动机器人上的应用

超声波传感器被广泛应用于机器人避障系统中.基于超声波的测距原理,设计了一种并行测距系统.介绍了系统的硬件组成和软件实现方法.针对多路传感器并行测距容易产生干扰的现象,分析了干扰产生的原因,提出一种有效的解决办法.将系统用于移动机器人避障实验,给出了系统测量范围的实验标定结果.     

基于FPGA芯片的超声波红外线测距系统

介绍了基于FPGA芯片的超声波红外线测距系统的组成，工作原理和程序设计方法。并将本系统应用于智能机器人中，实现机器人的避障功能，辅助完成了智能化控制。     

基于超声波传感器的测距系统设计

为了机器人能够安全的避障,我们利用SensComp公司生产的Polaroid6500系列超声波距离模块、600系列传感器和AT89C51单片机一起构成了超声波测距系统。本文介绍了该超声波测距系统的硬件设计、软件流程,并对实验结果进行了分析。     

基于神经元网络的超声传感器补偿算法及在井下机器人避障中的应用

详细分析了超声波传感器在测距应用方面的局限性,并针对每个局限性提出了解决方案。文章重点指出对超声波传感器进行温度、湿度的补偿,尝试用Elman反馈神经元网络逼近函数。Elman网络隐层采用了“tansig”激活函数,输出层选用了“pureline”激活函数,保证了只要有足够多的隐层神经元个数,网络就可以任意精度逼近任意函数。经实验验证,在对超声波测距传感器进行温度、湿度补偿后,其测量精度提高了两个数量级,大大提高了超声测距传感器的工作精度。在井下机器人避障系统中测试应用后,提高了避障系统的测量精确度,降低了避障系统的误判率,使井下机器人工作安全系数得到了提高。     

基于S3C2410的超声波避障系统设计

通过设计基于S3C2410＋Linux系统的移动机器人平台未知环境下的避障导航系统。介绍了新型超声波传感器的工作原理以及机器人平台整个软件实现流程,并结合开发的超声波驱动程序实现了机器人的避障功能。     

移动机器人多传感器信息融合测距系统设计

介绍了用于移动机器人运动导航的多传感器测距系统的硬件组成和数据融合方法.测距系统由超声波测距模块、红外测距模块和数据融合模块组成,超声波测距模块和红外测距模块分别检测机器人周围环境中障碍物的距离,数据融合模块则通过SMBus总线收集两个模块采集到的距离数据,并采用自适应加权数据融合算法对这些数据进行处理,以获得可信的距离信息.实验表明,所设计的测距系统可靠性高、配置灵活,能够满足机器人自主导航中的避障要求.     

基于小波变换的机器人超声波测距误差补偿

本文论述了超声波在井下钻孔机器人避障系统中的局限性,讨论了超声波声速随复杂环境的变化给避障系统所带来的误差,提出了基于小波变换的广义自相关渡越时间估计方法.本方法采用小波变换对输入信号进行了白化滤波,实现了在复杂的强干扰环境下实时测量超声传播速度的目的,提高了超声测距的精度.实测结果表明:在5 m测距范围内测距相对误差被控制在1%以内.     

用于避障研究的微型仿生机器鱼3维仿真系统

基于VC++6.0开发环境和OpenGL（open graphics library）国际图形标准,在Windows系统下开发了微型仿生机器鱼3维仿真系统。该系统可以降低用实体机器鱼进行机器鱼避障能力研究的成本和减少在研究过程中对实体机器鱼造成的损害。采用多边形建模的方法构建了虚拟微型仿生机器鱼模型,模拟了鱼类尾鳍的摆动。提出了一种模拟红外传感器探测障碍物的虚拟射线方法。并采用实时模糊决策算法设计了基于多传感器信息的复合模糊控制器,决策微型仿生机器鱼的避障行为。仿真实验表明,复合模糊控制器实时性好、效率高;无论是单个任意形状的障碍物还是多个连续障碍物,复合模糊控制器都能有效地引导仿生机器鱼避开障碍物,到达目标点。微型仿生机器鱼3维仿真系统为研究仿生机器鱼的自主避障能力提供了可靠、逼真、便利的平台。     

基于超声测距的工业机器人避障控制系统设计

工业机器人对于自身与障碍物之间的距离测量不准确,无法根据二者距离判断行驶路径,导致避障效果较差。为此基于超声测距技术设计了一种新的工业机器人避障控制系统,从硬件和软件两方面对避障效果进行优化设计。将具有脉冲信号的超声换能器安装在单片机的操作模块中,增加MOS功率器件作为超声换能器的驱动元件,应用EA1、EA2和EA3三种型号的误差放大器,将回波信号稳定放大到电路中,利用运算放大器和RC网络电路实现滤波放大,利用信号检测电路实现检测。利用超声波传感器精准测量出自己与障碍物之间的距离,通过建立模糊数据库、定位漫反射信息、提取不同方向的测距信息实现工业机器人避障控制。实验结果表明,设计的基于超声测距的工业机器人避障控制系统能够准确测量出与障碍物之间的距离,避障控制准确率平均值达97.4%,能够实现工业机器人避障防碰撞操作。     

一种新颖的基于二分法和模糊控制的移动机器人避障系统

针对超声波传感器波束角窄导致移动机器人存在避障盲区的现状,研究了一种新颖的超声波避障系统。该系统采用六个超声波传感器构成特别设计的超声波阵列,实现无盲区检测中大型移动机器人前方及左右两侧障碍物的位置,充分保障运行安全性;同时在避障算法上,采用二分法和模糊控制相结合的控制算法,简化了模糊控制规则使系统具有很好的智能性和实时性,实现了移动机器人选择最佳避障路径并对新增的动态障碍物进行避障。将此避障控制系统应用于移动机器人上,实验结果表明：在未知环境下,实现对移动机器人周边的无盲区检测,并且能够实时根据周围障碍物的动态情况选择最佳避障路径,避免了其它避障控制算法中易出现的误避障和二次避障的情况。     

基于机器人听觉的自主声源搜索策略

提出了融合机器人听觉和超声避障的自主声源搜索策略．搜索策略按优先级分成3个模块：声源确认、超声避障、声源定位搜索, 通过优先级的判断确定当前执行模块．声源定位基于改进的时延估计定位方法实现,机器人在搜索并接近声源过程中利用超声避障． 在室内环境下测试系统,实验结果证明在混响环境下机器人可以定位声源并且可以绕过障碍物接近并确认声源,该方法具有实时实现的有效性和应用性．     

基于FPGA的多声路超声波定位系统

设计一种以FPGA为控制器的多声路超声波障碍物定位系统。多个超声波传感器分时工作,利用FPGA高速处理的能力采用动态扫描的方式提取信息进行处理,通过VGA显示监视范围内障碍物空间分布情况及物体的移动情况。实验证明,系统具有较高的测量精度及较强的灵活性。适当改进后可用于车辆行进路线监测,机器人避障等。     

基于超声波传感器的脑控轮椅避障系统的研究

针对脑控轮椅行驶时因用户脑电信号的不稳定性可能引起碰撞事故发生的现象,提出了一种避障方法,并设计了多路超声波传感器避障系统及避障提示反馈界面;反馈界面上实时显示的提示信息将辅助用户做出有效的避障决策;当用户采用脑电自主控制轮椅运行时,若无法成功避障,则该避障系统立即启动紧急停车功能以避免与障碍物发生碰撞,保证了脑控轮椅用户的人身安全;实验结果表明:当把安全区域临界值、前后及左右紧急停车距离临界值分别设置为500mm、400mm和200mm时,该超声波传感器避障系统稳定性好、实时性强,能够满足脑控轮椅的用户安全导航的需要.     

基于BP神经网络的移动机器人避障设计及仿真

为了解决移动机器人在复杂环境中如何高效精确地躲避障碍物的问题,提出了一种基于BP神经网络的避障方法。建立了机器人的避障运动模型并设计了神经网络避障控制系统;分析了机器人在运动过程中与障碍物的位置关系,使用超声波传感器采集距离信息,进行BP神经网络输入、输出训练并采用Matlab工具进行仿真试验。结果表明,该方法可以高效精确地实现移动机器人的自主避障,运行相对稳定、轨迹连续平滑,达到了较为理想的避障效果。验证了方法的可行性和有效性,为移动机器人自主避障提供了一种新的控制方法。