一种移动机器人全局最优路径规划算法

针对移动机器人全局最优路径规划问题,首先提出一种基于线性操作的遍历式算法,该算法通过场扫描方式生成步长转换矩阵(STM,Step Transform Matrix),并在步长转换矩阵中搜索考虑方向一致的最短路径,从而可以得到避免不必要路径转折的全局最短路径.其次提出了一种评价标准来区分路径优劣.最后通过仿真与圆形波传播算法进行了路径规划对比实验,实验结果表明本文所提算法在所提出的路径评价标准下可以获得比波传播算法更优的路径.     

非完整轮试移动机器人的轨迹跟踪滑模控制

由于轮式移动机器人的非完整性质和运动受限性质,它的轨迹跟踪已经成为一类具有挑战性的控制问题.针对一个可以在医院环境中执行护理任务的室内移动机器人-护士助手机器人,提出一种轮式移动机器人的轨迹跟踪滑模控制方法.由移动机器人在极坐标系中的运动学方程出发设计一个滑模控制器,进而提出了一种新的滑模控制方法,解决了在极坐标系中关于运动学的跟踪问题.分析了此方法的稳定性和执行性能,并且通过仿真证明这个控制方法的实际应用的有效性.     

一种机器人未知环境下动态目标跟踪交互多模滤波算法

为了解决机器人同时定位、地图构建和目标跟踪问题,提出了一种基于交互多模滤波(interacting multiple model filter, IMM)的方法.该方法将机器人状态、目标状态和环境特征状态作为整体来构成系统状态向量并利用全关联扩展式卡尔曼滤波算法对系统状态进行估计,由此随着迭代估计的进行,系统各对象状态之间将产生足够的相关性,这种相关性能够正确反映各对象状态估计间的依赖关系,因此提高了目标跟踪的准确性.该方法进一步和传统的IMM滤波算法相结合,从而解决了目标运动模式未知性问题,IMM方法的采用使系统在完成目标追踪的同时还能对其运动模态进行估计,进而提高了该算法对于机动目标的跟踪能力.仿真实验验证了该方法对机器人和目标的运动轨迹以及目标运动模态进行估计的准确性和有效性.     

四轮驱移动机器人控制系统设计及应用

针对四轮驱移动机器人对多电机控制和实时性的要求,提出了基于嵌入式系统设计的机器人控制器和分层控制方案;以ARM9核心处理器S3C2410作为主处理器进行速度检测、控制运算和通信等任务,以CPLD芯片EMP240作为辅处理器实现多电机控制;在监控主机上运行应用反步方法设计的运动学控制器,在嵌入式控制器上运行速度预测控制器,分层控制以提高系统到实时性;仿真和实验结果表明,所设计的控制器和控制方案是有效的,达到了预期效果。     

基于神经网络的多传感器信息融合及其在机器人中的应用

多传感器信息融合即融合多个传感器提供的冗余、互补或更实时的信息,可以获得系统所需的更准确和更精确的信息。介绍了神经网络融合方法,探讨了信息融合技术在机器人方面的应用。机器人避障实验验证了所提方法的有效性。     

未知环境下改进的基于RRT算法的移动机器人路径规划

方法的有效性.     

移动机器人网络化环境资源应用中的关键技术

受到软硬件发展瓶颈的制约,机器人本体的能力始终有限,难以应对各种复杂的应用和日益增长的需求．而在机器人周围的环境中,分布着各种各样的资源,却无法为之所用．本文分析了该问题的本质,提出了解决问题所需要的一些关键技术,分析和比较了UPnP、Web服务和Jini三种现有技术,并基于它们提出了初步的解决方案．实验证明,利用该方案,即使低配置的机器人也能够方便地利用环境中的资源,完成各种复杂的任务,从而突破了机器人本体的限制,为扩展机器人的能力开辟了一条新的途径．     

基于Lyapunov稳定性理论的移动机器人轨迹跟踪控制

针对非完整轮式移动机器人的高度强耦合、欠驱动非线性动力学模型,设计了运动学控制器以及动力学力矩控制器,使得移动机器人轨迹能够跟踪理想轨迹。这种方法的实质是首先设计虚拟速度控制器,输出速度的期望值,然后设计基于模型的力矩控制器。最后通过simulink软件对所设计的系统进行仿真,结果表明对于非完整机器人的轨迹跟踪这种控制方法效果较好。     

基于变步长蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法以及双层蚁群算法在路径规划中存在搜索效率低、收敛性较慢以及成本较高的问题,本文提出了变步长蚁群算法。该算法扩大蚁群可移动位置的集合,通过对跳点的选择以达到变步长策略,有效缩短移动机器人路径长度;初始化信息素采用不均匀分布,加强起点至终点直线所涉及到栅格的信息素浓度平行地向外衰减;改进启发式信息矩阵,调整移动机器人当前位置到终点位置的启发函数计算方法。试验结果表明:变步长蚁群算法在路径长度及收敛速度两方面均优于双层蚁群算法及传统蚁群算法,验证了变步长蚁群算法的有效性和优越性,是解决移动机器人路径规划问题的有效算法。     

基于改进萤火虫算法的移动机器人路径规划

针对标准萤火虫算法寻优容易陷入局部最优的缺点,通过改变萤火虫算法的搜索策略,对萤火虫算法进行改进,提高萤火虫算法的寻优能力。在移动机器人路径规划问题上采用改进后的萤火虫算法,实现了移动机器人全局路径规划的最优路径,理论与实验结果证明了改进后的萤火虫算法的有效性,此方法能满足移动机器人路径规划的要求。