基于DR/CNS的月球车位置估计方法

月球车自主导航系统是完成月球探测任务的基础和关键,文中针对月球车导航的特殊要求设计了一种基于CNS/DR组合的月球车自主导航方法;首先依据月球车运动模型建立了系统状态方程,然后利用太阳敏感器测量的太阳高度角、航位推算系统输出的航向角速率和单位时间间隔内月球车行进距离作为量测信息建立了导航系统观测方程,再用扩展卡尔曼滤波(EKF)对导航信息进行最优估计;最后,对基于CNS/DR组合的月球车自主导航方法在计算机上进行了仿真分析;通过仿真结果可以说明文中提出的方法能获得较好的位置和航向估计精度,证明了该方法的正确性,是解决月球车自主导航问题一种有效的方法.     

粒子滤波趋优重采样算法及仿真研究

研究机器人移动过程引入粒子滤波进行状态估计问题,粒子滤波中的重采样是为了解决粒子群退化现象而引入的方法.根据承采样方法(SIR)解决粒子退化的同时却带来了粒子的贫化问题,因而降低了滤波器的收敛性能.传统的各种重采样改进方法都是用优等粒子替代劣等粒子,因而会导致粒子多样性的丧失.针对上述问题,提出了一种趋优重采样方法,使...     

实时UML及其在月球车实时软件开发中的应用

实时UML(UML-RT)是统一建模语言(Unified Modeling Language,UML)在实时系统的扩展和应用,其简洁清晰的面向对象可视化建模方法可以有效解决实时系统中的复杂建模问题;分析了应用实时UML概念和原理进行实时系统可视化建模的问题和方法,并以包含多个子系统的复杂实时系统-月球车系统为例,论述了应用实时UML进行实际软件设计的过程和问题;使用实时UML使得设计过程形象和易于组织,同时方便了项目成员间的交流,大大加快了软件开发的进程。     

一种适合于月球车的长距离自主导航方法

针对月球车自主导航系统的特殊要求,设计了一种月球车长距离自主导航方法.该方法首先依据惯性导航和天文学的基本原理建立月球环境下惯性导航系统的姿态、速度和位置误差方程,然后针对捷联惯性系统平台失准角较大的问题,引入里程计测量的速度信息与球面天文三角公式,共同构建量测方程,由于建立的系统状态方程和量测方程均为线性方程,所以采用卡尔曼滤波实现月球车位姿信息的最优估计.最后,对这一导航方法进行了仿真研究,仿真结果表明,该方法具有更高的位置和姿态估计精度,同时可有效提高系统的稳定性和可靠性,是解决月球车自主导航问题的一种有效而实用的自主导航方法.     

基于代价削减的移动机器人快速路径规划方法

针对移动机器人探测环境的建模,基于栅格空间的扩展方式,提出了DEM可通行范围获取以及通行代价的计算方法;在D*Lite算法基础上加入可视检测,定义了将点和点之间逻辑相邻的关系,做到对每个节点的代价削减;此外,对启发函数对路径搜索产生的影响进行了分析,并在VC环境下进行了仿真;从仿真实验结果来看,启发函数的选取对搜索的效率和最优性有较大的影响。     

局部相对位姿空间内轮式月球车的避障策略学习

提出了一种轮式月球车的避障学习方法。首先列出了BH2月球车的动力学方程,并将避障行为解释为沿子目标点行走的过程。然后在月球车视觉局部范围内进行避障策略学习,选择车体、子目标点和障碍之间的相对位置矢量为学习过程的状态量,使策略学习对环境变化有鲁棒性;选择车轮的转向力矩为控制输入,降低了学习复杂度。实验证明此方法对环境变化有很好的适应能力。     

基于Barnard特征和LoG算子的月球车图像特征匹配

月球车视觉系统对匹配速度和鲁棒性要求较高,提出一种基于图像特征的特征点匹配算法。特征点的提取采用Barnard算法和LoG算子共同作用得到。原图像同时采用Bamard算法进行特征提取和LoG算子进行噪声滤波和边缘提取,然后将二者的计算结果进行”与”操作得到最终的特征图像。然后通过阈值进一步处理噪声和选择待匹配点。最后用计算图像序列中像素差的平方和的方法来计算每对待匹配点的匹配程度,得到匹配点对。仿真结果表明,单点匹配和多点匹配并将无匹配点处理后得到的结果都令人满意。     

一种图像匹配中SSD和NCC算法的改进

论文针对图像匹配计算中的SSD和NCC算法提出一种基于递推增量计算的改进算法。分析和利用计算图像每个像素的SSD和NCC值时的模板在水平方向和竖直方向上具有的平移特性,以及前后上下像素模板的相互关系,利用已计算的值,来计算新的像素点的SSD和NCC值。定量分析和仿真结果显示,该算法能够有效地降低计算量。另外由于只是从计算方法上对这两种算法进行了改进,并未改变其原理,所以该方法能够保证SSD和NCC算法在立体匹配计算时本身的特性没有改变。     

一种基于离散化位姿的月球车运动规划方法

针对障碍环境下具有非完整约束月球车的运动规划问题,提出了一种基于离散化位姿的月球车运动规划方法。该方法首先将月球车的运动轨迹限定于多项式旋线,通过求解多项式旋线参数生成无障碍条件下连接任意位姿状态的运动轨迹。同时,该方法对月球车运动规划问题中的位姿状态空间进行离散化,形成离散化的位姿状态空间。根据离散化位姿状态空间的特点,在离线的条件下生成连接相邻离散位姿的月球车基本的运动轨迹集。最后该方法结合基本运动轨迹集并利用启发式搜索算法最终解决障碍条件下的运动规划问题。基于动力学仿真平台中的实验结果验证了该方法的正确性和有效性。     

一种高精度求解多轴机器人逆运动学的方法

提升多轴机器人逆运动学的求解精度与速度是保证机器人轨迹规划与实时控制性能的基础，也是机器人领域密切关注的难题。提出一种高精度、高效率地求解3至6R串链机器人逆运动学的方法。首先，将用于描述机器人位置与姿态的旋转变换阵与单位四元数采用半角正切的形式表达，建立与关节角度无冗余的机器人位姿方程。其次，分析Dixon结式求解多元高阶多项式的方法，将其应用于求取3R与一般6R机器人的逆运动学解析解。利用多项式环的特性处理矩阵，能够有效避免计算奇异性的产生。通过分析以矢量表达的Dixon矩阵，消去矩阵中的一些无效项，降低矩阵的阶数，避免阶次组合爆炸问题的发生。仿真实例表明，任意可达姿态下，6R机器人的逆运动学解一般能达到8组，这一多解的性能提升机器人的灵巧度。一般6R机器人逆解的单次计算时间不高于4ms，位置及姿态误差(相对)均小于10^-15，验证所提出的逆解方法的实时性和精密性。本文所做工作为精密操作机器人的运动学研究提供了理论依据。