新型树启发式搜索算法的机器人路径规划

面对三维空间移动机器人从起始点到终止点的最短路径问题,提出一种新型的边缘点树启发式搜索(TreeEP)算法,该方法将地图空间进行密度可调的三维离散化处理,根据障碍安全距离筛选出障碍物的可靠边缘点信息,再利用树扩散架构选出最能引导搜索方向的潜力点进行扩散搜索,最终得出最短路径。提出局部调整策略,得到改进的Tree-EP算法。实验结果表明,在带障碍复杂地形最短路径搜索应用中,提出的Tree-EP算法与已有方法相比,能找到更短的移动路径。     

煤矿井下移动机器人运动规划方法研究

针对现有煤矿井下移动机器人运动规划所生成的轨迹存在超调、碰撞、不连续、不光滑等问题,提出了一种由路径规划、轨迹生成、轨迹优化3个部分构成的煤矿井下移动机器人运动规划方法。路径规划采用基于图搜索的A*算法实现,通过开始搜索、路径排序、继续搜索3个步骤循环迭代,快速规划出一条可通行的全局路径作为轨迹生成的初值。轨迹生成通过构建基于Minimum Snap的目标函数,并施加等式约束来实现。轨迹优化则是在轨迹生成的基础上施加不等式约束来实现:通过调整时间分配和构建基于Corridor轨迹规划的不等式约束,解决基于Minimum Snap轨迹生成在求解过程中出现的超调现象,并对整段轨迹本身进行约束,避免发生碰撞;通过引入调和函数Bezier Curve,构建基于Bezier Curve的Minimum Snap的轨迹优化问题,使得轨迹高阶目标函数的求解变得简单高效,最终生成一条适用于煤矿井下移动机器人的能量损失最小、连续、光滑、无碰撞、可执行的运动轨迹。在Matlab仿真环境中设计了随机地图,生成了包含时间分配、位置规划、速度规划、加速度规划的最优轨迹规划结果。实验结果验证了该运动规划方法的正确性和有效性。     

基于改进蚁群算法的三维路径规划

针对移动机器人在海水环境中的三维路径规划问题容易陷入局部最优和收敛慢等瑕疵，根据三维环境全局信息来改进蚁群算法以提高实时性和收敛速度。改进蚁群算法的启发函数，采用局部信息和全局信息结合动态地改进信息素更新方式，以及根据三维空间中路径的平坦程度和光滑度二阶微分分别增加了一阶微分和二阶微分来再次修改信息素更新规则。仿真对比实验结果显示改进后的蚁群算法克服了收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点。     

移动机器人助力生活用纸行业技术领先生产商

如今,成功的生产有赖于良好的管理和安全的工作场所。移动机器人可帮助企业实现这些目标,也是主动规划工厂原料和安排运输的一个关键技术部件。移动机器人的革新已经渗透到经销和物流环节,并将最终直接影响每个人,包括到消费者家门口的最后一英里交付。在当今这个产品上市速度和动态生产流程至为关键的世界。     

基于改进直接模糊自适应反馈控制的多移动机器人编队算法

针对多移动机器人控制系统适应性差、控制精度低的问题,提出一种改进直接模糊自适应反馈控制方法。利用模糊数学理论分别对机器人的理想输入状态量进行逼近,通过模糊逻辑推理得到输出反馈量并实时调整状态量,应用Lyapunov理论保证系统误差的收敛性和系统的稳定性,最后在Matla b中对所设计的WMR动力学和运动学相结合的控制系统进行仿真实验验证。结果表明在所设计的模糊控制器的作用下,实现了多个机器人的编队,并提高了运动系统的控制精度和响应速度。     

室内环境下基于图像序列拓扑关系的移动机器人全局定位

针对室内环境结构相似的特点,提出一种基于图像序列拓扑关系的移动机器人全局定位算法.首先,提取图像的Gist描述子,并提出一种局部极值算法,将环境划分成若干组不同的图像序列.然后,使用ESN(echo state network)对每一组图像序列在时间上进行双序训练,提取鲁棒的图像序列特征,再利用空间上的双向匹配策略实现图像序列特征的匹配.最后,采用HMM(hidden Markov model)对图像序列间的拓扑关系进行建模,将移动机器人全局定位问题转化成有向无环图中最长路径求解问题,并通过实验对该图像序列划分和序列建模方法进行验证.与基于单帧图像匹配的算法、SeqSLAM算法以及Fast-SeqSLAM算法相比,该算法在室内走廊环境和办公环境中均可实现100%的定位.特别是在室内办公环境中,机器人仅需要运动0.80 m便可以对自身进行准确定位.实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性、较高的定位准确性和定位效率.     

基于决策树的羽流追踪机器人自主决策方法研究

针对无法获得可靠羽流流向信息不利于实现羽流追踪的问题，提出了一种基于决策树的羽流追踪移动机器人自主决策方法。该方法通过移动机器人两侧的浓度传感器采集到的浓度信息，利用追踪的行为规则建立决策树模型，获得行为决策信息，使机器人高效地追踪到羽流并精确地定位。由于浓度变化关系蕴含了羽流的流向及流速信息，从而取代了传统方法中流向及流速传感器。在扩散环境下，通过移动机器人羽流追踪实验，实现了良好的源定位效果。