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1.
针对多移动机器人的环境下容易出现碰撞的情况以及传统A^*算法规划的路径容易出现拐角数多的问题,基于栅格建模的方法,提出了交通约束法,并且在A^*算法原有启发函数的基础上,添加拐角数的评判指标,构成多元启发函数。在MATLAB仿真平台上对基于交通约束及多元启发函数A^*算法进行仿真实验,结果证明在多AGV系统下,基于交通约束及多元启发函数的A^*算法在规划出合理路径的前提下,减少了拐角数,降低了碰撞几率,提高了移动机器人完成路径的效率,具有较强的稳定性。 相似文献
2.
3.
4.
为了研究轮式移动机器人运动过程中万向轮扭转的扰动对其轨迹跟踪的影响,提出了一种考虑前端万向轮摩擦扰动及其质心与几何中心不重合的轨迹跟踪控制方法。首先,建立了考虑万向轮扭转角扰动的轮式移动机器人动力学模型;其次,根据位姿误差模型,采用反步法设计虚拟速度控制器收敛系统位姿误差;然后,结合扰动观测器对机器人行进过程中万向轮扭转所带来的摩擦扰动进行估计,构造出一种基于积分滑模思想的力矩控制器以保证速度追踪;最后,利用Lyapunov稳定性理论对系统的稳定性和渐近收敛进行证明。仿真及实验结果表明,将万向轮摩擦所带来的扰动反馈给动力学控制器,可以减轻控制器的负载。与忽略万向轮扰动的控制方法相比,轮式移动机器人的位置误差最大值的均方根值降低了37.37%,提高了运动系统的稳定性。 相似文献
5.
该文对轮式移动机器人提出了一种基于变增益的模糊PID轨迹跟踪控制方法。首先将常规PID分为PI和PD的组合,再把PID的输出转化为误差和误差变化率之和,然后设计增益随误差变化的自适应调节律,使得移动机器人跟踪期望的运动轨迹。最后通过实验验证了所提方法的有效性。 相似文献
6.
视觉跟随是机器人领域中一个比较重要的部分,可以应用在仓储搬运、安防、军事等多种领域。由于传统算法存在当背景比较复杂的情况下无法有效跟踪目标、对跟踪目标和外部环境的分辨率要求高所以只能进行辅助跟踪、计算量大无法满足实时性要求等问题。本文采用KCF算法设计,设计了基于ROS的移动机器人视觉跟随系统,利用循环矩阵在傅里叶空间可对角化的性质,从而使得矩阵运算被转化成元素的点乘,减少了计算量从而提高了运算速度,满足了算法的实时性要求。经过实验和数据分析,本移动机器人可以实时有效的跟随指定目标实现视觉跟随功能。 相似文献
7.
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。 相似文献
8.
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。 相似文献
9.
针对现有井下移动机器人避障方法在面对井下复杂障碍物时不能准确检测障碍物位置信息,对井下非线性障碍物不能准确进行避障控制等问题,提出了一种基于模糊控制的井下移动机器人智能视觉避障方法。首先采用双目立体视觉模组作为障碍物检测传感器,感知井下环境信息,实时检测障碍物分布情况,并构建占据栅格地图。然后通过八叉树结构模型构建三维点云,使用树状结构对点云数据进行结构化描述,并将其映射到占据栅格地图中,得到障碍物的区域分布情况。最后采用模糊控制策略对实时检测到的障碍物在占据栅格地图中的分布情况进行处理,将当前时刻障碍物在占据栅格地图中的分布情况和移动机器人运行速度作为模糊控制器的输入变量,通过模糊控制算法计算下一时刻移动机器人的转向角度和加速度,从而实现井下移动机器人的智能避障控制。根据移动机器人实际占据空间,设计外接包围盒进一步稳定控制算法,结合避障策略进行智能避障,避免移动机器人与障碍物发生碰撞。实验结果表明,该方法能够准确对井下障碍物分布情况进行描述,使移动机器人能够根据所设计的模糊控制规则准确自主地进行避障操作,从而实现自适应运动。 相似文献
10.
针对复杂环境下移动机器人路径规划中存在的迭代速度慢和路径欠优等问题,提出将全局与局部规划算法相结合的路径规划方法。首先,利用同步双向A*算法对蚁群算法的信息素进行优化,并对蚁群算法的转移概率和信息素更新机制进行改进,从而使算法的全局寻优速度更快,缩短移动机器人的路径长度;进一步地,将静态路径用于鸽群算法的初始化;然后,利用改进的鸽群算法对移动机器人进行了局部路径规划,通过引入模拟退火准则的方法解决局部最优问题,利用对数S型传递函数对鸽群数量的步长进行优化,从而能更好地避免与动态障碍物的碰撞。最后,利用B样条曲线对路径进行平滑化和重规划。仿真结果表明,该方法在全局静态和局部动态阶段均能生成路径长度短、评价值低的平滑路径,且收敛速度快,适合移动机器人在动态复杂环境中的穿行。 相似文献