基于环境感知的果园机器人自主导航技术研究进展

随着老龄化比率逐年上升,熟练操作农业技术的劳动力减少,果园机器人的应用和推广可提高水果生产效率,降低劳动力成本,导航技术是果园机器人的基础和核心.环境感知技术和导航控制决策是弱卫星信号环境条件下导航技术的重要组成部分,主要分析了视觉导航技术、激光雷达导航技术、卫星导航技术等环境感知技术和PID控制、网络神经控制、模糊控制等导航控制决策,提出了目前导航技术所面临的问题,并展望了未来果园机器人自主导航技术的发展趋势.     

管道机器人自主导航系统设计

针对目前管道机器人的自主运动能力不足,本文设计了基于DSP的管道机器人运动控制硬件系统,通过多个简单传感器信息的融合,采用分层模糊控制方法,实现了机器人在管道中的自主导航。实验结果表明:控制精度可以满足机器人检测管道和清洗管道的需要,机器人自主控制具有较好的适应性和鲁棒性。     

基于传感器的两栖机器人环境感知系统研究

通过对两栖机器人复杂作业环境及自身设计特点的分析,针对水面、陆地及水陆交叠的不同环境,分别为机器人设计了基于传感器的环境感知系统,并在此基础上,针对陆地环境将模糊控制算法引入两栖机器人的避障研究,设计了模糊控制器.仿真及实验研究的结果表明,该环境感知系统可以在不同的作业环境下及时准确地获取环境信息,同时模糊控制算法应用于陆地环境下的机器人局部路径规划后,取得了较优的无碰撞局部路径.     

基于Hopfield神经网络的变电站巡检机器人自主导航方法

针对变电站巡检机器人自主规划问题,为了使变电站巡检机器人快速有效的自主规划出最佳巡检路线,缩短最优路径规划时间和巡检作业时间,保证变电站巡检机器人更快、更有效地自主完成巡检作业,提出了一种基于Hopfield神经网络算法的变电站巡检机器人自主导航方法,同时结合磁轨迹导航和RFID技术。利用MATLAB仿真实验,验证了该方法的有效性和实用性。     

未知环境下机器人导航算法与避障算法研究

针对机器人在复杂动态工作环境下如何进行定位和导航的问题做了深入研究,全文阐述了机器人混合导航和地图重建的基本方法。首先,介绍了机器人机械结构与软件平台,并分析了经典双轮差动模型,并总结了机器人的应用范围;然后,通过对视觉数据的数据采集实现了对于环境特征的提取,建立了导航图像和导航机器人导航;最后,建立了基于超声波传感器的模糊避障系统,解决了由于障碍物定位不准确、检测盲区、镜子反射等缺陷导致避障不稳定的问题。经过实验证明,该机器人具有良好的避障性能和导航性能,实现了机器人视觉导航算法。     

EOW绿色消毒智能机器人自主导航系统设计

传染病隔离屋、病房、手术室等高危交叉感染区,以及教室、会议室、报告厅、车站候车厅等人员密集流动场所需要定期消毒,这部分工作目前主要由人工完成。为了降低人工成本、减少对消毒操作人员的危害,提出并设计了一款新型的绿色消毒智能机器人。该机器人绿色消毒的原理是基于酸性氧化电位水淋雾沉降实现空气消毒,机器人的行走机构可以在复杂室内环境下自主导航。进一步研究了基于Rao-Blackwellized粒子滤波器的自主导航算法,并在教室、病房、手术等多种环境下进行了巡航模拟,结果表明控制系统运行良好,可以实现复杂室内空间消毒的绿色化和自动化。     

静脉穿刺机器人研究进展

随着医疗技术的发展,静脉穿刺已经成为人体健康评估、病情诊断、治疗的必要手段,目前几乎全部依靠医护人员手动操作完成,自动化需求日益强烈.为了减轻医护人员的精神和体力负担,推进医疗自动化和智慧医疗的发展,在巨大的社会经济前景的激励下,静脉穿刺机器人已成为世界范围内的研究热点,各大研究机构相继发布各自研究成果.简要概述了静脉...     

基于粒子群的多毫米波安防机器人环境感知方法

安防机器人常工作于昏暗、烟雾等环境,毫米波有探测这类环境的能力,但其点云是稀疏的,可将多毫米波的点云融合以提高环境感知的能力。点云融合时需要精确的结构参数,针对测量法获取结构参数存在误差的问题,在分析多毫米波点云坐标的基础上,利用粒子群算法对毫米波雷达结构参数进行搜索,并根据搜索结果进行点云融合以及环境地图的构建;同时提出稀疏点云地图的评价指标,对毫米波感知效果进行定量评价。利用安防机器人在昏暗环境下开展实验,结果表明与结构参数由测量法获取的多毫米波感知系统对比,点云数量有所增加,地图边界空洞数量平均减少55%,边界噪声率平均下降12.9%,物体点云离散度平均下降约0.06,中心位置的偏移量均有所减小。     

Hybrid Navigation System Based Autonomous Positioning and Path Planning for Mobile Robots

To improve the quality and efficiency of Z-directional 3D preform forming, the Z-yarn frictional force distribution model of the preform and its wear mechanism were investigated. In this study, a tensile force measuring device was designed to measure the force required to replace the guide sleeve, which is equivalent to the Z-yarn frictional forces. The frictional force is proportional to the number of preform layers and is applied to the preform decreased from the corner, edge, sub-edge, and middle in order. A back propagation neural network model was established to predict the friction at different positions of the preform with different layers, and the error was within 1.9%. The wear of Z-yarn was studied at different frictional positions and after different times of successive implantation into the preform. The results showed that with an increase in the number of Z-yarn implantations and frictional forces, the amount of carbon fiber bundle hairiness gradually increased, and the tensile fracture strength damage of the fiber was increasingly affected by the frictional forces. In the corner position of the preform, when the number of implantations was 25, the fiber fracture strength decreased non-linearly and substantially; in order to avoid fiber fracturing in the implantation process, the Z-yarn needs to be replaced in time after 20–25 cycles of continuous implantation. This study solves the problem of difficulty in measuring the force required for individual replacements owing to the excessive number of guide sleeves, puts forward the relationship between fiber wear, preform position, and implantation times, solves the phenomenon of fracture in the preform during Z-direction fiber implantation, and realizes the continuous implantation of fibers.     

Hybrid Navigation System Based Autonomous Positioning and Path Planning for Mobile Robots

Positioning and navigation technology is a new trend of research in mobile robot area. Existing researches focus on the indoor industrial problems, while many application fields are in the outdoor environment, which put forward higher requirements for sensor selection and navigation scheme. In this paper, a complete hybrid navigation system for a class of mobile robots with load tasks and docking tasks is presented. The work can realize large-range autonomous positioning and path planning for mo...     

基于单目视觉的无人车环境感知技术研究

为提高无人车的主动安全性能,对其环境感知技术进行了研究,提出了一种在结构化道路上基于单目视觉的汽车前方可行区域内的障碍物检测方法;在确定路面感兴趣区域时,提出了基于模糊聚类的边界跟踪检测算法,实现对车道线的识别;针对序列图像帧间差分法的不足,提出了一种基于帧间差分法的二次改进算法,在突出障碍物特征信息后,采用了静态单帧图像特征处理算法,确定出障碍物位置。实验结果表明,该方法能够有效地识别出车道标志线以及感兴趣区域内的障碍物信息。     

基于自我意识的自主机器人决策研究

研究复杂多变环境下自主机器人的决策控制.为了提高机器人的适应能力,对机器人特性进行了深入分析,提出了通过模拟人类自我意识在机器人上面建立自我意识来提高机器人的自主性的新思路.首先建立机器人自我意识的模糊推理模型,输出就是当前状态下机器人的自我意识,然后输入到CMAC网络中进行学习,最终改善机器人的综合性能.通过对建立的模型进行Matlab仿真实验证明了这种方法的有效性,为提高自主机器人的控制性能提供了新的方法.     

自主移动机器人定位技术研究综述

定位技术是自主移动机器人最基本也是最重要的技术之一。本文介绍了几种自主移动机器人的定位技术,着重分析了基于路标定位和概率定位的技术,及其各自的优点和局限性,并提出了今后研究的方向。     

Research on the Decision - making of Autonomous Robots Based on the Self - awareness

研究复杂多变环境下自主机器人的决策控制.为了提高机器人的适应能力,对机器人特性进行了深入分析,提出了通过模拟人类自我意识在机器人上面建立自我意识来提高机器人的自主性的新思路.首先建立机器人自我意识的模糊推理模型,输出就是当前状态下机器人的自我意识,然后输入到CMAC网络中进行学习,最终改善机器人的综合性能.通过对建立的模型进行Matlab仿真实验证明了这种方法的有效性,为提高自主机器人的控制性能提供了新的方法.     

共融机器人重大研究计划研究进展

共融机器人基础理论与关键技术研究重大研究计划,聚焦刚-柔-软机构的行为顺应与可控性、人-机-环境多模态感知与自然交互以及机器人群体智能与操作系统架构三个科学问题,主要面向智能制造、医疗康复、国防安全和学科前沿四个重点方向,实施四年来取得了长足进展,构建机器人与人、机器人与环境、机器人与机器人交互的共融机...     

基于改进蚁群算法激光导航轮式机器人路径规划

针对激光导航轮式机器人在复杂环境中路径规划原始算法存在路径较长和收敛速度较慢的问题,提出了一种改进蚁群算法。在实际算法中,先利用MAKLINK图论建立AGV运行环境的空间模型,接着用Dijkstra算法搜索优化路径;然后,在Dijkstra算法的基础上采用蚁群算法搜索最优路径;紧接着,在改进蚁群算法中,优先选择搜索前后两节点同起点到终点夹角一致或相差不大的后一个搜索节点,获取新的信息素更新策略,并进行角度的初始化和信息素计算;最后,在Matlab上完成算法的编写并得到仿真结果。结果表明,改进蚁群算法路径优化性能更好,对实际环境中机器人的路径规划具有指导意义。     

基于Linux的移动机器人串行通信的研究

针对移动机器人车载计算机与传感器、执行器交换数据的需要,提出了基于Linux的串行控制台和多线程串行通信的设计思想,分析并实现了串行控制台远程管理车载PC机,及车载PC机与其他设备的多线程串行通信,设计的软件可稳定运行并满足机器人系统的数据采集和处理要求。