移动机器人运动过程中的障碍物识别避让

移动过程中障碍物识别是机器人导航和路径规划的重要基础,也是提升机器人智能化水平的重要体现。现以自行开发的四轮固定式移动机器人作为开发平台,基于图像不变矩和RBF神经网络实现智能移动机器人运动中的障碍物识别避让,并在对障碍物识别之前对其图像进行预处理。设计主旨在于对智能机器人在行进过程中通过摄像设备采集的图像进行预处理,采集障碍物物体边缘,并用神经网络对物体进行识别。对于特殊障碍物使用基于颜色的识别方式,以提高实时性,为机器人的避障以及地图构建等工作打好基础,为场馆移动导览机器人研发提供帮助和支持。     

基于LVQ网络算法的目标分类方法

随着机器人技术的不断发展,构建未知空间的环境地图以成为移动机器人技术中具有挑战性的研究课题.自主环境建模体现了机器人的感知能力和智能水平,在实际应用中具有十分重要的意义.文章研究了学习矢量量化算法在智能机器人对环境障碍物识别中的应用以及噪声、振幅、声纳TOF数据的偏移、距离以及目标体(锐角和边角)的角度等因素对系统分类性能的影响.实验表明,该方法对上述各种影响因素具备一定的鲁棒性,从而使得移动机器人能够在较大的距离范围内快速、可靠地识别室内各种典型障碍物.     

一种有效的地图创建方法和机器人的路径规划

介绍了一种新的移动机器人基于多边形的地图创建方法(三角形法)和在此基础上的基于遗传算法的移动机器人路径规划算法,并进行了仿真试验。三角形法是在可视图法的基础上,通过删除冗余的地图信息而得到的一种更加精简更能清楚表现障碍物之间关系的地图创建方法。在此基础上实现遗传算法路径规划,通过快速的迭代便能够找到最优的路径。     

基于ROS平台机器人导航避障系统设计与开发

基于ROS工业机器人开源平台,应用C++语言进行了移动机器人导航避障系统的设计与开发。选用激光雷达作为位置传感器,融合视觉里程计、轮式里程计和IMU里程计三大里程计数据,采用传统定位与SLAM算法创建地图,应用AMCL算法准确确定移动机器人位置;对移动机器人使用A~*算法进行全局路径规划、DWA算法进行局部路径规划,并且使用模糊BUG2算法作为核心算法实现局部避障器融入ROS规划系统中,应用C++语言开发程序,在移动机器人Robotino在地图上的两个点进行导航和避障测试。结果表明,只要合理设置机器人和障碍物之间相对运动速度,机器人可以规划出一条躲避缓慢移动障碍物、全局较优路径。     

基于典型栅格地图的代价地图改进方法

针对具有多种路况的复杂环境,提出了一种基于栅格地图的代价地图构建方法。改进方法分别从移动机器人可通过安全性和可通过消耗性2方面对普通的布尔栅格地图进行改进。首先,建立以机器人与障碍物距离为变量的递减代价函数和以不同路况能耗占比为变量的代价函数;然后,根据2种代价函数确定每个栅格的代价值;最后,将生成的2种代价地图融合,得到改进地图。以A*算法为例,修改其估值函数以适应新的地图,通过仿真实验对比传统地图和改进地图下的路径规划情况。实验结果表明,相对于传统的栅格地图,改进地图下规划出的路径始终保持着距离障碍物的安全距离,并且对不同价值的道路进行了选择与规避,有效地保证了移动机器人在运动过程中的安全性,并且根据实际情况考虑了能耗代价改变了路径选择,实现了多路况复杂环境下的路径规划,验证了地图改进方法的可行性。     

一种基于声纳信息的移动机器人地图创建方法

未知环境中移动机器人地图创建是自主移动机器人一项重要的基本功能。本文提出了一种新的基于声纳传感器信息进行栅格地图创建方法。将Bayes法则应用于栅格概率估计和声纳信息处理过程中，有效的克服了声纳传感器的不确定性，实现了从局部地图到全局地图的更新。实验验证了该方法的可行性和有效性。     

基于立体视觉的移动机器人动态避障方法

提出了一种新颖、有效地基于立体视觉的移动机器人动态避障方法。首先提取出可疑障碍物区域,然后引入最大包围盒得到障碍物投影到水平路面的二维尺寸,接着利用几何知识获取障碍物相对机器人的运动速度和可能发生碰撞的方位。最后使用基于速度改变最小原则和速度改变最佳原则来完成机器人的动态避障。仿真结果表明该方法能够使移动机器人在具有静态和动态障碍物的复杂环境中安全避障。     

基于粒子滤波的移动机器人同时定位和环境模型的建立

介绍了一种基于粒子滤波的移动机器人同时定位与地图创建方法。通过旋转超声传感器获得环境信息，利用贝叶斯规则更新栅格地图，然后利用粒子滤波对机器人进行定位，之后地图更新和机器人定位交替进行，直到将整个环境探测完毕。仿真结果表明机器人能较好的完成环境探测的任务。     

移动机器人在不确定性动态环境下的运动规划

本文针对非结构环境下移动障碍物运动的不确定性，采用概率方法进行移动机器人实时运动规划。障碍物的速度和方向角在某一时刻认为是随机变量，通过最优化方法解出机器人沿预定路径连续运动并避障所需的加速度及其持续时间。     

RTK与Lidar组合优化机器人导航控制

针对传统移动机器人导航控制时的灵活性较差,且易受到距离和空间限制的问题,提出了基于RTK系统和激光雷达(Lidar)探测数据相组合的机器人导航控制方法,由RTK系统获得大范围场景的精确定位数据以构建全局地图并通过线性自抗扰控制器进行全局导航,通过激光雷达探测场景内局部小范围的障碍物数据并构建局部地图,并采用聚类分段拟合等算法精确描述障碍物的边缘信息,由改进的人工势场法实现机械人的自动避障.实测数据实验结果表明,所提方法达到厘米级的避障效果.     

图像反馈机器人视觉伺服系统理论与实验研究

对机器人视觉伺服系统的研究是机器人领域中的重要内容之一,其研究成果可应用在机器人自动避障、轨线跟踪和运动目标跟踪等问题中。本文分析了基于图像雅克比矩阵的机器人视觉伺服方法的基本原理,采用了基于图像的视觉伺服方法,直接利用图像特征来控制机器人运动,构建了自由度GRB-400工业机器人图像反馈视觉伺服系统。采用该系统进行了机器人跟踪两维平面运动目标的实验,结果验证了该方法的有效性。     

室内自主式移动机器人定位方法研究

定位是确定机器人在其工作环境中所处位置的过程。本文对室内自主式移动机器人的定位技术进行了研究。论述了自主式移动机器人定位系统与地图构造中所面临的主要问题及其解决方法并指出了该领域今后的发展方向。     

室内自主式移动机器人定位方法研究

定位是确定机器人在其工作环境中所处位置的过程.应用各种传感器感知信息实现可靠的定位是自主式移动机器人最基本、也是最重要的一项功能之一.本文对室内自主式移动机器人的定位技术进行了综述,介绍了当前自主式移动机器人定位方法的研究现状.同时,对国内外具有典型性的研究方法进行了较详细的介绍,并重点提出了几种室内自主式移动机器人通用的定位方法,对其中的地图构造、位姿估计方法进行了详细介绍.最后,论述了自主式移动机器人定位系统与地图构造中所面临的主要问题及其解决方法并指出了该领域今后的研究方向.     

基于地磁场的室内定位和地图构建

提出了一种利用室内地磁场的空间波动来实现即时定位和地图构建的方法。为了能增加定位精度和减少计算量,本文依据地磁场传感器能够测量地磁3个正交方向上的分量和不同的权重计算方式改进了粒子滤波算法,并结合克里金法对地磁地图进行更新。在定位阶段,利用改进的粒子滤波来估计机器人的位置,算法的收敛速度每次约加快0.5 s和定位误差约减少3.5 m;在构造地图阶段,利用克里金空间插值法来实现的空间波动地磁地图的更新较其他插值算法更灵活,且经过插值后的地图更有助于提高机器人的定位精度。通过MATLAB仿真实验,证明了该方法能够准确快速地对机器人定位,并且通过机器人观测值和里程计数据实时地构建连续一致的地图。     

A new approach to map building by sensor data fusion: sequential principal component-SPC method

This study proposes a new map building method for a mobile robot operating in an environment with obstacles by fusing sensor data. Required information for a map designing is supplied by fusion of different sensor data using the sequential principal component (SPC) method. We discuss mathematical and experimental issues of the method by comparing a Bayesian method that works efficiently in map building using sensor data fusion. Application of the method for grid based map building is introduced and compatibility in mobile robot navigation is demonstrated. Experimental studies are implemented on Nomad200 mobile robot successfully.     

基于时间栅格法和最优搜索的电网巡检机器人避障路径规划方法

针对电网巡检机器人存在避障能力低下和路径规划不合理的问题,研究基于时间栅格法和最优搜索的电网巡检机器人避障路径规划方法.利用时间栅格法标识工作空间内障碍物,构建机器人电网巡检环境信息,通过最优搜索避障路径算法,全局规划机器人到达目标点的路径,结合改进势场法,通过调整斥力和引力势函数,计算合力实现机器人的局部避障及避障路径规划,形成全局和局部相结合的避障方法.试验结果表明,躲避静态障碍物和动态障碍物的平均躲避成功率分别为 ９８．３７％ 和 ９６． １２％ ,避障路径规划平均耗时为 １.５６ s ,具备快速、高效、精准的避障及路径规划能力,可提升机器人的动静态障碍物避障能力和路径规划效率.     

考虑足地作用的足式机器人环境表征与路径规划

足式机器人在行走过程中,足端与地面之间的相互作用影响机器人的地面通过情况。足地作用与地表的几何形状和地面的物理特性息息相关,因此仅基于几何特性地图进行路径规划难以满足野外环境下规避松软沙土等非几何危险的需求。针对该问题,考虑足地作用力学提出包含几何与物理特性的环境模型进行足式机器人路径规划。通过简化和统一软硬地面下的足地作用模型,提出表征地面法向松软特性和切向摩擦特性的参数化指标,结合几何特性构建更全面的环境模型。综合考虑影响机器人通过性的地面几何与物理特征,重构路径规划的优化目标,通过图搜索算法实现最优路径规划。以六足机器人Elspider为对象进行仿真和试验,验证了所提出的方法能够有效规避非几何危险,实现了更安全、通过性更强的路径规划。     

基于激光SLAM技术的电力巡检机器人交互控制

提出基于激光SLAM技术的电力巡检机器人交互控制方法,利用激光SLAM技术在地图模型、运动学模型、里程计观测模型以及多传感器观测模型的基础上绘制机器人的巡检地图,通过Dijkstra算法根据巡检地图获得最短巡检路径,并采用DWA滑动窗口法对选取的巡检路径进行评分,选择评分最高的路径作为机器人的巡检路径,完成电力巡检机器人的交互控制。实验结果表明,所提方法的避障效果好、路径规划效果好、控制精度高。