基于行为的实时路径规划

针对室内移动机器人导航要求,开发了以二维激光雷达作为探测环境的传感器,基于4个反应式行为,设计了一种简单的实时路径规划算法.避障行为使机器人穿过狭小通道,或者在某些障碍物环境下绕出狭窄区域;接近行为使机器人顺着障碍物前进直到开阔地带;搜寻行为使机器人不断朝向目标运动;线性行为使机器人到达目标点.机器人表现出很强的路径寻找能力,并且不需要定位信息.仿真实验表明该算法速度快,实时性好,路径平滑无震荡,实现了有效避障.     

多机器人队形保持与变换仿真研究

针对多机器人的队形保持与变换任务,采用基于行为的控制方法,设计了五种子行为,即奔向目标、躲避障碍物、围绕障碍物、随机扰动和保持队形.对有障碍物环境下的队形保持进行了仿真,并针对机器人队伍无法保持队形通过的地形,采用邻居参照点法与领航参照点法相结合的策略,改进了控制方法.仿真结果表明,使用改进的控制方法,机器人队伍可以安全地通过大直径障碍物,并且提高了队形稳定性.     

多障碍物环境下机器人的连续避障策略

本文针对多障碍物环境下,机器人避障过程中又出现障碍物这一情况,设计了一种避障策略,来实现机器人的连续避障并到达指定目标点的功能。在该策略中,设计了一套基于避障状态的方向选择规则,并提出了一种象限法,来决定机器人的当前行为。实验证明,该策略实现简单,并可较大限度地降低避障行为的盲目性和重复性。     

基于多行为的移动机器人路径规划

机器人由当前点向目标点运动的过程中,所处环境经常为动态变化且未知的,这使得传统的路径规划算法对于移动机器人避障过程很难建立精确的数学模型.为此,针对环境信息完全未知的情况,为移动机器人设计一种基于模糊控制思想的多行为局部路径规划方法.该方法通过对各种行为之间进行适时合理的切换,以保证机器人安全迅速地躲避静态和动态障碍物,并利用改进的人工势场法实现对变速目标点的追踪.对于模糊避障中常见的U型陷阱问题,提出一种边界追踪的陷阱逃脱策略,使得机器人成功解除死锁状态.另外,设计一个速度模糊控制器,实现了机器人的智能行驶.最后,基于Matlab平台的仿真结果验证了所提出算法的有效性和实时性,与A*势场法的对比结果更突出了该算法的可行性.     

动态未知环境下一种新的机器人路径规划方法

针对机器人动态路径规划问题,提出了一种机器人在复杂动态环境中实时路径规划方法.该方法基于滚动窗口的路径规划和避障策略,通过设定可视点子目标、绕行障碍物和对动态障碍物的分析预测,实现机器人在复杂动态环境下的路径规划.针对障碍物分布情况,合理设计可视点法和绕行算法之间转换,有效地解决了局部路径规划的死循环与极小值问题.该方...     

未知动态环境下非完整移动群机器人围捕

针对未知动态障碍物环境下非完整移动群机器人围捕,提出了一种基于简化虚拟受力模型的自组织方法.首先给出了个体机器人的运动方程,然后给出了未知动态环境下目标和动态障碍物的运动模型.通过对复杂环境下围捕行为的分解,抽象出简化虚拟受力模型,基于此受力模型,设计了个体运动控制方法,接着证明了系统的稳定性并给出了参数设置范围.不同情况下的仿真结果表明,本文给出的围捕方法可以使群机器人在未知动态障碍物环境下保持较好的围捕队形,并具有良好的避障性能和灵活性.最后分析了本文与基于松散偏好规则的围捕方法相比的优势.     

自主式微小型移动机器人的自动避障行为研究

针对多微小型移动机器人工作环境的模型未知或不确定,以及该机器人本身 的某些限制,采用基于行为的研究方法,实现了自行设计的自主式微小型移动机器人在未知 、动态环境中的自动避障,设计了该机器人的障碍物回避行为,采用了电机神经元网络选择 机器人的自动避障动作,并用增强式学习的动作评判结果在线修改网络的权值,结合机器人 的漫步行为,采用机器人的安全漫步任务验证了该方法的有效性．     

群体觅食行为启发的多机器人分布式编队控制方法研究

群集智能由简单个体之间的相互作用涌现出来,这种涌现出来的智能可以解决许多复杂的问题.首先,从细茵群体觅食特性出发,引出了该行为与多机器人编队任务的相关性.然后,通过对群体觅食行为模型的扩展,建立了基于势场的多机器人分布式编队控制模型;最后,在不同规模下的多机器人编队仿真实验表明,本文的方法能够控制多机器人完成编队任务,并且使得机器人在遇到障碍物时能灵活躲避障碍物,离开障碍物后又快速恢复队形.     

基于运动图式的多机器人合作追捕

为实现多个机器人合作追捕目标机器人,以基于运动图式的反应式控制结构为基础,设计追捕机器人的4种基本行为：奔向目标,避开障碍物,避让队友以及收缩包围,为避免机器人陷入死锁状态,引入随机漫游行为。通过基本行为的矢量合成和机器人之间的局部交互作用,实现多机器人的协作行为。仿真试验验证了该方法的有效性。     

一种多移动机器人避障的改进算法

为了使多机器人在有障碍物的环境中可靠地运行,针对多机器人的避障问题,融合沿墙行为的避障模式,构造出一类具有自适应特性l-ψ闭环控制律下的多机器人避障算法,以作为基于行为的控制策略的有益补充。仿真结果表明,该算法可以成功地解决机器人因融合参数不当而形成的避障"死锁"问题,使多机器人在有障碍物的环境下,在障碍物区能够顺利地通过障碍物,在离开障碍物后,快速恢复至稳定。     

结合预测和模糊控制的移动机器人路径规划

针对移动机器人在复杂未知环境下运行时易出现局部死锁和路径冗余的问题,提出了一种结合预测和模糊控制的局部路径规划方法,并对规划过程中出现的问题提出了解决策略。将普通避障行为与沿墙走行为融合为一个模糊控制器,通过内部规则实现行为交替。针对模糊控制方法存在多U型障碍物的死锁问题,提出了累加转角和的判断方法,帮助机器人逃脱死锁状态。加入陷阱预测机制,使机器人能在一定程度上克服传感器测量范围的局限性,预测前方是否可行并做出决策,减少冗余路段。设计了基于人工势场法的有限状态机,解决了因障碍物对称而无法确定方向所产生的路径冗余。在MATLAB平台中进行了仿真测试,验证了所设计方法的可行性和有效性。     

Navigation integration of a mobile robot in dynamic environments

This article presents a design and experimental study of navigation integration of an intelligent mobile robot in dynamic environments. The proposed integration architecture is based on the virtual‐force concept, by which each navigation resource is assumed to exert a virtual force on the robot. The resultant force determines how the robot will move. Reactive behavior and proactive planning can both be handled in a simple and uniform manner using the proposed integration method. A real‐time motion predictor is employed to enable the mobile robot to deal in advance with moving obstacles. A grid map is maintained using on‐line sensory data for global path planning, and a bidirectional algorithm is proposed for planning the shortest path for the robot by using updated grid‐map information. Therefore, the mobile robot has the capacity to both learn and adapt to variations. To implement the whole navigation system efficiently, a blackboard model is used to coordinate the computation on board the vehicle. Simulation and experimental results are presented to verify the proposed design and demonstrate smooth navigation behavior of the intelligent mobile robot in dynamic environments. ©1999 John Wiley & Sons, Inc.     

在未知环境中基于模糊逻辑的移动机器人行为控制

本文介绍了一种在未知环境中基于模糊逻辑的移动机器人行为控制方法．传统的行为控制方法存在两个弱点：①行为不易描述；②多个行为之间的冲突和竞争难以协调．这篇文章的主要思想是将模糊逻辑控制与行为控制相结合致使这两个问题得到有效的解决．仿真实验结果表明：所提的方法通过多个行为如避障边沿行走和目标导向的融合，能够有效地对机器人在复杂和未知环境中导航．另外，该方法还适用于多传感器的融合与集成．     

可重构机器人越障运动的规划

提出一种新型的可重构机器人,该机器人在受一个驱动力矩的作用时,在不同约束下表现的输出形式不同. 利用机构这一特点,实现了机器人移动中的自主越障运动．主要针对机器人越障运动中越障高度受导轮和手臂影响的问题,提出一种借助环境同时改变手臂姿态的越障规划方法,有效地提高了越障的高度．通过试验样机验证了规划方法的有效性．     

自主式微小型移动机器人群体行为进化的研究

自主式微小型移动机器人群体面临的一些环境常常是未知的、无结构的,同时由于其 自身体积大小的限制,在目前的工业水平上也很难在其上安装一些较为先进的传感器,以致 机器人仅能获取局部的信息,这些原因使得采用传统基于任务的设计方法将十分困难,而采 用基于行为的设计方法时,也很难保证所设计的机器人行为的有效性,为此本文采用了遗传 算法,随机产生了机器人群体中各初始个体的障碍物回避行为及机器设备故障排除行为,当 群体在特定的工作环境中仿真运行时,根据环境的情况和所需实现的任务,使群体行为性能 达到了较为优化的目的．     

基于概率栅格地图的移动机器人可定位性估计

基于广泛使用的概率栅格地图,提出了一种移动机器人可定位性估计方法.通过对定位Fisher信息矩阵进行栅格离散化,提出了静态可定位性矩阵,该矩阵适用于已知地图条件下的离线估计.在此基础上,针对在线估计中环境存在的非预期动态变化问题,采用局部感知的未知障碍物影响因子来修正静态可定位性矩阵,进而得到动态可定位性矩阵,该矩阵定量描述了机器人可定位性能力及其方向性.各种典型环境下的机器人实验结果表明了所提方法的有效性.     

基于虚拟子目标的移动机器人主动寻径导航

纯粹的反应式导航算法有时会出现“没有远见现象”,为此设计了一种基于行为和虚拟路径子目标的 移动机器人主动寻径导航策略．该策略首先在机器人的局部探测域内运用改进的可视点寻径法寻找最优虚拟子目 标,接着使用行为决策树实现快速的行为决策．机器人将如人类寻路一样,主动地灵巧绕过障碍物,基于圆弧轨迹 的运动方式使之能以平滑的路径到达目标．仿真结果验证了本策略的可行性和有效性．     

基于路径积分强化学习方法的蛇形机器人目标导向运动

路径积分方法源于随机最优控制,是一种数值迭代方法,可求解连续非线性系统的最优控制问题,不依赖于系统模型,快速收敛.文中将基于路径积分强化学习的策略改善方法用于蛇形机器人的目标导向运动.使用路径积分强化学习方法学习蛇形机器人步态方程的参数,不仅可以在仿真环境下使蛇形机器人规避障碍到达目标点,利用仿真环境的先验知识也能在实际环境下快速完成相同的任务.实验结果验证方法的正确性.     

Vision-Based Obstacle Detection and Avoidance: Application to Robust Indoor Navigation of Mobile Robots

We propose a more practical and efficient method for obstacle detection and avoidance. In this paper, a robot detects obstacles based on the projective invariants of stereo cameras, fuses this information with two-dimensional scanning sensor data, and finally builds up a more informative and conservative occupancy map. Although this approach is not supposed to recognize the exact shape of the obstacles, this shortcoming is overcome in the actual application by its fast calculation time and robustness against the illumination conditions. To avoid detected obstacles, a new reactive obstacle avoidance strategy is also presented. To evaluate the proposed method, we applied it to the mobile robot iMARO-III. In this test, iMARO-III has succeeded in long-term operation for 7 days continuously without any intervention of engineers and any collision in the real office environment.     

一种输电线路巡检机器人控制系统的设计与实现

介绍了一种超高压输电线路巡检机器人控制系统的设计与实现方法．根据巡检作业任务的要求，采用遥控与局部自主相结合的控制模式实现巡检机器人沿线行走及跨越障碍．设计了巡检机器人有限状态机模型，实现了机器人遥控与局部自主控制的有机结合．采用基于激光传感器定位的方法实现了巡检机器人的自主越障控制．实验结果表明，该机器人可实现沿线行走及自主跨越障碍，从而验证了控制系统设计的有效性与合理性．