移动机器人导航技术综述

作为移动机器人的核心技术之一,导航技术涉及感知、决策、控制等多层架构,包含建图、定位、规划等主要模块,兼容经典控制与机器学习等多样算法,其相关研究涉及面广,时间跨度大,联系较为不明显.为梳理不同工作间关联,帮助快速了解移动机器人导航技术发展与挑战,本文从“导航”的词语释义与数学描述出发,以“导”与“航”两个主要目标为线索贯穿全文.通过分析不同环境下的导航应用局限,探究环境的空间复杂性与时间不确定性对导航技术产生的影响,阐明复杂场景应用下的研究现状与关键挑战.全文借助对近几十年来相关文献的归类梳理,寻找不同研究间的相关联系、研究初衷以及可能方案,拟在帮助读者加深对导航技术理解的同时,为后续研究提供思路参考.     

军用物联网发展综述

军用物联网是物联网技术在军事上的应用。发展军用物联网对保障国家安全,维护国家主权至关重要。介绍了军用物联网的定义及应用方向,分析了发展军用物联网面临的问题,并给出了应对策略。     

移动机器人路径规划技术综述

智能移动机器人路径规划问题一直是机器人研究的核心内容之一.将移动机器人路径规划方法概括为:基于模版匹配路径规划技术、基于人工势场路径规划技术、基于地图构建路径规划技术和基于人工智能的路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,最后展望了移动机器人路径规划的未来研究方向.     

演化移动机器人技术研究综述

演化移动机器人技术被用来研究移动机器人的适应性行为，它的一大突出特性就是采 用了自组织的演化过程，这和传统的机器人技术有很大的差别．本文首先简要介绍了这一技 术的基本概念及研究意义，并阐述与传统的一些机器人技术之间的关系；然后介绍了这一技 术的主要内容；最后对这一技术中存在问题进行论述并提出解决途径．     

多移动机器人协同搬运技术综述

多移动机器人协同搬运系统是多移动机器人系统的典型应用，在一些特殊场合中具有较强的应用潜力。对此，本文综述了多移动机器人协同搬运的相关技术，总结了国内外的发展状况。针对不同的搬运对象，分析比较了抓取、推拉、锁定3种搬运方案，重点分析了不同搬运方案下的多移动机器人协同搬运策略算法原理以及各自的优缺点；概述了多移动机器人搬运系统中涉及的周边技术，主要包括多移动机器人任务分配、环境感知定位、轨迹规划3个方面；最后对多移动机器人协同搬运技术的研究方向进行了展望。     

移动机器人中视觉里程计技术综述

视觉里程计（VO）是实现移动机器人自主导航的主要技术之一,不同类型的VO技术在不同应用场景中受环境和硬件计算能力的影响,导致其性能各有优劣。概述VO技术的发展历程,对基于传统几何和基于深度学习的两类VO技术的性能进行对比与分析,重点介绍传统VO技术中特征点法的原理及其改进方法。在此基础上,归纳VO领域常用的公共数据集并对部分现有方法进行对比评测,为VO技术的实际应用提供参考和借鉴,并展望该领域未来的发展方向。     

移动机器人视觉里程计综述

定位是移动机器人导航的重要组成部分.在定位问题中,视觉发挥了越来越重要的作用.本文首先给出了视觉定位的数学描述,然后按照数据关联方式的不同介绍了视觉里程计（Visual odometry,VO）所使用的较为代表性方法,讨论了提高视觉里程计鲁棒性的方法.此外,本文讨论了语义分析在视觉定位中作用以及如何使用深度学习神经网络进行视觉定位的问题.最后,本文简述了视觉定位目前存在的问题和未来的发展方向.     

沙地环境移动机器人驱动轮的发展概况综述

本文详细介绍了国内外沙地行走机器人的驱动车轮及附属装置的研究和应用现状,分析了其发展过程中所面临的主要问题,预测了其发展方向。并针对日益发展的机器人的自主化、智能化趋势,提出了“感知轮”的概念并给出设计实例。     

移动机器人同步定位与建图技术综述

同步定位与建图技术(SLAM)一直是移动机器人领域比较热门的研究方向,它可以给机器人提供强大的环境感知能力;传统的依靠外部位置参考来定位的方法如果无法获得时,移动机器人需要即时定位自身位置来构建增量式地图,因此SLAM技术也就应运而生;对激光SLAM和视觉SLAM的研究现状及最新标志性成果进行了介绍,重点对以相机与激光雷达融合、相机与IMU融合、激光雷达与IMU融合为代表的多传感器融合SLAM技术展开讨论、系统地梳理了几种融合方式的优势与不足,同时介绍了该领域的研究热点语义SLAM,最后讨论了SLAM技术在该领域未来的发展方向以及存在的挑战。     

移动机器人路径规划综述

移动机器人是目前科学技术发展最活跃的领域之一,在工业、农业、医疗等行业广泛应用,还在城市安全、国防和空间探测领域得到更广的应用。要实现机器人在未知环境下自主作业,具备实时、自主、识别高风险区域和风险管理的能力,路径规划是一个重要环节,规划水平的高低,在一定程度上标志着机器人的智能水平,因此研究机器人路径规划对提高机器人的智能化水平、加快工程化应用具有重要的意义。文章重点分别从全局路径规划和局部路径规划角度对机器人路径规划的研究方法进行了分析与总结,同时分析研究了基于仿生学的智能算法的遗传算法、蚁群算法、粒子群算法,最后展望了移动机器人的未来发展趋势。     

迅速发展的军用机器人技术

机器人技术发展迅猛 从技术角度来看,现代机器人已发展到第三代。第一代机器人是示教再现型工业机器人。它们装有记忆储存器,由人将作业的各种操作要求示范给机器人,使之记住操作的程序和要领。当它接到再现命令时,则自主地模仿示教的动作行事。第二代机器人是装有小型计算机和传感器的离散编程的工业机器人。它能感知外界信息和进行“思维”,比第一代机器人更灵活、更能适应环境变化的需要。第三代是智能机器人,它装有多种传感器,能识别作业环境,能自主决策,具有人类大脑的部分功能,且动作灵活,是人工智能技术发展到高级阶段的产物。     

移动机器人路径规划算法综述

路径规划算法是实现移动机器人自主导航的关键技术。针对移动机器人路径规划技术进行研究,分析各算法的实现机制与原理,并系统性的总结了主流路径规划算法研究现状。根据移动机器人路径规划算法的特点,将路径规划算法分为：传统规划算法、智能规划算法、基于采样的规划算法。基于以上分类,分述近年来的主要研究成果,重点分析各类算法的优缺点。针对移动机器人路径规划算法研究现状,对其未来研究方向进行展望,为移动机器人路径规划大发展提供一定的思路。     

某军用地面移动机器人视景仿真系统的研究

结合视景仿真技术和动力学仿真分析,提出了由视景驱动、交互、主控模块和动力学仿真调度组成的仿真系统结构;利用Pro／Engineer和MuhiGen Creator建立了机器人和地形场景模型,分析了数据的组织结构和模型的简化处理;基于Vega实现该地面移动机器人的视景仿真系统,提出了针对此机器人模型特点的地形匹配方法。仿真结果表明,该视景系统能够逼真地表现出地面移动机器人的仿真过程,并满足系统仿真的实时性要求。     

军用ATE/ATS技术的发展

介绍了国内外军用ＡＴＥ／ＡＴＳ技术的现状及发展，并阐述其未来发展的趋势。     

室内移动机器人的SLAM算法综述

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping),即同时定位与地图构建,目前被广泛应用于机器人领域。SLAM算法使得机器人处于陌生环境时,能够通过自身搭载的传感器来感知环境信息并建立环境地图,并完成对自身位姿的计算,从而能够在未知环境中进行移动。随着研究者们对SLAM问题的深入研究,SLAM领域相关成果已非常丰富,但是有关室内场景SLAM的论述还不够系统。通过对现有的关于SLAM算法发展成果的总结和对比,对室内SLAM进行了综合性的阐述。首先介绍了SLAM的技术现状和室内场景SLAM在不同传感器下的分类问题;其次介绍了SLAM的经典框架;然后根据相关传感器种类的不同,简要介绍了不同传感器下常见的SLAM算法的原理,同时讨论了传统室内SLAM算法中存在的诸多局限性问题,引出了基于多传感器融合技术的SLAM和基于深度学习技术的SLAM两个研究方向;最后介绍了SLAM的未来发展趋势和应用领域。     

自主移动机器人局部路径规划综述

自主移动机器人技术是近年来的研究热点,而路径规划技术是自主移动机器人技术研究中的一个重要内容。讨论了自主移动机器人路径规划技术的分类和研究局部路径规划的重要性;分析了局部路径规划技术的发展现状;指出了局部路径规划各种方法的优点与不足;对局部路径规划技术今后的发展方向做出了展望。     

国外地面无人作战平台军用机器人发展概况综述

21世纪,高新技术突飞猛进,引发了军事领域一系列重大变革。尤其引人注目的是,作为未来战争物质基础的武器装备不断花样翻新,并呈现出向无人化迅速发展的新趋势。本文详细介绍了国外地面无人作战平台军用机器人的发展历程,发展现状及其未来发展方向,分析了其相关技术领域,并提出了国外地面无人作战平台未来的发展重点。