基于SLAM的爬壁机器人自主移动研究

目前在研的爬壁机器人基本采用遥控模式进行控制，尚不具备全自主移动功能。针对大型钢结构外表面巡检、涂装等作业，提出了一种基于SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)的自主移动模式。通过建立机器人相关模型，在完成SLAM建立环境地图的基础上，实现基于路径规划算法的自主移动，并通过试验表明在室内环境下，Cartographer算法得到的地图边缘和障碍物细节更加完整，建图准确度更高，其相对误差绝对值的最大值为2.67%，算法可信度高。自主移动试验中，爬壁机器人基本能够到达目的地，符合机器人进行巡检等工作的需要，表明基于SLAM的爬壁机器人应用于大型钢结构自主移动具有可行性。     

基于ROS和激光雷达的室内移动机器人定位和导航系统设计与实现

根据自主运动机器人的室内定位需求,设计并实现基于机器人操作系统ROS和激光雷达的室内移动机器人定位和导航系统。机器人系统采用树莓派控制器作为控制核心平台,利用激光雷达采集环境信息,在ROS分布式框架下进行软件算法的开发,实现基于扫描匹配算法的SLAM功能、基于最优路径算法路径规划以及基于粒子滤波算法的导航功能。理论仿真及实验实测结果表明,系统可构建精度较高的环境地图,并对机器人进行定位,有效完成室内定位和导航任务,具有低成本、开源、模块化、易于拓展等优点。     

基于差分轮AGV的激光SLAM导航算法研究

差分轮AGV由于灵活性高、成本低廉而得到大量应用。作为差分驱动式AGV的关键技术,导航系统的算法实现成为研究热点。为此,文章将研究Cartographer SLAM和Gmapping SLAM两种导航算法在差分轮AGV上实现的优劣性。基于对差分轮AGV的运动模型的分析,在ROS平台上建立AGV仿真模型和两个面积分别为300 m2和1000 m2的仿真仓储环境。通过2种算法对这两个仓储分别进行了验证,结果表明：Cartographer SLAM导航算法在构建出的地图效果上要优于Gmapping SLAM导航算法,但构建地图耗时太久。     

基于SLAM的机器人在车间运送中的应用

运送机器人主要通过电机、舵机、激光雷达、微控制器和树莓派等硬件设备组装而成,并在树莓派或计算机端的ROS系统运用建图、定位和路径规划等算法,实现机器人的自动避障和自主导航。实验发现机器人建立的地图能够描绘出机器人环境的大部分物体,路径规划和机器人的响应效果良好,并在误差允许范围内,地图中的定位可精确到70%。因此,可将SLAM机器人应用于车间运送,以提高车间的工作效率,节约人力成本。     

一种基于SLAM的多功能探索机器人设计

针对机器人在未知环境下导航和捕获目标问题,设计了一种基于SLAM技术的探索机器人,并提出一种融合机器视觉与SLAM算法的导航方法。机器人由主控模块、底层驱动模块、摄像头、激光雷达和机械臂构成。通过在安装有开源机器人操作系统(ROS)的机器人上进行实验。实验结果表明,通过上述方法能够构建可靠有效的地图并规划出合理的移动路线,完成目标物体的定位和捕获。     

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。     

光伏电池板清洗机器人定位与导航系统的开发与设计

针对目前光伏电池板清洗机器人在未知环境中感知能力差,缺乏自主规划路径和躲避障碍物能力差三方面,使用ROS机器人操作系统结合激光雷达传感器以及SLAM同步定位与建图技术来解决上述问题。采用A*和D*算法实现对机器人路径规划,以实现实时避障等功能,并通过自主开发的光伏电池板清洗机器人进行验证。结果表明：在现实环境中机器人利用激光雷达可对未知环境地图进行构建,并且机器人可按照制定路线进行移动,同时也可躲避出现在其路径之上的障碍物,验证了光伏电池板清洗机器人开发的可能性。     

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。     

室内移动机器人主动SLAM技术研究

为提高移动机器人自主探索室内未知环境的能力,基于实时获取的里程计和激光雷达数据,提出了一种面向室内环境的主动SLAM算法。首先利用激光雷达高精度特性,进行高频率的扫描匹配,提高了机器人定位和建图精度。同时基于实时地图,通过边界探索算法实现了机器人自主、高效遍历室内环境,并建立全局地图。鉴于室内环境通常是动态的,在全局路径规划的基础上引入局部路径规划,实现了机器人运动过程中的实时避障。使用Kobuki移动机器人平台在室内环境中进行了实验验证,实验结果表明该算法在小规模室内场景下的建图精度约为5cm,全程用时约为人为遥控方式的1.5倍。     

基于ROS的多AGV在交叉路口下协同控制策略

针对多自动搬运车(Automated Guided Vehicle,AGV)在物料运输车间内交叉路口下的协同控制问题,设计了一种在机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)下的基于队列控制的多AGV协同控制算法。首先,利用Cartographer算法构建AGV工作区间的二维环境地图,规划出AGV可行驶的全部路径,并分析了交叉路口出现的冲突模型。其次,设计了交叉路口队列的数据结构,在地图和路径的基础上根据AGV行走速度划分出交叉路口的队列控制区。最后,融合ROS导航功能包编写多AGV协同控制算法,并结合数据库终端数据转存表设计了多种测试用例,对该算法进行了验证,实验结果表明:该算法能够有效地解决多AGV在各种冲突模型下的协同控制问题,降低了程序模块之间的耦合度,提高了程序的适用性。     

面向室外环境的单机器人辐射场寻源算法

针对室外热辐射场、核辐射场、强电磁辐射场和声场的辐射源搜寻,提出了一种基于高斯过程回归的单机器人辐射源搜寻算法。首先将连续的搜寻环境离散化,采用高斯过程回归预测机器人邻域中的辐射强度,然后将局部路径规划考虑为一个优化问题,求取优化目标函数的最大值获得机器人的下一步路径点,最后通过多次局部路径规划引导机器人到达全局最优点。为验证所提算法的有效性,在300 m×200 m的室外环境中进行了实验。     

基于SLAM的柏油马路智能清扫机器人

路面养护机械化程度的高低,是一个城市现代程度和综合实力强弱的重要标志之一。针对国内的环卫清洁现状,本团队研究出一种柏油马路智能清扫机器人,主要解决道路的清洁问题以及如何能摆脱人力的局限性,通过ROS机器人操作系统视觉SLAM和雷达SLAM技术完成机器人对道路模拟地图的构建,从而自动完成对清扫机器人的路径规划问题,使机器人可以自主的规划路径对道路进行全方位清理。     

移动机器人SLAM问题新解

针对移动机器人研究领域中最基本SLAM的问题,传统求解算法在实际应用中往往会出现机器人不能精准定位,且创建地图时间延长等问题。为解决该问题,本文提出了一种基于神经网络与粒子滤波的移动机器人快速SLAM算法。该算法引入基于神经网络的机器人避障机制,首先将机器人的动态环境信息用神经网络来描述,然后采用改进的粒子滤波SLAM算法来实现机器人的SLAM,算法将神经网络的局部搜索能力与粒子滤波的全局搜索能力充分发挥于机器人的SLAM问题求解过程。实验表明,该算法较好的实现了机器人的快速精准定位,并能在缩短地图创建时间的同时提高地图创建的精确度。     

基于ROS的四足运动机器人田垄遍历的路径规划

自动行走是当下农业机器研究的一个热点。针对四足运动机器人,研究适用于田垄中行走的路径规划方法。使用开源的机器人操作系统ROS Kinetic作为机器人的控制系统,通过姿态传感器、UWB和Trilateration算法融合的虚拟里程计、激光雷达对田地进行2D栅格地图的构建。采用分块算法对栅格地图进行目标点的识别,全局路径规划采用全局代价地图估计代价和A*算法,局部路径规划采用Dynamic Window Approaches算法。结果表明,机器人能实现满足遍历田垄的定位精度要求,并可以在复杂的环境下对随机的障碍物进行避障。     

四轮全向移动机器人的路径规划研究

针对规则环境下的移动机器人可以自主运动，所提出的四轮全向移动机器人研究。以四轮全向移动机器人为研究对象，通过系统建模分析麦克纳姆轮的运动学方程，基于ROS自主导航的设计和算法的优化，对移动机器人的同步定位与地图构建（SLAM）以及路径规划展开研究，实验表明四轮全向移动机器人可以进行自主运动，在实际应用方面具有一定的参考价值。     

一种基于SLAM技术的智能导航小车的设计

为了实现能够在未知环境下进行地图构建及自主定位导航的目的,设计了一种基于SLAM技术的智能导航小车模型,该小车模型上配置了RPLIDAR A1激光雷达,树莓派3B+主控板,STM32驱动板及各种传感器,基于SLAM技术,通过ROS机器人操作系统对智能小车进行设计与开发。实验结果表明,本论文设计的小车模型能够构建出可靠有效的地图,并实现自主定位导航。     

改进动态窗口法的阿克曼移动机器人局部路径规划器

局部路径规划是移动机器人的一项关键技术,它的品质密切关系到整个机器人系统的性能。动态窗口法是一种在机器人的速度空间内进行运动规划的自主避障算法。将该算法与阿克曼机器人相结合,提出了一个包含轨迹曲率相似度评价因子的阿克曼移动机器人局部路径规划算法。最后,在机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)上对该新算法进行了"S"型路径导航仿真实验。实验结果表明,该算法能在已知栅格地图内实现阿克曼机器人的自主避障功能。     

基于SLAM的校园配送AGV地图构建及路径规划研究

随着无人配送的推广与应用，自动导引运输车（AGV）的导航方法成为了研究的热点。主要针对校园配送AGV的地图构建和路径规划展开研究，地图构建由即时定位与地图构建（SLAM）来实现，路径规划则根据已构建好的地图，在点与点之间计算好最优路线。采用基于LOAM的算法，将SLAM问题分为高频的运动估计和低频的环境建图。在运动估计中通过曲率计算提取平面点和边缘点两种特征，采用scan-to-scan方式进行特征匹配，并建立误差模型。在环境建图中采用map-to-map方式匹配，运用PCA算法提取点云中的特征点，利用LM算法来求解。再结合A*算法和DWA算法获得最优路径，并提高了对环境的适应能力。实验结果表明，提供的地图构建及路径规划方法能够满足AGV在校园环境多种不同模拟场景中的定位导航需求，具有一定的可行性和可靠性。     

信通机房机器人高相似度空间定位导航技术

为解决电力系统中的信通机房巡检问题,采用激光雷达传感器来对周围环境进行感知,基于Hector＿SLAM算法、快速扩展随机树算法以及滑模轨迹控制算法设计了机器人的自动导航功能。首先,基于Hector＿SLAM算法实现实施建图与定位,随后利用快速扩展随机树算法进行路径规划,给出理想轨迹,最后利用滑模轨迹控制算法跟踪理想轨迹以实现自动导航功能。MATLAB仿真结果证明所选的路径规划算法与轨迹跟踪算法可以实现在未知地图中起止点之间自动导航的功能,且精度满足要求。     

用概率假设密度滤波实现同步定位与地图创建

针对杂波环境中传统同步定位与地图创建(SLAM)算法无法有效表达传感器多种信息以及容易发生错误数据关联的问题,提出一种基于概率假设密度滤波的SLAM算法。该算法将每一时刻传感器的观测信息和环境地图表示为随机有限集,建立联合目标状态变量;通过概率假设密度(PHD)滤波对机器人位姿和环境地图状态进行同时估计,并利用粒子滤波实现PHD滤波。在进行目标状态提取时,为避免聚类算法引入的误差,对粒子集进行时滞输出。提出的SLAM算法能准确表达观测的不确定性、漏检以及杂波引起的虚警等多种传感器信息,且避免了数据关联过程,使系统状态估计更接近真实值。仿真实验结果表明:与传统SLAM算法相比,新算法的机器人定位及环境构图精度提高了50%以上,为杂波环境下SLAM问题的研究提供了新的途径。