群机器人自组织围捕多个入侵者的链阵方法

针对群机器人在二维给定区域自组织围捕多个入侵者问题提出了一种链阵方法.链阵中的机器人分为链首和链节,其中链首不但会环绕围捕目标运动而且能也只有它们能发布招募信息,以招募更多的机器人参与围捕同时又能使参与者不致太多.链节机器人则只需简单地跟随leader不停运动以形成链阵.机器人的运动由人工力矩运动控制器驱动,该控制器能使机器人在完成任务的同时而又不会发生碰撞.仿真结果表明,链阵方法可以根据实际需求动态调整链阵中的机器人数,能使围捕不同目标的机器人结成统一的链阵.链阵的不停移动则有利于机器人在数量较少时包围入侵者.     

未知环境下多机器人搜捕策略研究

针对在未知环境下多机器人围捕入侵者所存在的问题,提出了基于occupancy grid方法构造并合成环境地图指导单个机器人以分散搜索、抛物线模型预测并追踪入侵者、以及多机器人基于leader的可重构队形结构进行围捕的策略,使未知环境的地图构造和对入侵者追踪搜索过程得以同步完成,降低了机器人团队对环境的依赖,对未知环境具有较高的适应能力.最后通过仿真实验验证了该策略的正确性、有效性和鲁棒性.     

基于松散偏好规则的群体机器人系统自组织协作围捕

针对群体机器人协作围捕,提出了一种基于松散偏好规则的自组织方法.首 先给出了个体机器人的自由运动模型和围捕行为的数学描述.通过对围捕行为的分解,构造松散偏好 规则来使个体机器人在自组织运动过程中相互协调最终形成理想的围捕队形.在此基础上,设计了个体自组织运动控制器.最后运用Lyapunov稳定性定理证明系统的稳定性.仿真和实验结果表 明,本文给出的自组织方法对于群体机器人协作围捕是行之有效的.     

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.     

感知范围受限的群机器人自主围捕算法

针对在有障碍物场地中感知范围受限的群机器人协同围捕问题,本文首先给出了机器人个体、障碍物、目标的模型,并用数学形式对围捕任务进行描述,在此基础上提出了机器人个体基于简化虚拟速度和基于航向避障的自主围捕控制律.基于简化虚拟速度模型的控制律使得机器人能自主地围捕目标同时保持与同伴的距离避免互撞;基于航向的避障方法提升了个体...     

一种基于人工力矩的动态队形控制方法

本文首先定义了距离最优对应.给出了求距离最优对应的方法一淘汰法的模型、原理和详细步骤.从而得到了一种确定各机器人对应节点的较优准则.然后为了使机器人在运动过程中,既能避开各种障碍,又能最终得到目标队形,定义了两种新人工力矩.并基于人工力矩为各种机器人分别设计了运动控制器.最后基于上述成果.提出了一种一般性的动态队形控制方法.该方法不但能动态地控制机器人队形,且由于优化了机器人的对应节点,所以优化了队形的形成时间.仿真结果表明该方法是可行且有效的.     

基于模糊逻辑的多移动机器人自适应协作围捕

提出一种在未知动态环境下实现多移动机器人自适应协作围捕运动目标的整体方案,为成功实现围捕,设计了基于模糊逻辑的钳型夹击策略,模糊规则通过遗传算法学习获得.同时为躲避围捕过程中遇到的动态随机障碍,提出了基于碰撞风险的随机避障策略.围捕机器人的综合行为通过融合避障行为、合围行为和抓捕行为获得在MRS仿真环境下进行了模拟实验...     

基于虚拟力的群机器人围捕算法

启迪于物理学中的范例,探讨了基于虚拟力的群机器人围捕算法的原理和方法。制定了详细的系统性能评价指标（稳定时间、层数、层间距离、层中机器人个数、机器人密度等参数）。分析了围捕性能与机器人数量、虚拟力的关系;提出了目标对机器人作用力的分层结构思想,实验显示不仅加快了围捕速度,而且提高了围捕分层的质量;提出了机器人绕目标转动的围捕方法,解决了势场法中常见的局部极点问题,并且大大提高了围捕的速度和质量。设计了一个简单的实体机器人实验证实了围捕算法的可行性,指出了今后的研究方向。     

基于能量的蛇形机器人蜿蜒运动控制方法的仿真与实验研究

能量作为最基本的物理量之一, 联系着蛇形机器人蜿蜒运动的各个方面. 能量耗散描述了环境交互作用, 能量转换对应着运动的动力学过程, 能量平衡反映了蜿蜒运动的协调性. 提出一种基于能量的蛇形机器人蜿蜒运动控制方法-被动蜿蜒. 通过输出关节力矩控制机器人蜿蜒运动, 由机器人的能量状态调整力矩的大小. 仿真结果显示了被动蜿蜒控制下机器人的构形、角度、力矩、能量状态和转弯特性, 并对控制力矩进行了递归分析. 基于Optotrak运动测量系统构建了被动蜿蜒控制的模拟/物理混合实验系统. 进行了移动实验和拖动实验, 前者改变环境的摩擦特性,后者改变机器人的负载. 仿真和实验验证了蛇形机器人被动蜿蜒控制的有效性和适应性.     

复杂环境下群机器人自组织协同多目标围捕

针对动态多目标围捕,提出了一种复杂环境下协同自组织多目标围捕方法.首先设计了多目标在复杂环境下的运动模型,然后通过对生物群体围捕行为的研究,构建了多目标简化虚拟受力模型.基于此受力模型和提出的动态多目标自组织任务分配算法,提出了群机器人协同自组织动态多目标围捕算法,这两个算法只需多目标和个体两最近邻位置信息以及个体面向多目标中心方向的两最近邻任务信息,计算简单高效,易于实现.接着获得了系统稳定时参数的设置范围.由仿真可知,所提的方法具有较好的灵活性、可扩展性和鲁棒性.最后给出了所提方法相较于其它方法的优势.     

群机器人复杂搬运队形形成的人工社会职位法

针对群机器人搬运队形的形成问题提出了一种自组织人工社会职位法．该方法中每个机器人R_i在每个采样时刻都按如下步骤工作．首先R_i运用文中给出的人工社会职位法确定自己的搬运点．然后R_i的人工力矩控制器驱动R_i向着自己的搬运点运动一步,其中由于文中改进了该控制器中吸引线段及吸引点的求解方法,从而降低了计算量而机器人仍能光滑安全地运动到自己的搬运点．下一个时刻重复上述步骤直到形成满足条件的搬运队形．该方法不仅原理简单计算量少且无论搬运队形多复杂,系统总能快速地形成满足条件的搬运队形．仿真结果表明文中所提方法是可行且有效的.     

The leader-follower formation control of nonholonomic mobile robots

In this paper, the leader-waypoint-follower formation is constructed based on relative motion states of nonholonomic mobile robots. Since the robots’ velocities are constrained, we proposed a geometrical waypoint in cone method so that the follower robots move to their desired waypoints effectively. In order to form and maintain the formation of multi-robots, we combine stable tracking control method with receding horizon (RH) tracking control method. The stable tracking control method aims to make the robot’s state errors stable and the RH tracking control method guarantees that the convergence of the state errors tends toward zero efficiently. Based on the methods mentioned above, the mobile robots formation can be maintained in any trajectory such as a straight line, a circle or a sinusoid. The simulation results based on the proposed approaches show each follower robot can move to its waypoint efficiently. To validate the proposed methods, we do the experiments with nonholonomic robots using only limited on-board sensor information.     

基于权因子的NURBS曲线形状调整

利用NURBS曲线的齐次坐标表示,直观地证明了单个权因子变化时,曲线上的点朝向或背离控制点的方向运动．然后推导出两个权因子的变化对曲线形状的影响规律,即曲线上点的位置变化可表示成两种运动的组合：一个是朝向或背离第一个控制点,另一个则朝向或背离第二个控制点．在此基础上,进一步讨论了同时修改三个权因子以实现单点位置和切向约束的问题．最后给出了用该方法对曲线形状做修改的例子．     

Dynamic control of redundant manipulators using the artificial potential field approach with time scaling

This paper proposes a new method for the dynamic control of redundant manipulators via the artificial potential field approach. In the artificial potential field approach, the goal is represented by an artificial attractive potential field and the obstacles by corresponding repulsive field, so that the trajectory to the target can be associated with the unique flow-line of the gradient field through the initial position and can be generated via a flow-line tracking process. This approach is suitable for real-time motion planning because of its simplicity and smaller computational time than other methods based on global information about the task space. However, little attention has been paid to the control of the dynamic behavior of the trajectories generated. The proposed method is based on the artificial potential field approach with a combination of a time-scale transformation and a time-base generator which works as a time-scale compressor and can control the dynamic behavior of the robot without any change in the form of the designed controller itself. It can also be applied to the dynamic motion planning problem of redundant manipulators. The effectiveness of the proposed method is verified by computer simulations for a three-joint planar manipulator. This work was presented, in part, at the Third International Symposium on Artificial Life and Robotics, Oita, Japan, January 19–21, 1998     

Geometrical analysis and design of a motion transmitting element for mobile vehicles

The range of speed or torque of motors is limited to some degree. Industrial vehicles working in factories are required to output a large force when they carry loads, and also to move with high velocity when they move to their destination. However, it is impossible to realize both those requirements if a conventional reduction device is used. Velocity variation devices using gears are widely used to change the velocity ratio between the input and output shafts. However, the motion transmission from the input shaft to the output shaft is interrupted during the velocity ratio variation process. In order to solve this problem, a velocity variation method that can transmit motion continuously is proposed, in which a motion transmitting element is used. In this report, a motion transmitting element using the geometrical analysis method is proposed, a method of expressing the curve using dispersed points is proposed, and a method of calculating the inclination and the distances along the curve is developed. Based on the proposed methods, the geometrical form of the transmitting element is analyzed.     

基于模拟退火算法的人工势场法路径规划研究

针对传统人工势场法在路径规划中存在局部极值小点问题,使得移动机器人无法运动到目标点,提出一种基于模拟退火算法的人工势场法,其利用模拟退火算法在出现局部极小点的位置附近增设随机目标点,引导移动机器人逐渐逃离出局部极小点区域.最终通过Matlab仿真表明,所设计的方法能使移动机器人逃离局部极小点位置,成功到达目标点位置,并...     

基于模糊人工势场法的智能全向车路径规划

针对于移动机器人在传统人工势场法路径规划中易于陷入局部最小点而无法抵达目标点的问题,同时考虑到实际环境中人工势场法相关参数的不确定性,提出了一种基于模糊人工势场法的动态路径规划方法。借助于专家经验进行模糊决策,调整移动机器人在各个时刻的合力大小和方向,进而解决斥力常数、引力方向偏角以及机器人行驶速度的不确定性问题。为了验证该方法的有效性,在智能全向车平台进行了应用,结果表明,智能全向车运动轨迹平滑,避免了实际应用中的震荡问题。     

Wearable master device for spinal injured persons as a control device for motorized wheelchairs

This paper describes a wearable, master device for people with a spinal injury who can move their neck and shoulders but cannot move their legs and arms. A device that measures the movements of their neck or shoulder can help them to drive a wheelchair. The sensors of such a wearable master device must be lightweight, small, and easily attached to cloth. Therefore, optical fiber curvature sensors are used to measure the human body motion. For a previously developed wearable master device, two calibration and mapping methods with, the sensors are proposed to extract 2-DOF human shoulder motions. One is constructed with simple geometric equations. The other is constructed with a multilayered artificial neural network. The two methods are compared. Experimental results show that the wearable master device can be used effectively for a 2-DOF input device for handicapped persons. It was also shown that a subject can control a mobile robot with the wearable master device.     

一种新颖的基于两个特征点的室内移动机器人定位方法

提出了一种新颖的基于两个特征点的室内移动机器人定位方法。与已有的几何位姿估计方法或航标匹配方法不同,该方法不需要人工航标,也不需要准确的环境地图,只需一幅由传统的CCD相机拍摄的图像。从机器人接近的目标上选取相对于地面等高的两个点作为两个特征点。基于这两点建立一个目标坐标系。在相机平视且这两个特征点与相机投影中心相对于地面不是恰好等高的条件下,就可以根据这两个特征点在图像中的坐标确定机器人相对于目标坐标系的位置和运动方向。该方法非常灵活,适用范围广,可以大大简化机器人定位问题。试验结果表明这一新的方法不仅简单灵活而且具有很高的定位精度。