基于多超声波传感器的移动机器人目标识别

移动机器人在不确定环境中的目标识别技术是自主导航及复杂任务分解的一瞎丶际?本文利用自行铑设计的多超声波传感器探测系统感知外界环境,提出了基于目标原型的目标识别和对感兴趣目标的主动探测方法.根据多超声波传感器的TOF(Time-of-Flight)信息,利用Dempster-Shfer证据理论,实现了移动机器人对室内特征环境的准确识别.测试结果及分析验证了该方法的可行性和识别准确性.并且该方法适用于室内机器人运动中的实时探测.     

基于超声波传感器的机器人环境探测系统

介绍了基于超声波传感器阵列的环境探测原理和方法,阐述了探测系统的软件和硬件设计,提出了环境模型的建立步骤。实验证明:该探测系统性能较好,能基本满足移动机器人的需要。     

移动机器人超声波避碰传感器系统设计

为了避免移动机器人在行进过程中与障碍物发生碰撞,设计了一种基于LPC2119微控制器的超声波避碰传感器系统。文章首先介绍了超声波发射电路、回波电压放大电路和检测电路的设计方法;巧妙地应用74HC154的简单电路实现了多路超声波信号的循环发射;利用LM567实现了锁相环回波检测电路,针对超声波传感器之间的回波干扰,提出了一种有效的解决方案;最后根据实验测量结果,应用最小二乘法得到了距离补偿公式,在移动机器人运行的过程中,该系统实时地循环检测机器人周围的障碍物信息,有效地避免了碰撞现象的发生。     

移动机器人多传感器信息融合技术述评

多传感器信息融合技术是目前移动机器人领域的研究热点。详细阐述了多传感器信息融合技术在移动机器人领域中的应用与研究进展,尤其对多传感器信息融合实现方法进行了深入的探讨。指明了移动机器人领域中多传感器信息融合技术未来的发展方向。     

基于多传感器信息融合的移动机器人避障

为了更好地解决移动机器人在未知环境下的自主避障问题,采用多传感器信息融合的方法,通过多个超声传感器对障碍物信息进行采集。合理确立模糊控制器的输入输出,通过模糊推理将障碍物距离信息模糊化,建立模糊规则并解模糊,以达到对移动机器人的安全避障的控制。通过建立移动机器人运动模型,设计了仿真平台,得到实验结果表明:该算法具有良好的可行性。     

基于传感器信息融合的移动机器人自主爬楼梯技术研究

机器人自主爬楼梯是移动机器人完成危险环境探查、侦察、救灾等任务需要具备的基本智能行为之一.分析了楼梯的多样性和履带式机器人爬楼梯固有的不稳定性导致机器人爬楼梯工作的复杂性,描述了带前导手臂的履带式移动机器人爬楼梯的步骤,简要介绍了利用超声波、视频摄像头和激光扫描测距仪信息来感知楼梯和判断机器人与楼梯相对位置的算法,最后提出了一个基于传感器测量值可信度的信息融合方法进行楼梯参数感知和行驶方向计算的机器人自主爬楼梯的控制系统结构.     

移动机器人的多传感器测距系统设计

在移动机器人的路径规划过程中,必须掌握障碍物的距离信息.基于超声波和红外传感器的测距原理,设计了一种移动机器人多传感器测距系统,可测量0～200 cm距离内存在的障碍物,测量误差小于1 %.采用超声波和红外2种传感器组成3组测距采集系统,采集机器人3个不同方位的障碍物信息,解决了单一传感器测距盲区的问题,并详细介绍了该系统的软件和硬件设计.     

多传感器信息融合在移动机器人上的应用

多传感器信息融合技术在科研领域已迅速发展起来 ,它包含了控制理论、信号处理、人工智能和数理统计等方面的知识。在机器人领域的应用越来越多 ,使得机器人更加智能化。文中对多传感器信息融合的方法进行了概括 ,并列举了近年来其在移动机器人领域的应用。最后展望了多传感器信息融合的发展     

基于多传感器的移动机器人路径规划

提出一种基于多传感器的移动机器人路径规划策略。利用声纳传感器和CCD摄像机对环境进行探测,得到关于障碍物的信息,通过一种简单、快速的数据融合算法计算出障碍物相对于机器人的位置坐标。采用切线法进行路径规划,实现了移动机器人在不确定环境下的路径规划,使机器人可以很好地避开障碍物,并以局部最优或次最优路径到达指定位置。实验结果验证了该路径规划算法的良好性能。     

移动机器人基于多传感器信息融合的室外场景理解

本文研究了移动机器人多传感器信息融合技术,提出一种融合激光测距与视觉信息的实时室外场景理解方法．基于三维激光测距数据构建了高程图描述场景地形特征,同时利用条件随机场模型从视觉信息中获取地貌特征,并以高程图中的栅格作为载体,应用投影变换和信息统计方法将激光信息与视觉信息进行有效融合．在此基础上,对融合后的环境模型分别在地形和地貌两个层面进行可通过性评估,从而实现自主移动机器人实时室外场景理解．实验结果和数据分析验证了所提方法的有效性和实用性．     

基于KQML语言的多自主移动机器人仿真系统

用JAVA语言开发了栅格环境下的多自主移动机器人仿真系统,通过KQML语言通信模拟了多个自主的移动机器人,机器人的自主性主要体现在自主感知环境和自主进行路径规划、任务执行和安全导航等工作．该仿真系统具有平台无关性、地图无关性、算法无关性以及机器人配置的无关性,为多自主机器人系统的研究提供了一个可借鉴的平台．     

The Auction Technique for the Sensor Based Navigation Planning of an Autonomous Mobile Robot

The problem of finding a path for the motion of a small mobile robot from a starting point to a fixed target in a two dimensional domain is considered in the presence of arbitrary shaped obstacles. No a priori information is known in advance about the geometry and the dimensions of the workspace nor about the number, extension and location of obstacles. The robot has a sensing device that detects all obstacles or pieces of walls lying beyond a fixed view range. A discrete version of the problem is solved by an iterative algorithm that at any iteration step finds the smallest path length from the actual point to the target with respect to the actual knowledge about the obstacles, then the robot is steered along the path until a new obstacle point interfering with the path is found, at this point a new iteration is started. Such an algorithm stops in a number of steps depending on the geometry, finding a solution for the problem or detecting that the problem is unfeasible. Since the algorithm must be applied on line, the effectiveness of the method depends strongly on the efficiency of the optimization step. The use of the Auction method speeds up this step greatly both for the intrinsic properties of this method and because we fully exploit a property relating two successive optimizations, proved on paper, that in practical instances enables the mean computational cost requested by the optimization step to be greatly reduced. It is proved that the algorithm converges in a finite number of steps finding a solution when the problem is feasible or detecting the infeasibility condition otherwise. Moreover the worst case computational complexity of the whole algorithm is shown to be polynomial in the number of nodes of the discretization grid. Finally numerical examples are reported in order to show the effectiveness of this technique.     

基于CAN总线的自主移动机器人通信系统研究

该文提出了一种由远程监控机、PC104及DSP组成的基于CAN总线通信的自主移动机器人通信系统的分布式体系结构。在此结构基础上,阐述了移动机器人主体的上层控制计算机PC104与底层控制系统各DSP之间的CAN总线通信协议,并给出了相应的通信软件的具体设计与实现。最后,在笔者研发的自主移动机器人CASIA-I上实现了上述通信控制软件。     

基于图像分析的室内自主式移动机器人避障系统

本文详细介绍了自主式移动机器人视觉系统的构成,分析了如何对彩色数字图像的进行图像分割和目录辨识,提出了基于图像分析和模糊规则的避障算法.实验证明了这种避障方法的正确性.     

基于多超声波传感器避障机器人小车的设计

本文介绍了采用多超声波传感器的避障小车的设计与实现.通过多个超声波发送脉冲检测与障碍物间的距离,控制方向舵机进行转向,实现小车的避障功能.小车采用前轮舵机转向,后轮H桥驱动电路和齿轮减速驱动的方式,以Arduino Mega ADK控制板作为控制核心,进行了软硬件系统的设计,搭建出自动避障小车平台,取得了良好的实验效果.     

基于认知发育的移动机器人自主导航

针对未知环境中移动机器人的导航问题,基于生物学的认知和发育机理构建自主导航的认知发育模型。通过自主插入神经元节点,设计结构可动态发育的神经网络,模拟生物的发育特性达到与应用需求相匹配的网络规模。通过热力学过程模拟动物的渐近学习特性,设计认知学习算法,并从理论上证明算法的收敛性。实验结果表明,该模型可使机器人模拟动物从环境中自动获取知识、积累经验,通过认知发育具备自主导航技能。     

基于视觉FastSLAM的移动机器人自主探索方法*

针对室内环境下机器人的移动和定位需要,提出基于视觉FastSLAM的移动机器人自主探索方法.该方法综合考虑信息增益和路径距离,基于边界选取探索位置并规划路径,最大化机器人的自主探索效率,确保探索任务的完整实现.在FastSLAM 2.0的基础上,利用视觉作为观测手段,有效融合全景扫描和地标跟踪方法,提高数据观测效率,并且引入地标视觉特征增强数据关联估计,完成定位和地图绘制.实验表明,文中方法能正确选取最优探索位置并合理规划路径,完成探索任务,并且定位精度和地图绘制精度较高,鲁棒性较好.     

移动机器人红外感测系统研制

文章充分利用红外传感器的优点,研制了基于红外传感器的移动机器人感测系统.该感测系统由基于分立反射式红外传感器的测距系统、基于一体反射式红外传感器的引导系统、基于热释电红外传感器的跟踪系统组成.文章完成了感测系统软硬件设计,并进行了详细的理论和实验研究.实验结果表明文章设计的系统结构简单、精度高、可靠性高、成本低,具有普遍的应用意义和广泛的应用价值.该感测系统在移动机器人避障导航中得到了良好的应用.