室内移动机器人自主导航系统设计与方法

针对移动机器人室内自主导航中环境检测、动态目标定位跟踪和路径规划,设计了"双目+单目"多信息融合的视觉系统。提出一种自适应环境、融合色彩饱和度信息的单尺度Retinex室内阴影消除算法,以有效提取障碍物信息及可行路面区域。研究了一种特征点辅助的时空上下文目标跟踪算法,运用目标特征点进行目标粗定位;引入特征点变化率信息,自动调节时空上下文模型更新,以有效提高复杂环境下动态目标定位的准确性。改进了传统速度向量场吸引速度、排斥速度和切向速度函数,解决了路径规划中机器人轨迹抖动、目标点附近震荡和目标处于障碍物排斥场不可到达等问题。移动机器人室内环境下自主导航实验实现了障碍物、机器人和目标特征提取及其实时定位,移动机器人以最短的避碰路径完成动态目标的有效跟踪。     

多传感器融合的机器人导航算法研究

机器人导航是室内机器人的关键技术之一,是机器人实现智能化首要解决的问题。针对传统室内家庭服务机器人导航方法存在传感器价格昂贵、动态环境适应能力不足等缺点,提出基于多传感器相结合的机器人导航算法。该算法利用RGB-D视觉传感器和超声波传感器分别获取数据,通过数据融合获得障碍物的三维信息,建立障碍物的三维模型,通过启发式最佳搜索算法对导航路径进行了优化,较好的实现了机器人导航路径的绘制,这为后期研究机器人的智能化打下了坚实的基础。     

全自主清扫机器人的运动分析与路径规划

提出了一种未知环境下机器人在线路径规划算法,适用于家用清洁机器人对室内地面的智能化清扫.该算法充分考虑了家用机器人成本低、节能等特点,前期以"迂回推进"的方式,进行2次方向不同的清扫.根据结果得出障碍物和环境信息,再利用边缘跟踪对障碍物及整个环境边缘进行清扫,同时对所得信息进行校正,最终实现全区域的覆盖.整个过程路径段简单,能源利用率高.     

基于图像处理的室内巡检机器人坐标提取方法研究

为获取室内安全走道中的障碍物信息，以引导巡检机器人进行自主作业，提出一种基于分布式远程通信与二维坐标提取的地图更新方法。控制ROS(Robot Operating System)机器人基于Gmapping算法创建全局先验地图，用于巡检机器人的轨迹规划；若检测到新增障碍物，通过图像处理方法获取障碍物位置坐标，并将其作为标记点，引导机器人进行局部建图，从而实现对原始地图的更新。试验结果表明，该方法具有一定的可行性。     

输电线巡检机器人障碍物定位与识别

针对巡检机器人运行中对线路障碍物的自主定位与识别,分析了巡检机器人自主运行中对障碍物信息感知的精度和实时性要求,提出了一种用于线路障碍物定位与识别的多传感器集成结构,并介绍了各个阶段的障碍物定位与识别算法.实验表明该方法可以实现机器人稳定自主行驶、可靠定位与识别障碍物,满足各阶段机器人对障碍物信息感知的精度和实时性要求...     

基于复合滤波算法的服务机器人避障实验研究

室内环境复杂,服务机器人避障控制面临越来越大的挑战。从机械结构和电气系统两方面,设计出一款可在室内工作的仿人形服务机器人实体。针对传统数字信号处理几乎都是基于均匀采样或者加权的方式描述数字信号特征,计算机在处理信息时耗费大量时间,导致机器人反应滞后。在室内机器人避障控制要求更加精准的条件下,提出一种基于拉以达准则和算术平均滤波相结合的复合滤波算法,充分利用了传感器观测值的有效信息,并完成了室内复杂环境实验。对该服务机器人实体基于实验平台进行了三种滤波算法动、静态对比实验研究,真实的实验结果验证了该算法的有效性,机器人可精准避开室内的复杂障碍物。     

前方车辆障碍物检测方法的研究

为降低车辆前方障碍物检测的误警率及冗余报警率,建立毫米波雷达与摄像机数据融合模型;通过毫米波雷达检测初选出有效目标物,借助OpenCV对摄像机采集的图像进行处理,获得障碍物轮廓信息,识别出障碍物;分析障碍物底部阴影特征,并建立图像感兴趣区域,从而判断其是否是车辆类型障碍物;最后在联合卡尔曼滤波算法的基础上提出多传感器信息融合障碍物检测方法。仿真结果表明,运用毫米波雷达与摄像机信息融合能够更有效地检测障碍物相关信息,并提高系统的精确度。     

基于改进遗传算法的室内移动机器人路径规划

将一种改进的遗传算法应用到室内移动机器人的路径规划中。能够克服机器人运动路径穿越障碍物,算法收敛速度慢,容易陷入局部最优等缺点。根据环境先验知识从种群数目筛选、适应度函数的确定、遗传操作等方面进行了改进,加快了算法的搜索进程和演化效率。提出了一种将环境中大障碍物分割并多圆化处理的方法,并根据障碍物与机器人每步运动轨迹间的位置关系来设计遗传算法的适应度函数,扩充了可行区域并有效避免机器人和障碍物发生碰撞。应用此算法可以获得移动机器人从起点到终点的全局最优路径,在MATLAB软件中仿真得到的结果证明,改进的遗传算法搜索质量高、进化和收敛速度快,得到的最优路径能够有效指导移动机器人完成室内的避障移动任务。     

一种主要基于多超声波传感器定位的新方法

提出对室内空间分区的方法,解决了移动机器人在室内环境下的定位。在室内有随机障碍物的情况下,根据空间区域特点剔除坏值,采用串联和并联推断的方式,对机器人进行定位。该方法融合了机器人内部传感器电子罗盘、里程计和外部4个超声波测距传感器的同步和异步信息,具有很高的抗干扰特性和较高的定位精度。     

基于双目视觉的AGV障碍物检测与避障

针对智能车间中物料位置和运动状态的不确定性,提出一种基于双目视觉的自动导引车(AGV)障碍物检测与避障方法。在障碍物检测过程中,首先采用基于深度检测的障碍物判定算法判断障碍物是否存在;然后利用帧差法提出一种障碍物信息的获取算法,分别得出静、动态障碍物的方位与速度信息。为进一步提高障碍物检测的可靠性,分别对不同状态的障碍物进行检测实验,结果表明,该算法误差较小、结果可靠。针对不同障碍物设计避障策略,对比PID和模糊PID的方法控制AGV运动,通过分析AGV运动过程中的角度和距离偏差验证了避障策略的有效性。最后,开发了一个简单高效的上位机系统,进一步验证了所提算法的可行性和有效性。     

基于时间栅格法和最优搜索的电网巡检机器人避障路径规划方法

针对电网巡检机器人存在避障能力低下和路径规划不合理的问题,研究基于时间栅格法和最优搜索的电网巡检机器人避障路径规划方法.利用时间栅格法标识工作空间内障碍物,构建机器人电网巡检环境信息,通过最优搜索避障路径算法,全局规划机器人到达目标点的路径,结合改进势场法,通过调整斥力和引力势函数,计算合力实现机器人的局部避障及避障路径规划,形成全局和局部相结合的避障方法.试验结果表明,躲避静态障碍物和动态障碍物的平均躲避成功率分别为 ９８．３７％ 和 ９６． １２％ ,避障路径规划平均耗时为 １.５６ s ,具备快速、高效、精准的避障及路径规划能力,可提升机器人的动静态障碍物避障能力和路径规划效率.     

3D obstacle detection of indoor mobile robots by floor detection and rejection

Obstacle detection is essential for mobile robots to avoid collision with obstacles.Mobile robots usually operate in indoor environments,where they encounter various kinds of obstacles; however,2D range sensor can sense obstacles only in 2D plane.In contrast,by using 3D range sensor,it is possible to detect ground and aerial obstacles that 2D range sensor cannot sense.In this paper,we present a 3D obstacle detection method that will help overcome the limitations of 2D range sensor with regard to obstacle detection.The indoor environment typically consists of a flat floor.The position of the floor can be determined by estimating the plane using the least squares method.Having determined the position of the floor,the points of obstacles can be known by rejecting the points of the floor.In the experimental section,we show the results of this approach using a Kinect sensor.     

Special Wide Area Path Planning Method of an Autonomous Mobile Robot Using GPS

Using sensor and GPS to make a trajectory planning for the stationary obstacle,autonomous mobile robot can assume that it is placed at the center of the map,and from the distance information between autonomous mobile robot and obstacles.But in case of active moving obstacle,many components and information need to process since their moving trace should be considered in real time.This paper proposes mobile robot’s driving algorithm of unknown dynamic environment in order to drive intelligently to destination using ultrasonic and Global Positional System(GPS).Sensors adjusted the placement dependment on driving of robot,and the robot plans the evasion method according to obstacle which are detected by sensors.The robot saves GPS coordinate of complex obstacle.If there are many repeated driving,robot creates new obstacles to the location by itself.And then it drives to the destination resolving a large range of local minimum point.If it needs an intelligent circumstantial decision,a proposed algorithm is suited for effective obstacle avoidance and arrival at the destination by performing simulations.     

复杂室内环境下的单一Kinect导盲系统

针对现有导盲设备存在的检测效果差,系统复杂,不便携带等问题,开发了基于单一Kinect传感器的导盲系统。该系统能够同时检测地面和头部之间的所有障碍物,并将准确的路况信息通过语音传递给用户,以实现导盲作用。该系统运用深度图像翻转算法和障碍物识别算法来识别地面障碍物、地面坑洞、悬空障碍物3种类型的障碍物;同时运用深度图像过滤算法和障碍物距离计算算法来确定有效范围内障碍物的位置。设计制作了导盲试验样机,在复杂室内环境多个场景下对障碍物的识别和检测进行了实验测定。实验结果表明:该导盲系统能够在一定范围内较为准确地识别面积大于10-3 m2的障碍物及高度差超过0.02m的坑洞,经过图像过滤可将用户身高以内,宽度1m内的障碍物的最佳避障路线通过语音传递给用户,满足了导盲需求。该系统的应用不仅对导盲具有重要作用,对机器人自主行走也有参考意义。     

Sonar-based obstacle avoidance using region partition scheme

This paper addresses an obstacle avoidance problem for a mobile robot in indoor environment. The collision avoidance algorithm utilizes a region partition scheme to analyze the three forward sensory regions of the robot, then to calculate the minimum distances from the center of mass of the robot to the obstacles, respectively, and ultimately to find a navigable region. The supervisor inside the controller receives a series of obstacle avoidance behaviors and makes a decision that allows the robot to successfully navigate in a cluttered environment. In addition, experimental results to illustrate the proposed obstacle avoidance algorithm for the mobile robot in navigation are also presented.     

一种泊车系统超声波障碍物检测方法

超声波障碍物检测是智能泊车系统的基础模块,为了精确计算障碍物距离,采用两点定位法,即利用同一个超声波探头不同时刻的2个点,分别测量得到障碍物距离发波点的距离信息,通过三角函数计算出车辆周围的障碍物坐标及距离车辆最近的障碍物距离.并采用多个传感器的计算数据进行校对,从而可以计算出更加精确的、可靠的障碍物距离,形成了完整的...     

输电线路除冰机器人障碍视觉检测识别算法

障碍物检测识别是实现输电线路除冰机器人自主除冰作业的关键技术之一.针对220 kV输电线路的结构特点,提出了一种障碍物视觉检测识别算法.算法首先对机器人采集的原始图像进行中值滤波以减少图像噪声并减小障碍物内部的灰度差异;然后利用Otsu算法来确定Canny算子的参数,较好地提取出图像的边缘;最后利用改进的随机Hough变换(RHT)提取出几何图形基元,并施加一定的结构约束,实现了对障碍物的检测识别.在模拟线路上的实验结果表明,该方法能有效地对高压输电线路的导线以及防震锤、绝缘子等障碍物进行检测识别.     

基于BP神经网络机器人实时避障算法

针对二维静态环境下智能机器人避障及路径规划问题,提出了基于BP神经网络的机器人实时避障算法。首先,用多个扇区表示机器人周围的环境,利用激光雷达探测每个扇区内障碍物的距离信息,以每个扇区内障碍物的距离信息为输入,利用BP神经网络计算该扇区被选择为避障方向的得分;然后,利用各扇区中点坐标与当前时刻距障碍物最近扇区中点坐标之间的欧氏距离,计算机器人在当前位姿条件下各扇区被选中作为避障方向的条件概率;最后,将使得得分与条件概率之积最大的扇区作为机器人的避障方向。实验结果表明:所提算法的收敛时间比栅格方法降低了50%以上,机器人的避障轨迹与人工势场方法相比更短,能较好地应用于复杂多障碍物场景。     

电动消防水炮自动避障碍功能的实现

针对普通电动消防水炮不能自动规避车顶固定障碍物的问题，提出了一套基于单片机及E^2PROM的水炮自动避障碍控制系统，以一种新颖的“动态跟踪算法”作为避障碍运算的核心，使消防水炮在被操作人员控制的过程中，能平衡，可靠地自动避让消防车顶的各种障碍物；同时，其障碍线坐标的录入方法具有简单，准确的特点，可广泛应用于工业机器人，舰炮，雷达等的智能控制。