基于地面视差分布的栅格地图建立方法

针对使用立体视觉建立环境地图方法存在信息不完整的问题,提出一种基于地面视差分布的栅格地图建立方法。利用地面视差分布在视差图中进行障碍物和地面点的检测,通过统一但参数值不同的投影模型将障碍物像素和地面点像素投影到栅格地图中,同时考虑立体视觉的量化和匹配误差、地面视差和栅格占据概率的空间分布。通过在非结构化环境中的实验表明,该方法可以实时地建立信息完整且准确的栅格地图。     

栅格法视觉传感集成及机器人实时避障

研究移动机器人在室内环境下集成双目视觉和激光测距仪信息进行障碍物实时检测。由双目视觉系统检测环境获取视差信息,通过直接对视差信息进行地平面拟合的方法快速检测障碍物;拟合过程中采用了随机采样一致性估计算法去除干扰点的影响,提高了障碍物检测的鲁棒性。用栅格地图表示基于机器人坐标系的地平面障碍物信息并对栅格信息进行提取,最后把双目视觉与激光测距得到的栅格信息进行集成。实验表明,通过传感信息集成,移动机器人既得到了充分的障碍物信息,又保证了检测的实时性、准确性。     

基于RTAB-Map视觉里程计的地形环境高程建图研究

在基于视觉的即时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）中，RTAB-Map是一个比较经典的解决方案，它包含有鲁棒的视觉里程计，同时也提供稠密点云地图、2D占据栅格地图和Octomap(3D占据栅格地图)三种地图构建形式。但稠密点云地图数据量大，无法适用于机器人导航；2D占据栅格地图虽数据量小，但无法反映复杂地形特征，一般只用于室内扫地机器人导航；Octomap能较好地反映三维空间内障碍物的信息，多用于无人机的导航，但对于地面移动机器人来说存在信息冗余。为RTAB-Map扩展了2.5D高程栅格地图构建模块，这种地图可以很好地反映地形环境特征，且地图所占用存储空间更小，更能充分利用移动机器人有限的存储和计算资源。     

基于激光雷达的动态障碍物实时检测

动态障碍的存在直接影响到环境地图的构建精度,可靠实时地检测出动态障碍物是未知环境下移动机器人构建环境地图的根本前提。基于2D激光雷达传感器,提出了一种移动机器人在未知环境下实时检测动态障碍物的方法。将激光雷达的观测数据经过滤波映射到世界坐标系,构建相邻采样时刻的三幅栅格地图;判断相邻时刻三幅栅格地图上对应栅格的占用状态,确定环境中的静态障碍物,以静态障碍物为参考,根据当前的栅格地图可以检测出环境中的动态障碍物。基于激光雷达时空关联性分析,采用八邻域滚动窗口的方法处理不确定性因素。在实际移动机器人MORCS-1上进行的实验结果表明,该方法可使移动机器人准确有效地检测出未知环境中的动态障碍物,实时性好,可靠性高。     

栅格地图环境下机器人速度势实时路径规划

针对智能制造工程环境中移动机器人的自动避障问题,提出一种基于栅格地图的移动机器人速度势实时避障路径规划方法。利用栅格法二值化移动机器人的工作场景,从机器人中心出发向不同方向进行栅格搜索。基于障碍物对移动机器人有排斥作用以及目标点对机器人有吸引作用的思想,通过栅格数的累加计算机器人到障碍物之间的实时距离,并以此为参数,考虑障碍物的形状、最小安全距离等因素的影响来建立负的速度增量函数;以机器人当前位置与目标点的实时距离和角度为参数建立正向速度增量函数。进而在机器人运动学模型基础上,定义速度势函数来对移动机器人进行实时速度驱动。通过设置最小速度增量,避免在零势点处的局部极小点问题;通过设立距离阈值,避免在目标点附近速度增量趋于无穷的问题。通过仿真对所提出的算法进行验证。     

双目立体视觉栅格地图构建方法

本文基于立体视觉定位技术,提出了基于双目立体视觉的栅格地图构建方法,用以解决目前视觉SLAM技术构建的稀疏特征地图难以直接用于自主导航的问题。本文提出的方法仅以视觉信息作为输入实时完成移动机器人自定位与外界环境栅格地图的构建。首先采用双目立体视觉定位获取机器人运动参数,利用稠密匹配估算空间点云分布,在考虑机器人实际高度的情况下将三维点云投影成二维数据,最后通过二值贝叶斯滤波器在线构建栅格地图。本文所构建的栅格地图包含环境几何信息,可直接应用于机器人路径规划与导航。实验结果验证了本文所以出的定位与地图构建方法的可行性。     

基于主动式全景视觉的移动机器人障碍物检测

针对现有的移动机器人视觉系统计算资源消耗大、实时性能欠佳、检测范围受限等问题,提出一种基于主动式全景视觉传感器(AODVS)的移动机器人障碍物检测方法。首先,将单视点的全方位视觉传感器(ODVS)和由配置在1个平面上的4个红色线激光组合而成的面激光发生器进行集成,通过主动全景视觉对移动机器人周边障碍物进行检测;其次,移动机器人中的全景智能感知模块根据面激光发生器投射到周边障碍物上的激光信息,通过视觉处理方法解析出移动机器人周边障碍物的距离和方位等信息;最后,基于上述信息采用一种全方位避障策略,实现移动机器人的快速避障。实验结果表明,基于AODVS的障碍物检测方法能在实现快速高效避障的同时,降低对移动机器人的计算资源的要求。     

实时更新的全局一致三维栅格建图

在未知的三维环境中,移动机器人自主导航通常需要实时构建与环境全局一致的栅格地图,而现有大部分系统缺少地图更新策略,构建的栅格地图与实际环境不一致.文中将同步定位与建图模块获得的环境信息以点云形式提供给栅格建图模块处理,同时提出基于关键帧的高效数据结构和地图实时更新策略,实时构建可用于移动机器人自主导航的全局一致的地图.室内动态的实验数据测试表明,文中方法可以有效实时更新地图,生成与环境一致的三维栅格地图,支持其后续的自主导航操作.     

一种新颖的基于二分法和模糊控制的移动机器人避障系统

针对超声波传感器波束角窄导致移动机器人存在避障盲区的现状,研究了一种新颖的超声波避障系统。该系统采用六个超声波传感器构成特别设计的超声波阵列,实现无盲区检测中大型移动机器人前方及左右两侧障碍物的位置,充分保障运行安全性;同时在避障算法上,采用二分法和模糊控制相结合的控制算法,简化了模糊控制规则使系统具有很好的智能性和实时性,实现了移动机器人选择最佳避障路径并对新增的动态障碍物进行避障。将此避障控制系统应用于移动机器人上,实验结果表明：在未知环境下,实现对移动机器人周边的无盲区检测,并且能够实时根据周围障碍物的动态情况选择最佳避障路径,避免了其它避障控制算法中易出现的误避障和二次避障的情况。     

基于激光和单目相机信息融合的智能轮椅避障策略研究

针对智能轮椅使用环境复杂多变,障碍物形状各异,单一传感器无法获得完整的环境信息的问题,提出一种基于激光传感器和单目视觉传感器信息融合的障碍物检测方法。通过单目相机和激光雷达传感器感知智能轮椅周围环境,得到障碍物的形状、距离分布状况等信息;在此基础上提出两种传感器信息的融合策略,建立局部障碍物地图,进一步采用模糊神经网络完成整体避障算法,实现智能轮椅安全、快速避障等功能。实验结果验证了文中所提避障算法的可行性及有效性。     

基于深度强化学习的红外单目摄像头移动机器人避障方法

由于现有机器人避障方法绕过障碍物不能及时达到原点,研究了基于深度强化学习的红外单目摄像头移动机器人避障方法。在神经网络中,设计方法通过卷积遍历整个图像区域进行特征学习,在池化层去除冗余特征信息,将图像输入障碍物检测网络检测,生成避障场景下的深度图,运用红外单目摄像头及视觉传感器采集图像中的信息进行训练,实现避障任务。实验结果表明,在不同行驶环境下,3组移动机器人绕过障碍物后均能准确到达原点（0,0）位置。     

一种基于RGB-D的移动机器人未知室内环境自主探索与地图构建方法

提出了一种基于RGB-D信息的移动机器人自主探索与地图构建方法.首先,基于RGB-D传感器提供的信息,通过定位点生成、地图构建与闭环检测,实时构建3D点云地图.然后,将探索过程描述成部分可观测马尔可夫决策过程,结合局部地图推演策略与全局边界搜索策略,建立了移动机器人的自主探索方法.在此基础上,确定移动机器人当前动作约束,采用动态窗运动控制方法,既能避免移动机器人陷入局部最优,又能保证采用RGB-D数据进行建图时的稳定性.最后,开展了实验室场景下的探索任务实验,验证了本文提出的移动机器人未知环境自主探索与地图构建方法的有效性.     

基于轮式机器人的实时3D栅格地图构建

移动机器人在各种任务中需要进行建图、定位和路径规划，但是目前的视觉SLAM只能输出相机的运动轨迹图，而不能生成用于路径规划和导航的地图。因此，在ORB_SLAM2的基础上，与RGB-D相机相结合，提出了一种实时3D栅格地图构建算法。建立了一个逆传感器模型（Inverse Sensor Model，ISM）；针对ISM模型，重新构建了3D栅格地图的算法；联合ORB_SLAM2进行数据集实验、仿真环境实验和实时构建实验。经实验验证，该算法能够利用ORB_SLAM2实时构建出具有尺度的3D栅格地图，且能够清晰地显示障碍物位置，验证了该算法的有效性。     

基于深度强化学习的移动机器人动态路径规划算法

为了在复杂舞台环境下使用移动机器人实现物品搬运或者载人演出,提出了一种基于深度强化学习的动态路径规划算法。首先通过构建全局地图获取移动机器人周围的障碍物信息,将演员和舞台道具分别分类成动态障碍物和静态障碍物。然后建立局部地图,通过LSTM网络编码动态障碍物信息,使用社会注意力机制计算每个动态障碍物的重要性来实现更好的避障效果。通过构建新的奖励函数来实现对动静态障碍物的不同躲避情况。最后通过模仿学习和优先级经验回放技术来提高网络的收敛速度,从而实现在舞台复杂环境下的移动机器人的动态路径规划。实验结果表明,该网络的收敛速度明显提高,在不同障碍物环境下都能够表现出好的动态避障效果。     

基于激光雷达与双目视觉的移动机器人SLAM研究

为解决移动机器人在环境未知条件下,利用单一传感器自主导航时不能及时定位、构建地图不精确的问题,提出采用一种改进RBPF算法,在计算提议分布时将移动机器人的观测数据(视觉信息与激光雷达信息)和里程计信息融合;针对一般视觉图像特征点提取算法较慢的问题,采用基于ORB算法对视觉图像进行处理以加快视觉图像处理速度的方法;最后通过在安装有开源机器人操作系统(ROS)的履带式移动机器人进行实验,验证了采用该方法可构建可靠性更高、更精确的2D栅格图,提高了移动机器人SLAM的鲁棒性.     

基于视差平面分割的移动机器人障碍物地图构建方法

作为自主移动机器人地表障碍物探测（GPOD）技术的一部分,提出了一种利用双目摄像机的视差图像 获取信息来构建机器人前方障碍物栅格地图的方法. 该方法融合了3 维立体视觉技术以及2 维图像处理技术,前者 依据视差图的直方图信息对视差图像进行自适应平面分割,把每个平面看作是3 维场景中的实物切片进而提取障碍 物3 维信息,后者通过计算各平面上的障碍物信息曲线来提取障碍物信息,把立体视觉数据从视差图像空间变换到 2 维的障碍物地图空间. 给出了该方法构建障碍物地图的整体过程,试验结果证明了该算法的有效性和精确性.     

基于模糊控制的移动机器人避障研究

针对移动机器人在未知环境中的不确定性,利用Matlab构建了多传感器仿真试验移动平台,在Simulink中搭建移动机器人运动学模型,利用多传感器采集环境中的障碍物信息与目标物的方位角,设计了具有避障功能的模糊控制算法.通过模糊控制器控制移动机器人的左右轮速度实现机器人的转弯以及直走,根据机器人实时的角度反馈信息不断修正机器人的位姿以精确避障.仿真实验验证了该方法的可行性及有效性.     

基于无线传感器网络的移动机器人智能导航算法

结合了无线传感器技术和群集智能技术两者的优势,提出一种新的基于无线传感器网络的移动机器人智能导航控制算法,并考虑了能量消耗的问题。算法利用基于多传感器信息融合的全局概率地图构建技术、使用群集仿生智能的基于微粒群算法的实时在线路径规划以及避障策略,提高了智能导航的整体性能,满足了在复杂环境和未知障碍物下导航的实时要求。最后设计并构造出了实际的无线传感器网络和实际的机器人系统,验证了算法成功实现机器人导航的有效性和准确性。     

基于三维激光雷达的道路边界提取和障碍物检测算法

为了快速有效地提取智能车辆在不同环境下的道路环境信息,提出基于三维激光雷达的道路边界提取和障碍物检测算法.首先,对三维激光雷达点云数据进行栅格化滤波处理,利用单束激光点云空间邻域联合分割的方法进行空间分析,得到点云平滑度特征图像.然后,采用自适应方向搜索算法获取道路边界候选点,并进行聚类分析和曲线拟合.最后,对道路边界约束下可通行区域内点云进行聚类分割,获得道路内障碍物方位和距离信息.实验表明,文中算法能够实时准确地提取道路边界和障碍物位置信息,满足智能车环境建模和路径规划的需求.     

基于双目视觉移动机器人的路径规划和避障研究

提出了一种移动机器人路径规划和避障的系统设计方案,实现了移动机器人自主行进的路径规划和自动避障功能.详细说明了如何采用立体视觉实现对环境的探测,利用图像处理算法的组合分离出地面、背景、障碍物和目标物,采用边界不变矩实现障碍物和目标物的区分,改进了经典的人工势场法进行路径的规划,根据模糊控制原理设计了避障控制器和避障规则.实际的运行结果表明了该系统的可行性和有效性,该系统实现了移动机器人利用自身传感器感知环境信息,动态规划行进路径,成功躲避障碍物等功能.