基于Fuzzy-PID的移动机器人运动控制

移动机器人涉及到许多研究方向,运动控制是其中的基础。通过对移动机器人运动学模型进行分析,以足球机器人系统为实验平台,论证了Fuzzy-PID技术应用于移动机器人运动控制的可行性。将传统的PID控制与模糊控制相结合,通过PID控制实现控制的准确性,利用模糊控制提高控制的快速性。针对移动机器人运动控制中的实际问题,着重提出了基于误差分区的PID控制器和模糊控制器的设计方法。实验证明该方法不仅增强了控制器的调节能力,还在一定程度上简化了控制器的设计。     

融合路径跟踪模式的多移动机器人有序化群集运动控制

针对多移动机器人群集运动的实现及其避障问题,提出了一类融合路径跟踪模式的有序化群集运动控制算法．该算法将有leader的群集运动模式与队列运动模式相结合,实现了多机器人系统快速聚合行为与有效避障行为的统一．移动机器人群仿真实验验证了该方法的有效性．     

基于人工神经元网络的移动机器人导航研究

本文采用人工神经元网络模型，提出了一个基于行为的移动机人导航方法，并在仿真实验系统上进行了实验研究，取得了令人满意的结果，这是一种前有前途的导航方法。     

基于视觉的移动机器人地面轨线跟踪导航研究

地面轨线跟踪是机器人视觉导航控制基本技术之一．文中针对曲率变化较大的地面轨线跟踪提出了一种新的状态控制方法．该方法从图像中提取参考轨线的方向和幅度参数作为状态控制的输入,调整速度和转速实现跟踪控制．为改善控制性能,当由于摄像机倾角较大而引起的图像畸变较大时,利用射影变换把参考轨线参数从图像坐标系映射到机器人坐标系,而无须提供位置、曲率等参数．实验表明该方法控制效果良好．     

基于单目视觉的移动机器人导航算法研究进展

基于单目视觉的移动机器人导航的研究,涵盖了机器视觉、模式识别和多目标跟踪多个领域．其算法框架不仅成功应用于移动机器人导航,还为目标检测、识别与跟踪领域的研究提供了可供参考的模型．该综述将以算法发展历史为脉络,结合一些典型系统,通过对关键技术和算法结构的分析比较,总结算法本身的发展前景和由此发展起来的可供相关研究参考的算法框架．     

基于广义预测控制的移动机器人视觉导航

研究了室内环境下移动机器人的视觉导航问题。由单目传感器获取场景图像,利用颜色信息提取路径,采用最小二乘法拟合路径参数,简化图像处理过程,提高了算法的实时性。通过消除相对参考路径的距离偏差和角度偏差来修正机器人的位姿状态,实现机器人对路径的跟踪。为消除机器视觉识别和传输的耗时,达到实时控制,采用改进的多变量广义预测控制方法预测下一时刻控制信号的变化量来修正系统滞后。仿真和实验结果证明了控制算法的可靠性。     

基于激光传感器的移动机器人运动目标跟踪

针对室外环境下移动机器人基于激光传感器对运动目标的实时跟踪问题进行了研究。利用激光传感器检测运动目标,对均值滤波与中值滤波处理后的激光扫描点进行数据对比后,提出一种递推型中值均值混合滤波方法,用以减少激光扫描数据孤点并提高扫描返回值的准确性。设计了目标检测视窗提前剔除与被检测目标无关的障碍数据;设计利用激光扫描点在物体表面连续的特性,在检测视窗内完成对激光数据点的分类。提出以跟踪过程中机器人与目标之间的距离信息作为跟踪算法的评价标准,使用卡尔曼滤波跟踪算法和平滑接近图算法有效实现了机器人对运动目标的平稳自主跟踪。     

加速度约束条件下的非完整移动机器人运动控制

将移动机器人的运动规划与跟踪控制问题合并在一起,对加速度约束条件下的非完整移动机器人运动控制问题进行研究,提出基于贝塞尔曲线的路径规划方法,以满足机器人的非完整约束．在考虑所受加速度约束的条件下,通过规划机器人状态时问轨线的方法实现了时间最优的轨迹规划．基于控制李亚普诺夫函数推导出了轨迹跟踪的控制律．仿真实验结果表明所提出的算法是有效的．     

基于轨迹引导的移动机器人导航策略优化算法

针对在杂乱、障碍物密集的复杂环境下移动机器人使用深度强化学习进行自主导航所面临的探索困难,进而导致学习效率低下的问题,提出了一种基于轨迹引导的导航策略优化（TGNPO）算法。首先,使用模仿学习的方法为移动机器人训练一个能够同时提供专家示范行为与导航轨迹预测功能的专家策略,旨在全面指导深度强化学习训练;其次,将专家策略预测的导航轨迹与当前时刻移动机器人所感知的实时图像进行融合,并结合坐标注意力机制提取对移动机器人未来导航起引导作用的特征区域,提高导航模型的学习性能;最后,使用专家策略预测的导航轨迹对移动机器人的策略轨迹进行约束,降低导航过程中的无效探索和错误决策。通过在仿真和物理平台上部署所提算法,实验结果表明,相较于现有的先进方法,所提算法在导航的学习效率和轨迹平滑方面取得了显著的优势。这充分证明了该算法能够高效、安全地执行机器人导航任务。     

移动机器人视觉导航控制研究

该文研究了移动机器人视觉导航的控制问题。针对导航中的图像畸变以及视野有限易造成导航线丢失等问题,提出了一种简单的单目视觉目标定位算法和一种新的控制策略。在导航时,首先利用定位算法精确地获取地面目标的深度信息,然后控制机器人沿一系列切线方向平滑接近导航线(或目标),并根据实施控制的时间间隔控制速度,以保证机器人视野中导航线(或目标)不丢失。实际的应用证明了该定位算法和策略的有效性。     

基于大数据聚类的移动机器人运动跟踪控制系统设计

目前研究的移动机器人运动跟踪控制系统控制过程易受到外界扰动影响,导致控制稳定性较差,运动跟踪准确性较差,为此,基于大数据聚类算法设计了一种新的移动机器人运动跟踪控制系统。硬件部分主控制器负责远程无线通讯,图像采集的数据传输和舵机驱动连接,驱动控制器为机器人行走提供动能保证;远程控制模块负责数据,图像和指令的传输;舵机控制模块机器人的行走、转向;软件部分首先通过大数据聚类的方法分析机器人移动步态,根据运动超声波传感器原理判定障碍物位置,考虑移动机器人运行状态与足端轨迹,构建机器人行走控制模型。通过髋关节调节机器人姿态,消除外部扰动对机器人姿态和运动速度的影响,得到抗扰动控制模型。实验结果表明,所设计系统在对机器人运动控制的稳定性及对抗外界扰动方法具有较好的性能,能够实现对移动机器人运动的准确跟踪。     

非完整约束移动机器人的轨迹跟踪控制

针对非完整约束移动机器人运动学与动力学模型,根据轨迹跟踪控制目标的需要,设计了一种简单的控制器,该控制器结合了运动学控制器设和动力学控制器两部分;针对运动学模型,采用自适应算法对其未知参数进行估计,针对系统动力学模型,采用单层神经网络算法克服未知扰动对系统稳定性的影响,使速度误差尽可能地缩小;在Lyapunov稳定性理论的基础上证明了系统的收敛性和稳定性,该控制算法简单有效,易于实现;仿真结果表明:该控制策略可以实现对移动机器人期望轨迹的稳定跟踪,验证了算法的有效性。     

移动机器人寻线导航系统的设计与实现

提出了一种移动机器人寻线导航系统传感器检测点布局方案,基于此布局方案进一步讨论了对应的硬件系统组成及控制程序方案与结构。实践表明,系统具有传感器检测方案及检测点布局科学合理、对场地要求不高、适应性和灵活性强、可靠性高、成本低、行进速度快、偏差纠正能力强、便于硬件实现和软件处理等特点。     

适用于独立式车辆自动跟踪的力延时柔性虚杆建模

针对传统车辆自动跟踪系统中前车加速和转弯时跟踪误差大的缺点,提出一种具有力延时的改进柔性虚拟杆建模的算法.在原柔性虚杆的基础上增加虚拟力控制部分,使虚拟柔性杆精确地拟合出前车轨迹,并拖动后车沿着虚杆的形状进行精确运动.该作用力会根据虚拟柔性杆的形态和长度的不同而发生改变,并且该虚拟力自产生到发生作用要经历一段延时,通过...     

A Smooth Path Tracking Algorithm for Wheeled Mobile Robots with Dynamic Constraints

In order to avoid wheel slippage or mechanical damage during the mobile robot navigation, it is necessary tosmoothly change driving velocity or direction of the mobile robot. This means that dynamic constraints of the mobile robotshould be considered in the design of path tracking algorithm. In the study, a path tracking problem is formulated asfollowing a virtual target vehicle which is assumed to move exactly along the path with specified velocity. The drivingvelocity control law is designed basing on bang-bang control considering the acceleration bounds of driving wheels. Thesteering control law is designed by combining the bang-bang control with an intermediate path called the landing curve whichguides the robot to smoothly land on the virtual target's tangential line. The curvature and convergence analyses providesufficient stability conditions for the proposed path tracking controller. A series of path tracking simulations and experimentsconducted for a two-wheel driven mobile robot show the validity of the proposed algorithm.     

基于车体加速度反馈的轮式移动机器人轨迹跟踪控制研究

本文分析了轮式移动机器人在运行过程中由于动力学不确定性引起的力矩扰动,并提出了一种基于传感器的移动机器人控制方法．在利用线加速度传感器实时测量机器人车体加速度信号的基础上,实现了车体加速度反馈控制,实验证明了该方法的有效性．     

轮式足球机器人平滑运动轨迹控制算法的研究--Robocup系列研究之四

介绍一种轮式足球机器人的平滑运动轨迹控制算法。为了更简洁有效地驱动足球机器人平滑快速地跟踪目标位置与姿态，在控制其移动的过程中应平滑连续地改变其速度和方向。提供了一种基于双积分系统时间最优Bang-Bang控制的轨迹生成及控制算法，在模拟引导轨迹的引导下进行连续的速度控制引导机器人平滑高速跟踪运动轨迹并按要求调整其末端姿态。通过一系列的仿真结果来体现该控制算法的高效性和准确性。     

基于模糊CMAC的移动机器人轨迹跟踪控制

针对受非完整约束的移动机器人的轨迹跟踪问题,提出了一种基于模糊CMAC的轨迹跟踪控制策略。该策略利用模糊CMAC神经网络逼近移动机器人动力学模型的非线性和不确定,同时与速度误差结合起来构成力矩控制器,并用滑模项来补偿不确定性扰动对系统的影响。李亚普诺夫稳定性定理保证了系统的稳定性和跟踪误差的渐近收敛,仿真结果进一步验证了所提方法的有效性。