采用Kinect的移动机器人目标跟踪与避障

为实现移动机器人在目标跟踪的同时进行避障,采用Kinect代替传统的测距雷达和摄像机.针对Kinect在使用中存在盲区和噪声的问题,提出一种基于统计的局部地图更新方法,利用动态更新的局部地图保存可能影响机器人运动的障碍物信息,并通过统计信息来消除测距噪声的影响,确保障碍物信息的有效性.同时使用增加安全区域的人工势场法去除对移动机器人运动无干扰的障碍物信息,改善了传统人工势场法通过狭窄通道的能力.在差动驱动移动机器人的实验证实了此系统能够很好地完成跟踪与避障任务,结果表明,使用Kinect可以代替传统测距传感器.     

新的动态环境中目标跟踪和避障的控制方法

针对传感器范围有限的质点移动机器人,提出了一种新的被动式目标跟踪控制方法,使其能在动态变化的环境中有效地避开静止和运动的障碍物。建立了多目标控制问题模型,为环境中的每一个目标生成人工势场,在此基础上设计生成综合控制量。与标准的势场法不同的是：提出的综合势场法是时变的,而且有效地考虑了非静止障碍物和机器人的运动。其基本条件和主要特性均由严格的李亚普洛夫方法导出和证明。仿真实例介绍了该方法的设计过程,通过实验证明了其有效性。     

基于速度空间的移动机器人同时避障和轨迹跟踪方法

针对有障碍物环境下非完整轮式 移动机器人的轨迹跟踪问题,提出一种基于速度空间的同时避障和轨迹跟踪方法(VSTTM).首先,根据机器人 的动力学特性构建速度空间,得到由速度元组构成的控制集;然后,构造目标函数并对各控制量进行 评价,其中跟踪误差评价函数评估跟踪效果,碰撞检测函数检测是否发生碰撞,终端状态惩罚项保证 算法的稳定性;最后,通过优化过程找到最优的无碰控制量.仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

动态环境下移动机器人路径跟踪与避障

采用模糊神经网络并结合模糊逻辑控制的方法,研究在动态环境下移动机器人的在线路径跟踪与实时避障问题:针对移动机器人的运动学模型,依据点与直线间的距离关系设计了移动机器人的路径跟踪算法,提出了一种基于模糊神经网络的移动机器人在线路径跟踪方案,采用改进的BP算法对网络进行学习与训练,利用梯度下降法调整网络的权值与阈值,使其实际输出与期望输出的误差总均方差最小.同时,运用模糊逻辑控制,实现了移动机器人的实时避障.仿真实例证实了控制方案的有效性,表明了所提出的跟踪算法与控制方案具有良好的动态路径跟踪与实时避障能力.     

双轮移动机器人安全目标追踪与自动避障算法

设计了双轮移动机器人安全目标追踪算法和双回路的追踪与避障控制方案.内层控制回路是目标追踪的控制律,用来指导机器人追踪到指定目标并保持一定的安全距离,而且兼顾了机器人在运行速度上的限制和追踪的时间效率,其控制的渐近稳定性用Lyapunov函数法进行了证明.当遇到障碍物时,外层控制回路根据超声传感器的信息和阻抗控制的概念产生阻抗虚拟力,将期望目标调整到虚拟位置,使机器人能够自动转向以避开障碍物.仿真研究和实验结果证明了追踪算法的有效性和避障方法的可行性.     

多移动机器人避障编队控制

研究多移动机器人避障优化设计,针对多移动机器人在障碍物环境下的编队控制问题,为了保持整体合理避障和控制系统的稳定性和安全性,提出一种多机器人避障编队控制策略.首先获得多移动机器人编队的队形结构模型,结合多机器人完成避障编队任务的问题描述;在此基础上引入导航函数采用一种避障编队控制算法,使移动机器人能以设定的队形运动到目标点,可保证编队运动过程中未与障碍物发生碰撞.进行仿真的结果证明,所提算法解决了多机器人编队与避障问题,并保证了闭环系统的稳定性与安全性,验证了设计方法的有效性.     

基于卡尔曼滤波的移动机器人运动目标跟踪

提出了一种基于卡尔曼滤波的运动目标快速跟踪算法。针对复杂背景下彩色运动目标跟踪问题,采用基于颜色特征和形状特征相结合的方法进行目标识别。利用卡尔曼滤波器的预测功能,预测运动目标在下一帧中的位置,将图像全局搜索问题转换为局部搜索,提高了系统的实时性。实验结果表明:该算法满足移动机器人运动控制的实时性要求,实现了对运动目标的快速跟踪。     

基于动态目标位置的智能车辆动态避障控制研究

为了真实地模拟驾驶员在动态环境中避让动态障碍物的行为方式,提出了动态目标位置概念,并采用三次样条曲线作为动态避障的路径拟合曲线。以模糊逻辑为控制策略,以T-S模糊模型为控制结构,以自适应神经网络为隶属度函数的参数调整手段,设计出一种智能车辆横向运动控制器,并通过计算机仿真实现。结果表明,基于动态目标位置概念的控制器设计具有较好的控制性能,较为理想地模拟实际交通环境中车辆动态避障的特性。     

基于动态行为控制的移动机器人自主避障

针对环境信息未知或部分未知的情况,提出动态行为控制方法使移动机器人自主避障。采用动态窗法表示结构空间,并分析环境信息,激发相应的行为进行避障,经过行为融合后得到可行的路径和速度值。其中趋向目标的行为采用模糊逻辑控制的方法,避障行为采用VFH方法加以实现。在计算过程中考虑了动力学与运动学约束条件,使得动态行为控制方法更加可行。仿真结果论证了所提出的方法的实时性与有效性。     

仅有角测量的被动式机动目标跟踪

以往的被动式跟踪研究往往假定目标作匀速直线运动, 采用目标与跟踪站的相对距离和速度为状态变量, 因而相应的跟踪滤波器不能跟踪机动目标. 研究了仅有角测量的机动目标跟踪问题, 采用目标的位置、速度及加速度作为状态变量, 并对测量方程进行适当变换, 推导出一种伪线性机动目标自适应跟踪算法, 可用于单站或多站被动式机动目标跟踪. 大量的仿真研究表明了本算法的有效性, 其中多站跟踪比单站跟踪具有更高的精度、算法稳定性和快速收敛性.     

移动机器人的队形控制及其主动避障

在这篇论文中, 我们利用一个统一的算法框架来解决移动机器人的队形控制和主动避障问题, 使得编队中的从机器人在避开障碍物的同时, 能够与被跟踪的主机器人保持期望的相对距离或相对方位. 在现有的关于主—从跟踪编队控制的文献中, 为了实现对主机器人快速准确的跟踪, 从机器人在跟踪控制时需要主机器人在惯性坐标系下的绝对运动速度作为队形跟踪控制器的输入. 然而, 在一些环境中, 主机器人的绝对运动状态很难获得. 这里, 我们将利用主—从机器人之间的相对速度来建立机器人编队系统的运动学模型. 基于这个模型的编队控制方法将不再需要测量主机器人的绝对运动速度. 进一步地, 上述的建模和控制方法被扩展为一个移动机器人的动态避障方法, 该方法利用机器人与障碍物之间相对运动状态作为避障控制器的信息输入. 利用由三个非完整移动机器人组成的多机器人系统, 验证了所提出编队控制方法的有效性.     

多移动机器人避障编队控制

研究了非完整移动机器人群的避障编队问题. 在次优化控制基础上, 通过对每个交互机器人求解指标函数存在耦合的优化问题提出了两种算法. 在终端惩罚项中加入了势场函数并且构造出相应的终端约束集. 关于系统稳定性及安全性进行了讨论. 仿真实例说明了所提算法的可行性.     

一种新的移动机器人组的多目标控制仿真实验

为了实现具有编队运动和避障能力的分布式自治系统,针对协同的轮式移动机器人组提出了一种非线性控制方法,使得其在动态变化环境中能编队运动,避开静态和动态障碍物,并有效地跟踪虚拟领航机器人。首先,建立了多目标控制问题模型,然后为环境中的每一个物体生成人工势场,在此基础上设计生成综合控制量。此方法系统地综合考虑了协同运动、虚拟领航者跟踪、避障和振荡抑制等多目标的实现。采用李亚普洛夫方法对所需的基本条件和主要特性进行了严格地证明和推导。所提出的控制基于势场法,提高了机器人组的瞬态性能,并解决了其固有的振荡问题。仿真研究表明,该方法保证了移动机器人组在动态环境中能有效地实现协同运动、虚拟领航者跟踪、避障和振荡抑制等多目标任务。     

基于势场栅格法的移动机器人避障路径规划

针对传统人工势场法应用于移动机器人避障路径规划存在的缺陷,建立了改进的人工势场模型,通过在障碍物的斥力势场函数中增加最小安全距离,同时考虑机器人与目标点的相对距离,成功地解决了障碍物附近目标不可达(Good Nonreachable with Obstacles Nearby GNRON)的问题。此外,针对传统人工势场法的局部极小点和障碍物附近目标不可达同时存在的问题,提出了以改进人工势场法为主,栅格法为辅的方案来实施避障,使得机器人能够尽快地脱离局部极小并成功地绕过障碍物到达目标点。采用栅格法对改进人工势场法做辅助决策,弥补了改进人工势场法的不足,使机器人能够顺利到达势场的全局最小点,提高了避障路径规划的安全性和可达性。论文利用Matlab进行了算法仿真,结果证明了所提方法的正确性和有效性。     

未知环境下的移动机器人定位及实时避障

针对未知环境下移动机器人实时动态避障及定位问题,考虑里程计定位的无界累加误差和动态障碍物环境下实时障碍躲避需要,提出了一种可行的避障定位的策略.该策略融合了机器人内部传感器、里程计、电子罗盘和激光测距仪的同步和异步信息,合理地解决了常规定位过程中的方向迷失问题,对于静态和动态障碍物都能很好地实时躲避,具有很强的抗干扰性和较高的定位精度.实验证明了该方法的有效性和实用性.     

移动机器人模糊逻辑控制系统避障研究

本文对全区域覆盖的局部路径规划，采用了一种模糊控制算法，利用模糊控制算法自身所具有的鲁棒性和基于生物学上的感知一动作的行为相结合。对于移动机器人的避障系统提出了充分接近障碍的避障策略，并对相关理论和实现方法作了深入的研究。     

未知环境下的移动机器人定位及实时避障

针对未知环境下移动机器人实时动态避障及定位问题，考虑里程计定位的无界累加误差和动态障碍物环境下实时障碍躲避需要，提出了一种可行的避障定位的策略。该策略融合了机器人内部传感器、里程计、电子罗盘和激光测距仪的同步和异步信息，合理地解决了常规定位过程中的方向迷失问题，对于静态和动态障碍物都能很好地实时躲避，具有很强的抗干扰性和较高的定位精度。实验证明了该方法的有效性和实用性.     

Vision-Based Obstacle Detection and Avoidance: Application to Robust Indoor Navigation of Mobile Robots

We propose a more practical and efficient method for obstacle detection and avoidance. In this paper, a robot detects obstacles based on the projective invariants of stereo cameras, fuses this information with two-dimensional scanning sensor data, and finally builds up a more informative and conservative occupancy map. Although this approach is not supposed to recognize the exact shape of the obstacles, this shortcoming is overcome in the actual application by its fast calculation time and robustness against the illumination conditions. To avoid detected obstacles, a new reactive obstacle avoidance strategy is also presented. To evaluate the proposed method, we applied it to the mobile robot iMARO-III. In this test, iMARO-III has succeeded in long-term operation for 7 days continuously without any intervention of engineers and any collision in the real office environment.