基于道路场景理解的巡检机器人避障方法研究与应用

为提升巡检机器人的导航避障能力,本文将深度学习技术应用于场景识别中,提出了一种基于道路场景理解的巡检机器人自主避障方法(Road Scene Understanding Net, RSUNet).该方法首先将多层卷积与LeakyReLU激活函数相结合,并以残差结构和金字塔上采样结构的方式,构建高精度道路场景理解网络;其次,设计自适应控制模块来对比前后两帧图像的深层特征信息,并根据特征差异大小自动控制后续网络层的特征计算,避免相似特征重复提取,保障网络效率;最后,将场景理解结果转化为巡检机器人前方不同区域的目标信息,通过分析机器人前方可行道路区域以及障碍物所处位置来指导巡检机器人实现导航避障.实验结果表明,所提方法有效的平衡了场景理解网络的识别精度与计算效率,同时,在实际变电站巡检机器人平台上,该方法也表现出较强的适应性,并能准确高效的为机器人提供场景信息,辅助机器人完成实时自主避障.     

轮式机器人双环轨迹物联网安全传感控制技术

针对轮式机器人控制过程中显著非线性、非完整约束动力学问题,结合物联网传感技术、双环积分滑模控制技术,提出一种轮式机器人运动轨迹的自动控制方法。采用感知层、网络层、应用层架构物联网,添加安全传感节点。利用最小二乘估计法处理传感节点信号,根据各基站与待定位节点间的信号到达时间差,获取机器人位置。针对轮式机器人的非完整约束动力学模型,利用双环积分滑模控制技术,结合内外环控制律,构建基于积分滑模面的内外环控制模型,实现轮式机器人轨迹安全传感自动控制。实验结果表明,所提技术的控制轨迹与期望轨迹拟合情况良好,可以达成预期控制目标。     

基于三维设计的变电站移动机器人路径规划

变电站是电力系统实现电压电平转换和电能分配的重要组成部分,其安全稳定运行具有重要意义。文章通过构建变电站三维模型,利用基建全过程综合数字化管理平台和数字化三维设计模型等技术手段及展现方式,结合电气设备在三维环境中的位置,自动规划机器人巡视路径,辅助机器人导航,完成设备信息的自动采集,提高其可靠性、准确性、智能化和友好的交互性,使变电站巡检机器人最终完全替代人工进行变电站巡检。     

不同摄像头俯仰角下巡检机器人模糊控制策略关系研究

模糊控制策略是机器人导航中广泛使用的控制策略.一般情况下,基于导航线的机器人视觉导航中,具体的模糊控制策略与摄像头特定的俯仰角相对应.摄像头的俯仰角改变,则相应的模糊控制策略就需要改变,否则将会影响模糊控制策略的准确性.研究发现,摄像头不同俯仰角之间,其视野区域存在着内在联系,理论证明支持该结论.在此基础上,提出了一种计算方法,当给出某个较小角度俯仰角的模糊控制策略之后,对任意较大角度的摄像头俯仰角,能够自动给出相应的模糊控制规则,控制机器人沿导航线行进.实验证明,算法给出的模糊控制策略,能较好的控制机器人偏离导航线的误差.     

轮式机器人滑模轨迹跟踪控制器设计

轮式机器人是一个典型的非完整性系统。由于非线性和非完整特性,很难为移动机器人系统的轨迹跟踪建立一个合适的模型。介绍了一种轮式机器人滑模轨迹跟踪控制方法。滑模控制是一个鲁棒的控制方法,能渐近的按一条所期望的轨迹稳定移动机器人。以之为基础,描述了轮式机器人的动力学模型并在二维坐标下建立了运动学方程,根据运动学方程设计滑模控制器,该控制器使得机器人的位置误差收敛到零。     

基于多传感器信息融合的避障循迹机器人设计

目前循迹机器人在多传感器信息融合、多行为冲突等问题的解决上尚存缺陷,不能准确识别U形等复杂障碍并智能选择最优避障路径.设计以QT89S52单片机作为轮式机器人的MCU,使用红外和超声波传感器采集周围环境信息,综合优先级裁决方法和模糊行为融合法处理多传感器信息,控制轮式机器人的运行状态,较好地处理循迹过程中存在的各种行为...     

移动送料机器人地图构建与运动控制研究

移动机器人的地图构建与运动控制是智能移动机器人进行自主导航的基础.针对工业装配生产线的不同工位需要送料的需求,本文以一台轮式差速移动送料机器人为研究对象,利用激光雷达作为传感器,搭建一个装配生产线,设计、实现了基于ROS的移动送料机器人的地图构建与运动控制策略.利用slam_gmapping算法包,实现了机器人在特定装...     

基于视觉检测与自主导航的轮式机器人平台

近年来,机器人产业发展迅速,为适应社会发展需求,构建了基于机器人系统ROS,以Kinect2为核心的轮式机器人平台,其涵盖了机器人运动、视觉检测与导航、机械臂控制等多学科知识的运用,并具有较好的功能扩展性。实践表明,该平台能够较好地实现机器人视觉检测与导航、机械臂抓取等功能,并可基于该平台开发如巡检机器人、餐厅服务机器人等具有特定功能的机器人平台。     

基于多传感器信息融合的避障循迹机器人设计

目前循迹机器人在多传感器信息融合、多行为冲突等问题的解决上尚存缺陷,不能准确识别U形等复杂障碍并智能选择最优避障路径。设计以QT89S52单片机作为轮式机器人的MCU,使用红外和超声波传感器采集周围环境信息,综合优先级裁决方法和模糊行为融合法处理多传感器信息,控制轮式机器人的运行状态,较好地处理循迹过程中存在的各种行为以及行为冲突,更准确地检测识别标志信息,以最优路径避开U形等复杂障碍并保证循迹的快速性和准确性。将所提出的方法应用在轮式机器人上,结果验证了其有效性。     

面向轮式机器人导航的轨迹推演

基于满足低成本轮式移动机器人平台的导航需求为目的,通过轮式机器人的运动模型,深入分析轮式机器的状态,实时地解算轮式机器人的相对位移和航向角,之后给上位机发送相对位移和航向角数据进行估算解析,最后通过解析出来的数据推演出轮式机器人的实时轨迹。实地实验验证了轮式机器人相对位移解算以及对上报数据进行解析算法的性能。本算法为轮式机器人的轨迹估算推演提供了新思路,实验结果证明了该算法的正确性与实用性。     

Autonomous Mobile Robot Navigation Using Passive RFID in Indoor Environment

This paper proposes an efficient method for localization and pose estimation for mobile robot navigation using passive radio-frequency identification (RFID). We assume that the robot is able to identify IC tags and measure the robot's pose based on the relation between the previous and current location according to the IC tags. However, there arises the problem of uncertainty of location due to the nature of the antenna and IC tags. In other words, an error is always present which is relative to the sensing area of the antenna. Many researches have used external sensors in order to reduce the location errors, with few researches presented involving purely RFID driven systems. Our proposed algorithm that uses only passive RFID is able to estimate the robot's location and orientation more precisely by using trigonometric functions and the IC tags' Cartesian coordinates in a regular gridlike pattern. The experimental results show that the proposed method effectively estimates both the location and the pose of a mobile robot during navigation.      

基于光栅投射的机器人导航视觉传感器研究

为了实现暗环境下移动机器人导航中障碍物的检测与运动机器人的定位,采用了一种组合式光栅投射立体视觉传感器研究方法,首先通过光栅投射和立体视觉相融合的方法,建立光栅投射立体视觉传感器几何和数学模型,然后利用空间设备位置约束原理和投影平面相交的方法,进行了机器人视场内空间物体的3维坐标计算,建立了可靠真实的障碍物检测和分析方法,并进行了理论分析和实验验证,取得了距离计算精度0.8mm的数据。结果表明,该方法对于图像计算的精度在亚像素级。该方法有利于目前黑暗环境中机器人无法自主导航难题的突破,为黑暗环境中无全球定位系统支持的机器人导航提供了基础探索。     

电厂智能巡检机器人导航技术研究及应用

本文详细介绍了电厂智能巡检机器人的几种导航方式,包括:电磁导航、射频识别导航、激光导航、视觉导航、GPS导航、惯性导航、超声波导航和SLAM导航,并对导航的发展方向提出了见解.     

Baggage Transportation and Navigation by a Wheeled Inverted Pendulum Mobile Robot

Our goal is to configure an automatic baggage-transportation system by an inverted pendulum robot and realize a navigation function in a real environment. The system consists of two cooperative subsystems: a balancing-and-traveling control subsystem and a navigation subsystem. Position errors of the inverted pendulum robot are often caused by a drift error in the gyro sensor and a change in the center of gravity by a loaded baggage when applying the linear state feedback control method for balancing and traveling. We have reduced the position errors for navigation by resetting the balance position occasionally while traveling with simple methods without an external observer or alternative sensors. In this paper, we state the method and show the experimental results of navigation in a real environment by the implemented robot system.     

水下机器人水质参数检测与异常校验系统

设计了一种水下机器人上的水质参数检测与异常校验系统.水下机器人利用声纳导航模块和搭载式惯性导航模块对当前时刻的速度、方位和深度进行定位测量.传感器检测模块测量机器人当前所处位置的水质参数,通过RS232接口传送到机器人内置微处理器.异常校验模块获取微处理器发送的传感器数据信息,利用小波变换检测信号的极值点,以确认系统运行是否存在故障.通过对小波变换的高频噪声设置阈值消除噪声干扰,以达到异常校验结果的精确度.无线通信网络将校验结果和水质参数发送到岸基设备.岸基设备将当前位置的水质参数与水下机器人航迹经纬度相匹配,形成水质经纬度分布数据.岸基设备安装有我们自主开发的Density Map软件,可直观地显示检测区域的水质参数/浓度经纬度分布图.通过在现场与传统水质参数仪对比实验测试,验证了系统设计的可行性以及水质参数测量结果的合理性.     

基于机器视觉的智能导览机器人控制系统设计

在研究机器视觉的移动机器人导航技术的基础上,基于层次结构,简单介绍导览机器人控制系统的总体方案及软硬件设计。采用图像处理中的边缘检测和模板匹配方式进行机器人的视觉导航,使机器人在结构化道路环境下能够自动躲避障碍物,停靠到目标点,并能向参访者导览解说,最后验证了该系统的有效性和优越性。     

Mobile Robot Exploration in Indoor Environment Using Topological Structure with Invisible Barcodes

This paper addresses the localization and navigation problem in the movement of service robots by using invisible two dimensional barcodes on the floor. Compared with other methods using natural or artificial landmarks, the proposed localization method has great advantages in cost and appearance since the location of the robot is perfectly known using the barcode information after mapping is finished. We also propose a navigation algorithm which uses a topological structure. For the topological information, we define nodes and edges which are suitable for indoor navigation, especially for large area having multiple rooms, many walls, and many static obstacles. The proposed algorithm also has the advantage that errors which occur in each node are mutually independent and can be compensated exactly after some navigation using barcodes. Simulation and experimental results were performed to verify the algorithm in the barcode environment, showing excellent performance results. After mapping, it is also possible to solve the kidnapped robot problem and to generate paths using topological information.     

基于无线传感器网络的移动机器人导航方法

为移动机器人在无定位信息的无线传感器网络(WSN)中选择路程短、代价低的导航路径,提出了一种基于无线传感器网络的移动机器人导航方法,包括全网络导航路径规划和局部节点趋近算法。该方法通过结合各节点传感器数据,构造代价函数,在网络中建立伪梯度势场,为移动机器人规划最优路径;移动机器人通过探测接收信号强度指示(RSSI),逐一趋近该路径上的传感器节点到达目标节点。仿真结果表明,该方法能够根据移动机器人的导航要求,引导移动机器人迅速沿最优路径到达目标节点。     

基于扩展卡尔曼滤波器的移动机器人SLAM研究

文中阐述一种移动机器人SLAM问题的解决方法,首先利用激光测距仪得到环境中障碍物的监测图表,然后增量的构建全局地图。利用扩展卡尔曼滤波器（EKF）创建移动机器人定位计算的有界估量;最后通过仿真和物理实验验证了该方法的正确性。可为解决机器人在未知环境下的地图创建与定位问题提供理论依据,具有实际意义。     

Mobile robot position determination using visual landmarks

This paper is concerned with the problem of determining the position of a mobile vehicle during navigation. In order to achieve this objective a multisensor navigation system for self location of the robot has been developed. By tracking a few known landmarks with a vision module, the system is able to monitor continuously its position and to integrate these estimates with the measures provided by the vehicle odometers. This paper describes in detail the vision module used by the navigation system