基于全景视觉机器人自定位方法研究

根据RoboCup比赛规则的改变,在足球机器人失去利用球门、立柱等地标信息定位条件情况下,提出一种新的基于全景视觉的自定位方法。该方法通过对白色标志线上点的识别,结合场地环境栅格化的处理,通过最小误差搜索而达到快速、精确自定位的目的。实验结果表明该自定位方法达到了较高定位精度和较快定位速度。     

Robot Self—Location by Line Correspondences

This paper thoroughly investigates the problem of robot self-location by line correspondences.The original cotributions are three-fold:(1) Obtain the necessary and sufficient condition to determine linearly the robot‘s pose by two line correspondences.(2) Show that if the space lines are vertical ones,it is impossible to determine linearly the robot‘s pose no matter how many line correspondences we have,and the minimum number of line correspondences is 3 to determine uniquely (but non-linearly)the robot‘s pose.(3) Show that if the space lines are horizontal ones,the minimum number of line correspondences is 3 for linear determination and 2 for non-linear determination of the robot‘s pose.     

基于贝叶斯滤波理论的自主机器人自定位方法研究

针对自主机器人定位问题,研究了基于贝叶斯滤波理论的自定位方法,从概率表达的角度介绍了贝叶斯滤波方法各种不同的实现形式,分析了各种不同定位方法的性能,指出了它们的优缺点,并对每种方法的改进方法进行了探讨和分析,最后总结了定位方法的基本特点,并对贝叶斯滤波理论在自主机器人领域中的应用前景进行了展望,探讨了未来的发展方向。     

基于多传感器的全向足球机器人自定位

随着对足球机器人智能水平的要求进一步提高,机器人足球委员会将比赛场地的立柱、球门颜色取消.这使以前的基于球门、立柱地标的足球机器人自定位方法失效了.本文提出了一种利用了里程计、罗盘和全景摄像头多种传感器信息的视觉图像特征匹配的足球机器人自定位方法.首先,机器人通过里程计和罗盘取定一个可能位姿.然后,由视觉处理系统把机器人的可能位姿当作变换因子对实时拍摄到的场景图像作旋转、平移变换.最后,将变换后的图像中的白线与参考图像中的白线相比较,选择使图像匹配程度最大的变换因子作为机器人自定位的结果.实验结果表明该自定位方法达到了较高定位精度并能满足比赛的高实时性要求.     

一种鲁棒的基于全向视觉的足球机器人自定位方法

针对RoboCup 中型组机器人足球比赛环境高度动态的特点和现有定位方法的不足,提出了一种鲁棒 的基于全向视觉的自定位方法．该方法结合使用粒子滤波定位和匹配优化定位,同时还设计了基于图像熵的摄像机 参数自动调节算法以使全向视觉的输出能够适应光线条件的变化．实验结果表明,通过使用该方法,机器人能够在 实时获得高精度自定位的同时实现可靠的全局定位,并对遮挡、光线条件变化等环境动态因素具有很强的鲁棒性．     

RoboCup3D仿真系统中的机器人自定位方法

在RoboCup3D仿真比赛中,机器人自定位非常重要,定位不准确会对仿真比赛产生严重的影响。为了模拟真实环境,比赛中加入了视觉噪声。这使机器人定位变得更加困难。本文针对RoboCup3D仿真中的机器人视觉特征,提出一种观测值加权融合的卡尔曼滤波方法来实现机器人自定位,采用此方法能得到更精确的观测值。仿真实验结果表明,此定位方法大大提高了机器人自定位的精度。     

一种中型自主足球机器人自定位方法

针对RoboCup中型自主足球机器人比赛中的自定位要求,提出了一种新的自定位方法。利用电子罗盘获取航向角度,根据航向角度将全向视觉获取的白线初始信息转换为白线的半全局信息;利用白线实垂交类型、辅助白线的距离与角度信息,结合定位区域优先度算法确定机器人所在的最终定位区域;根据定位区域内两条实垂交白线的交点位置关系得到机器人在场地中的位置,实现自定位,并讨论该方法对全向视觉观测范围的要求。实际场地的实验结果,验证了该方法的有效性。     

医用机器人自行走及导航定位控制系统

论述在疫情背景下医用机器人的发展与现状,并以消毒机器人为例探究了自行走及导航定位控制系统设计.深入探讨控制系统基于无线(WiFi)定位的算法,研究其结合摄像头、超声波雷达,并通过轨迹跟踪实现消毒机器人实现行走智能化的过程.对医用机器人控制系统进行选择优化设计,在系统结构合理的前提下,实现迅速反应、全向避障,达到自行走及...     

融合测程法与视觉信息的足球机器人自定位方法

针对足球机器人自定位问题,提出一种融合测程法与视觉信息的定位方法。方法综合考虑两种信息的特点,有效实现优势互补:一方面,针对视觉定位易出现的歧义,利用测程法获得的定位结果予以有效消解;另一方面,随着运动,测程法定位易出现误差的累积,利用消歧后的视觉定位结果加以动态修正。最后,在Webots模拟平台上进行的机器人球场定位实验表明文中方法的有效性。     

基于自抗扰控制的机器人定位策略

机器人定位即需根据传感器测量对自身位置进行估计. 由于机器人系统模型的复杂非线性, 工况环境中的不确定干扰, 定位结果不可避免地会受到系统内外扰动的影响. 现有的定位算法往往仅能依赖模型或传感配置以及算法自身的鲁棒性被动抗扰, 这使得定位系统的抗扰能力有限、应用场景受限. 本文基于自抗扰控制思想提出一种 能够主动补偿系统内外扰动的机器人定位策略. 该策略将系统中所有能够影响最终定位结果的不确定因素统一视为总扰动, 并设计扩张状态观测器实现对总扰动的观测, 在此基础上构建控制器补偿总扰动影响, 以使定位结果更加准确. 与传统的定位抗扰策略相比, 本文所提出的抗扰定位策略并不依赖于模型或特定的传感配置, 能够处理任意有界的扰动类型, 理论上能够成为定位抗干扰的终极解决路径. 最后, 基于李雅普诺夫理论证明了系统的稳定性. 仿真和实车实验验证了本文提出的基于自抗扰控制的机器人定位策略能够有效地观测系统总扰动, 并补偿扰动影响, 提高定位结果的准确度.     

基于多路线追踪的机器人局部路径规划与实验

为了提高智能送餐机器人局部路径规划的稳定性和实用性,针对在机器人初始姿态与预设路径偏差较大时使用传统纯追踪模型受限的问题,使用多次追踪的方式对传统纯追踪模型算法进行改进。通过建立机器人简化模型,设计多条具有相切几何关系的追踪路线,达到减小前视距离取值的目的,解决了因前视距离取值不当引起的追踪抖动和追踪拟合程度下降的问题,并通过仿真和实验分析,验证了改进后算法的适用性和高效性。     

基于神经网络和遗传算法的足球机器人路径规划

针对足球机器人在动态环境下的安全路径规划,提出一种将神经网络和遗传算法相结合的路径规划方法.用hopfield神经网络描述存在障碍物的动态环境,然后用遗传算法对代表路径的控制点进行寻优,并把路径安全性和最短路径要求融合为一个适应度函数.通过仿真实验表明该方法具有较高的实时性和有效性.     

基于神经网络租遗传算法的足球机器人路径规划

针对足球机器人在动态环境下的安全路径规划,提出一种将神经网络和遗传算法相结合的路径规划方法。用hopfield神经网络描述存在障碍物的动态环境,然后用遗传算法对代表路径的控制点进行寻优,并把路径安全性和最短路径要求融合为一个适应度函数。通过仿真实验表明该方法具有较高的实时性和有效性。     

基于增强现实的机器人远程控制系统研究

虚拟现实技术的应用使远程控制系统得到发展,增强现实技术是虚拟现实技术的拓展,它将计算机生成的虚拟物体叠加到用户感知的真实世界中.提出并实现了一种基于增强现实的机器人远程控制系统,并就其结构和关键技术进行详细的说明,实验及运行结果表明该系统能有效地改善人机交互能力,并能提高远程控制的精度.     

基于CAN总线的自主式仿人型机器人控制系统

文章主要包括以下几部分：CAN总线介绍，机器人控制系统介绍，控制器硬件软件的 分析与设计，调试结果以及调试中出现的问题分析．     

基于改进的遗传算法和模糊逻辑控制的移动机器人导航

本文给出了一种用遗传算法学习模糊规则以完成移动机器人导航的方法.采用了变长度编码 方法和竞争型小生境遗传算法，减少了染色体的尺寸和复杂度，同时提高了学习速度．本文 考虑了轮式移动机器人的运动模型，将更符合实际情况的左右轮速度作为模糊规则的输出． 整个学习过程在仿真环境下完成后，在仿真和自行开发的全局视觉平台上对学到的规则进行 了验证，实验结果证明了方法的正确性．     

基于位姿空间栅格扩展及变维搜索的\=机器人运动规划新策略

本文首先对机器人运动规划算法中的栅格扩展策略及次序规划法进行了探讨,并提 出了相应的改进方法,在此基础上提出了一种新的机器人运动规划策略——基于位姿空间栅 格扩展及变维空间搜索算法,该算法可有效地在复杂环境中找出无碰撞路径．     

基于改进RRT-Connect算法的机械臂路径规划

针对RRT^*算法速度较慢问题,提出一种快速收敛至最优路径的最优双向快速扩展随机树(Optimal Bidirectional Rapidly-exploring Random Trees,Obi-RRT)算法。Obi-RRT使用改进的RRT-Connect算法快速得到较低成本路径,通过路径修剪得到关键点,围绕关键点提出三种采样空间并进行采样,通过不断更新关键点从而得到最优或接近最优的路径。平面和机械臂关节空间下的仿真实验表明,Obi-RRT算法运行时间仅为RRT^*算法的十分之一,并且路径成本更低。     

基于结构光的机器人焊接实时图像处理方法的研究

本文就焊缝自动跟踪中的一个关键问题——图 像的去噪处理问题进行了深入的研究，提出了使用LOG滤波器和图像分割滤波器相结合共同 处理焊缝图像的新方法．该方法处理效果好，图像处理时间不足0.8s，很有可能用于焊缝跟 踪的图形实时处理工作．