用于复杂管道内表面喷涂的冗余机器人轨迹避障规划

本文旨在系统地解决长臂冗余机器人喷涂复杂管道内表面的避障问题.首先基于空间插值提出在线碰撞检测方法,该方法不仅适用于不同形状的管道,而且检测精度随着模型采样密度的增加而增加.机器人末端连杆位姿由目标点位姿约束确定,不能通过机器人的冗余自由度进行避障调节.针对喷涂机器人末端必然碰撞情况,提出放宽目标点姿态约束的方法,利用碰撞检测确定末端最快避障方向,计算最小姿态变化矩阵,达到该情况下的避障要求.同时利用管道虚拟轴线与各关节最快避障方向优化冗余机器人其他关节的避障能力.喷涂复杂管道内表面的仿真实验验证了本文方法的有效性,解决了机器人末端必然碰撞问题,优化了机器人的避障能力.与现有方法相比,该方法可以处理更为复杂的管道避障问题.     

双机器人协调作业下碰撞算法及仿真研究

本文立足于关节水平，从双机器人碰撞研究入手，提出了机器人协同作业下碰撞检测 、干涉空间的算法，解决了机器人与周边环境任意障碍物碰撞问题．建立了连杆与连杆，连 杆与平面，连杆与任意三维实体避障理论模型，给出了相应的计算方法及计算机仿真结果．     

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.     

面向复杂障碍场的电力巡检机器人局部动态融合路径规划

为解决电力巡检机器人在复杂障碍场中，常与障碍物碰撞、避障效率低等问题，提出面向复杂障碍场的电力巡检机器人局部动态融合路径规划方法。使用基于栅格法的复杂障碍场地图生成方法，构建面向复杂障碍场的电力巡检环境地图；结合所构建地图信息，由改进遗传算法寻优获取巡检所用全局最短路径后，经时间弹性带算法，结合不同时刻机器人位姿信息，由距离阈值判断机器人与动态障碍物碰撞可能性，以全局规划路径弹性拉伸的方式，完成局部动态融合的避障运行，且需分析局部动态规划路径中，机器人运行方向与全局规划路径一致性，动态调节规划机器人巡检路径。经测试，此方法使用后，机器人未出现碰撞问题，且避障速度提升约300%。     

一种基于效益的多机器人避碰协调策略

多移动机器人系统在完成同时定位和地图构建SLAM任务时,机器人之间常常存在相互碰撞的问题,而这种碰撞的避免又不同于一般的避障,因为避障问题中的障碍物一般是不动的。为了解决机器人之间的避碰问题,提出了一种基于效益的多机器人避碰协调策略。该策略以提高多机器人系统探索效率为主,确定机器人通过交叉路口的顺序。同时考虑了动态协调避碰的情况,给出了确定机器人通过交叉路口顺序的算法。通过机器人在交叉路口实现避碰协调算法的仿真示例,对该方法的避碰协调过程进行了说明,并对仿真结果进行了分析,同时对仿真中机器人和目标位置的空间关系给出了合理的假设。     

避障机器人的设计

在机器人避障问题中,为了便对周围的事物和环境作出判断,机器人在不同的方向上都安装有传感器。由于不同的传感器上接受着不同的信息,传感器越多,对同一事物反馈的信息越多,必然会引起冲突现象的发生,直接影响了机器人对周围事物的正确判断和避障的效率。因此,冲突分解能力的好坏就成了机器人准确、高效避障的关键。在各种冲突分解算法中,树形算法是一种较有效的分解方法,所以本文以轮式机器入的避障问题作为研究对象,在对典型障碍物避障试验中大量试验数据分析的基础上,使用了二叉树冲突分解的方法对避障问题进行了分析和研究,运用基于二叉树冲突分解的避障方法,并且在单片机轮式机器人上进行了实验验证。     

吸尘机器人系统设计与避障算法研究

基于Cortex-M0微控制器设计超声波、红外和碰撞等多传感器硬件系统感知机器人工作环境,应用模糊神经网络对采集的数据进行信息融合处理,输出结果用来控制吸尘机器人的定位与避障。实验证明,多传感器硬件系统和基于模糊神经网络的避障算法大大提高了吸尘机器人的定位与避障精度,对不同的工作环境也具有良好的鲁棒性。     

基于超声测距的工业机器人避障控制系统设计

工业机器人对于自身与障碍物之间的距离测量不准确,无法根据二者距离判断行驶路径,导致避障效果较差。为此基于超声测距技术设计了一种新的工业机器人避障控制系统,从硬件和软件两方面对避障效果进行优化设计。将具有脉冲信号的超声换能器安装在单片机的操作模块中,增加MOS功率器件作为超声换能器的驱动元件,应用EA1、EA2和EA3三种型号的误差放大器,将回波信号稳定放大到电路中,利用运算放大器和RC网络电路实现滤波放大,利用信号检测电路实现检测。利用超声波传感器精准测量出自己与障碍物之间的距离,通过建立模糊数据库、定位漫反射信息、提取不同方向的测距信息实现工业机器人避障控制。实验结果表明,设计的基于超声测距的工业机器人避障控制系统能够准确测量出与障碍物之间的距离,避障控制准确率平均值达97.4%,能够实现工业机器人避障防碰撞操作。     

基于几何法的移动机器人路径规划

旨在解决动态环境中移动机器人与障碍物发生碰撞可能性的判断和避开障碍的路径规划。提出了采用几何计算的方法判断机器人和障碍物之间发生碰撞的条件,规划出机器人沿着收敛曲线运动到安全圆周,在安全圆周上作动态圆周运动,最后沿着圆弧退出圆周到达预定的避障路径。将基本的避开障碍的理论和几何算法有机地结合起来,获得了光滑的路径,提高了机器人避开障碍的效率。     

基于改进人工势场法的多机器人编队避障

为解决多机器人系统在编队过程中的避障以及成员之间避碰问题,提出了基于改进人工势场(IAPF)的避障以及基于一致性的编队控制方法。为分析机器人的运动学,建立了数学模型,构造了运动态势感知图(MSAM),使机器人能够更好地感知周围环境信息以做出最佳决策;为解决人工势场法中的局部最小值与目标不可达(GNRON)问题,建立了旋转势场;为避免机器人之间的碰撞,设定了排斥势函数与机器人优先级模型。使用基于一致性的编队原理,设计稳定的拓扑结构,对多机器人进行编队控制。为证明所提算法的有效性,设计了一系列的仿真实验,最终证得该方法可有效解决多机器人系统在编队过程中的避障以及避碰问题。     

高精度激光测距下的机器人自主避障控制

在机器人自主避障过程中,由于传感器数据的误差会降低机器人感知和决策的准确性,从而影响机器人自主避障能力。为此,提出高精度激光测距下的机器人自主避障控制方法。通过设计机器人体系结构,建立机器人运动学模型,为机器人避障控制提供依据。采用高精度激光测距技术,构建机器人移动场地地形。通过自适应阈值方法,完成机器人的自主避障控制。实验结果表明,所提方法的机器人自主避障控制效果好,且障碍物位置测试值与实际位置值的误差保持在0.5m以内,具有较高的避障控制精确度。     

基于超声波传感器的脑控轮椅避障系统的研究

针对脑控轮椅行驶时因用户脑电信号的不稳定性可能引起碰撞事故发生的现象,提出了一种避障方法,并设计了多路超声波传感器避障系统及避障提示反馈界面;反馈界面上实时显示的提示信息将辅助用户做出有效的避障决策;当用户采用脑电自主控制轮椅运行时,若无法成功避障,则该避障系统立即启动紧急停车功能以避免与障碍物发生碰撞,保证了脑控轮椅用户的人身安全;实验结果表明:当把安全区域临界值、前后及左右紧急停车距离临界值分别设置为500mm、400mm和200mm时,该超声波传感器避障系统稳定性好、实时性强,能够满足脑控轮椅的用户安全导航的需要.     

An obstacle avoidance algorithm for robot manipulators based on decision-making force

Obstacle avoidance is a significant skill not only for mobile robots but also for robot manipulators working in unstructured environments. Various algorithms have been proposed to solve off-line planning and on-line adaption problems. However, it is still not able to ensure safety and flexibility in complex scenarios. In this paper, a novel obstacle avoidance algorithm is proposed to improve the robustness and flexibility. The method contains three components: A closed-loop control system is used to filter the preplanned trajectory and ensure the smoothness and stability of the robot motion; the dynamic repulsion field is adopted to fulfill the robot with primitive obstacle avoidance capability; to mimic human’s complex obstacle avoidance behavior and instant decision-making mechanism, a parametrized decision-making force is introduced to optimize all the feasible motions. The algorithms were implemented in planar and spatial robot manipulators. The comparative results show the robot can not only track the task trajectory smoothly but also avoid obstacles in different configurations.     

基于移动障碍的MWSN节点协同转向避障方法

针对传统蜂拥控制模型协同避障的研究,笔者曾对其做出了改进,并加入了Steer to Avoid避障法则,通过仿真表明,它能够有效提高避开静止障碍的效率。该模型用于具有移动障碍的环境时,若障碍的运动方向与节点的判断方向同向,可能会与障碍物保持相对静止,从而大幅度降低避障效率。对Steer to Avoid进一步改进,提出一个新的针对移动障碍物的避障模型。当障碍物的运动趋势和节点的Steer to Avoid转向判断相同而且两者的速度较为接近时,节点将向着障碍物运动的相反方向运动。提出了对障碍物的移动预判。仿真实验结果表明,与传统两个模型相比,该模型在平均速率和时间效率上有显著提高,并且适用于避开未知的移动凸形障碍。     

Distributed optimal cooperative tracking control of multiple autonomous robots

This paper presents a unified distributed optimal control approach for multiple autonomous robots’ cooperative tracking as well as obstacle avoidance. An inverse optimal control strategy is employed to design cost functions such that three cooperative control objectives including cooperative tracking, obstacle avoidance, and control effort minimization, can be addressed in one optimal control design process. The optimal control law of each robot can be obtained in a closed-form and only depends on the local information from the neighbors, rather than all robots’ information. Three simulation scenarios, rendezvous to a pre-specified point, tracking a straight line reference with a constant velocity, and tracking a circular trajectory, demonstrate the desired cooperative tracking behaviors as well as obstacle avoidance capability.     

机器人视觉中障碍物刚柔性的判别方法

为了降低机器人避障算法的复杂度、提高避障效率,提出了一种在避障前对检测到的障碍物的刚柔性进行判定,从而除去不需要进行避障处理的柔性物体的方法。具体方法是将提取出的视频图像的帧图序列进行处理后叠加,提取叠加图像外边缘的特征点,变换坐标系后进行曲线拟合,得到特征曲线的方程式,根据其计算出障碍物的带权柔度,将障碍物的带权柔度和柔度阈值作比较,当障碍物的带权柔度大于或等于柔度阈值时,障碍物为柔性物体;否则,障碍物为刚性物体。此外,提出了一种物体刚柔性的误判情况和解决方法以及在无风或微风情况下该方法局限性的解决方案。实验结果证明,这种方法可以很好地判别物体的刚柔性。     

基于双旋Lyapunov矢量场的无人机避障算法

提出一种基于双旋Lyapunov矢量场的无人机避障算法.首先,建立无人机和障碍物的模型,并根据无人机有限时间是否会侵犯障碍物安全圆设计避障判定规则;然后,基于最小侧向偏移量原则选定避障机动中无人机速度旋转方向为最优避障方向,选定其反方向为矢量场旋转方向,定义成功避障的标准并进行证明;最后,通过建立的障碍物合并规则提升避障效率,使得上述方法适用于未知环境下的无人机在线避障.仿真结果表明,在无人机性能约束下,所提出的算法对动态和静态障碍都能有效避障,算法性能优于Dubins路径和人工势场法.     

一个计算机生成角色的行进避障算法

文章对计算机生成角色在分布式虚拟环境中行进时的障碍规避进行了研究。避障是计算机生成角色在行进中对各种障碍物的实时处理过程,文中给出了一个计算机生成角色的避障算法,对虚拟环境中不同类型的实体发生的可能碰撞采取了不同的避撞策略,着重研究了多个计算机生成角色间避障的方法;与已有的一些研究不同,笔者提出了可能障碍区和可能障碍集的概念,在此基础上对多个计算机生成角色产生可能障碍区后进行了实时处理;文中还给出了算法的正确性证明和时间复杂度分析。使用这个算法,可使计算机生成角色在虚拟环境中的行进行为更加逼真。     

智能移动机器人的超声避障研究

智能移动机器人是机器人研究领域的重要方向,是当前机器人领域中最活跃的研究主题之一.在分析了智能移动机器人避障常用传感器的基础上,提出了基于多超声传感器的移动机器人的超声避障系统.介绍了超声避障系统的模糊控制规则和非模糊化,并给出了实验结果.实验结果表明,模糊控制机理和策略易于接受和理解,便于应用开发,模糊避障算法对环境有很大的适应性,机器人在不同的环境条件下实现了避障.     

Optimal consensus algorithm integrated with obstacle avoidance

This article proposes a new consensus algorithm for the networked single-integrator systems in an obstacle-laden environment. A novel optimal control approach is utilised to achieve not only multi-agent consensus but also obstacle avoidance capability with minimised control efforts. Three cost functional components are defined to fulfil the respective tasks. In particular, an innovative nonquadratic obstacle avoidance cost function is constructed from an inverse optimal control perspective. The other two components are designed to ensure consensus and constrain the control effort. The asymptotic stability and optimality are proven. In addition, the distributed and analytical optimal control law only requires local information based on the communication topology to guarantee the proposed behaviours, rather than all agents’ information. The consensus and obstacle avoidance are validated through simulations.