基于多超声波传感器避障机器人小车的设计

本文介绍了采用多超声波传感器的避障小车的设计与实现.通过多个超声波发送脉冲检测与障碍物间的距离,控制方向舵机进行转向,实现小车的避障功能.小车采用前轮舵机转向,后轮H桥驱动电路和齿轮减速驱动的方式,以Arduino Mega ADK控制板作为控制核心,进行了软硬件系统的设计,搭建出自动避障小车平台,取得了良好的实验效果.     

基于模糊贝叶斯网络算法的智能轮椅避障

对传统BP神经网络模糊逻辑的智能轮椅避障方法在训练过程中存在的过拟合和避障路径不够优化的问题,提出了一种模糊贝叶斯网络避障算法以降低神经网络的复杂度;该算法利用模糊神经网络对隶属度函数的参数进行自主学习调整,同时为增强神经网络的泛化能力和计算能力,在网络目标函数中加入权衰减项,利用贝叶斯原理优化神经网络的结构和权值;仿真和实机实验表明,该算法在训练结果和避障效果上均优于传统BP神经网络,提高了智能轮椅避障的实时性,优化了避障路径,可满足用户对智能轮椅安全性和舒适性的需求。      

脑控智能轮椅控制系统

为身体高度瘫痪的残疾人士能够自由移动,提出了一种基于脑机接口实验平台BCI2000的自发想象控制轮椅的新方法。该控制系统主要由Emotiv脑电采集装置、一台笔记本电脑、一个单片机控制器组成,对采集的信号进行时频特征分析,并利用改进的感知器算法对信号进行分类。利用提示被试者想象左右手运动的脑电信号特征,实现对轮椅的左转和右转的控制,对今后进一步研究轮椅的精确控制系统具有重要的指导意义。     

基于模糊神经网络在智能轮椅避障中的应用

针对机器人在未知环境中的避障问题,提出了一种多传感器信息融合的避障方法.利用多传感器(声纳、摄像头)来采集外部环境信息,使得智能轮椅在移动过程中可以得到更充分的外部环境信息;使用基于Takagi-Sugeno (T-S)模型的模糊神经网络来对环境信息进行融合;通过融合的结果来控制轮椅的避障行为.通过模拟实验验证和分析,表明了该方法在解决轮椅避障问题方面有很好的效果,同时优化了轮椅避障的路径,提高了智能轮椅使用的安全性和方便性.     

工业机器人超声波传感器避障算法设计与优化研究

超声波传感器具有成本低、精度高、运算快、避障算法设计简单的特点,在工业机器人避障、路径规划领域表现出良好的前景.文章以超声波避障算法为基本原理,探讨其在工业机器人领域的应用价值、算法设计及优化方向,以便于改善现有技术在避障设计中的缺点,使工业机器人更好地服务于工业企业的生产需要.     

超声波传感器在电动轮椅车上的应用研究

根据超声波测距原理,提出一种基于超声测距技术的电动轮椅车检测障碍物、避障的新方法.设计了超声波测距的发射、接收电路,测量数据经单片机用改进的算法处理校正后误差很小,获得较高的精度,可以达到cm级,完全满足室内电动轮椅车行驶时检测障碍物的要求.此种测距方法简单实用,在电动轮椅车上的应用也易于实现,具有一定的应用价值.     

模糊控制技术在智能轮椅避障中的应用

本文简单介绍了超声传感器的工作原理。并用多个超声波传感器来获取环境信息,得到障碍物的距离和方向的信息,然后基于模糊控制技术对这些信息进行数据融合,从而实现智能轮椅的安全避障。     

残疾人轮椅智能避障功能创新研究

为研究电动轮椅的智能避障功能,该研究特点在于将HC-SR04超声波传感器和ZY101红外避障传感器相结合使轮椅对环境的感知更加准确,通过多传感器融合技术和模糊控制技术的研究进一步提高避障功能计算的精确度,使电动轮椅在实际行驶中可以自主地完成路线规划并躲避障碍物,更安全便捷地抵达目的地.     

移动机器人漫游避障的研究

移动机器人在做漫游运动时,它的运动是随机的,因而避障是漫游过程中必须要解决的问题.本文应用多超声波传感器设计了移动机器人漫游避障的控制算法,在Pioneer 3-Dx型移动机器人自带的仿真平台SRIsim上进行了仿真实验,仿真结果表明了所设计算法的有效性和可行性.     

基于多传感器的扫地机器人导航系统避障研究

探讨了扫地机器人导航系统中基于多传感器的避障问题。通过设计一套多传感器避障方案,结合多传感器数据融合算法、避障路径规划算法,并考虑其他潜在影响因素,实现扫地机器人导航系统性能。     

基于模糊控制的超声波避障方法的研究

依据移动机器人上超声波传感器的布置和分组情况,将反映移动机器人当前感知环境的期望类别进行了概括。在此基础上分析了移动机器人的模糊避障原理,并建立了一种基于人的驾驶经验的模糊逻辑控制的路障躲避方法。通过对人的驾驶经验的分析,针对移动机器人建立了路障躲避的模糊规则,并给出了输入与输出变量的隶属度函数。在Simulink中模拟机器人行驶的环境,建立相应的模型对系统进行仿真,结果表明移动机器人能实现自主行驶。     

基于神经元网络的超声传感器补偿算法及在井下机器人避障中的应用

详细分析了超声波传感器在测距应用方面的局限性,并针对每个局限性提出了解决方案。文章重点指出对超声波传感器进行温度、湿度的补偿,尝试用Elman反馈神经元网络逼近函数。Elman网络隐层采用了“tansig”激活函数,输出层选用了“pureline”激活函数,保证了只要有足够多的隐层神经元个数,网络就可以任意精度逼近任意函数。经实验验证,在对超声波测距传感器进行温度、湿度补偿后,其测量精度提高了两个数量级,大大提高了超声测距传感器的工作精度。在井下机器人避障系统中测试应用后,提高了避障系统的测量精确度,降低了避障系统的误判率,使井下机器人工作安全系数得到了提高。     

基于Jetson和超声传感器的清洁车避障方法研究

为解决清洁车普遍存在的清扫盘和喷水杆容易因触碰路肩造成损失的问题,提出了一种基于Jetson和超声传感器的清洁车路肩距离检测及避障方法。该方法采用超声传感器检测清洁车清扫盘到路肩的距离,以Jetson AGX Xavier作为控制核心。Jetson控制器对超声传感器检测到的距离信息进行处理,生成控制指令,通过CAN总线将控制指令传送到车载CAN设备控制器,控制清扫盘和喷水杆收放来减少损失。行车实验表明,所提出的检测方法和系统可以有效避免清洁车离路肩过近,减少清扫盘和喷水杆与路肩的碰撞。     

一种新颖的基于二分法和模糊控制的移动机器人避障系统

针对超声波传感器波束角窄导致移动机器人存在避障盲区的现状,研究了一种新颖的超声波避障系统。该系统采用六个超声波传感器构成特别设计的超声波阵列,实现无盲区检测中大型移动机器人前方及左右两侧障碍物的位置,充分保障运行安全性;同时在避障算法上,采用二分法和模糊控制相结合的控制算法,简化了模糊控制规则使系统具有很好的智能性和实时性,实现了移动机器人选择最佳避障路径并对新增的动态障碍物进行避障。将此避障控制系统应用于移动机器人上,实验结果表明：在未知环境下,实现对移动机器人周边的无盲区检测,并且能够实时根据周围障碍物的动态情况选择最佳避障路径,避免了其它避障控制算法中易出现的误避障和二次避障的情况。     

基于激光和单目相机信息融合的智能轮椅避障策略研究

针对智能轮椅使用环境复杂多变,障碍物形状各异,单一传感器无法获得完整的环境信息的问题,提出一种基于激光传感器和单目视觉传感器信息融合的障碍物检测方法。通过单目相机和激光雷达传感器感知智能轮椅周围环境,得到障碍物的形状、距离分布状况等信息;在此基础上提出两种传感器信息的融合策略,建立局部障碍物地图,进一步采用模糊神经网络完成整体避障算法,实现智能轮椅安全、快速避障等功能。实验结果验证了文中所提避障算法的可行性及有效性。     

PIXHAWK开源飞控的多旋翼无人机避障技术研究

针对当前无人机的安全问题,提出一种基于PIXHAWK开源飞控的无人避障控制方法.在PIXHAWK开源飞控中添加了超声波传感器、激光测距仪、电磁传感器,并对不同传感器的信息进行融合,依据无人机与障碍物的距离及遥控器的通道值,解算出无人机远离障碍物的姿态信息,实现多旋翼无人机的避障飞行.实验结果证明,该系统具有价格便宜、控制精度高、安全性能可靠的特点,在无人机安全飞行领域具有一定的应用价值.     

基于Arduino单片机的避障小车机器人

本文简要介绍了一种基于Arduino新型集成开发环境的超声波避障小车的工作原理,包括对小车的结构、传感器、执行元件、Arduino单片机软件编程及试验结果的介绍.本方案基于蝙蝠超声波测距的原理,利用超声波传感器,检测小车前方障碍物的距离;轮速传感器分别检测左右轮速,所有信号传递给单片机,由其控制小车两个直流电机,驱动车轮.实现小车根据外部环境,完成前进、后退和转向动作,完成避障的功能.     

基于模糊控制的嵌入式智能轮椅控制研究

设计了一种新的智能轮椅,该轮椅的控制器应用了嵌入式技术和模糊控制技术,运用了先进的传感设备,使之能够感知环境信息,具有实时避障功能.时智能轮椅的避障过程进行了仿真,得到比较好的控制效果,并证明用模糊控制策略实现实时避障功能的可行性.     

移动机器人的超声波测距传感器设计

针对移动机器人研究了一种基于单片机AT89C51作为控制系统的超声波测距传感器,实现其硬件电路设计和软件算法的开发,分析了其系统组成、实验结果及误差。该系统以空气中超声波的传播速度为确定条件,利用反射超声波测量待测距离。结果表明,该设计提高了移动机器人的障碍回避能力及导航方面的精度和可靠性。     

基于多波束前视声呐的水下障碍物检测及避障算法

近年来,人们开始不断地开发海洋资源和空间,如在海底铺设大量的天然气管道以便于运输,因此,利用自主式水下航行器去探测海底天然气管道是否泄漏的技术,就具有重大的战略意义。基于自主式水下航行器搭载的多波束前视声呐采集的数据,进行声呐图像中的障碍物检测,提出了一种基于类间方差及小区域抑制的障碍物检测算法。然后,利用声呐图像的障碍物检测结果,设计了基于障碍物轮廓的避障算法,来估计合理的避障角度,传送给水下航行器的主控来控制航行器避开障碍物。