巡线机器人仓储管理系统设计与开发

为实现自动化仓储信息管理,设计开发了一种基于巡线机器人技术的仓储信息管理系统。机器人的核心控制器采用双DSP主从式结构,主DSP用于实现机器人的运动控制,从DSP实现对货物条形码信息和货位信息的采集与存储。该系统利用巡线机器人遍历所有仓储货位,完成仓储货物信息的自动采集、存储、传输,并通过上位机实现对信息的数据库管理。机器人与上位机之间采用无线方式实现通讯。     

光电传感器的ADC采样信息处理方式

本文介绍ABU pobooon机器人比赛中机器人采用的巡线定位方式：通过AD采样的特定算法,准确定位白线;通过滑动窗口验证算法,判断机器人的位置状态;通过特定参数的设定,实现机器人的快速润试工作。     

巡线定位技术在机器人大赛中的应用

定位技术是实现参赛机器人在比赛场地执行下一步指令的基础。根据大赛场地的特点,设计了巡线传感器和基于PID算法的巡线算法,利用场地中经纬交叉的引导线作为主要定位依据,并结合行走电机的码盘,提出了"整数加小数"的思想来实现机器人在场地中的精确定位。实际测试中,该方法得到了机器人的准确的位置信息,实验证明了该方法的合理性和可行性。     

机器人PID控制算法研究与实现

文中描述了如何使用PID控制器实现对巡线机器人的行走控制。针对依靠双轮直流电机驱动的机器人平台,依靠引导线进行行走的特点,设计了基于PID控制器的行走驱动算法,实现对机器人行走的控制。在算法中对比、整合PID控制器中三个参数,使其在控制过程中协调发挥作用,实现在离散状态下机器人行走巡线的精确控制。该算法多次应用在全国职业技能大赛机器人应用项目中,通过实践表明该算法具有适应性强、控制精度高、调整误差小的优点。     

SLAM 问题中机器人定位误差分析与控制

移动机器人同步定位与建图问题 (Simultaneous localization and mapping, SLAM) 是机器人能否在未知环境中实现完全自主的关键问题之一. 其中, 机器人定位估计对于保持地图的一致性非常重要. 本文分析了 SLAM 问题中机器人定位误差的收敛特性. 分析表明随着机器人的运动,机器人定位误差总体上逐渐增大; 在完全未知环境中无法预测机器人定位误差的上限. 根据理论分析, 本文提出了一种控制机器人定位误差在单位距离上增长速度的算法. 该算法通过搜索获得满足定位误差限制的最佳的机器人运动速度, 从而控制机器人定位误差的增长.     

基于粒子滤波的UWB+惯导融合定位算法研究

为了提高自主导航机器人的室内定位精度,提出一种基于粒子滤波的超带宽(UWB)/惯导融合定位算法.首先,UWB定位采用双边双向测距算法确定距离信息,通过三边定位算法确定位置信息.其次,惯导定位通过编码器采集运动信息,建立非完整约束下的动力学模型,确定运动轨迹.两种定位信息在上位机中通过粒子滤波进行融合,实现高精度融合定位...     

PLC在扫描装置中的应用

本文主要研究了以PLC的控制对仓库储物盒准确定位的实现.外部数据的采集部分主要是利用扫描枪的功能以实现对条形码的信号采集,通过PLC内部程序的逻辑判断,从而准确的定位作业人员所要寻找的储物盒,设备功能的实现,验证了本方案在设计过程中的正确性.     

高噪声环境下的快递包裹条形码的快速定位分割识别

随着国内物流行业的快速发展,人们对于快递包裹派送信息的快速查询的需求日益迫切,快递单号的自动化获取有望解决该问题。该文针对复杂环境下的包裹单扫描件图像中的条形码/二维码定位分割识别问题,提出了一套条形码区域定位分割识别算法,将原始图像从RGB空间转换成HSV空间,之后使用MSRCR算法进行增强处理。整个算法在实际快递单扫描件图像中进行了充分测试,结果显示本算法快速、准确、误码率低,具有很强的实用价值。     

基于双目视觉的移动机器人避障算法仿真研究

针对当前超声波定位的机器人避障技术中,只能感知外围的单一信息,在多机器人通信或者外围存在信号串扰的前提下,信息转化测距结果存在较大误差,存在避障盲区的问题,提出一种视觉多图像信息融合的机器人避障算法,通过双目立体视觉采集机器人的实际图像信息,运用像素自适应融合方法最大程度的采集视觉信息,归一化后的视觉信息带入A*算法进行最优路径的选择,克服单一信息选择中路径计算的弊端,建立多信息约束的路径搜索模型,最大化的解决视觉避障中的干扰问题.后期的计算机仿真结果表明,与传统的测距避障算法相比,有效提高了算法的抗噪性能和避障准确性,为移动机器人避障优化提供了依据.     

基于产生式系统和轨迹优化的巡线机器人控制

阐述了一种新型的基于产生式系统控制方法的高压输电线路自动巡线机器人的嵌入式控制系统及其实现.提出了一种基于人工控制规则库和分层规划的产生式系统的控制策略.该控制策略通过人工控制机器人的方法,建立相应的专家规则库,再采用分层规划的方式与手爪的自动微调相结合来实现机器人的自动行走.最后,通过最优算法并结合机器人各个关节伺服系统的运作特性,对机器人运动轨迹进行优化,实现了对巡线机器人的最优控制.