动态环境中移动机器人地图构建的研究进展

大部分现有的移动机器人地图构建方法都是基于静态环境的假设,而实际应用中移动机器人的工作环境是随时间变化的.综述了动态环境中移动机器人地图构建的最新研究进展,介绍了基于地图、基于运动和基于跟踪的检测动态障碍物的各种方法,分析比较了动态环境中移动机器人过滤运动障碍物传感器观测信息和结合运动障碍物传感器观测信息构建环境地图的主要方法,并总结了各种方法的优缺点.探讨了动态环境中移动机器人地图构建存在的难点问题,并展望了该领域的研究方向.     

自主移动机器人的室内结构化环境地图创建

定位与地图创建是自主移动机器人领域研究的重要课题.本文阐述了一种以扩展卡尔曼滤波算法为主要框架,运用直接位姿控制模型描述机器人运动的算法,实现了机器人在室内结构化环境中的同时定位和地图创建.仿真与实验结果表明,里程计信息无法满足定位和创建环境地图的要求,本文算法则能够实现机器人的精确定位.并生成满足一致性要求的地图.     

基于VSLAM的自主移动机器人三维同时定位与地图构建

移动机器人在探索未知环境且没有外部参考系统的情况下,面临着同时定位和地图构建（SLAM）问题。针对基于特征的视觉SLAM（VSLAM）算法构建的稀疏地图不利于机器人应用的问题,提出一种基于八叉树结构的高效、紧凑的地图构建算法。首先,根据关键帧的位姿和深度数据,构建图像对应场景的点云地图;然后利用八叉树地图技术进行处理,构建出了适合于机器人应用的地图。将所提算法同RGB-D SLAM（RGB-Depth SLAM）算法、ElasticFusion算法和ORB-SLAM（Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM）算法通过权威数据集进行了对比实验,实验结果表明,所提算法具有较高的有效性、精度和鲁棒性。最后,搭建了自主移动机器人,将改进的VSLAM系统应用到移动机器人中,能够实时地完成自主避障和三维地图构建,解决稀疏地图无法用于避障和导航的问题。     

基于混合DSm模型的移动机器人动态环境地图构建

针对移动机器人探测动态未知环境的问题,引入了一种由贝叶斯理论和Dempster-Shafer证据理论（DST）扩展而来的新的信息融合方法——Dezert-Smarandache理论（DSmT）．采用栅格地图,并根据声纳的物理特性,在DSmT框架下建立了声纳的数学模型．运用DSmT中的高级模型,即混合DSm模型,构造了一组基本信度赋值函数（gbbaf）,用以处理动态环境下声纳获取的不确定和不精确信息,甚至于高冲突信息．借助Pioneer2-Dxe移动机器人分别进行了混合DSm模型和DST两种算法的地图构建实验,并绘制了相应的二维基本信度赋值地图．将由混合DSm模型与DST构建出的环境地图进行了比较,充分验证了混合DSm模型在未知动态环境下的有效性,为处理动态高冲突信息提供了有力的理论依据．     

分布式自主移动机器人集成环境

本文详细介绍了一个基于异质分布式计算机系统的机器人集成环境——Robix，它提供用户简单的通讯模式，可以很方便地实现进程间通讯，同时提供对实时系统十分重要的分布式中断，Robix已在一个室外自主移动机器人系统ATB1的集成中得到应用．     

移动机器人同时定位与地图创建研究进展

对移动机器人的同时定位与地图创建􀁫(Simultaneous Localization and Mapping)的最新研究进行了综述.指出SLAM 面临的问题,介绍了SLAM的基本实现方法.通过对各种改进的SLAM实现方法的性能对比,详尽地分析了如何降低SLAM的复杂度、提高SLAM的鲁棒性等关键技术问题,同时对多机器人协作的SLAM也进行了论述.探讨了SLAM的研究与发展方向.􀁱     

基于超声波的移动机器人的同时定位和地图构建

为了在移动机器人SLAM过程中得到更精确的定位和二维地图构建,对一种利用超声波传感器信息进行栅格地图创建的方法提出了改进;该方法利用Bayes法则对信息进行融合,利用粒子滤波和航位推算相结合的方法对机器人进行精确定位和创建地图,然后利用移动的栅格法进行地图的全局更新,提出了一种地图的校验方法;通过实验,在粒子数为200的情况下分别得到了算法改进前和改进后的地图构建结果,通过比较,证明了使用该算法进行移动机器人定位和地图构建更加精确。     

室外自主移动机器人AMOR的导航技术

在非结构化环境,移动机器人行驶运动规划和自主导航是非常挑战性的问题。基于实时的动态栅格地图,提出了一个快速的而又实效的轨迹规划算法,实现机器人在室外环境的无碰撞运动导航。AMOR是自主研发的室外运动移动机器人,它在2007年欧洲C-ELROB大赛中赢得了野外自主侦察比赛的冠军。它装备了SICK的激光雷达,用来获取机器人运动前方的障碍物体信息,建立实时动态的环境地图。以A*框架为基础的改造算法,能够在众多的路径中快速地找到最佳的安全行驶路径,实现可靠的自主导航。所有的测试和比赛结果表明所提方案是可行的、有效的。     

一种移动机器人环境模型——灰色定性地图

针对移动机器人的环境建模问题,提出一种综合拓扑地图和儿何地图特点的混合环境模型——灰色定性地图.用凸剖分算法将环境中的自由空间分解为一组凸多边形.灰色定性地图的定性层由凸多边形及其之间的邻接关系构成,用于模拟人类在路径规划时的高层定性推理.定量层由凸多边形顶点的坐标和势场向量构成,用于决定机器人在连续空间中的运动方向和速度.理论分析和实验均表明:灰色定性地图可以模拟人类对环境认知的知识表达,并且可以仪由凸多边形邻接信息和顶点信息支持机器人完成路径规划且确保路径的平滑性,有效地降低了环境模型的空间复杂度.     

室内自主式移动机器人定位方法

定位是确定机器人在其工作环境中所处位置的过程.应用各种传感器感知信息实现可靠的定位是自主式移动机器人最基本、也是最重要的一项功能之一.本文对室内自主式移动机器人的定位技术进行了综述,介绍了当前自主式移动机器人定位方法的研究现状.同时,对国内外具有典型性的研究方法进行了较洋细的介绍,并重点提出了几种室内自主式移动机器人通用的定位方法,对其中的地图构造、位姿估计方法进行了详细介绍.最后,论述了自主式移动机器人定位系统与地图构造中所面临的主要问题及其解决方法并指出了该领域今后的研究方向.     

Online Learning and Adaptation of Autonomous Mobile Robots for Sustainable Agriculture

In this paper we will introduce the application of our newly patented double hierarchical Fuzzy-Genetic system (British patent 99-10539.7) to produce an intelligent autonomous outdoor agricultural mobile robot capable of learning and calibrating its controller online in a short time interval and implementing a life long learning strategy. The online and life long learning strategy allow the outdoor robots to increase their experience and adapt their controllers in the face of the changing and dynamic unstructured outdoor agricultural environments. Such characteristics permit prolonged periods of operation within dynamic agricultural environments, which is an essential feature for the realization of a platform vehicle for use in sustainable agriculture and organic farming.     

基于移动机器人的拣货系统研究进展

基于移动机器人的拣货系统(Robotic mobile fulfillment systems,RMFS)作为一种新型物至人的拣货系统,相比人工拣货系统和AS/RS拣货系统(下文统称传统拣货系统)具有更高的拣货效率、更好的系统可扩展性和柔性.为全面了解RMFS的运行模式及其优化方向,本文首先回顾了RMFS的工作流程及优...     

A Multiple Models Approach for Adaptation and Learning in Mobile Robots Control

The paper proposes a multiple models based control methodology for the solution of the tracking problem for mobile robots. The proposed method utilizes multiple models of the robot for its identification in an adaptive and learning control framework. Radial Basis Function Networks (RBFNs) are considered for the multiple models in order to exploit the non-linear approximation capabilities of the nets for modeling the kinematic behaviour of the vehicle and for reducing unmodelled tracking errors contributions. The training of the nets and the control performance analysis have been done in a real experimental setup. The experimental results are satisfactory in terms of tracking errors and computational efforts and show the improvement in the tracking performance when the proposed methodology is used for tracking tasks in dynamical uncertain environments.     

中医舌象分割技术研究进展: 方法、性能与展望

中医舌诊的客观化、定量化研究是中医现代化发展中的重要课题. 数字化采集到的舌图像包括舌体及部分面部区域, 为了便于后续舌象自动分析, 需要首先将舌体部分从图像中分割出来, 分割效果将直接影响后续舌象特征分析的准确性. 基于传统方法的舌象分割技术虽然取得了很大进展, 但其性能仅能达到半自动分割, 对较难分割的图像往往需要借助人机交互来完成. 近年来, 深度学习技术在图像处理及计算机视觉等多个领域取得了突破, 其在图像语义分割任务中也取得了远超传统方法的进展. 基于深度学习的舌象分割技术已经基本实现了全自动的鲁棒分割. 本文首先从传统分割方法和基于深度学习的分割方法两方面对中医舌象分割技术发展中的主要方法进行综述; 其次, 采用我们收集的舌象数据库对典型的方法进行性能评估, 并对不同舌象分割方法的特点进行分析与讨论. 最后, 对中医舌图像分割方法潜在的发展方向进行了展望.     

未知环境下的移动机器人定位及实时避障

针对未知环境下移动机器人实时动态避障及定位问题，考虑里程计定位的无界累加误差和动态障碍物环境下实时障碍躲避需要，提出了一种可行的避障定位的策略。该策略融合了机器人内部传感器、里程计、电子罗盘和激光测距仪的同步和异步信息，合理地解决了常规定位过程中的方向迷失问题，对于静态和动态障碍物都能很好地实时躲避，具有很强的抗干扰性和较高的定位精度。实验证明了该方法的有效性和实用性.     

面向移动终端的图片动态适配系统的设计与实现

本文设计并实现了一个面向移动终端的图片动态适配系统。该系统基于动态适配技术,提供针对移动终端的图片适配业务,能够通过配置文件对图片质量、图片尺寸、图片格式、图片特性(动画、透明背景等)进行灵活的适配控制,使用缓存机制缩短适配时间提高系统性能,并且可以通过分布式部署增加图片适配业务量。经过测试,该图片动态适配系统在通用性、系统性能和适配效果上均表现良好。     

全区域覆盖移动机器人无标识工作环境的边界建立与识别

针对工作在户外环境中的全区域覆盖移动机器人,提出在无人为标识的工作环境中,建立边界和识别边界的新方案. 设计组合传感器定位系统实现工作区域的边界建立和识别. 基于分段策略建立工作边界地图,并对其性能与连续获取策略进行比较分析. 设计RBF神经网络以实时获取精确的定位信息. 实验证明, 定位系统和方案能够保证工作区域边界的准确建立和成功识别,机器人能顺利完成全区域覆盖任务,而且具有一定的工程实用性.     

一种新的启发式优化算法——五行环优化算法研究与分析

借鉴中国古代哲学理论所描述的系统动态平衡方法, 提出了解决连续函数优化问题的五行环优化算法.首先, 分析了基于五行元素生克原理而建立的五行环模型, 并在该模型基础上, 构建了元素空间结构以及元素更新方法等关键环节, 从而实现了五行环优化算法.随后, 对五行环优化算法进行了性能分析和关键参数比较, 针对标准测试函数, 将五行环优化算法与其他17个机制各异的启发式优化算法进行了比较, 实验结果验证了五行环优化算法的有效性和通用性, 也表明了其在求解连续函数优化问题上具有较好的优化性能.     

未知环境中移动机器人故障诊断与容错控制技术综述

以我国月球探测为研究背景,以轮式移动机器人为研究对象,介绍了在外星球表面等未知环境中进行深空探测的移动机器人的故障模型和传感器误差模型,分析了未知环境中移动机器人故障诊断与容错控制的特点.在此基础上综述了国内外在该领域的研究进展和主要方法,包括基于多模型的方法、基于粒子滤波器的方法、基于传感器信息融合的方法以及层次容错结构等. 最后,总结了该领域待解决的几个难点问题,并对该研究领域的发展趋势进行了展望.     

数字孪生与平行系统:发展现状、对比及展望

随着物联网、大数据、人工智能（Artificial intelligence,AI）等技术的发展,针对促进新一代信息技术与制造业深度融合、实现制造物理世界与信息世界交互与共融的需要,数字孪生和平行系统技术成为智能制造和复杂系统管理与控制领域研究的热点.本文对数字孪生和平行系统技术的基本概念、技术内涵、相关应用等进行了研究与总结,对比了两者之间的异同,并分析了两者的发展趋势,预期能够给复杂系统管理与控制领域的研究人员提供一定的参考和借鉴.