基于ROS平台的移动机器人自主导航技术研究

针对移动机器人传统的室内环境导航方法比较单一,无法适应多场景等问题,本文将传统的基于ROS平台的Navigation功能框架的导航方法与AprilTag标签算法相结合进行导航系统的设计。该系统采用Gmapping算法和AMCL算法分别完成环境建图与机器人定位,然后通过Navigation功能框架获取环境地图与机器人位姿信息进行路径规划,并且在此基础上结合AprilTag标签算法进行机器人的导航设计。实验结果表明,该系统构建的环境地图精度较高,能够实现对机器人的有效定位,且Navigation功能框架与AprilTag标签相结合的导航系统能更好地适应多场景。     

基于视觉的机器人自主定位与障碍物检测方法

针对稀疏型同时定位与地图构建（SLAM）算法环境信息丢失导致无法检测障碍物问题，提出一种基于视觉的机器人自主定位与障碍物检测方法。首先，利用双目相机得到观测场景的视差图。然后，在机器人操作系统（ROS）架构下，同时运行定位与建图和障碍物检测两个节点。定位与建图节点基于ORB-SLAM2完成位姿估计与环境建图。障碍物检测节点引入深度阈值，将视差图二值化；运用轮廓提取算法得到障碍物轮廓信息并计算障碍物凸包面积；再引入面积阈值，剔除误检测区域，从而实时准确地解算出障碍物坐标。最后，将检测到的障碍物信息插入到环境的稀疏特征地图当中。实验结果表明，该方法能够在实现机器人自主定位的同时，快速检测出环境中的障碍物，检测精度能够保证机器人顺利避障。     

基于ROS和SLAM的全向移动语音机器人设计

针对传统嵌入式单片机控制的移动机器人交互少、自主运行能力不足的问题,设计并构建了语音启动的基于ROS元操作系统的移动机器人系统.以Linux系统的微处理器作为核心控制平台,STM32单片机作为下位机,结合激光雷达、GY-85等器件,根据混合硬件架构思想设计了一款全向移动的智能语音机器人.该机器人利用激光雷达采集环境信息,并用hector SLAM算法进行建图,利用AMCL算法进行定位和导航,并且采用了麦克纳姆轮底盘进行全方位的移动.对机器人的语音交互、实时定位和建图的功能进行了实地实验.实验结果表明,该移动机器人具有良好的语音交互、建图精度和系统特性,可有效完成建图定位和导航功能.     

基于模块化的导航机器人设计与地图构建

为解决目前导航机器人对于通用性和兼容性的要求,按照模块化设计思想,设计了一款由微处理器模块、电机模块、通信模块、感知模块和电源模块组成的导航机器人实验平台.并针对导航机器人在环境地图构建时产生的累积误差问题,提出了一种融合了先验估计的最大期望概率建图算法,并利用该导航机器人平台开展了建图与自主导航实验.利用室内运动捕捉系统获取的坐标作为参照物,验证了该算法能有效减少机器人建图时产生的累积误差.     

室内测绘机器人自主定位与三维建图研究

室内空间由于低照明、缺少GPS定位辅助和场景特征较少等原因难以利用有限传感器进行高精度三维建图。针对此问题,对FAST-LIO算法进行改进,引入了Lider-IMU参数初始化系统和后端回环检测优化算法,以增加大场景下的建图鲁棒性。采用公开数据集进行实验研究。结果表明,和现有算法相比,该算法轨迹误差精度均有提升。还设计了机器人在东南大学的建筑内部环境进行测试。实验结果表明,机器人能够实现自主移动建图并安全返回,效果良好。     

一种普适机器人系统同时定位、标定与建图方法

机器人定位、传感器网络标定与环境建图是普适机器人系统中三个相互耦合的基本问题, 其有效解决是普适机器人系统提供高效智能服务的前提. 本文提出了普适机器人系统同时机器人定位、传感器网络标定与环境建图的概念, 通过分析三者之间的耦合关系, 给出同时定位、标定与建图问题的联合条件概率表示, 基于贝叶斯公式和马尔科夫特性将其分解为若干可解项, 并借鉴Rao-Blackwellized粒子滤波的思想分别求解. 首先, 联合传感器网络对机器人的观测、机器人对已定位环境特征的观测以及机器人自身控制量,设计了位姿粒子的采样提议分布和权值更新公式; 其次, 联合传感器网络对机器人运动轨迹及已定位环境特征的观测,设计了传感器网络标定的递推公式; 然后, 联合传感器网络和机器人对(已定位或新发现)环境特征的观测,设计了环境建图的递推公式. 给出了完整的同时定位、标定与建图算法, 并通过仿真实验验证了该算法的有效性.     

信息双向融合的机器人协同导航方法

根据双足机器人足部惯性导航系统与轮式机器人航位递推/同步定位与建图(SLAM)导航系统不同的误差发散特性构建信息双向融合滤波器,即利用双足机器人导航系统中的误差零速修正(ZUPT)方法减少轮式机器人导航系统误差,并利用轮式机器人导航系统中的SLAM算法在一定环境条件下修正双足机器人的定位误差,从而同步提高两类机器人导航系统的定位与航向精度.实验结果表明:导航系统定位误差约为行进距离的2.3％,在室内等卫星导航系统失效的环境中可有效提高机器人群体导航系统的综合导航性能.     

面向嵌入式平台的单目ORB-SLAM稠密化建图实现

针对现有方法在机器人室内定位中无法同时满足高精度定位、快速处理及稠密地图重建的问题,在拥有跟踪、地图构建和回环检测三线程的ORB-SLAM3系统基础上设计了三维稠密地图构建算法,分别在跟踪阶段、局部光束法平差阶段（bundle adjustment,BA）和全局BA阶段,对满足需求的关键帧进行二次采样和位姿更新,然后通过关键帧和对应位姿计算得到三维点云,最终获得稠密地图。实验结果表明,所提方法在Jetson AGX Xavier嵌入式平台上对TUM数据集的定位速度达到了10.8 frame/s,均方根误差仅有0.213%,验证了该系统的高精度与快速性,可以满足机器人室内定位与建图需求。     

电动力液压驱动四足双臂机器人的设计与实现

针对定基座机器人在复杂环境下作业能力不足的问题,研制出电动力液压四足双臂机器人,将浮动基座与双臂系统的优势有机结合,能够代替人员完成复杂环境下应急处置、工程作业等任务。详细阐述了四足双臂机器人的机械结构、机载电液动力系统、分布式控制系统以及仿真与操作训练平台的设计与实现。提出基于全身虚拟模型的足底力分配方法与足臂协调运动规划方法,实现了躯干浮动基座与双臂系统的联动,大大提升了机器人的作业能力和效率。通过搭建的仿真与操作训练平台完成单臂作业以及双臂协同作业的仿真,验证了所提出控制方法的有效性,并对机器人操作员进行操作训练。在实际样机实验中,测试了单臂抓取以及双臂协同抓取的能力,证明了四足双臂机器人能够满足复杂环境下移动作业的需求。     

四足机器人步态生成算法研究与仿真

在四足机器人行走动态控制的研究中,为使四足机器人能在复杂地面状况下行走,提出了一种四足机器人在不平坦地面爬行时的平动步态生成算法.首先构建四足机器人步行机构模型,根据静态稳定性对角线原理的判定确定机器人腿的摆动顺序;以平动步态为例根据机器人前行方向、初始位姿、地面不平坦等因素计算一个步态周期后机器人的位姿从而实现平动直线行走的连续步态算法.考虑了机器人机构约束以及状态变化因素使机器人在每一个步态周期都能跨出尽可能大的步幅实现行走效率的最大化.通过仿真验证了算法的正确性.仿真结果对四足机器人步态稳定性的研究及实现具有实际的参考价值.     

机器人自适应主动同时定位与建图新方法

针对多机器人的定位与建图受到即时定位与地图构建(SLAM)研究方法和技术不成熟的制约问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的自适应同时定位与建图方法;首先,基于EKF估计方法,将SLAM中机器人运动方式的选取问题转化为一个多目标最优控制问题,机器人选取最优化目标函数的控制输入,从而以主动的、智能的和自适应的方式探索环境;然后,将上述方法推广到多机器人SLAM中,以实现更为准确、高效和鲁棒的定位与建图;仿真结果表明,该方法大大提高了机器人建图的效率、准确性和鲁棒性;该方法用于机器人主动同时定位和建图是可行的、有效的.     

基于RGB-D信息的移动机器人SLAM和路径规划方法研究与实现

移动机器人在各种辅助任务中需具备自主定位、建图、路径规划与运动控制的能力。本文利用RGB-D信息和ORB-SLAM算法进行自主定位,结合点云数据和GMapping算法建立环境栅格地图,基于二次规划方法进行平滑可解析的路径规划,并设计非线性控制器,实现了由一个运动底盘、一个RGB-D传感器和一个运算平台组成的自主移动机器人系统。经实验验证,这一系统实现了复杂室内环境下的实时定位与建图、自主移动和障碍物规避。由此,为移动机器人的推广应用提供了一个硬件结构简单、性能良好、易扩展、经济性好、开发维护方便的解决方案。     

FastSLAM算法的仿生优化改进研究

针对机器人导航标准的快速同步定位与地图构建算法(FastSLAM)在重采样过程中存在采样粒子集的贫化以及粒子多样性的缺失导致机器人的定位与建图的精度下降的问题,提出一种基于改进的蝴蝶算法来优化FastSLAM中的粒子滤波部分。改进的算法将机器人的最新时刻的观测和状态信息融入到蝴蝶算法的香味公式中,并在蝴蝶位置更新的过程加入自适应香味半径和自适应蝴蝶飞行调整步长因子,来减少算法的运算时间以及提高预测精度,同时引入偏差修正指数加权算法对粒子的权值进行优化组合,对组合后部分不稳定的粒子进行分布重采样,保证粒子的多样性。通过仿真验证了该算法在估计精度与稳定性方面优于FastSLAM,因此在移动机器人运动模型的定位与建图中具有较高的定位精度与稳定性。     

四足机器人整机非线性模型预测控制

四足机器人运动控制的研究对于推动机器人技术的发展具有重要意义。提出了一种以非线性模型预测控制（NMPC）和整机控制（WBC）结合的四足机器人运动控制算法。为了提高计算效率,将四足机器人的本体假设为一个单刚体模型(SRBD),为了使四足机器人的运动控制更为稳定和精准,使用实时迭代的方案,让NMPC以25 Hz的频率进行在线规划,WBC以500 Hz的频率实时控制机器人运动状态。通过在仿真环境中的机器人全向行走,验证了NMPC和WBC结合的四足机器人运动控制算法的有效性和优越性。     

激光即时定位与建图算法综述

激光即时定位与建图(SLAM)算法是一种在机器人导航和自主驾驶领域被广泛应用的技术;该技术可以利用激光雷达扫描环境并提取特征点,实现机器人的自主定位和地图构建;针对机器人激光SLAM技术进行研究,分析了各个激光SLAM算法的基本原理,并且对主流SLAM算法进行了现状总结;根据激光SLAM算法的特点以及原理不同,将激光SLAM算法分为：基于滤波器的算法、基于图优化的算法、基于配准的算法、基于学习的算法等;基于上述分类,详细介绍了每个算法的优缺点,并且分述了近两年的主要研究成果;针对移动机器人激光SLAM算法研究现状,对激光SLAM算法的未来发展进行了展望。     

ROS机器人Cartographer SLAM建图方法

文章首先介绍了ROS机器人硬件和软件平台,搭建了ROS开发环境,最后设计了ROS的Cartographer SLAM算法框架,在ROS机器人的平台上进行了Cartographer建图试验,并用Rviz工具进行观测。     

电缆隧道巡检机器人定位建图系统研究与实现

电缆隧道空间小、环境复杂,因老化及腐蚀易发生火灾,巡检机器人可以通过日常巡检提早发现隐患,但电缆隧道环境存在定位难度大、地图信息缺失的问题。针对以上问题,该文提出了电缆隧道环境下使用IMU、车轮里程计、激光雷达多传感器数据融合的定位建图方法,并设计了该方法的电缆隧道定位建图系统。为了验证定位建图系统的有效性,该文使用该系统进行实验测试,定位、建图能力均可满足巡检要求。     

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ROS的差分轮式机器人系统的设计

随着基于机器人操作系统(ROS)的移动机器人应用研究的发展,如何实现快速建图、精准导航和语音交互是其面临的主要问题。为优化以上问题的解决方案,对基于ROS的差分轮式机器人系统进行了设计和研究。系统设计主要包括硬件设计、软件设计和试验测试三部分。首先,提出采用统一机器人描述格式(URDF)仿真模型和运动学模型分析,确定差分轮式机器人的结构形状及运动轨迹。其次,采用高效的FastSLAM算法完成定位与地图构建,全局路径规划采用蚁群算法,局部路径算法采用动态窗口(DWA)算法,使系统的建图更快、导航更精准。最后,通过模型仿真和实物测试完成控制效果的验证。试验结果表明,所设计的机器人系统能快速构建SLAM地图,精准完成导航,并通过语音指令控制机器人运动,避开障碍准确到达指定地点。该设计为移动机器人系统在环境感知与多传感器信息融合方面的研究提供了可靠平台,对基于ROS的家庭陪护机器人系统的研究也具有重要的借鉴意义。     

开放式环境下变电站机器人SLAM算法研究

同时定位与建图技术是变电站巡检机器人自主运行的关键。目前投入使用的机器人大多使用2D激光作为传感器,其发展出的两类算法也比较成熟。但这两类算法存在实时性不强、过于依赖先验地图等缺点。针对现有两类算法的缺点,提出了一种在开放式环境下也能正常运行的局部建图算法。该算法融合了现有算法的优点,在地图无变化区域使用原有算法,在地图变化区域进行实时建图。通过与现有算法的比较,证实了该算法的可靠性。并通过比较,提出了使用最小二乘法来提高该算法的精度。