基于滚动窗口的多机器人协调规划算法与仿真

该文利用滚动规划策略 ,研究了多机器人系统的协调规划问题。文中提出的基于滚动窗口的多移动机器人协调规划方法充分利用各机器人实时测得的局部环境信息 ,以滚动方式进行在线规划 ,不仅大大减小了在线运算量 ,而且使系统具有很强鲁棒性。大量仿真结果都表明了该方法对多机器人系统协调规划的有效性。     

蚁群算法在移动机器人路径规划中的仿真研究

研究移动机器人路径规划问题.移动机器人路径规划是一个多目标优化问题,由于避障定位要求,传统机器人路径规划优化方法存在算法复杂、搜索空间大和效率低等难题,难以获得最优解.为了提高机器路径规划的效率和定位准确性,提出了一种蚁群算法的移动机器人路径规划方法.蚁群算法的路径规划方法首先采用栅格法对机器人工作环境进行建模,然后将机器人出发点作为蚁巢位置,路径规划最终目标点作为蚁群食物源,通过蚂蚁间相互协作找到-条避开障碍物的最优机器人移动路径.仿真实验结果证明,蚁群算法的路径规划方法提高了机器人路径规划的效率,能在最短时间找到机器人路径规划最优解,且能安全避开障碍物,为优化设计提供了依据.     

基于遗传算法的多移动机器人协调路径规划

采用链接图法建立了机器人工作空间模型;应用遗传算法规划多移动机器人运动路径; 引入适应值调整矩阵新概念,以达到对多移动机器人运动路径的全局优化;基于面向对象技术,研 制成功多移动机器人路径规划动态仿真系统.大量仿真实验结果表明,所提方法可行.     

动态环境中的移动机器人避碰规划研究

本文研究环境中的冲突区域——即交叉路口中多个移动机器人间的协调和避碰问题．采用集 中 分布相结合的规划方法，根据系统的拓扑结构为每个移动机器人规划路径；在冲突区域 内使用优先级策略对机器人的运动特征进行分布式规划．通过上下层智能的融合，提高整个 系统的智能．同时为系统建立了一套交通规则，易于系统的规划，使系统中的机器人能安全 快速地到达目标位置．由于动态环境的不确定性，规划周期性地执行．最后给出了仿真结果 ．     

基于智能路径规划算法的移动机器人系统设计

提出了移动机器人的一种全局路径规划与局部路径规划相结合的新型算法.在以TMS320LS2407A为核心处理器设计的移动机器人平台上,研究移动机器人智能路径规划的算法问题并予以实现.上位机规划机器人的最优路径,并通过与机器人无线通信,发送路径信息,实时接收机器人方位信息.上位机通过操作应用程序对机器人进行监控.机器人能够自主计算轨迹并准确跟踪路径,检测到障碍物后,智能地重新规划路径,避开障碍物到达目的地.实验结果表明:该方法能有效实现机器人的最佳行走路线规划.     

无路标环境下遥操作机器人SLAM系统

为了提高遥操作机器人的实用性和高效性,设计与开发了一种基于无线网络的无路标未知环境下探索移动机器人系统,其包括移动机器人子系统和机器人远程状态监视子系统.根据机器人功能需求,提出一种多控制器协作及多传感器信息融合的移动机器人硬件结构.利用机器人实时定位和激光测距扫描的能力,提出了一种改进的VFH算法,进行机器人自主局部路径规划.机器人远程状态监视子系统通过无线网络设定机器人的目标点,实时监视机器人状态,并绘制机器人所探索的环境地图.实验表明,开发的探索移动机器人系统具备了在未知环境探索的能力.     

基于模糊控制器的移动机器人路径规划仿真

目前移动机器人系统已经被广泛研究,机器人的避碰控制策略也多种多样.主要借鉴模糊控制的思想来解决移动机器人路径规划中的避碰问题,实现机器人在障碍物环境中快速、准确的找到一条无碰撞的路径,最终达到目标点.首先介绍了模糊控制的理论基础,然后对路径规划算法进行了推导,在总结经验建立模糊规则的基础上,运用模糊推理,构造出一张实践效果较好的控制响应表,仿真结果表明了该算法应用于移动机器人路径规划具有正确性、实用性和智能性等,该方法计算量小,运算速度快,提高了机器人控制的速度.     

室外智能移动机器人的发展及其关键技术研究

室外智能移动机器人有着广泛的应用前景,是机器人研究中的热点之一．本文分析 了在室外移动机器人发展中有着代表意义的几个典型系统,进而论述了室外移动机器人研究 中的若干关键技术的研究现状及发展水平．这些关键技术包括移动机器人的控制体系结构、 机器人视觉信息的实时处理技术、车体的定位系统、多传感器信息的集成与融合技术以及路 径规划技术与车体控制技术等．     

一种改进多机器人分布式滚动路径规划算法

针对多移动机器人全局静态环境未知的路径规划问题,采用了一个全局性能指标,在保证路径较优的情况下,最小化机器人的停顿时间,提出机器人之间以修正局部路径为主的协调策略。根据多机器人滚动路径算法的原理,设计了改进的多机器人分布式滚动路径规划算法。在已有仿真系统上进行测试,比较了所提出的协调策略与改变机器人移动速度协调策略对性能指标的影响。仿真结果表明,静态环境未知情况下,机器人可以并行规划各自的协调路径。     

移动机器人可拓控制器的设计

路径规划技术是移动机器人研究领域的关键技术之一,是移动机器人完成任务的安全保障.针对在环境障碍物信息未知的情况下移动机器人的路径规划问题,将可拓学理论与机器人路径规划结合,建立了机器人物元模型,分析了其可拓性在不同的环境下的应用,并结合机器人全局与局部路径规划方法的特点,设计了基于可拓控制的路径规划控制器,仿真结果证明了该方法的可靠性和有效性.     

Analysis and Verification of Repetitive Motion Planning and Feedback Control for Omnidirectional Mobile Manipulator Robotic Systems

Mobile manipulator robotic systems (MMRSs) composed of a manipulator and a mobile platform are investigated in this paper. In order for the mobile manipulator robotic system (MMRS) to return to its initial state when the manipulator’s end-effector is requested to execute cyclical tasks, a quadratic program (QP) based repetitive motion planning and feedback control (RMPFC) scheme is proposed and analyzed. Such an RMPFC scheme can not only mix motion planning and reactive control, but also consider the physical limits of the robotic system. Mathematically, the efficacy of the RMPFC scheme is verified via gradient dynamics analysis. To further demonstrate the effectiveness of the RMPFC scheme, a kinematically redundant MMRS composed of a three degrees-of-freedom (DOF) planar manipulator and an omnidirectional mobile platform is designed, modeled and analyzed. Then, repetitive motion planning and feedback control for the designed omnidirectional MMRS is studied. Besides, a numerical algorithm is developed and presented to solve the QP and resolve the redundancy of the robotic system. Moreover, computer simulations are comparatively performed on such an omnidirectional MMRS, and simulation results substantiate the effectiveness, accuracy and superiority of the proposed RMPFC scheme.     

非时间参考的机器人路径规划与控制方法

本文面向非结构化环境,针对传统的基于时间的规划方法的不足,提出了一种非时间参考的 机器人路径规划方法;并根据该规划的特点,设计了相应的控制算法．在这种规划方法下, 机器人遇到障碍时能自动停止运动,而当障碍物被清除后,又能沿以前的规划继续运动,避 免了系统所受到的损害和任务的重规划,提高了系统处理不确定事件的能力．     

未知环境中小型机器人路径规划策略的研究

针对微小型机器人在进行路径规划时存在系统硬件资源有限,数据处理能力盖及系统感知能力有限,只能获取局部信息,且信息不完备的问题,分析了人在未知环境中路径规划策略,提出了一种微小型机器人的路径规划策略。实验结果表明,该策略可以满足微小型机器人在复杂未知环境中路径规划的要求,为微小型自主机器人的设计提供了新的方法。     

一种基于测地线的机器人轨迹规划方法

提出了一种基于测地线的机器人轨迹规划方法.该方法克服了传统的轨迹规划方法的某些不足,其规划是在关节空间(黎曼空间)内进行的,规划目标是直角坐标空间内的直线,即两点之间的最短路径,也可以是系统动能最小,或某项综合指标最优.该规划方法直接得到机器人的各关节的转角和角速度,无需进行运动学反解和多项式插值.本文的基于测地线的轨迹规划是以轨迹弧长作为参考变量的,因此它还具有非时间参考的机器人轨迹规 划的优点.􀁱     

IVECO横梁焊接机器人轨迹规划及计算机仿真研究

机器人的轨迹规划可以在关节空间中进行 ,也可以在直角坐标空间中进行 .本文分析了这两种轨迹规划的特点 ,给出了基于关节空间的轨迹规划算法和基于直角坐标空间的轨迹规划算法 .针对 IVECO横梁的焊接 ,进行了机器人的轨迹规划研究 ,并进行了计算机仿真 ,该研究成果已应用于 IVECO横梁焊接工作站系统     

机器人运动规划方法的研究

针对路径规划以及碰撞检测这一研究的重点问题,提出了G-空间法、人工势力场法、遗传算法等。序列规划问题一般转化为旅行商问题来求解。在综合现有序列规划和路径规划方法的基础上,提出两种机器人运动规划算法：基于任意路径的运动规划算法和基于直线路径的运动规划算法,思路简单,能对各种机器人工程任务进行运动规划。     

基于深度学习的多机械手轨迹规划系统设计

目前提出的多机械手轨迹规划系统路径规划精准度低,避障能力差。基于深度学习对多机械手的规划系统进行设计,通过研究传统系统中存在精确度、智能性不足的缺点,在设计的系统分别引入了相应的解决条件,在硬件结构的设计中本文应用ISL-320型号的伺服电机提升多机械手的动力功能,应用SKT64系列的芯片提升多机械手的路径精准度;在应用程序设计上应用拟合算法与叠加算法对规划路径中的节点精准运算,在提升系统整体精准度的同时提升了系统的智能程度。实验结果表明,基于深度学习的多机械手轨迹规划系统路径与标准路径十分接近,说明该方法的规划精准度较高,避障能力得到有效增强。     

智能机器人路径规划及算法研究

路径规划技术是机器人控制技术研究中的一个重要问题,目前的研究主要分为全局规划方法和局部规划方法两大类。在对一些较有代表性的研究思想及其相关算法分析的基础上,比较各种方法的优缺点,提出了机器人路径规划今后的研究重点。     

动态环境中基于遗传算法的移动机器人路径规划的方法

动态环境中，移动机器人的动态路径规划是一个较难解决的课题．本文提出一种 基于遗传算法的移动机器人的路径规划方法．该方法采用实数编码的方法，有明确物理意义 的适应度函数，以加快实时的运算速度和提高运算精度．该方法充分挖掘可应用遗传算法解 决移动机器人动态路径规划的潜力．通过计算机仿真表明该控制方法具有良好的动态路径规 划能力．     

面向全方位双足步行跟随的路径规划

双足步行机器人的足迹规划方法难以满足快速步行条件下的计算效率要求, 并存在步幅变化时运动失稳的风险, 2D环境下点机器人栅格规划则难于生成针对双足步行的高效路径.本文提出针对各向异性特征全方位步行机器人的一种路径规划策略, 将状态网格图方法拓展到全方位移动机器人领域, 基于三项基本假设及基元类型划分给出了系统的运动基元枚举及选择方法, 借助实时修正的增量式AD*搜索算法实现仿人机器人在动态环境下的快速路径规划, 通过合理选择启发函数及状态转移代价, 生成了平滑高效的路径, 为后续足迹生成的动力学优化提供了基础.计算机仿真证实了方法对各类环境的适应性, Robocup避障竞速挑战赛的成功表现证明了方法对于机器人样机部署的可行性及其提高步行效率的潜力.