多机器人协作搬运路径规划研究

针对多机器人协作系统,提出了一种新的混合定点转动和遗传算法的方法,解决其协作路径规划问题。该方法利用遗传算法并行计算、不易陷入局部最优的优点,具备概率上寻找全局最优解的能力,同时结合了定点转动法易实现、有效减少单机器人路径浪费的优点。仿真实验结果表明,该规划方法运算速度较快,在得到有效规划路径的同时,也易于实现对单机器人的控制。     

多机器人协作系统轨迹约束关系分析及示教方法

针对多机器人协作中末端位姿的相对运动,分析了其轨迹约束关系并据此提出了一种可行的示教方法.该方法首先分析了协作机器人之间的运动学约束关系,根据协作机器人之间末端位姿的相对运动,将多机器人协作系统的运动模式分为耦合运动以及叠加运动2类.然后给出了这2种运动形式下,主从机器人末端位姿在笛卡儿坐标系内的运动学约束方程并据此提出一种用于多机器人协作系统的轨迹示教方法,最后在搭建的双机器人协作焊接系统上,验证了本文提出的约束关系及示教方法.     

起重吊装多机器人系统协作避障规划研究

针对起重吊装多机器人系统实际作业情况,进行了该机器人系统协作避障规划研究.首先,基于栅格法提出了优化姿态转角--动态栅格法的路径规划改进算法;其次,设计了基于传感器技术的自适应协作系统.该协作避障方法具备了寻找全局最优路线的能力,同时实现了多机器人系统内部的稳定协调合作;最后,建立了Matlab与LabVIEW联合仿真系统,仿真结果表明该系统是可行且高效的.     

多个关节机器人分布式协作运动规划

由多个关节自治机器人构成的协作系统具有高度非线性和严重耦合性,为此提出了分布式协作运动规划方法(DCMP).应用大系统理论的分解协调方法,通过预估协调变量,解耦协作运动规划问题,使其分解为各个机器人个体的独立子规划,得到能够分布式迭代计算的子系统优化模型.利用协同进化算法在全局优化和约束条件处理方面的优势,DCMP解决高维组合C空间的空间—时间优化搜索问题、静态和动态约束问题,尤其是其它方法难以克服的速度约束问题.仿真实验结果证明了本文方法的有效性.     

基于周期时间限制的多机器人自主委托协作模型

提出一种基于周期时间限制的多机器人自主委托协作模型,目的是解决传统算法在任务撤销、失效限 制方面的欠缺,并在灵活性和可控性之间寻求平衡．它可以有效地对委派任务的机器人进行控制,但又不会因为执 行过于严格的委托约束而造成策略定义和模型构造方面的困难．该多机器人协作模型解决了现有多机器人分工协作 模型中对时间限制缺少支持的问题,并给出了一个支持临时性限制、时序依赖限制和传播限制的委托协作模型．使 用周期时间、使用次数、有效期限来控制临时协同,用推导规则来控制协作间的时序依赖,用委托深度来限制委托 权限的传播．给出了模型的形式化描述．     

基于协进化路标法的多机器人协作运动规划

针对多关节式机器人协作运动规划方面的难点,在随机路标法的启发下,提出了新颖的协进化路标规划法．这种方法充分利用了协进化算法在优化搜索方面的启发功能和遗传算法对约束条件的处理方法,解决了高维组合C空间的优化搜索问题、静态和动态约束问题和运动轨迹的时间优化问题．并且,通过实验验证了算法的有效性．     

一种新型协作多机器人路径规划算法

研究了一种在动态环境下的新型协作多机器人路径规划算法。采用集中式与分布式相结合的多机器人系统体系结构,弥补了在分布式环境下的全局性较差和在集中式环境下的实时性较差等不足。在此基础上,通过融合免疫协同进化算法与人工势场法解决全局路径规划与局部路径规划问题,以有效提高机器人的全局协调能力及自适应水平。仿真实验证明了所提算法在动态环境下实现的可行性与有效性。     

基于网络的多操作者多机器人协作研究

研究基于网络的多操作者多机器人的协作方案,分别提出了针对机器人约束和非约束体协作条件下的协调策略,并在局域网内建立一个仿真实验系统对机器人协作进行仿真.在约束情况下以机器人协同搬运为研究点,提出采用"主、从"机器人控制方法,确定工件运动轨迹后采用位置反解算法确定机器人运动.在非约束情况下提出采用"时间戳"、"回滚"方法协调操作.在整个仿真系统中采用基于AABB的碰撞检测算法确保机器人操作的安全性.仿真实验的结果验证了协调策略的可行性和正确性.     

基于人工神经网络的多机器人协作学习研究

机器人足球比赛是一个有趣并且复杂的新兴的人工智能研究领域，它是一个典型的多智能体系统。文中主要研究机器人足球比赛中的协作行为的学习问题，采用人工神经网络算法实现了两个足球机器人的传球学习，实验结果表明了该方法的有效性。最后讨论了对BP算法的诸多改进方法。     

基于规划识别的多智能体协作研究及应用

多智能体系统是规划识别的一个有效应用平台，提出一种基于规划识别多智能体协作算法，对对抗环境和非对抗环境中的基于规划识别的多智能体协作算法进行了分析，实现了对队友和对手行为目的的认识和建模，减少了协作主体间需要通信的时间厦难度。该协作算法应用到多智能体的有效测试平台机器人足球赛中，试验结果证明，该算法在通信受限、信息受限或信息延时的系统中可有效预测队友和对手的行为，从而实现智能体间的协作。     

多转向驱动拖挂式移动机器人镇定控制

研究一类特殊的移动机器人系统---多转向驱动拖挂式移动机器人(Multi-steering tractor-trailer mobile robot, MSTTMR)的镇定控制问题. 首先, 通过状态坐标变换和控制输入变换将具有任意节车体的多转向驱动系统的运动学模型转化为多输入幂式形式; 然后, 基于幂式形式设计一种ρ指数级收敛的镇定控制器, 并证明其稳定性. 针对两车体系统的镇定控制仿真表明该方法的有效性.     

Developing Mobile Robot Wall-Following Algorithms Using Genetic Programming

This paper demonstrates the use of genetic programming (GP) for the development of mobile robot wall-following behaviors. Algorithms are developed for a simulated mobile robot that uses an array of range finders for navigation. Navigation algorithms are tested in a variety of differently shaped environments to encourage the development of robust solutions, and reduce the possibility of solutions based on memorization of a fixed set of movements. A brief introduction to GP is presented. A typical wall-following robot evolutionary cycle is analyzed, and results are presented. GP is shown to be capable of producing robust wall-following navigation algorithms that perform well in each of the test environments used.     

基于KQML语言的多自主移动机器人仿真系统

用JAVA语言开发了栅格环境下的多自主移动机器人仿真系统,通过KQML语言通信模拟了多个自主的移动机器人,机器人的自主性主要体现在自主感知环境和自主进行路径规划、任务执行和安全导航等工作．该仿真系统具有平台无关性、地图无关性、算法无关性以及机器人配置的无关性,为多自主机器人系统的研究提供了一个可借鉴的平台．     

多移动机器人系统研究发展近况

多移动机器人系统具有广泛的应用前景, 也是近年来机器人研究的热门课题之一. 本文对国内外近年来关于多移动机器人系统的研究工作进行了总结和分析, 重点介绍了多机器人系统的任务规划、运动规划、协调控制等问题的研究发展现状. 最后指出了多移动机器人系统研究急需解决的若干重要问题.     

基于主动环形闭合约束的移动机器人分层同时定位和地图创建

基于Rao-Blackwellized 粒子滤波器提出了一种基于主动闭环策略的移动机器人分层同时定位和地图创建(simultaneous localization and mapping, SLAM)方法,基于信息熵的主动闭环策略同时考虑机器人位姿和地图的不确定性;局部几何特征地图之间的相对关系通过一致性算法估计,并通过环形闭合约束的最小化过程回溯修正.在仅有单目视觉和里程计的基础上,建立了鲁棒的感知模型;通过有效的尺度不变特征变换(scale invariant feature transform, SIFT)方法提取环境特征,基于KD-Tree的最近邻搜索算法实现特征匹配.实际实验表明该方法为实现SLAM提供了一种有效可靠的途径.     

基于粒子滤波的欠驱动移动机器人多目标点跟踪控制

针对欠驱动移动机器人的多目标点跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波的高精度跟踪控制方法;具体地,在考虑移动机器人采样噪声的情况下,首先利用粒子滤波对移动机器人的位置信息进行处理,得到精准可靠的移动机器人状态信息;在此基础上,根据欠驱动移动机器人的运动学模型以及目标点的分布状况,设计基于反馈控制的多目标点跟踪控制方法;相对于传统的欠驱动移动机器人目标点跟踪控制算法,改进了该控制方法中增益参数的约束条件,有效避免了移动机器人在接近目标点时产生的奇异现象,有效提高了移动机器人对目标点的跟踪精度;此外,分析了该目标点跟踪控制系统的稳定性,并通过数值仿真验证了所提方法的可行性与有效性.     

机器人手眼协调的图象直接反馈方法*

本文从视觉与控制集成观点出发，提出了一种机械人手眼协调的新方法，利用手部机于期望抓取（操作）位置获取待待抓（加工）物体图象，以此作为期望图象，而后可以对任意位置的同类物体进行实时抓取，首先将期望图象与实时采样图象进行比较生成差图象，从而依据差图象进行实时伺服反馈，最终达到消除图象差的目的。     

带滚动约束轮移式机器人动态规划的研究

根据轮移式机器人的运动学模型,研究受到滚动约束轮移式机器人在动态环境中的运动规划问题.将快速随机搜索树算法与优化方法相结合,实现了一种新的算法,规划出既可避障又可满足机器人滚动约束的运动.将该算法运用到动态环境下机器人的运动规划中,并通过仿真表明该算法能较好地引导机器人在动态环境中实现满足滚动约束的避障路径.     

一种考虑机器人尺寸约束的动态窗避障方法

针对太部分反应式避障算法未考虑机器人尺寸的束导致机器人无法通过障碍物间可行通道的问题,提出了一种复杂环境下考虑机器人尺寸约束的动态窗避障方法.利用激光雷达提供的精确测距信息,通过探索机器人运动前方的可通行区域,避免陷入“U”型等局部最小区域;以障碍物间可行通道的宽度与机器人自身尺寸间的关系作为新的引导,构造目标函数,提...