基于改进SIFT图像匹配的无人机高精度避障算法设计

为提高无人机避障能力,提出基于改进SIFT图像匹配的无人机高精度避障算法.通过角点匹配和多分辨模式识别,实现对无人机高精度避障的图像显著特征点检测,通过对比梯度分析和参数融合识别,实现对无人机高精度避障图像信息加权融合处理,采用改进SIFT图像匹配方法,匹配无人机高精度避障地理空间网格,实现避障算法的优化设计.仿真结果...     

基于改进蚁群算法的巡检机器人避障路径规划方法设计

针对机器人进行避障路径规划时存在收敛速度差、规划路径长、迭代次数多以及规划时间长的问题,提出基于改进蚁群算法的巡检机器人避障路径规划方法。首先使用栅格法划分巡检机器人工作环境,通过对像素矩阵等指标的分析,构建栅格地图模型;基于人工势场法提出蚁群路径规划算法,使蚁群适应子空间的搜索;最后在模型中利用该算法,寻找该模型的最佳路径。实验结果表明,运用该方法进行路径规划时,收敛速度高、规划路径短、迭代次数少以及规划时间短。     

阶梯攀爬机器人结构及控制方案设计

针对阶梯攀爬机器人工作过程中的楼梯攀爬及避障问题,对阶梯攀爬机器人机械结构、机器人阶梯攀爬方式、差速驱动方式下机器人运动方程进行了分析,对阶梯攀爬机器人行驶过程中障碍物检测、避障控制策略进行了研究;基于模糊控制原理,建立了阶梯攀爬机器人模糊避障规则,提出了一种基于MC9S12XS128单片机以及超声波传感器的阶梯攀爬机器人障碍物检测、避障及楼梯攀爬控制系统,并利用所研制的阶梯攀爬机器人样机进行了机器人避障、楼梯攀爬测试。测试结果表明,基于变形轮与行星轮相结合的阶梯攀爬机器人机构可以实现阶梯攀爬机器人避障及攀爬楼梯的功能,控制系统可以准确、迅速判断障碍物以及楼梯所处位置,并依据所建立模糊避障规则完成避障及楼梯攀爬任务。     

基于时间栅格法和最优搜索的电网巡检机器人避障路径规划方法

针对电网巡检机器人存在避障能力低下和路径规划不合理的问题,研究基于时间栅格法和最优搜索的电网巡检机器人避障路径规划方法.利用时间栅格法标识工作空间内障碍物,构建机器人电网巡检环境信息,通过最优搜索避障路径算法,全局规划机器人到达目标点的路径,结合改进势场法,通过调整斥力和引力势函数,计算合力实现机器人的局部避障及避障路径规划,形成全局和局部相结合的避障方法.试验结果表明,躲避静态障碍物和动态障碍物的平均躲避成功率分别为 ９８．３７％ 和 ９６． １２％ ,避障路径规划平均耗时为 １.５６ s ,具备快速、高效、精准的避障及路径规划能力,可提升机器人的动静态障碍物避障能力和路径规划效率.     

基于二分试探的平面冗余机械臂碰撞检测与避障

针对协作机械臂与未知环境安全交互问题,提出基于二分试探的平面冗余机械臂碰撞位置检测与虚拟碰撞空间估计方法,基本思想为碰撞臂杆绕选定二分点旋转微小角位移,期间根据关节电流信息判断是否发生进一步碰撞,从而确定碰撞位置所处二分区间,以此迭代试探缩小碰撞位置估计误差至可接受范围。建立冗余机械臂碰撞臂杆以选定二分点为不动点的逆运动学模型,解决机械臂二分试探运动控制问题;通过简化改进二阶前馈外力观测器,建立基于关节电流的快速碰撞检测算法;根据碰撞位置与碰撞臂杆位姿信息,建立基于包络法的虚拟碰撞空间模型,以近似表征障碍物空间信息。仿真与实验结果表明,所提出的基于二分试探的碰撞位置检测与虚拟碰撞空间估计方法,可为主从任务转化闭环控制避障算法提供有效的障碍物信息,实现平面冗余机械臂安全避障,提高协作机械臂与环境交互安全性。     

面向复合地图的移动机器人分层路径规划

针对传统路径规划方法在部分未知复杂大场景环境下搜索空间大、效率低、避障成功率不高等问题,提出一种基于拓扑-栅格-度量复合地图的移动机器人分层路径规划方法。首先将机器人作业环境描述为栅格地图并划分为多个栅格化的子区域,以子区域为关键节点进行位置关系抽象从而获得拓扑架构,并对局部栅格区域进行精细化描述,构建拓扑-栅格-度量的复合地图。其次,在不同地图层级上分区域搜索机器人路径,在拓扑地图上采用Floyd算法规划子区域之间的区间路径,面向栅格地图提出搜索子区域内部路径的改进A^*算法,通过引入扩展点筛选策略、双向搜索机制、路径冗余点剔除技术提高路径规划的效率与质量,并拼接各段区间路径和内部路径生成全局优化初始路径。最后,针对部分未知场景中的动态障碍物,在度量地图上提出基于深度强化学习架构的动态避障路径规划方法,利用价值分类经验回放机制提高样本的利用率和模型训练的效率。实验结果表明,所提方法有较高的搜索效率和避障成功率,生成的路径兼具安全性和平滑性。     

基于模型压缩的 ED-YOLO 电力巡检 无人机避障目标检测算法

针对现有卷积神经网络模型体积大、运算量高,导致电力巡检无人机检测速率与精度无法兼顾的问题,提出一种基于模型压缩的ED-YOLO网络实现无人机避障的目标检测算法。该目标检测算法以YOLOv4为基础,首先在主干网络中加入通道注意力机制,在不增加计算量前提下提高检测精度;其次在特征金字塔部分运用深度可分离卷积替换传统卷积,减少卷积计算量;最后利用模型压缩策略裁剪网络中冗余通道,减小模型体积并提高模型检测速度。在自主构建的9 600张电力巡检无人机飞行障碍的数据集进行测试,ED-YOLO与YOLOv4相比,其障碍物目标检测的平均精度均值只降低了1.4%,而模型体积减少了94.9%,浮点运算量减少了82.1%,预测速度提升了2.3倍。实验结果表明,对比多种其他现存方法,本文提出的基于模型压缩的ED-YOLO目标检测算法有着精度高、体积小和检测速度快的优势,满足电力巡检无机避障检测要求。     

基于改进人工势场法的电力巡检机器人自动避障轨迹规划

为了使巡检机器人在电力系统中避开障碍物,顺利完成电力巡检工作,提出基于改进人工势场法的电力巡检机器人自动避障轨迹规划方法。构建了电力巡检机器人的被控对象模型,分析电力巡检机器人的避障运动学,根据分析结果采用栅格法获取环境参数,实现环境建模,获取电力巡检机器人工作环境信息;引入改进人工势场法,叠加斥力势场和引力势场获得合力势场,判断环境中的障碍物并规划避障路线,完成电力巡检机器人自动避障轨迹的规划。实验结果表明,所提方法的避障准确率高、规划效果好、规划效率高。     

基于BP神经网络机器人实时避障算法

针对二维静态环境下智能机器人避障及路径规划问题,提出了基于BP神经网络的机器人实时避障算法。首先,用多个扇区表示机器人周围的环境,利用激光雷达探测每个扇区内障碍物的距离信息,以每个扇区内障碍物的距离信息为输入,利用BP神经网络计算该扇区被选择为避障方向的得分;然后,利用各扇区中点坐标与当前时刻距障碍物最近扇区中点坐标之间的欧氏距离,计算机器人在当前位姿条件下各扇区被选中作为避障方向的条件概率;最后,将使得得分与条件概率之积最大的扇区作为机器人的避障方向。实验结果表明:所提算法的收敛时间比栅格方法降低了50%以上,机器人的避障轨迹与人工势场方法相比更短,能较好地应用于复杂多障碍物场景。     

无人机跟踪过程中的避障问题研究

针对单架无人机跟踪单一目标问题,提出 Lyapunov 矢量场法和速度障碍法相结合的方法,保证 UAV 在执行跟踪任务时的安全。首先,建立无人机运动模型,通过基于 Lyapunov 矢量场法的航向控制使无人机能够收敛到极限环;其次,利用速度障碍法原理判断无人机与障碍物之间是否存在飞行冲突,推导出避障所需的航向控制量;最后,针对障碍物重叠情况,利用几何关系将重叠区域合并,再求解出航向控制量,完成对重叠威胁区域的避障。仿真结果表明,所提算法在单一障碍物和多障碍物的条件下,都能有效地跟踪目标并实现避障。     

基于行人组运动信息表达的人群异常检测

人群异常检测是智能化人群监控技术下的一个重要研究方向,在现有的方法中,异常检测的首要步骤就是获取运动信息,传统通过对视频帧均匀分块的方式并不能保证行人的完整性,提取的特征也不能准确反映行人的运动状态。本文提出了递进式人群分组的方法,先将人群运动场与帧差法结合分割图像获取人群前景,然后依据人群运动方向获取方向组,结合时空信息对方向组再聚类,得到更细致的行人组。对于每个行人组,利用人群能量特征去表征行人整体运动信息,并依据能量场构造了环块能量直方图特征来削弱行人四肢摆动的影响,最后与图像外观特征相结合用于人群异常检测。实验结果表明,本文方法在两个不同场景下帧级准确率达到83%和92%,像素级准确率达到64%和83%,与传统方法相比有较大提升。     

虚拟环境中基于二级2D投影图的动态碰撞检测机制

一种良好的动态碰撞检测机制应该遵循实时性、用户透明性、用户空间认知度等准则。基于这些准则，提出了一种基于二级2D平面投影图的水平动态碰撞检测机制TMBHDCD，阐述了其具体实现及体系结构。二级平面投影图Free Space Map和Detail Projection Map在不同阶段提供化身的空间信息；该机制将碰撞检测处理分为碰撞判定、碰撞避免和路径修复三个阶段，提出动态障碍物碰撞预警域、碰撞互斥域及碰撞互斥带的概念，结合Detail Proiection Map进行碰撞判定、避免和修正。     

基于激光SLAM技术的电力巡检机器人交互控制

提出基于激光SLAM技术的电力巡检机器人交互控制方法,利用激光SLAM技术在地图模型、运动学模型、里程计观测模型以及多传感器观测模型的基础上绘制机器人的巡检地图,通过Dijkstra算法根据巡检地图获得最短巡检路径,并采用DWA滑动窗口法对选取的巡检路径进行评分,选择评分最高的路径作为机器人的巡检路径,完成电力巡检机器人的交互控制。实验结果表明,所提方法的避障效果好、路径规划效果好、控制精度高。     

基于避障准则的双臂手移动机器人桁架内运动规划

针对桁架内移动的避障要求,研究双臂手移动机器人桁架内运动的规划方法。基于状态空间模型提出直角坐标空间下的六面心、八边心和八顶点搜索算法,避免了C空间内复杂度呈几何级数增长的问题,实现了末端无碰撞路径搜索。建立双臂手移动机器人三节臂的平面内避障准则,解决了机器人在桁架内运动时机器人臂与桁架杆的碰撞问题。根据平面内避障准则和臂形标志,求得了各个关节角的解析解,解决了数值解的不封闭问题。每个时刻末端姿态由通用旋转变换公式线性插值得到,在Matlab中仿真双臂手移动机器人桁架内的运动,验证了双臂手移动机器人在桁架内运动时避障方法的可行性。     

面向操作可靠性提升的复合工业机器人运动规划

复合工业机器人的应用能够有效提升智能制造车间生产效率。而在其运动规划问题中,基于移动平台调整的机械臂初始站姿直接决定了目标任务是否能够可靠执行。为解决以上问题,提出一种考虑机械臂初始站姿的运动规划优化方法。基于前期基础,采用旋量描述和切片表征方法分别解决了复合工业机器人运动学建模和最小避障距离建模问题,为进行轨迹优化提供了模型基础;建立了最小化耗能当量和运动时间的运动规划优化模型,通过考虑初始站姿影响设计了包括移动运动参数、冗余关节角度和机械臂运动参数在内的混合优化变量集,同时考虑运动学约束和避障约束条件保证机械臂运动平稳性和安全性;结果表明,基于规划优化的复合工业机器人具有较高的操作可靠性。     

6-URU支链四面体移动机构的越障步态规划

针对多面体机器人的高地面适应性需求,提出一种适用于四面体移动机构的高质心攀爬越障方法,能够通过三自由度同步变形提升质心高度有效提升攀爬能力。首先,基于四面体移动机构的支撑区域对其移动轨迹进行三角形网格划分,在台阶障碍进行投影畸变,由此规划出该机构针对台阶障碍的分步越障阶段,通过构造凹多面体包附障碍提升攀爬高度。针对高质心攀爬步态的各个阶段分别建立临界状态运动学模型,通过齐次变换矩阵得到机构质心坐标关于障碍高度和障碍距离的表达式,根据数值算法得到最大越障高度随驱动角和障碍距离的变化曲线,执行至不同障碍阶段以实现不同高度障碍的越障攀爬。建立仿真模型,验证越障分析过程合理性。制作一台样机,对高质心攀爬越障步态进行可行性验证。     

基于Transformer模块和CNN的无人机避障方法研究

针对传统CNN避障方法无法获得全局感受野、图像特征提取计算量大的问题,以四旋翼无人机为研究对象,提出一种基于Swin Transformer模块改进CNN模型的无人机避障方法。首先,使用Swin Transformer代替CNN模型中的Conv2D层,进行全局信息特征提取;然后,构建3个残差结构相连的Swin Transformer网络,输出无人机在当前飞行环境下的转向预测和碰撞预测;最后,设计无人机多姿态映射控制系统,输出无人机避障控制指令。实验结果表明,所提方法碰撞预测平均准确率为96.8%,转向预测均方根误差(RMSE)为0.068,满足了无人机自主避障的要求。     

基于具有墙角信息的语义地图改进AMCL重定位算法

针对原始自适应蒙特卡洛定位（Adaptive monte carlo localization,AMCL）算法仅利用激光信息存在的缺陷,提出一种基于激光与视觉融合的语义地图进行全局定位,该语义地图融合基于深度学习的目标检测方法提取环境中的墙角语义;利用建立的包含墙角信息的二维语义栅格地图,结合视觉预定位方法及角点周围语义信息表来提高算法全局初始定位的效率和准确性,使得移动机器人可以在少量先验信息和运动的情况下更迅速地实现定位。提出视觉预定位的方法,改进了粒子权重更新方式,再同步结合AMCL算法与环境地图匹配进行精定位。最后通过搭建的移动机器人在不同场景下进行对比试验,验证了该方法的有效性。     

基于混沌理论的无人驾驶车辆行驶轨迹量化分析

针对无人驾驶车辆客观量化评价困难的问题,提出基于混沌理论的无人驾驶车辆行驶轨迹的量化分析方法。应用五次多项式方法结合优秀驾驶员驾驶车辆行驶的初始状态和目标状态设计无人驾驶车辆的理想轨迹,计算实际行驶轨迹与理想轨迹的偏差得到偏差时间数据序列;采用混沌理论的C-C方法对偏差时间数据序列重构相空间;计算偏差时间数据序列的Lyapunov指数,实现无人驾驶车辆行驶轨迹的量化表示。运用提出的方法对无人驾驶车辆避障换道的行驶轨迹偏差时间数据序列进行相空间重构,计算其Lyapunov指数为正值,表征人驾驶车辆系统的混沌性,还表征人驾驶车辆收敛到稳态响应的快慢程度。试验表明基于混沌理论的无人驾驶车辆行驶轨迹的量化分析是可行的,有效的。     

基于自适应天牛须算法的航空发动机管路布局优化

针对航空发动机外部管路系统设计过程中布局效率和空间利用率较低的问题,提出一种基于自适应天牛须搜索算法的管路自动布局方法。该方法在原算法的基础上加入自适应变步长机制,使其在具有高效性的同时能搜索到更优的解。在描述复杂空间障碍物时,采用将附件和管路分开建模的方式,一方面建立机匣附件的轴向包围盒,并在包围盒内部构建小范围的附件栅格信息矩阵;另一方面,对已布局管路分段处理后采用线段求交的方式做出干涉性判断,在此基础上根据某种度量选择本条管路的避障策略,以达到充分利用敷设空间的目的。建立管路布局问题的数学模型,并以管路长度和压力损失作为优化目标完成路径的规划过程。最后,通过仿真实例证明所提方法的可行性。