基于QR码图形特征的移动机器人定位

传统全局定位的方法对环境背景要求很高,因此提出基于QR码图形特征的移动机器人定位方法。基于QR码的轮廓层次结构特征,筛选六层轮廓得到位置探测图形的位置;利用3个位置探测图形位置构成三角形特征求解QR码的中心位置坐标和转向角;对定位方法进行实验验证并对实验数据进行分析。用此方法得到的位置误差不超过4 cm,转向角的误差不超过5°,具有良好的精确性。     

基于ZigBee的移动机器人定位技术研究

为了实现移动机器人的无线定位,应用ZigBee定位模块搭建了一个ZigBee定位系统。分析了参考节点数目变化和定位范围变化对定位系统精度的影响。实验表明:在相同的布局方案下,参考节点个数越多,定位精度越高,但在一定区域范围内,节点个数增大到一定数量时,对定位精度的提高有限;对于4 m×4 m的正方形定位区域,8个参考节点的定位精度在1. 25 m左右。试验结果可为ZigBee在移动机器人定位中的应用提供参考。     

动态环境中移动机器人路径规划研究综述

路径规划是移动机器人技术中的一个重要课题,而动态环境中的路径规划问题则是该领域内一个富有挑战性的研究方向,它在自主移动机器人、自治水下机器人和星球探索机器人等领域具有广泛的应用前景。综述了动态环境中移动机器人路径规划研究的主要内容及其发展动态,从算法策略的角度,将该问题概括为基于智能计算的路径规划,基于行为、学习心理的路径规划,随机采样路径规划和混合路径规划。具体分析了各种算法的原理,指出其优缺点和有待进一步研究的问题,并提出一些解决思路。     

基于激光SLAM的移动机器人导航算法研究

定位技术是机器人技术中导航控制和路径规划的关键问题,传统定位方式采用全球定位系统(GPS),难以完成精准的定位导航功能,不依赖于GPS的定位导航方法是目前机器人领域的研究热点。提出一种基于激光雷达采集的点云信息帧间匹配方法,根据改进式激光点云数据的位姿估计算法,结合非线性优化进行了校正和优化,完成移动机器人对未知环境的精确定位。通过ROS机器人操作系统搭建实验平台,对改进算法进行验证,证明改进后帧间匹配算法的建图和定位效果对应的鲁棒性与定位精度效果更佳,可满足工程要求。     

移动机器人自主定位和导航系统设计与实现

为实现未知环境下,移动机器人自主定位和导航,构建精准的环境地图,提出移动机器人导航系统设计方法。采用蒙特卡洛算法对机器人进行定位,通过栅格地图扫描匹配方法进行地图构建,利用Dijkstra算法对当前地图进行路径规划。将上位机和下位机串口通信,把上位机路径规划的Twist消息发送给下位机,采用底层控制器来控制电机,实现移动机器人自主运动。实验结果表明:在实际环境中,移动机器人能够从起始点出发,自主绕过障碍物到达目的地,验证了该移动机器人自主导航系统设计方法的有效性。     

基于GPS与地图匹配的移动机器人定位方法

高精度的定位结果是移动机器人路径规划等各项任务的前提,全球卫星定位系统(GPS)能够在空旷区域得到移动机器人的全局定位坐标,但在无卫星信号环境下存在定位精度低或难以定位的问题.提出一种GPS与地图匹配的组合定位方法解决部分无卫星信号复杂环境中的定位问题.首先建立一种修正航迹推算误差的新运动模型,降低航迹推算的累计误差....     

基于单目稀疏法多传感器融合移动机器人定位

针对移动机器人室内定位过程中,单目视觉难适应光照变化、里程计累计误差导致定位误差较大问题,提出边缘侧多传感器融合的定位方法.以稀疏直接法(半直接法)作为单目视觉的前端,实时单目相机估计位姿,通过惯性传感器恢复尺度输出位置信息,并且获取IMU的加速度以及偏航角、里程计当前速度,通过扩展卡尔曼滤波算法融合3种传感器信息,实现更加精确的定位.在移动机器人侧处理传感器读取的信息,从而减小机器人体积.边缘侧混合式多传感器信息融合使移动机器人在单个传感器失效以及无法人为干预时,也能够精确实时地在多种复杂环境中完成自主定位.     

多目移动机器人实验平台的研究

带有多目视觉系统的移动机器人能在同一时间获取更多关于周围环境的信息,从而可以更好地判断周围环境的情况以及自身的处境。提出一种基于双目立体视觉、全景视觉、低位避障视觉的多目视觉移动机器人实验平台,介绍该系统的硬件结构、电机驱动系统、软件结构,重点分析视觉系统的构成与功能。该移动机器人在同一时刻能获得丰富的周围环境信息,从而可以更快地进行自我定位、目标跟踪以及路径规划。     

深度卷积神经网络在移动机器人的应用研究

闭环检测是移动机器人自主导航以及各种视觉定位的重要组成。近年来随着深度卷积神经网络展,基于卷积描述符的闭环检测与基于手工设计描述符的闭环检测,均在各个系统得到了应用。通过利用深度卷积神经网络实现图像匹配,并将其用于移动机器人的全局定位算法中,对其工程实际表现进行了定量评估以及对比。从所设计的试验方法量化对比出目前主流的描述符在各种场景应用中的优劣性,可知基于AlexNet模型的卷积描述符在各实验中均表现最佳,为图像匹配及其全局定位提供定量参考选择标准。     

轮式移动机器人滑动转向研究综述

轮式移动机器人滑动转向涉及车体、车轮的动力学和路面的属性，是一个复杂的运动现象,本文介绍了滑动转向的原理，把解决轮式移动机器人控制问题的方法分为两大类：硬模型方法和软模型方法；介绍了滑动转向时的功耗问题和转向结构的研究现状，对轮式移动机器人转向方法的发展方向进行了展望.     

移动机器人定位技术研究

以两轮独立驱动的三轮机器人作为试验平台,用编码器和陀螺仪作为机器人的定位系统,建立机器人的运动学方程。采用卡尔曼滤波器对两种传感器的数据进行融合,再经加权最小二乘支持向量回归机算法对融合后的数据作回归运算,构造先验回归决策函数。运用回归决策函数提高陀螺仪输出角速率的准确度,获得机器人的位姿信息。     

轮式移动机器人研究综述

分析了轮式移动机器人的研究现状,按照车轮数目对轮式移动机器人进行了归类,讨论了各类轮式移动机器人的移动机构及其控制方式,对各类轮式移动机器人之间的关系作了初步探讨,并对各类轮式移动机器人的性能进行了比较,指出了各类轮式移动机器人研究中存在的问题,展望了轮式移动机器人的发展方向.     

动态场景下移动机器人视觉SLAM

为实现动态场景下移动机器人自主定位和建图,解决传统视觉里程计方法跟踪效果差及累积误差问题,提升闭环检测的准确性和鲁棒性,提出融合深度学习的同时定位与地图构建方法。采用四叉树算法均匀化特征分布,解决动态场景特征聚集问题;通过优化的目标检测网络识别场景动态语义信息,剔除动态物体对位姿估计的干扰;充分提取场景空间结构信息,结合点特征和线特征实现位姿跟踪及回环检测,构建全局一致的环境地图。TUM数据集和真实场景实验结果表明：改进方法提升了移动机器人定位和建图的准确性和鲁棒性。     

数据融合技术在移动机器人研究中的应用

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。本文介绍了贝叶斯估计、Dempster-Shafer理论、卡尔曼滤波等机器人数据融合的方法及其在移动机器人开发中的应用，并分析了在移动机器人发展中具有代表意义的几个典型系统。     

曲面上两轮移动机器人的建模与分析

对移动在曲面上的两轮机器人的动态模型进行了研究.利用微分几何的方法和理论,在曲面上建立了两轮移动机器人动态模型,指出曲面上两轮移动机器人是可控的,并且在曲面上存在时间最优轨道.通过庞特里亚金最大值原理,得到两轮移动机器人时间最优轨道的结构方程,指出时间最有轨道的控制变量完全由结构方程和曲面的曲率决定,最后给出了最优时间轨道由三种基本轨道类型组成.     

轮式移动机器人的动力学建模及跟踪控制

针对轮式移动机器人存在非完整约束的特点,利用牛顿-欧拉方法建立了轮式移动机器人的动力学模型,将非完整约束直接融入到动力学方程中;同时,考虑了电机的动力学特性.针对动力学模型中存在参数不确定以及机器人在工作过程中存在外界干扰的特点,设计了以两轮驱动力矩为输入的滑模轨迹跟踪控制器,采用趋近律方法削弱了滑模控制器的抖振.仿真实验证明了模型的可行性和控制的有效性,较好地实现了机器人的全局轨迹跟踪.     

多传感融合测量的移动机器人高效消杀控制

疫情形势下,为解决狭窄空间、复杂曲面、无接触、安全自动消杀作业需求,设计一种多传感器融合测量的基于双车拼接的可移动自动消杀机械控制系统。设计可快速拆分组装的双车拼接全向可移动平台车,解决狭窄空间的转运难题,同时采用激光导航传感器构建场景坐标系,精确定位设备位置,使设备运行过程中定位精度达到±5 mm以内。设计激光测距传感器、避障传感器、消杀装置多传感器融合测量的扫描消杀装置,并基于KUKA机器人传感器接口RSI设计修正算法,实现复杂曲面消杀过程中末端姿态在线调整及安全防护。最后,针对消杀过程中现场无人工干预需求,采用远程控制方式,建立远程终端-可移动平台控制系统-机器人控制系统的控制网络,操作者在远程终端下达杀菌指令,可移动自动消杀机械控制系统根据杀菌范围构建杀菌路径并智能化自主完成杀菌任务。进一步地,搭建立式壁面以及弧顶消杀场景,消杀过程中位置偏差±3 mm,角度偏差±1.5°,控制策略对实际对象拟合精度较高,增大了有效杀菌作用面积。     

非结构化环境中基于栅格法环境建模的移动机器人路径规划

以非结构化环境中移动机器人路径规划问题为研究对象,阐述了基于栅格法进行环境建模和基于人工势场法进行路径规划的思想及方法。基于MATALAB,通过边走边测和完全遍历两种策略的栅格法进行环境建模,使环境中的信息能够实时更新以保证环境模型的准确性,同时基于人工势场法进行路径规划。结果表明:在非结构化环境中,基于栅格法环境建模和人工势场法结合路径规划的方法规划出来的路径具有很好的实用性、合理性、实时性和环境变化适应性。     

基于优化遗传算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人在路径规划过程中,由于传统遗传算法中适应度函数把路径最短作为遗传到下一代主要因素,造成机器人转弯次数过多引起时间浪费问题,提出一种基于改进遗传算法的路径规划方法,通过对适应度函数添加转弯角度控制因子,把路径最短和转弯角度作为路径个体适应度函数值大小的影响因素,并对改进后的适应度函数进行了收敛性分析。最后通过MATLAB进行了仿真分析,结果表明:机器人运动轨迹更加平滑,减少了转弯次数,仿真结果说明该算法具有一定的有效性。     

改进人工势场法在移动机器人路径规划中的应用

为解决传统人工势场法在路径规划中存在的缺陷,对目标不可达和局部极小点的情况进行了分析.将引力函数分段,避免引力过大而碰到障碍物的情况;通过引入机器人与目标点之间的距离因子,对斥力势场的生成和计算机制进行改进,以解决障碍物在目标点附近时的不可达问题.在已改进人工势场函数的基础上,提出一种用偏转角度来构建附加牵引力的方法以...