一种可变形机器人的避障分析

为提高未知复杂环境下移动机器人的自主避障能力,提出了一种将齿轮传动和超声波模块相结合的四连杆式变形避障机器人。该机器人通过舵机传动、连杆180°极限变形来改变自身形态以快速适应障碍的分布并躲避障碍。利用ADAMS软件及室内搭建实物环境,对直线和弯道两种避障环境进行了仿真与实操,尤其宽度窄于机器人本体的特殊障碍环境,验证了避障算法及机器人结构设计方案的有效性。     

服务机器人导航与路径规划技术研究

针对在未知的室内环境,其不可预知性或不确定性给家用服务机器人实时环境感知和定位带来了巨大的问题,直接影响到机器人导航的效果。移动机器人不仅要完成避开附近的移动障碍物,而且要进行局部规划或局部路径修正。将自主移动机器人其功能研发分为如下:理解自己的状态和外部环境信息,从而实现实时运动控制决策,避障,找到最优路径;在栅格地图表征环境,采用Wavefront方法进行路径规划自主移动和轨迹跟踪。对服务机器人导航与路径规划技术研究对于提高智能服务机器人的技术水平,促进智能机器人产业的发展是非常重要的。     

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.     

室内移动机器人主动SLAM技术研究

为提高移动机器人自主探索室内未知环境的能力,基于实时获取的里程计和激光雷达数据,提出了一种面向室内环境的主动SLAM算法。首先利用激光雷达高精度特性,进行高频率的扫描匹配,提高了机器人定位和建图精度。同时基于实时地图,通过边界探索算法实现了机器人自主、高效遍历室内环境,并建立全局地图。鉴于室内环境通常是动态的,在全局路径规划的基础上引入局部路径规划,实现了机器人运动过程中的实时避障。使用Kobuki移动机器人平台在室内环境中进行了实验验证,实验结果表明该算法在小规模室内场景下的建图精度约为5cm,全程用时约为人为遥控方式的1.5倍。     

多移动机器人路径规划技术的研究现状与展望

移动机器人技术研究中的一个重要领域是路径规划技术.所谓移动机器人路径规划是指各机器人在同一工作空间中规划一条避障导航的运动路径,保证每一时刻机器人与机器人之间无碰撞、机器人与环境障碍物之间无碰撞.从单机器人到多机器人的路径规划已有很多算法,首先从多机器人协作性质、环境信息和机器人结构三方面分别介绍多机器人路径规划方法,主要有全局路径规划方法、局部路径规划方法、集中式路径规划方法、分布式路径规划方法、混合式路径规划方法,再指出各种方法的优点和不足,最后对多移动机器人路径规划技术的发展趋势进行展望:传统的规划方法和新的智能方法的结合;多传感器融合;性能指标的提高.     

基于触须传感器的移动机器人系统设计

设计了以PIC16F877为控制芯片、触须传感器为感知元件的移动机器人。利用仿生触须感知外部未知环境获得相关环境信息,再通过路径规划做出决策,实现移动机器人自主导航运动。另外,借助无线通信将机器人的运动参数和采样信号传送至PC机,完成对移动机器人的采样监测和控制分析。最后,进行了远程操控和自主避障实验。     

未知环境下基于行为的机器人模糊路径规划方法

针对非结构化环境下的多关节机器人实时避障问题,应用基于模糊逻辑方法,提出了一种新的未知环境下基于行为的机器人实时路径规划方法。敏感皮肤被用来探测机器人周围的障碍物。规划方法包括接近目标和绕过障碍两个行为。机器人根据周围环境的信息选择合适的行为,从而实现机器人路径规划的目标。由于应用了模糊控制,使方法具有较好的实时性,可以应用到存在未知障碍物的机器人在线运动规划中。仿真环境中存在多种类型的未知障碍物,机器人均在算法的控制下到达了目标位姿,证实了算法的有效性。     

改进动态窗口法的阿克曼移动机器人局部路径规划器

局部路径规划是移动机器人的一项关键技术,它的品质密切关系到整个机器人系统的性能。动态窗口法是一种在机器人的速度空间内进行运动规划的自主避障算法。将该算法与阿克曼机器人相结合,提出了一个包含轨迹曲率相似度评价因子的阿克曼移动机器人局部路径规划算法。最后,在机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)上对该新算法进行了"S"型路径导航仿真实验。实验结果表明,该算法能在已知栅格地图内实现阿克曼机器人的自主避障功能。     

基于通用运动学模型的移动机器人避障路径规划

介绍了移动机器人二轮差动机构通用运动学模型的建立、避障行为决策、避障运动控制等,提出了一种足球机器人避障路径规划方法.该方法简化了机器人避障的步骤,提高了机器人避障的灵活性和鲁棒性.仿真试验证明这种方法是可行而有效的.     

基于感知-行为的移动机器人全区域覆盖路径规划

针对未知环境信息下的移动机器人全局区域覆盖路径规划问题,提出了一种基于感知-行为的路径规划方法。根据移动机器人实时感知的传感器信息,建立机器人全区域覆盖的行为执行表,在机器人全区域覆盖过程中,通过这种感知与行为的关联能够实时有效地驱动机器人实现路径规划。模拟与仿真的结果证明了算法的简单性和实用性。     

动态环境下移动机器人路径规划的改进蚁群算法

研究动态环境下移动机器人路径规划问题,采用栅格法对机器人工作空间进行建模,在使用蚁群算法进行全局路径搜索过程中引入人工势场的概念,使蚂蚁对最优路径更加敏感;机器人针对动态环境中可能出现的不同类型障碍物分别执行不同的避障策略;同时提出一种最优路径预测模型用于预测在避障过程中是否出现新的最优路径。算法结合人工势场法和蚁群算法的特点,将全局路径规划与局部路径规划相融合以提高路径搜索的效率。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于自主视觉足球机器人路径规划的研究

根据自主视觉的足球机器人路径规划的特点，对其在未知动态环境下的路径规划进行了研究，对足球机器人全局定位的信息融合方法、在信息不完全或不确定的情况下对移动机器人的局部路径规划方法进行了探讨，提出了一种利用不确定的位置信息对机器人和目标进行全局定位的位置规划方法。实验证明该方法使机器人的路径规划具有更大的灵活性、快速性，使机器人控制系统具有更好的鲁棒性。     

光伏电池板清洗机器人定位与导航系统的开发与设计

针对目前光伏电池板清洗机器人在未知环境中感知能力差,缺乏自主规划路径和躲避障碍物能力差三方面,使用ROS机器人操作系统结合激光雷达传感器以及SLAM同步定位与建图技术来解决上述问题。采用A*和D*算法实现对机器人路径规划,以实现实时避障等功能,并通过自主开发的光伏电池板清洗机器人进行验证。结果表明：在现实环境中机器人利用激光雷达可对未知环境地图进行构建,并且机器人可按照制定路线进行移动,同时也可躲避出现在其路径之上的障碍物,验证了光伏电池板清洗机器人开发的可能性。     

融合改进蚁群和DWA的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法搜索时间长、易陷入局部最优且动态规划能力弱等缺陷,提出一种融合改进蚁群和动态窗口算法（DWA,Dynamic Window Approach）的路径规划方法,解决移动机器人全局路径优化以及局部动态避障路径规划问题。在分析传统蚁群算法路径规划原理及优缺点的基础上,通过引入初始栅格转移规则、改变信息素更新方式、删除冗余节点、圆切障碍顶点等方法,提高蚁群算法的收敛速度、规划路径的平滑度以及安全可靠度;进一步在改进蚁群算法中引入DWA进行局部路径规划,实现机器人的动态避障。对比仿真结果表明,所提改进算法在路径长度、迭代次数、收敛时间以及路径平滑度、安全可靠度等性能指标上较传统算法均有所提高。     

基于弹簧模型的移动机器人路径规划研究

针对传统人工势场法在路径规划中存在局部极小点问题,提出了一种基于虚拟弹簧模型的移动机器人局部路径规划算法。通过模拟弹性小球在有障碍物的斜坡上滚下过程中的受力情况,规划移动机器人从开始位置到目标点位置的移动过程;建立弹簧力学模型完成机器人的避障行为,并结合使用沿障碍物边缘移动和切换目标点位置两种控制策略,解决局部路径规划算法极易出现的局部极小点问题。仿真试验和实际移动机器人的实验表明,该算法能进行实时避障和路径规划,并确保移动机器人在绝大部分环境中能安全、快速地到达目标点。     

未知环境中移动机器人基于行为的自主导航与环境构建

将模糊控制应用于基于行为的移动机器人控制结构中，使机器人具备了避障、避险和障碍物识别等基本的自主导航能力。针对未知环境中移动机器人的地图构建问题，提出了基于虚拟势场的全局搜索方法，采用基于栅格的地图表示方法，利用声纳传感器收集信息，实现对障碍物的识别和定位。通过试验验证了该方法的可行性。     

基于多传感器信息融合的移动机器人路径规划

移动机器人是机器人技术的一个重要领域，是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的综合系统。动态未知环境下的移动机器人路径规划必须基于多传感器信息融合来获得对环境的理解或映射。本文就国内外移动机器人发展现状、多传感器数据信息融合方法及移动机器人路径规划进行了概述。     

基于ROS平台机器人导航避障系统设计与开发

基于ROS工业机器人开源平台,应用C++语言进行了移动机器人导航避障系统的设计与开发。选用激光雷达作为位置传感器,融合视觉里程计、轮式里程计和IMU里程计三大里程计数据,采用传统定位与SLAM算法创建地图,应用AMCL算法准确确定移动机器人位置;对移动机器人使用A~*算法进行全局路径规划、DWA算法进行局部路径规划,并且使用模糊BUG2算法作为核心算法实现局部避障器融入ROS规划系统中,应用C++语言开发程序,在移动机器人Robotino在地图上的两个点进行导航和避障测试。结果表明,只要合理设置机器人和障碍物之间相对运动速度,机器人可以规划出一条躲避缓慢移动障碍物、全局较优路径。     

未知环境的移动机器人路径规划研究

为了提高移动机器人在未知环境中的路径规划的性能,提出了改进人工势场法.首先分析了传统人工势场法的优缺点,据此,提出了一种由模糊智能控制与改进人工势场法相结合算法.由模糊算法对静态障碍物进行避障,并改进引力函数将目标点速度、加速度信息加入其中对目标点进行跟踪,从而实现自动避障和路径规划.通过实验仿真对比可知,此算法在存在障碍物环境中,移动机器人可以寻得较短的路径和较快的时间,安全无碰撞的到达目标点,该算法的准确度可达96％.     

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。