无人机视觉定位与避障子系统研究

以无人机视觉定位与避障系统为研究对象,利用单目视觉定位与红外线传感器相结合的方式,准确识别障碍物,然后利用RGB模型进行图像处理,将图像二次分割,得到图像的轮廓曲线边缘,结合红外测距的数据结果,确定障碍物的位姿等信息。建立碰撞圆锥模型,实现无人机以特征点为圆心、危险距离为半径的绕行路线,实现避障。实验证明,AABB视界区碰撞模型能精确判断无人机飞行路径中的避障,提高无人机飞行效率。     

基于Pixhawk的无人机室内通道自主避障研究

针对目前的无人机自主避障研究,以及无人机穿越的需求,提出了一套能完成避障穿越的四旋翼无人机避障系统。其中采用了Pixhawk作为无人机的飞行控制器,树莓派3B+上来运行MAVROS和避障算法,以及连接超声波传感器,通过超声波传感器来判断无人机当前位置,通过MAVLINK发布安全航点给无人机,进行避障穿越飞行。     

基于激光传感器的农业无人机避障路径控制系统设计

农业无人机在工作运行中基本处于障碍物较多的低空环境中,如果没有避障路径控制系统协调,极易发生碰撞、坠毁事件.为此设计一种基于激光传感器的农业无人机避障路径控制系统,由Pixhawk飞控设备与GPS位置监测单元、高度监测单元构成硬件系统,通过陀螺仪与加速度、磁力计方式控制无人机姿态角,再根据串级执行调节方法控制其飞行高度,使用运动方程线性化算法获得障碍物位置,规划农业无人机飞行路径,实现农业无人机避障路径控制.通过从姿态、高度、位置三个方面实验验证表明:该系统具有较强的控制性能,并且控制结果准确率较高.     

一种悬浮扑翼机器人的视觉自主避障方法研究

提出了一种基于视觉感知的悬浮扑翼机器人自主避障方案,以满足室内障碍物环境中低速、安全和长航时飞行要求。 首先,借鉴鸟类视觉避障原理,提出了一种基于光流视觉检测的避障方法,用于识别动、静态障碍物;其次,设计了一种氦气球与 扑翼结合的飞行机器人,利用氦气浮力提供主要升力,扑翼运动提供推进力和次要升力,并设计了飞行控制方法以满足稳定飞 行及避障的要求;最后,制作了机器人样机,测试了其飞行性能和自主避障能力,并与其他障碍物检测算法进行了对比。 结果表 明,样机的直飞航向偏移为 5. 52°,转弯速度可达 23°/ s,并以 6. 1 ms 的单帧检测时间达到 77% 的避障成功率,证明其能够实现 低速悬浮飞行和自主避障,为其开展室内探测任务奠定了基础。     

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。     

电力巡线无人机自主避障控制

本文针对电力巡线无人机在避障方面所存在的突出问题,探讨多传感器信息融合及柱状空间法的无人机自主避障控制方法。     

基于深度确定性策略梯度算法的四旋翼控制器自主导航方法研究

自主导航作为四旋翼无人机飞行导航的核心问题,为了更好地优化四旋翼无人机自主导航路径规划和路径跟踪能力,采用了一种基于改进的深度确定性策略梯度算法的机器学习算法（DDPG）的四旋翼无人机自主导航跟踪控制器,算法中增加了对动作探索策略的设计和对奖励函数的改进,以及采用二维及三维电子地图模拟四旋翼无人机的飞行轨迹,提出基于Matlab软件进行四旋翼无人机自主导航仿真实验以确保系统的稳定性和可行性。结果表明,所改进的深度确定性策略梯度算法可以在仿真实验中实现四旋翼无人机在二维及三维环境下的路径规划、跟踪与避障,并做到导航过程中的姿态状态的自主调整。     

未知环境下的变形移动机器人路径规划

为提高移动机器人在未知环境下的避障能力及导航能力,提出了基于变形以及模糊算法的路径规划方法。变形移动机器人利用超声波传感器对静态未知环境进行检测,得到障碍物以及目标的位置信息,采取适当的变形措施以及在模糊控制的基础上调整自己的运动方向,最终实现避障和最优路径规划。仿真及实物实验结果表明,此方法能使变形机器人与环境实现交互调整,能使机器人通过变形以及避障结合的方式实现有效避障,提高了路径规划的优良性。     

关节型码垛机器人自主避障的方法研究

码垛机器人在某种具体工作环境中,抓取位置和垛盘之间可能存在障碍物,由此给码垛作业带来了困难。为了解决码垛作业的避障问题,提出一种实现自主避障的轨迹规划方法,该方法主要包括障碍物信息分析、运动检测以及避障规划等部分。首先以一种新型码垛机器人为研究对象,采用解析几何法分析研究此码垛机器人的运动学模型并确定其工作空间,然后通过分析和检测障碍物信息设计出自主避障的方法,最后基于OpenGL仿真软件验证此方法的正确性。仿真结果表明该方法简单有效,通用性强。     

吸尘机器人的路径规划算法

为了完成整个房间的清扫工作,一种合理的路径规划方法是必须的。本文提出了一种基于传感器信息的吸尘机器人的路径规划算法。在环境未知的条件下,这种算法比较简单,清扫的效率也比较高,而且具有自动检测障碍物,自主避障的功能。     

基于毫米波雷达的复合翼构型无人机避障系统研究

针对复合翼无人机的避障问题,设计了一种基于毫米波雷达和二自由度对准装置为硬件基础的避障预警系统.该系统的对准控制算法以复合翼无人机的实时姿态、速度信息为输入,以装置的2个自由度机构的控制量为输出,使置于装置末端的毫米波雷达始终朝向期望方向,解决了雷达探测方向的对准问题.该系统规定了4种应对策略,制定了以雷达探测数据为基础的相应触发条件,适应了无人机不同的飞行状态.为验证系统有效性,将系统软硬件部分搭建于一台自研复合翼无人机平台上,制定试验飞行航线,设定相应参数,设计并实施了实物飞行实验.实验结果表明:该系统能有效检测飞行方向的障碍物,能作出有效的预警及避障措施,是一种有效的复合翼无人机避障问题解决方案.     

一种四轴飞行器的超声波避障系统设计

为了降低四轴飞行器的成本,利用超声波传感器成本低、方向性好以及易于定向发射等优点,为四轴飞行器设计了具有上下左右四个方向避障功能的超声波避障系统。实验表明:该系统能够较精确地检测四周障碍物并且具有及时地自动避开障碍物的功能,能够满足多种室内空间和复杂室外环境飞行作业的要求。     

一种可自动调节避障范围的无人机及其工作方法设计

以四旋翼飞行器为运动平台,多个stm32处理器为控制与运算中心,采用比例算法实现根据飞行速度自动调节避障距离,通过布置在前后左右四个方向的激光测距传感器实现障碍物距离的检测,再通过stm32处理器比较避障距离与障碍物距离,从而输出电信号控制电机转速,实现智能避障:提高无人机的飞行速度,其避障范围也相应增大;降低无人机的飞行速度,其避障范围也相应减小。     

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。     

基于多传感器的移动机器人安全区域研究

针对移动机器人导航中因障碍物信息复杂的不确定性,为了成功实现自主导航,应用一种多超声波传感器对障碍物进行信息采集,并通过BP神经网络对超声波传感器采集的信息进行处理。根据BP神经网络输出层的结果可确定机器人移动的安全区域。通过实验证明了多传感器信息处理法获得的移动机器人安全区域的可行性,为今后移动机器人避障提供了新的思路。     

小型环境检测轮式机器人的避障控制系统研究

环境检测的轮式机器人应具备智能避障功能,在复杂的空间环境中实现自动识别和躲避障碍物,安全可靠地完成环境检测任务。采用超声波传感器为障碍感知器件,以单片机为控制核心搭建了避障控制系统的软硬件。针对障碍物尺寸的不同,通过硬件布置和算法编程实现了两种避障模式。最终实现了小型轮式机器人的自动避障运行。     

矿井移动机器人的超声波避障系统设计

以矿井移动机器人为实验平台,应用超声测距原理,以AT89S52单片机为核心设计硬件电路,利用超声波传感器探测障碍物信息,并对所测得的障碍物信息进行处理,最终实现移动机器人的实时自主避障,并通过实验调试验证.     

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.     

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。     

基于机器视觉的救援机器人自动避障技术研究

针对矿山救援机器人易受粉尘、光线昏暗等因素影响,导致其自动避障能力下降问题,研究一种基于机器视觉的救援机器人自动避障策略,可以实现在复杂环境下的有效避障。设计一种基于改进非局部均值滤波和多尺度B样条小波变换的机器视觉算法,以获得更高质量图像并精确获得障碍物边缘,确保救援机器人自主识别并避开障碍物。仿真结果表明：该算法相比传统算法在图像降噪和边缘检测上均体现出优越性。