基于双目视觉的机器人局部路径规划

目的提出移动机器人利用双目视觉在不确定的环境中实现自主避障和导航的一种新方法．方法以视觉信息为决策依据，利用神经网络对障碍物的屏幕坐标和实际相对坐标进行非线性映射，在避障过程中只考虑障碍物相对于机器人的运动及可能的碰撞方式，无需考虑机器人和障碍物的运动速度和运动方向．结果映射点偏离屏幕中心误差越大，障碍物距离机器人越远，确定避碰策略越困难；而当障碍物距离机器人较近时确定避碰策略较容易．该方法计算量少，运算时间短，提高了机器人的实时性．结论仿真试验表明此种方法能有效避开障碍物顺利到达目标点，并减少了计算规模，提高了实时性．     

基于时延补偿的移动机器人动态避障方法

为提高自主移动机器人的动态避障能力,提出以视觉信息为决策依据,通过时延补偿提高机器人对障碍物定位精度局部动态避障方法．在避障过程中无需考虑障碍物的运动速度和运动方向,更加适用于机器人在未知或部分未知环境下的路径规划．实验表明,这种方法是可行而有效的．     

速度矢量坐标系下水下机器人动态避障方法

针对水下机器人能力有限问题设计了一种适应水下机器人能力的动态避障方法.以水下机器人对运动障碍物的相对速度信息建立速度矢量坐标系,在坐标系内,根据水下机器人速度矢量和障碍物速度矢量的相互关系以及水下机器人的能力,确定理论上能够避开障碍物的期望速度解集,然后按照满足碰撞时间条件的最小转艏避障原则求解水下机器人最优期望速度的大小和方向,使水下机器人能够以相对小的代价安全避开动态障碍物.仿真研究验证了此规划方法对躲避动态障碍物的有效性,该研究大幅度提高了水下机器人的智能水平.     

复杂动态环境下基于侧滑力的局部路径规划

研究了复杂动态环境下具有局部感知能力的移动机器人路径规划问题.针对传统势场法避障在拥塞环境下存在局部振荡的问题,提出虚拟侧滑力的方法,障碍物对机器人产生侧滑排斥力,而非传统的反向排斥力,并由力来直接引导机器人运动.静态障碍物的侧滑力计算与障碍物距离、朝向及目标点朝向有关；动态障碍物的侧滑力计算应考虑其速度信息.为解决局部最小问题,对机器人已走路径进行跟踪监督,当机器人路径在一段时间内出现重复时,确认其已处于陷阱状态,继而采用沿墙走的策略来摆脱陷阱.仿真结果验证了算法在复杂动态环境下的实时性和有效性.     

未知环境下的移动机器人实时避障研究

针对未知环境下的移动机器人实时避障问题,设计了一种基于模板更新和模板匹配的避障算法.利用视觉传感器获取的场景信息与存储于机器人内部的模板图像进行匹配,确定机器人的可行区域和障碍区域.根据虚拟引力方法计算出机器人下一时刻的行进方向和行驶速度.鉴于场景光照变化情况,采用了一种基于粒子滤波的模板更新方法.为了验证算法的正确性和有效性,在室内不同的场景下做了大量的实验.实验结果表明:该方法能够实现可靠的障碍物检测,并引导机器人有效地躲避各种静态和动态障碍物,而且算法具有很好的实时性和鲁棒性.     

基于特征匹配算法的双目视觉测距

距离测量作为障碍物检测以及路径规划的前提和基础是机器人研究领域的一个重要分支。在众多测距方法中,由于双目立体视觉具有信息丰富、探测距离广等优点被广泛应用。本文将改进的SIFT特征匹配算法应用到双目视觉测距与标定系统中。首先建立双目视觉测距模型,测量值由空间物点在左右摄像机下的像素坐标值决定;其次根据该模型的特点提出了基于平行光轴的双目立体视觉标定方法;最后利用改进的SIFT特征匹配算法,提取匹配点的像素坐标完成视觉测距。实验结果表明,根据测量数据对障碍物进行三维重建,相对距离与真实场景基本吻合,能够有效地指导机器人进行避障。     

基于遗传算法的移动机器人的一种路径规划方法

在考虑机器人及障碍物尺寸的条件下,将遗传算法用于针对运动目标的移动机器人动态避障路径规划,采用了两次寻优的办法规划最佳路径,并针对两次的遗传算法操作寻优过程,分别建立了严谨且简洁的适配值函数．仿真实验表明,本文提出的动态避障路径规划方法可实时、稳定地产生移动机器人的最佳规划路径．该方法也可用于智能机器人追踪移动目标的自动导航．     

一种基于仿真比赛平台的足球机器人避障方法

研究了一种基于仿真比赛平台的足球机器人避障方法,机器人通过一段弧线智能地躲开前方的障碍物.通过改变左右轮速实现旋转,机器人在追球的过程中,要预测小球的位置,然后以最快的速度追球;机器人在避障过程中,寻找障碍物附近一点,当机器人到达这一点的过程中,保证无碰撞运动,然后再向目标点运动.整个运动过程中,机器人会走一条最佳弧线,保证运动的时间最短.仿真结果验证了该避障方法的正确性.     

记忆运动方向的机器人避障算法

在一般的避障环境中,Tangentbug算法表现的非常鲁棒,但当避障环境中有对称障碍物的时候,Tangentbug算法容易产生路径的死循环,从而导致终点不可到达.然而在机器人避障过程中,对称障碍物是非常常见的.针对这个问题,提出了基于记忆机器人运动方向的Tangentbug算法.该算法中,机器人每经过一个位置点,就把当前位置点和选择的运动方向记录下来,为后面的更新运动方向做好准备.首先,机器人扫描到障碍物时计算出机器人与障碍物的相遇方向;其次,根据障碍物的边缘,统计局部地图信息,得到局部切线图,找到离终点和当前点距离和最近的点作为机器人的下一个目标点,得到机器人的运动方向;然后,在机器人绕行障碍物时结合记忆的运动方向和局部切线图产生的最小距离和更新下一步运动方向.在整个避障过程中,不停的更新相遇方向和运动方向,最终实现机器人的直行和绕行,从而到达终点.通过大量实验验证,实验结果表明该算法不仅可以实现机器人在对称障碍物环境中顺利到达终点,也可以在非对称障碍物环境中达到终点,验证了该算法的有效性和鲁棒性.     

基于旋转势场法的双足机器人避障路径规划方法

针对双足机器人在实际环境中运动时难以实时规避障碍物的问题,本文提出了基于旋转势场法的避障路径规划方法。该方法将足迹规划思想引入基于势场法的局部实时路径规划中,通过设计新的障碍物旋转势场来解决传统势场法的局部极小值问题,进而利用旋转势场和足迹规划间的映射关系实现双足机器人的实时避障运动。将该算法应用到一台双足机器人上进行实验验证,现场设定障碍物使路径更接近实际作业环境,机器人顺利完成了U型场地的避障,验证了该方法的有效性。     

未知环境下机器人避障及动态目标追踪

针对传统人工势场法在避障及其动态目标追踪过程中产生的机器人陷入局部极小值点、无法到达目标、避障追踪路径产生震荡等问题,对传统人工势场法的引力公式和斥力分力方向进行了重新定义.在引力公式中加入速度差与加速度差因子,将斥力分力方向重新定义为与引力方向夹角不大于90°的方向,并且将该优化思想与现有的改进人工势场法进行了对比分析.结果表明,该算法可行且提高了机器人避障和动态目标追踪的灵活性以及对恶劣环境的适应能力.     

一种移动机器人的全局动态运动规划方法

将遗传算法用于移动机器人的动态避障运动规划,使机器人在满足速度及加速度约束的前提下,按规划的运动规律运动,在实现动态避障的同时,从起始点到目标点耗时最少．为利用遗传算法实时、稳定地进行动态运动规划,将复杂的二维编码问题简化为一维编码问题,把边界约束、速度和加速度约束、动态避障、耗时最少要求融合为一个简洁的适应度函数．仿真实验表明了该方法的有效性．     

Multiple mobile-obstacle avoidance algorithm for redundant manipulator

In order to overcome the shortcomings of the previous obstacle avoidance algorithms, an obstacle avoidance algorithm applicable to multiple mobile obstacles was proposed. The minimum prediction distance between obstacles and a manipulator was obtained according to the states of obstacles and transformed to escape velocity of the corresponding link of the manipulator. The escape velocity was introduced to the gradient projection method to obtain the joint velocity of the manipulator so as to complete the obstacle avoidance trajectory planning. A 7-DOF manipulator was used in the simulation, and the results verified the effectiveness of the algorithm.     

Swarm intelligence based dynamic obstacle avoidance for mobile robots under unknown environment using WSN

To solve dynamic obstacle avoidance problems, a novel algorithm was put forward with the advantages of wireless sensor network （WSN）. In view of moving velocity and direction of both the obstacles and robots, a mathematic model was built based on the exposure model, exposure direction and critical speeds of sensors. Ant colony optimization （ACO） algorithm based on bionic swarm intelligence was used for solution of the multi-objective optimization. Energy consumption and topology of the WSN were also discussed. A practical implementation with real WSN and real mobile robots were carried out. In environment with multiple obstacles, the convergence curve of the shortest path length shows that as iterative generation grows, the length of the shortest path decreases and finally reaches a stable and optimal value. Comparisons show that using sensor information fusion can greatly improve the accuracy in comparison with single sensor. The successful path of robots without collision validates the efficiency, stability and accuracy of the proposed algorithm, which is proved to be better than tradition genetic algorithm （GA） for dynamic obstacle avoidance in real time.     

移动机器人动态避障算法

把滚动规划和径向基函数神经网络（RBFNN）预测相结合，提出一种动态不确定环境下移动机器人局部路径规划过程中，针对动态障碍物的新的混合避障算法.利用摄像镜头采集动态障碍物的移动轨迹，提取形心序列，利用RBFNN建立预测模型.在移动机器人实时规划时，根据当前位置在超声波传感器的扫描范围内建立滚动窗口.当检测到动态障碍物进入滚动窗口以后，才开始进行预测计算.根据动态障碍物相邻时刻的三个时间序列值，来预测障碍物下一时刻的运动轨迹，从而把动态障碍物的避障问题转化为瞬时静态障碍物的避障问题，实现实时规划.这种算法能够提高动态避障的安全性和规划的实时性.仿真结果证明了算法是可行、高效的.     

基于多目标遗传算法的机器人避障研究

提出了在势场法斥力场函数中引入目标点和障碍物的距离、障碍物和机器人的速度矢量及最小安全距离的一种新的动态势场(NDAPF)方法,建立了考虑运动路径长度、移动步数、动态相对距离的避障评价函数,进一步提出了根据遗传算法个体适应度不同情况下变异概率自适应调整的一个改进算法,利用多目标遗传算法(MOGA)对NDAPF。方法进行寻优．在一个移动机器人仿真平台中分别对传统的静态势场(TAPF)方法、无参数优化NDAPF和利用MOGA参数优化的NDAPF方法(MOGANDAPF)进行仿真实验,实验结果证明,MOGANDAPF方法可进一步应用于足球机器人避碰模型研究中．     

Planar Serial Manipulator Motion Synthesis

This paper deals with the universal serial manipulator on the inverse kinematics problem of plane type,the fast working space solution method,and the obstacle avoidance path planning method. With the vector projection as the main constraint condition of the target,it proposes a general form of the inverse kinematics solution which does not depend on the robot configuration of freedom degree. By identifying the target vector direction maximum and minimum workspace boundary and determining the destination vector by thick search on the workspace boundary method,an expressing method of the polar coordinate form of work space is then introduced. Finally,according to the form of plane trajectory planning for obstacle avoidance problem,the method of solving the inverse kinematics solution of the concave and convex forms of the safe obstacle avoidance area is improved. The simulation results verify that the proposed method has feasibility and generality.     

基于多传感器的智能小车避障系统设计

针对智能小车存在的避障缺陷,设计了一种超声波单点避障与红外双路交叉避障相结合的全方位避障系统,系统以Arduino为主控单元,以Linux为开发平台,通过多传感器数据的采集融合、经由计算机算法控制,可实现全方位自动避障.系统硬件采用多模块协调配合,可使系统具有较高的自适应能力.实验结果表明,设计的全方位避障系统较大地提高了避障的效率和成功率,可有效地实现全方位避障.