基于人工路标和立体视觉的移动机器人自定位

针对室内移动机器人的自定位问题,提出一种基于人工路标和双目视觉的室内移动机器人自定位方法。首先设计了一种可扩展的彩色人工路标,并给出路标的编码方法;然后利用色彩空间变换,直线交比不变性以及自适应窗口实现路标检测与识别;最后在分析双目立体视觉模型的基础上建立起基于路标的双目立体视觉定位模型,实现移动机器人的准确定位。实验结果表明,路标对光照和视觉传感器的采集位置具有较强的鲁棒性,定位精度能够满足室内移动机器人的定位要求。     

一种基于SIFT特征的机器人环境感知双目立体视觉系统

针对双目立体视觉系统在机器人环境感知领域中存在的立体匹配以及测量精度问题,设计一种基于SIFT特征的双目立体视觉测量系统.利用SIFT特征良好的旋转、尺度、光照不变性等特性,有效地解决双目立体视觉系统的匹配问题,同时将SIFT算法在由FPGA和DSP组成的嵌入式系统上实现,显著地提高测量系统的实时性.提出一种基于二次多项式的误差补偿方法,对系统的测量结果进行补偿,弥补双目立体视觉系统测量误差随测量距离增加而增加的不足,从而提高系统测量精度.通过实际的测量实验、移动机器人环境感知实验以及与现有双目立体视觉产品的对比实验结果表明,系统能够很好地解决双目立体视觉的立体匹配和精度问题,并且能较好地应用于移动机器人环境感知任务中.     

双程UFIR滤波算法及其在INS/双目视觉机器人组合导航的应用

为了提高移动机器人的室内定位精度，提出了一种惯性导航系统(Inertial Navigation System, INS)/双目视觉松组合导航模型，在INS与双目视觉同步获取到移动机器人位置信息的基础上，通过滤波算法对INS与双目视觉测量得到的移动机器人位置进行数据融合，充分融合INS和双目视觉各自的优势，最终得到当前时刻的移动机器人的位置估计。针对滤波算法，提出了双程无偏有限脉冲响应(Unbiased Finite Impulse Response, UFIR)滤波算法，该算法首先采用自适应UFIR前向滤波，通过引入预先设置的滤波窗口长度以及马氏距离，完成对当前时刻UFIR滤波算法最优滤波窗口长度的计算。在此基础上，通过后向UFIR平滑以及再次前向UFIR滤波，最终得到当前时刻最优的移动机器人位置估计。实际测试结果表明，所提出的双程UFIR算法能够有效地提高室内移动机器人的定位精度，与传统UFIR滤波算法相比，所提出的位置均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)降低了11.64%。     

基于双目视觉的移动机器人空间测距研究

空间测距是移动机器人实时避障和路径规划的基础.研究了移动机器人双目摄像头由一般布置形式变换到标准布置形式进而实现空间测距的方法.首先对摄像头进行标定(对双目摄像头进行立体标定);然后基于标定结果对摄像头一般布置下所获得立体图像进行极线校正,并得到校正后新的摄像机相互位置参数;最后基于已校正图像和新的位置参数实现移动机器人移动过程中深度与特定目标空间尺寸测量.实验结果证实了本文方法能获得比较精确的测量结果.     

机器人双目视觉系统的算法研究与实现

针对计算机视觉系统在移动机器人中的应用,对摄像机标定、图像分割、模式识别、目标距离探测以及双目视觉系统在移动机器人导航中的运用进行分析与研究。文章提出了在特定三维场景中,对不同研究对象采取不同处理方式的复合算法,实现了对于机器人视野内简单几何物体的识别,同时使用双目摄像机结构,直接探测出目标物体相对于机器人的深度距离及其方位角度。     

基于虚拟现实技术的移动机器人视觉伺服控制系统设计

为了有效确保移动机器人视觉伺服控制效果,提高移动机器人视觉伺服控制精度,设计了基于虚拟现实技术的移动机器人视觉伺服控制系统。通过三维视觉传感器和立体显示器等虚拟环境的I/O设备、位姿传感器、视觉图像处理器以及伺服控制器元件,完成系统硬件设计。从运动学和动力学两个方面,搭建移动机器人数学模型,利用标定的视觉相机,生成移动机器人实时视觉图像,通过图像滤波、畸变校正等步骤,完成图像的预处理。利用视觉图像,构建移动机器人虚拟移动环境。在虚拟现实技术下,通过目标定位、路线生成、碰撞检测、路线调整等步骤,规划移动机器人行动路线,通过控制量的计算,实现视觉伺服控制功能。系统测试结果表明,所设计控制系统的位置控制误差较小,姿态角和移动速度控制误差仅为0.05°和0.12m/s,移动机器人碰撞次数较少,具有较好的移动机器人视觉伺服控制效果,能够有效提高移动机器人视觉伺服控制精度。     

计算机视觉在机器人目标定位中的应用

计算机视觉是一门新兴的发展迅速的学科,计算机视觉的研究已经历了从实验室走向实际应用的发展阶段.由于视觉信息容量大,在实际应用中直观有效,所以运用视觉来寻找和确定目标的方位是机器人发展中一个很重要的方法,近年来它广泛应用于工业自动化装配领域中,同时对视觉系统的要求也越来越高.文中介绍并分析了当前国内外基于视觉的几种主要的目标定位方法在实际中的应用,例如移动机器人自主导航定位系统、手眼立体视觉系统等.     

H-S直方图反向投影结合特征点提取的双目视觉定位算法

低成本双目视觉系统通常采用价格低廉的非测量相机,其视觉定位精度较低.若需获得较高的视觉定位精度,可通过算法来弥补或减少定位误差.本文阐述了基于H--S(hue-saturation)直方图反向投影结合特征点提取的双目视觉定位算法,可提取左右摄像头图像特征点,并用左图特征点和极线约束对右图特征点进行修正,从而可实现双目视觉定位.在此基础上,为了进一步提高定位精度和减少计算量,采用了快速鲁棒性特征(SURF)算法提取左右图像的兴趣点,并利用间接立体匹配法改进了右图特征点提取.实验结果表明,在低成本视觉定位系统中采用该算法可以有效地提高定位精度.     

双目视觉的弱点动目标粒子滤波跟踪定位研究

在研究红外图像序列的弱点动目标粒子滤波跟踪算法和双目立体视觉摄像机标定算法的基础上,基于双目视觉设计了双目图像序列弱点动目标的跟踪、空间定位系统。仿真实验表明：对粒子基于估计参数后的密度函数分配权重的算法,提高了图像跟踪精度,采用线性三角定位方法,有效地实现目标空间定位。     

基于案例推理的轮式移动机器人仿变色龙视觉受污偶然性规划

为使移动机器人能够有效应对视觉受污这一突发事件,提出一种基于案例推理（CBR）的偶然性规划方法.首先,对搭载仿变色龙视觉系统的轮式移动机器人（WMR）进行描述,分析其双目负相关运动机制,并给出一种融合隔帧差分法与背景差分法的改进的污染物提取算法,实现动态场景中静止污染物的检测.然后,通过详细分析机器人视觉受污后的环境感知行为建立轮式移动机器人仿变色龙视觉受污环境感知模型,对基于CBR的视觉受污偶然性规划进行建模,并详细分析视觉受污后CBR的推理过程.最后,设计基于机器人目标跟踪常规规划的视觉受污偶然性规划实验,实验结果显示目标跟踪误差基本介于±15个像素之间,表明在视觉受污情况下跟踪效果良好.     

基于迭代学习控制的移动机器人轨迹跟踪控制

为提高移动机器人对特定轨迹的重复跟踪能力,提出了采用开闭环PD型迭代学习控制算法对移动机器人进行轨迹跟踪控制的方法。建立了包含外界干扰的非完整约束条件下的轮式移动机器人运动学模型,给出了系统的控制算法和控制结构。仿真结果表明,采用开闭环PD型迭代学习控制算法对轨迹跟踪是可行有效的,收敛速度优于其他迭代学习算法。     

移动机器人寻迹算法研究

传统的寻迹算法控制下的移动机器人通过复杂路径时常产生路径识别错误。针对这种情况,首先将移动机器人的寻迹过程抽象成运动学模型,然后将模糊PID算法应用于机器人控制,并针对交叉路径的识别问题提出了改进的寻迹算法。实验证明：采用所述算法后,机器人能正确地识别交叉道,实现了对复杂路径的准确、快速跟踪。     

轮式足球机器人平滑运动轨迹控制算法的研究--Robocup系列研究之四

介绍一种轮式足球机器人的平滑运动轨迹控制算法。为了更简洁有效地驱动足球机器人平滑快速地跟踪目标位置与姿态，在控制其移动的过程中应平滑连续地改变其速度和方向。提供了一种基于双积分系统时间最优Bang-Bang控制的轨迹生成及控制算法，在模拟引导轨迹的引导下进行连续的速度控制引导机器人平滑高速跟踪运动轨迹并按要求调整其末端姿态。通过一系列的仿真结果来体现该控制算法的高效性和准确性。     

一种基于总线的移动探测机器人控制系统设计与实现

针对机械臂定位相关的控制算法缺乏合适验证平台的问题,将移动机器人技术和机械臂控制技术相结合,在分布式控制系统结构的基础上设计并实现了移动探测机器人原型样机。该系统由一个中央主控单元和多个从控制单元构成,单元之间通过总线相连,以实现探测机械臂各部分的模块化。该控制系统已经成功应用于实验室的探测机器人中。该设计能够完成对机械臂运动控制任务,可以用于移动探测机器人平台的建立以及相关算法的实现。     

基于梯度自适应极值搜索算法的趋光控制研究

源定位已成为国内外研究的热点问题,为了在实验室环境下研究移动机器人的趋光性,对源定位理论方法进行了研究,设计了地面移动机器人光源定位平台,通过该平台来验证趋光理论的可行性。首先,利用对角线控制策略和梯度自适应极值搜索算法分别进行趋光实验,完成移动机器人对光源的定位。其次,使用MeanShift目标跟踪算法跟踪移动机器人的运动轨迹。最后,绘制出光源强度分布等值线并分析了移动机器人的运动轨迹。相比于对角线控制策略,梯度自适应极值搜索算法根据当前区域梯度值自适应调整反馈增益参数,提高了源定位效率,并在光源定位平台验证了该算法的有效性和稳定性。     

多机器人系统中的机器人运动控制

针对多机器人系统中机器人运动控制的要求和特点,提出了基于Server+IPC+PLC架构的移动机器人运动控制系统方案,解决了系统互连中存在的一些问题。建立移动机器人的运动学模型,设计基于分解运动速度控制的机器人运动轨迹跟踪算法,并通过仿真研究验证算法的有效性。     

A Smooth Path Tracking Algorithm for Wheeled Mobile Robots with Dynamic Constraints

In order to avoid wheel slippage or mechanical damage during the mobile robot navigation, it is necessary tosmoothly change driving velocity or direction of the mobile robot. This means that dynamic constraints of the mobile robotshould be considered in the design of path tracking algorithm. In the study, a path tracking problem is formulated asfollowing a virtual target vehicle which is assumed to move exactly along the path with specified velocity. The drivingvelocity control law is designed basing on bang-bang control considering the acceleration bounds of driving wheels. Thesteering control law is designed by combining the bang-bang control with an intermediate path called the landing curve whichguides the robot to smoothly land on the virtual target's tangential line. The curvature and convergence analyses providesufficient stability conditions for the proposed path tracking controller. A series of path tracking simulations and experimentsconducted for a two-wheel driven mobile robot show the validity of the proposed algorithm.     

三轮全方位移动机器人运动模型及其控制方法研究

全方位移动机器人在二维空间具有完整性约束条件,能够灵活地任意方向移动,受到了广泛的关注。针对三轮全方位机器人的运动控制问题,建立其运动学模型。采用输入变换解耦及状态反馈法实现对坐标位置、方位角等位姿状态的控制,通过仿真实验验证了算法的有效性。最后给出了一种三轮全方位移动机器人硬件设计方案及控制算法软件实现,实际样机运动实验验证了控制方法的可行性与有效性。     

基于模糊逻辑控制技术的移动机器人路径跟踪中的偏差纠正

本文在分析移动机器人在路径跟踪中所产生的３种误差之间关系的基础上，提出了基于两个模糊子控制器的移动机器人路径跟踪纠偏的新方法．该方法简化了移动机器人的纠偏控制过程，改善了控制算法的实时性，提高了移动机器人的路径跟踪精度．     

多机器人任意队形分布式控制研究

本文针对多智能体协作完成特定任务时难以在全自主控制的前提下协作形成任意队 形和队形向量不易确定的问题，通过由各智能体自主简单的确定自己的队形向量，从理论上 扩展基于队形向量的队形控制原理以生成任意队形，改进机器人的运动方式以提高收敛速度 ，提出一种快速收敛的机器人部队任意队形分布式控制算法．为了解决智能体机器人之间的 冲突问题，提出了一个通信协调模型．仿真实验和实际机器人实验均表明了算法的可行性和 有效性．