A Shortest Path Based Path Planning Algorithm for Nonholonomic Mobile Robots

A path planning algorithm for a mobile robot subject to nonholonomic constraints is presented. The algorithmemploys a global- local strategy, and solves the problem in the 2D workspace of the robot, without generating the complexconfiguration space. Firstly, a visibility graph is constructed for finding a collision-free shortest path for a point. Secondly,the path for a point is evaluated to find whether it can be used as a reference to build up a feasible path for the mobile robot.If not, this path is discarded and the next shortest path is selected and evaluated until a right reference path is found. Thirdly,robot configurations are placed along the selected path in the way that the robot can move from one configuration to the nextavoiding obstacles. Lemmas are introduced to ensure that the robot travels using direct, indirect or reversal manoeuvres. Thealgorithm is computationally efficient and runs in time O(nk + n log n) for k obstacles andn vertices. The path found is near optimal in terms of distance travelled. The algorithm is tested in computersimulations and test results are presented to demonstrate its versatility in complex environments.     

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。     

非时间参考的移动机器人路径跟踪控制

基于非时间参考的思想提出了一种移动机器人路径跟踪控制方法.首先选择移动机器人实际路径在某参考系下的x轴投影作为非时间参考量,并针对一类几何路径的跟踪建立移动机器人非时间参考的运动学模 型,据此设计以恒定速度跟踪期望路径的控制律,然后在此基础上给出跟踪任意几何路径的分段控制策略.此跟踪 控制系统所采用的参考量为非时间量􀁯,摆脱了时间因素的影响,因此能提高移动机器人在不确定环境中的跟踪能 力.仿真和物理实验表明了控制方法的有效性.􀁱     

Adaptive Trajectory Tracking Control for Nonholonomic Wheeled Mobile Robots:A Barrier Function Sliding Mode Approach

The trajectory tracking control performance of nonholonomic wheeled mobile robots(NWMRs) is subject to nonholonomic constraints, system uncertainties, and external disturbances. This paper proposes a barrier function-based adaptive sliding mode control(BFASMC) method to provide high-precision, fast-response performance and robustness for NWMRs.Compared with the conventional adaptive sliding mode control,the proposed control strategy can guarantee that the sliding mode variables converge to a pre...     

融合环境信息和运动约束的改进A*算法研究

标准A*算法存在着无法考虑移动机器人运动特性及处理后的路径不利于移动机器人运动等问题。针对这一问题提出了一种新改进A*算法,通过环境信息引入障碍物权重系数来改进算法的启发函数并进行全局路径规划;优化搜索节点的选取方式和设定障碍物与路径之间的安全距离;基于对移动机器人的运动特性的考虑优化其路径,并在不同环境地图中与其他算法进行仿真实验对比分析。相关实验表明：基于新改进A*算法规划的路径始终与障碍物保持一定的安全距离;改进A*算法在时间上相比标准A*算法平均减少了80%,路径长度平均减少了2%,路径转角平均降低了82%。改进后算法相比其他算法在时间、搜索节点以及平滑度上有很大的改进,融合机器人环境信息和运动特性的规划路径算法可为移动机器人的路径规划提供一种新的方法。     

具有未知视觉参数的非完整移动机器人的自适应动态反馈跟踪控制

基于视觉反馈和标准链式形式,研究了一类不确定非完整移动机器人的轨迹跟踪控制问题.首先,利用针孔摄像机模型,提出了一种新的基于视觉伺服的移动机器人运动学跟踪误差模型.基于这个模型,在具有不确定视觉参数的情形下,利用back-stepping技术,设计出了一种新的自适应动态反馈跟踪控制器,实现了全局渐近的轨迹跟踪,并通过李亚普诺夫方法严格证明了闭环系统的稳定性和估计参数的有界性.仿真结果证明了所提出的控制器的有效性.     

基于动力学模型的轮式移动机器人电机控制

针对移动机器人两路电机协同控制问题,提出基于动力学模型的轮式移动机器人电机控制律 （DMMC）．首先推导出质心位置不一定在几何中心的移动机器人运动学模型和动力学模型,并求解出两轮速 度与力矩之间的非线性微分方程．然后,基于两轮速度与力矩间非线性微分方程、电机电气方程和电机机电 方程,推导出移动机器人系统状态方程．最后采用极点配置得到I 型状态反馈控制律．仿真显示,DMMC 法实 现了对输入指令的零稳态误差快速响应．     

基于改进遗传算法的移动机器人路径规划方法研究

路径规划是机器人技术研究领域中的核心问题。本文针对机器人路径规划问题,提出了基于遗传算法的解决方案。在遗传算子的设计中,通过加入自适应调整方法使得算法更加完善,解决进化过程中因陷入局部极小值而不能到达目标点的问题。最后,在模拟环境下进行路径规划仿真,验证了算法的有效性。     

基于神经动力学的非完整移动机器人跟踪控制

主要研究了非完整移动机器人轨迹跟踪问题。基于后退控制和神经动力学生物激励模型,采用自适应参数调节的方法提出了一种新的跟踪控制器。该控制器能够生成平稳合理的速度,解决了以往大部分跟踪控制器所产生的速度突变问题,并且具有很好的鲁棒性。运用李雅普诺夫稳定性理论证明控制系统的稳定性。对连续、离散轨迹的仿真及与传统后退方法的比较分析验证了该方法的有效性。     

移动机器人路径规划算法的研究综述

路径规划是移动机器人的热门研究之一,是实现机器人自主导航的关键技术.针对移动机器人路径规划的算法进行研究,以了解不同条件下路径规划算法的发展与应用,系统性地总结了路径规划的研究现状和发展.针对移动机器人路径规划的特点,将其划分为智能搜索算法、基于人工智能算法、基于几何模型算法和用于局部避障算法.基于上述分类,介绍了近年...     

基于重组优化的轮式移动机器人路径处理方法

针对轮式移动机器人采集GNSS（全球卫星导航系统）路径过程中容易出现无效路段的问题,提出了基于自适应分段重组的无效路径剔除方法和多目标优化的路径平滑方法。该方法首先按照航向将采集的GNSS路径划分为DRD(drive-reverse-drive)形式的路段组合,通过设定剔除规则来剔除其中的无效路段,并对剔除无效路段后的离散路段按照邻域路段长度进行第2次分段,以实现有效路段快速重组。其次以重组后的路径点集为决策变量,建立多目标优化函数、端点渐近约束和矩形区域约束,转化为二次规划型进行最优化求解,在保证路径平滑的同时减小与原有路径的位置差。实验结果表明,该方法能够有效处理不同道路形态下采集的无效GNSS路径,优化结果与重组路径平均位置偏差小于0.2 m,平均处理时间为8.8 ms,处理后的路径可用于无人车轨迹跟随。     

Indoor Mobile Robot Local Path Planner with Trajectory Tracking

This paper deals with the design and implementation of an indoor mobile robot local path planner. This latter is based essentially on an ultrasonic perception system, where the covered region of sight is widened and the apparent distance between any two adjacent sensors can be adjusted. So, good resolution can be obtained and laterally positioned obstacles with respect to the robot line of sight are well identified. Furthermore, we propose a technique to improve the odometric method, to reduce the systematic errors and to detect floor irregularities. Following a predefined trajectory is provided by the control of the trailing wheel deviation angle.     

基于改进蚁群算法的移动机器人平滑路径规划

针对移动机器人提出了基于改进蚁群算法的平滑路径规划方法。为了克服蚁群算 法解决路径规划问题时存在的收敛速度慢的缺点,对启发因子的矩阵初始值及更新方式进行了 改进,启发因子改进后的结果与之前相比,平均路径长度减少了 17.6%,平均收敛代数减少了 93.1%;对于栅格环境下存在障碍物时机器人累计转弯角度大的问题,提出了控制点转移策略, 在上一步改进的基础上,通过对控制路径走向的栅格中心点向栅格角顶点的转移,实现了路径 规划的平滑改进。路径规划仿真结果表明,与平滑改进前相比,平滑改进后机器人的平均路径 长度减少了 4.28%,累计转弯角度减少了 52.58%。     

基于线性二次型算法的轮式移动机器人轨迹跟踪控制

文章在控制输入饱和约束条件下,以非完整移动机器人的运动学模型为对象,研究了移动机器人的轨迹跟踪问题.首先在参考轨迹处对运动学模型进行线性化得到移动机器人线性时变系统,证明了其能观性和能控性,在此基础上设计了饱和约束条件的分段线性二次型控制器(Piecewise Linear QuadraticRegulator,PLQR),并基于Lyapunov方法证明了其稳定性.在MATLAB软件平台下的仿真和实验结果表明,基于PLQR的轮式移动机器人对不同初始位姿及不同的参考轨迹都有较好的跟踪效果,且能够避免控制律跳变现象,满足饱和约束条件.     

Dynamic Modeling and Tracking Control of a Nonholonomic Wheeled Mobile Manipulator with Dual Arms

This paper presents methodologies for dynamic modeling and trajectory tracking of a nonholonomic wheeled mobile manipulator (WMM) with dual arms. The complete dynamic model of such a manipulator is easily established using the Lagrange’s equation and MATHEMATICA. The structural properties of the overall system along with its subsystems are also well investigated and then exploited in further controller synthesis. The derived model is shown valid by reducing it to agree well with the mobile platform model. In order to solve the path tracking control problem of the wheeled mobile manipulator, a novel kinematic control scheme is proposed to deal with the nonholonomic constraints. With the backstepping technique and the filtered-error method, the nonlinear tracking control laws for the mobile manipulator system are constructed based on the Lyapunov stability theory. The proposed control scheme not only achieves simultaneous trajectory and velocity tracking, but also compensates for the dynamic interactions caused by the motions of the mobile platform and the two onboard manipulators. Simulation results are performed to illustrate the efficacy of the proposed control strategy.     

Vision Based Target Tracking and Collision Avoidance for Mobile Robots

A real-time object tracking and collision avoidance method is presented for mobile robot navigation in indoors environments using stereo vision and a laser sensor. Stereo vision is used to identify the target and to calculate its relative distance from the mobile robot while laser based range measurements are utilized to avoid collision with surrounding objects. The target is tracked by its predetermined or dynamically defined color. The mobile robot’s velocity is dynamically adjusted according to its distance from the target. Experimental results in indoor environments demonstrate the effectiveness of the method.     

一种室内环境下移动机器人的路径规划新算法

文章首先建立移动机器人对室内环境的全局模型,通过任务规划将全局目标分解为易于实现的多个子目标。然后针对每一个子目标,根据机器人边界圆直径构建一种改进的可视图,利用可视图和Dijkstra算法得到对子目标的全局路径,从而实现全局目标的路径规划。该算法简单,适于室内环境下移动机器人的实时导航系统。     

基于栅格空间的移动机器人快速路径规划方法

基于栅格空间的节点扩展方式,提出了一种移动机器人快速路径规划的新方法;在引人可视性概念的基础上,通过对传统八邻域法扩展节点进行改进,成功将节点间派生关系由物理相邻引申到逻辑相邻,从而完成任意方向的节点扩展;采用启发式搜索算法D*Lite进行搜索,将应用两种扩展方式的算法在VC环境下分别实现并进行了分析比较;仿真结果表明,新算法不仅极大缩短了路径长度而且显著降低了执行时间。文章提出的算法很好地解决了移动机器人快速路径规划问题。     

多移动机器人轨迹跟踪控制系统设计与实现

针对轮式移动机器人的轨迹跟踪控制问题,在分析了机器人运动学模型的基础上,构建多机器人的领航-追随模型;采用跟踪微分器在输入输出两端安排过渡过程,设计了一种基于多变量解耦的非线性PID轨迹跟踪控制器;搭建以Arduino Mega 1280控制板为核心的移动机器人实验平台,采用速度PID控制器以满足机器人驱动电机的实时调速要求,基于ROS提出一种结构化和模块化的多机器人控制系统;在此基础上进行实验,并将实验结果与传统PID方法控制的实验结果进行对比;实验结果验证了文章所提算法的有效性,控制器易于实现且具有一定的鲁棒性。     

Deliberative On-Line Local Path Planning for Autonomous Mobile Robots

This paper describes a method for local path planning for mobile robots that combines reactive obstacle avoidance with on-line local path planning. Our approach is different to other model-based navigation approaches since it integrates both global and local planning processes in the same architecture while other methods only combine global path planning with a reactive method to avoid non-modelled obstacles. Our local planning is only triggered when an unexpected obstacle is found and reactive navigation is not able to regain the initial path. A new trajectory is then calculated on-line using only proximity sensor information. This trajectory can be improved during the available time using an anytime algorithm. The proposed method complements the reactive behaviour and allows the robot to navigate safely in a partially known environment during a long time period without human intervention.