室内移动机器人导航中信息获取方法研究综述

应用传感器感知环境信息实现室内移动机器人导航是自主移动机器人最基本、也是最关键的方法。本文对室内移动机器人导航所采取的信息获取方法进行了综述,分析比较了各国研究人员为实现室内自主移动机器人导航所采用的各种不同的信息获取方法及多传感器融合算法。并总结了各种方法的优缺点。探讨了现有的信息获取方法的存在的难点问题,并提出了该研究的发展方向。     

机器人动态神经网络导航算法的研究和实现

针对Pioneer3-DX 移动机器人, 提出了基于强化学习的自主导航策略, 完成了基于动态神经网络的移动机器人导航算法设计. 动态神经网络可以根据机器人环境状态的复杂程度自动地调整其结构, 实时地实现机器人的状态与其导航动作之间的映射关系, 有效地解决了强化学习中状态变量表的维数爆炸问题. 通过对Pioneer3-DX移动机器人导航进行仿真和实物实验, 证明该方法的有效性, 且导航效果明显优于人工势场法.     

基于ROS的室内自主导航移动机器人系统实现

为可靠地实现室内移动机器人自主导航、巡航等功能,提出并实现一种在机器人操作系统(ROS)环境下,基于激光雷达的室内移动机器人定位导航系统.系统主要包括激光雷达数据的预处理,基于粒子滤波的Gmapping算法构建栅格地图,自适应蒙特卡罗定位用于室内移动机器人的重定位.A*算法作为全局路径规划算法,动态窗口法(DWA)为局...     

基于轨迹引导的移动机器人导航策略优化算法

针对在杂乱、障碍物密集的复杂环境下移动机器人使用深度强化学习进行自主导航所面临的探索困难,进而导致学习效率低下的问题,提出了一种基于轨迹引导的导航策略优化（TGNPO）算法。首先,使用模仿学习的方法为移动机器人训练一个能够同时提供专家示范行为与导航轨迹预测功能的专家策略,旨在全面指导深度强化学习训练;其次,将专家策略预测的导航轨迹与当前时刻移动机器人所感知的实时图像进行融合,并结合坐标注意力机制提取对移动机器人未来导航起引导作用的特征区域,提高导航模型的学习性能;最后,使用专家策略预测的导航轨迹对移动机器人的策略轨迹进行约束,降低导航过程中的无效探索和错误决策。通过在仿真和物理平台上部署所提算法,实验结果表明,相较于现有的先进方法,所提算法在导航的学习效率和轨迹平滑方面取得了显著的优势。这充分证明了该算法能够高效、安全地执行机器人导航任务。     

移动机器人自主导航系统及上位机软件设计与实现

针对移动机器人自主导航系统,采用C++语言设计了一款基于Qt的跨平台实时数据可视化上位机软件;该软件执行SLAM技术和路径规划算法,实现可视化移动机器人建图与导航过程以及实时读取数据参数等功能;首先介绍移动机器人的硬件结构和功能;其次给出了自主导航所运用到的改进RRT*算法和动态窗口法;在详细叙述上位机软件工作流程的基础上,开发和设计了实时话题显示、读取以及界面可视化等功能;最后基于ROS系统完成移动机器人自主导航功能,并通过实时地图与数据可视化来验证所设计上位机软件功能的有效性。     

实时更新的全局一致三维栅格建图

在未知的三维环境中,移动机器人自主导航通常需要实时构建与环境全局一致的栅格地图,而现有大部分系统缺少地图更新策略,构建的栅格地图与实际环境不一致.文中将同步定位与建图模块获得的环境信息以点云形式提供给栅格建图模块处理,同时提出基于关键帧的高效数据结构和地图实时更新策略,实时构建可用于移动机器人自主导航的全局一致的地图.室内动态的实验数据测试表明,文中方法可以有效实时更新地图,生成与环境一致的三维栅格地图,支持其后续的自主导航操作.     

基于人机交互的移动服务机器人导航系统

针对目前全自主移动机器人尚难实现的问题,基于人机结合的思想研制了由操作者、人机交互平台和移动机器人组成的“人—机—环境”一体化移动机器人导航系统．介绍了该系统的结构组成,阐述了系统导航策略,详细分析了人机交互、人机协作、移动机器人位姿预测及基于扩展卡尔曼滤波的位姿校正方法．设计了导航系统界面,通过在室内真实环境下的导航实验,验证了该“人—机—环境”一体化移动机器人导航系统的有效性．     

室内移动机器人新型视觉导航系统设计

视觉导航作为一种重要的机器人导航方式正日益受到人们的关注,为了解决目前采用视觉导航存在的算法设计复杂、导航性能差等问题,提出一种新的室内移动机器人视觉导航系统设计方案。首先阐述了该导航新方法的设计思想,然后介绍了采用该方法的导航系统的整体结构设计。利用放置在室内固定位置的摄像机采集室内环境的视频图像,设计了实时图像分析算法实现障碍物躲避、机器人位置跟踪等功能,为机器人的行走提供导航依据,同时通过无线通信的方式发送控制指令,实现对室内移动机器人的行走过程导航控制。     

基于复合控制算法的移动机器人沿墙导航研究

室内复杂环境下,由于超声波传感器测量精度不高、数量有限,导致移动机器人沿墙导航效果不佳,现有的控制算法实现较为复杂。为此,提出一种基于复合控制算法的沿墙导航策略,通过PID控制算法和Bang-Bang控制算法切换,控制移动机器人进行沿墙导航并最终实现室内环境的边缘检测。实际运行实验验证了该方法的可行性和鲁棒性。     

基于粒子滤波的全方位视觉传感器实现移动机器人导航

研究了一种引导机器人沿着固定轨迹运动的实时视觉伺服系统,并提出了一种实现移动机器人导航的创新的系统架构.系统由基于鱼眼镜头的全方位视觉传感器和嵌入式图像处理单元构成,可以实时校正鱼眼镜头畸变,并利用复合的粒子滤波算法识别和跟踪自定义的航标,最终实现移动机器人的导航.实验表明,该系统能够校正鱼眼镜头畸变,实时跟踪航标并有效实现机器人的定位和导航,且结构紧凑、功耗低,容易集成到各种移动设备中实现自主导航、安防监控等功能.