基于激光SLAM技术的电力巡检机器人交互控制

提出基于激光SLAM技术的电力巡检机器人交互控制方法,利用激光SLAM技术在地图模型、运动学模型、里程计观测模型以及多传感器观测模型的基础上绘制机器人的巡检地图,通过Dijkstra算法根据巡检地图获得最短巡检路径,并采用DWA滑动窗口法对选取的巡检路径进行评分,选择评分最高的路径作为机器人的巡检路径,完成电力巡检机器人的交互控制。实验结果表明,所提方法的避障效果好、路径规划效果好、控制精度高。     

港口起重机巡检用爬壁机器人研制

目前港口大型起重机的日常安全巡检主要依靠人工,不仅劳动强度大,而且存在安全风险。在现有的爬壁机器人研究方案中,吸附力同时也是机器人移动的阻力。为了解决上述问题,创新性地提出一种基于电磁吸附的爬壁机器人新结构,通过电磁铁依次与导电槽的接触与脱离,不仅确保足够的吸附力,同时有效地实现了吸附性与机动性的统一。完成了遥控爬壁机器人样机本体及其控制系统的研制,试验表明视频检测图像传输距离可达100m,延迟小于0.45s,相关技术指标能够满足起重机日常巡检需要。     

移动机器人SLAM问题新解

针对移动机器人研究领域中最基本SLAM的问题,传统求解算法在实际应用中往往会出现机器人不能精准定位,且创建地图时间延长等问题。为解决该问题,本文提出了一种基于神经网络与粒子滤波的移动机器人快速SLAM算法。该算法引入基于神经网络的机器人避障机制,首先将机器人的动态环境信息用神经网络来描述,然后采用改进的粒子滤波SLAM算法来实现机器人的SLAM,算法将神经网络的局部搜索能力与粒子滤波的全局搜索能力充分发挥于机器人的SLAM问题求解过程。实验表明,该算法较好的实现了机器人的快速精准定位,并能在缩短地图创建时间的同时提高地图创建的精确度。     

深松机器人作业环境建模和改进路径规划研究

针对深松机器人深松土壤作业时对室外环境感知能力差,还需要人力驾驶拖拉机进行室外作业的缺点,基于ROS(Robot Operating System)框架下利用SLAM(Simultaneous Localization and Mapping同时定位与建图)和路径规划技术进行高精度室外深松机器人应用研究。阐述SLAM算法和Cartographer算法的原理,根据田地环境需求,选择适用的地图模式,基于ROS框架对本地路径规划和全局路径规划的算法进行了分析和研究,设计研发了基于ROS的深松机器人实验平台,在基于ROS的深松机器人实验平台上进行测试,分析基于ROS框架下各节点之间的话题通信数据流向。实验第一步运用Cartographer算法建立栅格地图,获取地图后,针对不同土壤环境的特点和农作物对土壤主要特征的要求经行分析,研究出两种深松机器人工作模式：大型微耕模式和大型深耕模式;实验第二步基于Cartographer算法提供的地图上进行大型微耕模式的路径规划和大型深耕模式的路径规划的实验,并对不同工作模式的路径规划的算法进行分析。结果表明：Cartographer算法满足室外农田环境下的定...     

激光SLAM自主导航的线段特征提取混合算法研究

移动机器人在未知环境中自主导航时定位需要精确的地图,同时为了构建精确的地图必须确定机器人的位姿,同时定位与地图构建(SLAM)问题便产生.基于激光雷达SLAM自主导航算法是研究的方向之一,激光雷达具有测距精度高、测距远等优点,但是由于激光雷达的数据量少、传感器本身噪声的影响,容易导致机器人构建地图精度低、定位误差大等问题.针对激光雷达的数据测得的距离信息进行线段特征提取算法,通过将常用PDBS、IEPF算法优缺点进行综合,提出了一种混合特征提取算法.最后通过对SICK的LMS111-10100激光雷达获取环境中的一组数据进行处理,分别对PDBS、IEPF算法及混合算法提取效果与实际环境对比,验证了特征提取混合算法的有效性.     

爬壁机器人底盘结构全向移动自主控制设计

爬壁机器人全向移动时,由于平稳性因子较低,难以保障机器人在移动过程中的平稳性,且无法有效地控制机器人.针对目前存在的平稳性差和控制精度低的问题,提出爬壁机器人底盘结构全向移动自主控制设计方法,以爬壁机器人为例,研究全向移动机器人的底盘结构控制,在变换坐标系的基础上构建爬壁机器人的运动学模型;根据运动学模型为全向移动机器人的自主控制提供相关信息,提高控制的精准度.利用卡尔曼滤波器对爬壁机器人的姿态进行解算,对爬壁机器人运动的平稳性进行考虑,利用PID控制算法实现爬壁机器人底盘结构全向移动的自主控制.实验结果表明,所提方法控制的机器人平稳性好、控制精准度高.     

基于图像处理的室内巡检机器人坐标提取方法研究

为获取室内安全走道中的障碍物信息，以引导巡检机器人进行自主作业，提出一种基于分布式远程通信与二维坐标提取的地图更新方法。控制ROS(Robot Operating System)机器人基于Gmapping算法创建全局先验地图，用于巡检机器人的轨迹规划；若检测到新增障碍物，通过图像处理方法获取障碍物位置坐标，并将其作为标记点，引导机器人进行局部建图，从而实现对原始地图的更新。试验结果表明，该方法具有一定的可行性。     

基于单目视觉直线跟踪的SLAM实现

同时定位和地图生成问题(SLAM)是移动机器人的一个基本问题,有着广阔的应用背景.由于视觉传感器具有成本低、信息丰富的特点,是当前SLAM问题研究的一个热点.针对视觉传感器视野小、远距离观测精度低的问题,提出了一种基于直线跟踪的单目视觉SLAM算法.该算法通过对直线特征的近距离观测和跟踪,保证了定位的精度和地图生成的效率.在Pioneer3dx机器人平台上进行的实验研究表明,该算法尤其适合于结构化环境几何地图的构建.     

大型钢结构巡检爬壁机器人永磁轮优化设计

针对大型钢结构人工巡检劳动强度大和危险系数高的问题,本文研制了一种轮式永磁吸附爬壁机器人,并对永磁轮进行了优化.论文开展了机器人机械结构及永磁轮结构设计;针对机器人可能发生的三种失稳形式:沿壁面滑移、纵向倾覆和横向倾覆,进行了力学分析;为了提高磁能利用率,利用COMSOL软件建立三维模型,分析结构参数对永磁轮吸附力和吸...     

火电厂爬壁机器人研究进展

爬壁机器人能够替代人工完成高难度、高风险的高空工程作业,在舰船清洗、液化气罐检测等诸多领域已经得到广泛的应用。基于现代爬壁技术在机器人领域的实际应用,对爬壁机器人的工作原理进行了介绍,分析了真空吸附、磁力吸附、静电吸附、仿生吸附以及攀附式吸附等不同吸附技术的特点,比较了轮式爬壁机器人、履带式爬壁机器人、足式爬壁机器人等多种爬壁机器人移动机构的优缺点。最后,结合火电厂应用环境特点,重点分析了爬壁机器人在火力发电厂的应用案例,探讨了火电厂爬壁机器人的发展趋势,指出复合吸附结构与移动方式是未来火电厂爬壁机器人的发展热点。     

基于ORB关键帧匹配算法的机器人SLAM实现

针对复杂环境下机器人的同时定位与地图构建(SLAM)存在实时性与鲁棒性下降等问题,将一种基于ORB特征点的关键帧闭环检测匹配算法应用到定位与地图构建中。研究并分析了特征点提取与描述符建立、帧间配准、位姿变换估计以及闭环检测对SLAM系统的影响,建立了关键帧闭环匹配算法和SLAM实时性与鲁棒性之间的关系,提出了一种基于ORB关键帧匹配算法的SLAM方法。运用改进ORB算法加快了图像特征点提取与描述符建立速度;结合相机模型与深度信息,可将二维特征图像转换为三维彩色点云;通过随机采样一致性(RANSAC)与最近迭代点(ICP)相结合的改进RANSAC-ICP算法,实现了机器人在初始配准不确定条件下的位姿估计;使用Key Frame的词袋闭环检测算法,减少了地图的冗余结构,生成了具有一致性的地图;通过特征点匹配速度与绝对轨迹误差的均方根值对SLAM系统的实时性与鲁棒性进行了评价。基于标准测试集数据集的实验结果表明,ORB关键帧匹配算法能够有效提高SLAM系统建图速度与稳定性。     

可自适应变曲率立面的分体柔性爬壁机器人设计与分析

为解决传统爬壁机器人在复杂大型金属立面上的变曲率自适应问题,以履带与曲面的有效接触为出发点,分析在自适应曲面运动时履带式移动构型的姿态变化规律,提出一种基于分体柔性履带移动与间隙式永磁吸附的自适应爬壁机器人;建立多状态下移动模型,分析机器人在变曲率立面移动及焊缝越障过程中利用自身姿态变化实现自适应的运动特性;构建间隙式...     

一种基于SLAM的多功能探索机器人设计

针对机器人在未知环境下导航和捕获目标问题,设计了一种基于SLAM技术的探索机器人,并提出一种融合机器视觉与SLAM算法的导航方法。机器人由主控模块、底层驱动模块、摄像头、激光雷达和机械臂构成。通过在安装有开源机器人操作系统(ROS)的机器人上进行实验。实验结果表明,通过上述方法能够构建可靠有效的地图并规划出合理的移动路线,完成目标物体的定位和捕获。     

室内移动机器人主动SLAM技术研究

为提高移动机器人自主探索室内未知环境的能力,基于实时获取的里程计和激光雷达数据,提出了一种面向室内环境的主动SLAM算法。首先利用激光雷达高精度特性,进行高频率的扫描匹配,提高了机器人定位和建图精度。同时基于实时地图,通过边界探索算法实现了机器人自主、高效遍历室内环境,并建立全局地图。鉴于室内环境通常是动态的,在全局路径规划的基础上引入局部路径规划,实现了机器人运动过程中的实时避障。使用Kobuki移动机器人平台在室内环境中进行了实验验证,实验结果表明该算法在小规模室内场景下的建图精度约为5cm,全程用时约为人为遥控方式的1.5倍。     

移动平台多传感器组合导航系统设计

室内巡检用移动平台磁条导航方式存在脱轨问题,需要人为将其推回轨道上,不能完全摆脱人力的干涉。为了实现供电段智能化、自动化和无人化的巡检,设计了一种基于视觉SLAM和磁条的组合导航系统。针对ORB-SLAM2算法构建的稀疏点地图无法用于导航的问题,提出了一种改进的ORB-SLAM2算法,构建稠密点云图并转换为八叉树地图,结合ROS系统完成了室内巡检用移动平台导航系统的设计。     

全天候移动车间巡检机器人目标定位算法

全天候移动车间巡检机器人移动轨迹复杂,为获取高精度的巡检机器人目标定位结果,提出一种全天候移动车间巡检机器人目标定位算法。优先标定得到移动车间环境的相机,获取相机参数,通过高低纹理匹配完成移动车间环境重建。然后通过相机内外参数将匹配点的图像坐标和世界坐标相关联,以此为依据估计巡检机器人的位姿。最终将得到的移动车间环境地图和周围数据相结合,采用粒子滤波算法对全天候移动车间巡检机器人位置组建的粒子群集合优化处理,通过不断迭代更新,输出目标定位结果。结果表明,所提算法可以有效降低巡检机器人目标定位时间以及联合定位误差,获取准确率更高的目标定位结果。     

基于RGB-D传感器的同步定位与建图方法研究

机器人同时定位与地图构建算法(SLAM,Simultaneous Localization and Mapping)可实现机器人的自主控制,文中将SLAM算法与视觉传感器结合,搭载红外摄像头的RGB-D摄像头可以快速进行运动估计及构建3D点云地图,最后将视觉里程计测量的相机位姿与回环检测的信息结合,经过优化可得到轨迹估计的地图。     

用概率假设密度滤波实现同步定位与地图创建

针对杂波环境中传统同步定位与地图创建(SLAM)算法无法有效表达传感器多种信息以及容易发生错误数据关联的问题,提出一种基于概率假设密度滤波的SLAM算法。该算法将每一时刻传感器的观测信息和环境地图表示为随机有限集,建立联合目标状态变量;通过概率假设密度(PHD)滤波对机器人位姿和环境地图状态进行同时估计,并利用粒子滤波实现PHD滤波。在进行目标状态提取时,为避免聚类算法引入的误差,对粒子集进行时滞输出。提出的SLAM算法能准确表达观测的不确定性、漏检以及杂波引起的虚警等多种传感器信息,且避免了数据关联过程,使系统状态估计更接近真实值。仿真实验结果表明:与传统SLAM算法相比,新算法的机器人定位及环境构图精度提高了50%以上,为杂波环境下SLAM问题的研究提供了新的途径。     

光伏电池板清洗机器人定位与导航系统的开发与设计

针对目前光伏电池板清洗机器人在未知环境中感知能力差,缺乏自主规划路径和躲避障碍物能力差三方面,使用ROS机器人操作系统结合激光雷达传感器以及SLAM同步定位与建图技术来解决上述问题。采用A*和D*算法实现对机器人路径规划,以实现实时避障等功能,并通过自主开发的光伏电池板清洗机器人进行验证。结果表明：在现实环境中机器人利用激光雷达可对未知环境地图进行构建,并且机器人可按照制定路线进行移动,同时也可躲避出现在其路径之上的障碍物,验证了光伏电池板清洗机器人开发的可能性。     

信通机房机器人高相似度空间定位导航技术

为解决电力系统中的信通机房巡检问题,采用激光雷达传感器来对周围环境进行感知,基于Hector＿SLAM算法、快速扩展随机树算法以及滑模轨迹控制算法设计了机器人的自动导航功能。首先,基于Hector＿SLAM算法实现实施建图与定位,随后利用快速扩展随机树算法进行路径规划,给出理想轨迹,最后利用滑模轨迹控制算法跟踪理想轨迹以实现自动导航功能。MATLAB仿真结果证明所选的路径规划算法与轨迹跟踪算法可以实现在未知地图中起止点之间自动导航的功能,且精度满足要求。