非时间参考的移动机器人变滑模控制

提出一种基于非时间参考移动机器人的变滑模控制方法，设计以一定的速度跟踪路径的控制器，买现对一类轨迹的跟踪。由于采用变滑模控制，增强了机器人在不确定环境下的跟踪能力和系统鲁棒性，可以实现机器人在动态环境中的路径跟踪。买验验证了该方法的有效性。     

球形机器人轨迹跟踪算法

典型的动态轨迹跟踪算法针对非完整移动机器人提出了一种系统框架,并且在模拟实验中展现了良好的跟踪性能。然而,该算法在2自由度摆球形机器人系统中并未同时实现位置和姿态的收敛。讨论了一种实用的球形机器人轨迹跟踪控制算法．着眼于位置与姿态的同时收敛。受跟踪引导模式的启发．提出了一种适用于球形机器人轨迹跟踪控制的模糊自适应控制方案,并通过MATLAB对提出的轨迹跟踪方法进行了有效性验证。     

非时间参考的类车机器人定点跟踪控制

针对移动机器人控制研究中的小车速度与加速度饱和限制现象,提出了非时间参考的定点跟踪控制方法。选择随时间单调递增的非时间变量为转向控制律变量,摆脱了移动机器人速度与加速度对控制律的时域限制。在Simulink中建立控制逻辑并进行了单目标点与多目标点连续跟踪仿真。单目标点跟踪仿真结果表明,对于任意初始状态机器人,提出的定点跟踪控制方法均能使小车到达目标状态。多目标点连续跟踪结果表明,可将定点跟踪控制策略应用于类车机器人的路径跟踪控制。     

基于参考轨迹的移动机器人避碰决策及轨迹跟踪方法

针对车间物流移动机器人轨迹跟踪的鲁棒控制问题，提出一种基于参考轨迹信息的避碰决策及轨迹跟踪控制方法。首先，基于参考轨迹全局信息构建了避碰触发条件，较现有的基于当前相对位置和相对速度信息的避碰条件更为精准，避免非必要的避碰动作；然后，综合考虑参考轨迹全局信息和避碰触发条件，设计了考虑避碰约束的移动机器人模型预测轨迹跟踪控制算法。仿真结果表明，本文所提方法在时间扰动和位置扰动下具有良好的避碰与轨迹跟踪性能，可实现多种场景下多移动机器人的鲁棒轨迹跟踪控制。     

机器人连续轨迹控制中的Bezier曲线轨迹优化与控制

为使机器人轨迹便于分段处理，更好地用于实时控制，本文首次使用Bezier曲线进行机器人轨迹规划；建立了机器人Bezier轨迹时间最短优化模型，该优化模型包括关节角速度、加速度、加速度变化率及力矩4种约束；给出了优化计算方法。为说明本方法，还给出了PUMA560机器人前三铰Bezier轨迹优化算例，并提出时间最优控制模型。     

贝塞尔曲线融合ACO的移动机器人路径规划

针对基本蚁群算法(ACO)收敛速度慢的特点,提出了一种移动机器人路径规划的蚁群优化改进算法。通过限制信息素的取值范围,扩大了搜索结果,从而避免了算法过早收敛,同时还提出了一种信息素挥发系数自适应调节的改进蚁群算法方略,意图通过自适应的调整信息素挥发系数来提高算法的全局性和算法的收敛速度。针对在栅格环境中蚁群算法规划出来的路径折线多,转角大的特点,提出了用贝塞尔曲线优化路径的方法。仿真结果显示,经过优化过后的平滑路径更加适合移动机器人的运行情况,在任意随机给定的环境中,算法能够迅速找出最优路径。     

非连续路段下移动机器人的轨迹跟踪

针对轮式移动机器人在非连续路段下的轨迹跟踪问题,对移动机器人数学模型和道路模型的建立、轨迹信息的获取以及控制器的设计进行了研究。首先分析了移动机器人的运动学方程及对摄像机的标定,通过建立移动机器人的直线轨迹跟踪模型,并用二值化方法对非连续路段进行了图像处理,提取了图像中非连续路段信息,实现了移动机器人在轨迹跟踪过程中运动的可靠性;然后基于Lyapunov函数设计了渐进稳定的轨迹跟踪控制器,使移动机器人能够在连续路段和非连续路段跟踪确定路径;最后通过Matlab进行了仿真。仿真结果表明,所设计的控制器和算法能使移动机器人的跟踪误差快速收敛于零,轨迹跟踪效果良好,适用于移动机器人对非连续路段的轨迹跟踪控制。     

基于贝塞尔曲线的双钢轮振动压路机轨迹规划研究

压路机作为道路压实设备,具有工况恶劣、循环作业及工作繁重等特点,长时间施工不仅影响身体健康,还会导致作业质量下降.无人驾驶技术对于解决这一问题具有重要的实际意义.为了实现压路机的无人驾驶及自动作业,建立了包括直线及换道曲线两部分的压路机作业轨迹模型,采用贝塞尔曲线设计了换道轨迹,并以曲率和曲率的变化率为约束,对换道轨迹...     

基于Bezier曲线的全向移动机器人运动控制系统

在分析了全向移动机器人直线、自转、曲线运动的基础上,设计了基于Bezier曲线的运动控制方法,利用该控制方法使机器人能够根据实时反馈的位姿坐标实现对预定轨迹的跟踪,实际测试表明,该运动控制方法具有良好的稳定性和控制精度,可为迎宾机器人、导游机器人等的运动控制提供借鉴,具有良好的实用性。     

非完整移动机器人的自适应全局轨迹跟踪控制

针对含有未知参数的移动机器人运动学模型,利用自适应反演控制技术,讨论了两后轮角速度为控制输入的非完整移动机器人轨迹跟踪问题,构造了具有全局渐近稳定性的自适应轨迹跟踪控制器,该方法将系统分解为低阶子系统来处理,利用中间虚拟控制量和部分Lyapunov函数简化了控制器的设计并具有直观的稳定性分析。仿真结果验证了所设计控制器的有效性和正确性。     

蛇形机器人跟踪误差预测的自适应轨迹跟踪控制器

为了满足蛇形机器人轨迹跟踪运动的精度需要,消除外界干扰对机器人跟踪误差的影响,提出了一种蛇形机器人跟踪 误差预测的自适应轨迹跟踪控制器。 所提出的控制器实现了机器人干扰变量、摩擦系数和控制参数的预测,并用预测值和虚拟 控制函数来补偿系统的控制输入,抵消了蛇形机器人在轨迹跟踪过程中的侧滑角,避免了干扰变量对机器人带来的负面影响, 提高了轨迹跟踪的误差稳定性与控制精度。 在建立蛇形机器人模型后,利用积分形式的侧滑角补偿项改进了视线法,并设计了 蛇形机器人的自适应轨迹跟踪控制器。 使机器人的位置误差在 10 s 内实现收敛,角度误差小于 0. 03 rad,预测值误差在 5 s 内 收敛。 通过仿真实验,验证了所提出的控制器的有效性和优越性。     

基于运动模式在线分类的移动机器人目标跟踪

区别于以往采用固定运动模式的目标跟踪研究,提出一种基于单目视觉传感器的人体运动模式在线识别算法,及基于此算法的人体目标跟踪方法。首先,利用视觉信息检测运动目标,并提取其视觉特征;然后通过单目视觉深度提取算法,获取目标的运动特征;接着将连续几帧的特征变化矢量送入随机森林(RF)进行学习,实现对人体运动模式的在线分类;最后根据分类结果在线选取不同的目标运动模型,并利用近似最优的粒子滤波器实现对目标运动状态的准确估计。实验结果证明了本文提出算法的有效性。     

基于四边形的移动机器人全局路径规划方法

提出用四边形轮廓代替障碍物真实轮廓,首先进行粗略路径规划,得到一条由直线组成的最优路径,然后沿边连接得到真实路径。在起始点或目标点在四边形内部的情况下,采用短边优先来脱困。该方法具有图像预处理方便,规划出的路径精细且路径规划所用的时间少。     

自适应约束条件下过型值点的连续Bezier曲线设计方法

已知Bezier曲线型值点,利用三点圆弧近似方法获得曲线端点的自适应约束条件,根据Bezier曲线端点性质和C2连续条件建立曲线型值点与其控制点之间的关系,采用高斯顺序消去法反算出曲线控制点,从而获得过型值点的连续Bezier曲线。基于该设计方法进行了实例研究,其结果与专业三维CAD软件在同样条件下的设计结果具有较好的一致性。     

一种基于双相机焊缝跟踪的球形储罐爬壁机器人定位方法

针对具有很少甚至没有地标和缺乏良好照明条件的大型液化石油气球形储罐环境下,仅依靠里程计以及惯性测量单元的爬壁机器人定位精度较低,且存在较为明显的累积误差的问题,提出了一种新的解决方案,通过跟踪球形储罐表面焊缝相对于机器人的运动来改善机器人定位精度。首先,通过配备辅助光源,利用安装在机器人两侧的CCD相机进行图像采集,并实时对图像进行二值化处理,识别出焊缝特征区域并输出相应的检测信号,通过相邻时刻检测信号增量计算来估计机器人的相对位置;接着,提出了一种改进加权融合算法,用以实现各传感器之间的数据融合,该算法结合了自适应加权融合算法以及基于最小二乘原理的加权融合算法的优点,以对各加权因子重新分配权值的思想来对各个传感器数据进行最终融合,提高了测量精度以及动态适应性。最后,在实际环境以及虚拟环境下对该方法进行了实验评估,验证了该方法的有效性。实验结果表明,在没有良好照明条件及地标的球形储罐环境下,该方法可以保证爬壁机器人定位的准确性。     

采用遗传相关向量机的工业机器人焊缝跟踪预测

为了克服传统焊缝跟踪方法精度低的问题,提出基于遗传相关向量机(G-RVM)的工业机器人焊缝跟踪预测方法,其中应用遗传算法对相关向量机参数进行优化。相关向量机通过构建回归函数以解决焊缝跟踪问题。为验证所设计控制器的有效性,进行了焊缝的跟踪实验,并设计了实验条件。实验结果表明,基于遗传相关向量机的焊缝跟踪误差小于支持向量机法所得数据。可见采用遗传相关向量机的控制更能够适应实际焊接过程的变化。     

基于AT89S52的多功能循迹机器人设计

设计一种基于AT89S52单片机的多功能循迹机器人系统,以AT89S52单片机为主控制器,模块化实现循迹、驱动、遥控、液晶显示、报警等功能.机器人有循迹状态,能在白底黑线上自动跟踪轨迹线,发生意外会鸣叫报警并后退直到继续找到黑线为止;有遥控状态,利用红外遥控器能控制机器人前进、后退、左转、右转与停止,并有5级调速功能,两种状态在任意时刻可一键切换.     

步行康复机器人轨迹控制方法研究

为了满足神经受损患者步行康复训练需要,设计了以外骨骼助行腿为核心的步行康复机器人,其重要的要求是保证机器人的运动轨迹符合患者康复训练要求。为使机器人能模拟步态为患者提供康复训练,在合理的步态规划后对轨迹的控制方法进行了研究,在控制系统软、硬件平台上完成了步行康复机器人助行腿的两种轨迹控制方式(位置控制和速度控制)。通过实验验证了控制方式的可行性,满足了患者步态训练需要。同时实验结果表明,速度控制方式比位置控制方式更加适合步行康复机器人。     

基于改进蝗虫优化算法的移动机器人路径规划

为提升蝗虫优化算法(GOA)在移动机器人路径规划中的应用效果,将基于Levy飞行的局部搜索策略和基于线性递减参数的随机跳出策略引入到GOA中,提出了改进蝗虫优化算法(IGOA)。相比于GOA,IGOA中的Levy飞行局部搜索策略增强了算法的随机性,线性递减参数的随机跳出策略降低了算法陷入局部最优的概率。移动机器人2种不同行驶环境的路径规划实例中,IGOA获得的结果更优。