基于混合视线-脑机接口与共享控制的人-机器人交互系统

设计了一种基于混合视线-脑机接口与共享控制的人-机器人交互系统,以使得用户可通过视线和意念对机器人末端在2维空间进行连续的运动控制,并在避障和趋近目标的任务中获得机器智能的辅助.首先,按照用户运动意念的强度对机器人末端的运动速度大小进行等比例连续调节,以提高用户对机器人的控制感以及完成任务的参与性.然后,提出了机器人末端运动方向的一种共享控制策略,动态地融合基于视线追踪技术所得到的用户方向控制指令以及由机器人避障和趋近目标的行为设定所得到的机器人系统方向控制指令,自适应地调整机器人系统对用户的辅助力度,以减轻用户脑力负荷,提高任务完成成功率.最后,针对搭建的基于混合视线-脑机接口和共享控制的人-机器人交互平台,通过实验验证了所提系统的有效性.     

基于改进比例导引法的机器人动态避障算法

随着机器人运动环境日益复杂,为了使机器人可以安全、有效地避开动态障碍到达目的地,提出一种基于改进比例导引法的机器人动态避障算法;首先借助比例导引法的思想,通过使机器人与动态障碍物的相对速度方向导引到避障向量方向完成避障,然后为满足避障完成时间和机器人机动性能约束要求,得到重叠比例导引系数取值范围,并采用比例导引法对机器人运动路径进行规划到达目的地,最后采用仿真实验测试其有效性;仿真结果表明,该算法可以使机器安全有效地避开动态障碍物,对机器人的实际运动轨迹控制具有一定的参考价值.     

基于障碍物运动预测的移动机器人路径规划

针对移动机器人局部动态避障路径规划问题开展优化研究。基于动态障碍物当前历史位置轨迹,提出动态障碍物运动趋势预测算法。在移动机器人的动态避障路径规划过程中,考虑障碍物当前的位置,评估动态障碍物的移动轨迹;提出改进的D*Lite路径规划算法,大幅提升机器人动态避障算法的效率与安全性。搭建仿真验证环境,给出典型的单动态障碍物、多动态障碍物场景,对比验证了避障路径规划算法的有效性。     

嵌入式Linux下超声波避障系统设计

介绍了新型超声波传感器的工作原理、测距系统的软硬件实现,及机器人平台整个软件工作流程.利用软件方法解决了S3C2410中不利于检测回波的问题,完成了基于ARM9与嵌入式Linux系统的移动机器人平台下未知环境的避障导航系统的设计.提出在Linux驱动程序模块中利用轮循方法实现多路超声波的测距,并结合开发的超声波驱动程序完成了机器人在未知环境下的导航避障功能,非结构环境下机器人平台运行效果良好.     

基于区块链的侦查机器人实时避障与航线控制

为弥补侦查机器人行进灵活性不足的缺陷,降低无故运动碰撞事件的发生几率,提出基于区块链的侦查机器人实时避障与航线控制算法;利用超声信号处理电路,提取可供直接应用的侦查运动节点,联合已完成配置的MoveIt避障程序,实现对侦查机器人的实时避障运动规划;在此基础上,设置LQR控制器,在控制机器人侦查航速的同时,建立必要运动操纵方程,完成对侦查机器人的运动航线控制,提升与运动设备元件相关的行进灵活性;完善P2P网络平台,以待交互的运动数据作为处理支持条件,将所有侦查信息封装至同一区块组织中,完成基于区块链的避障控制原理研究,实现侦查机器人实时避障与航线控制算法的搭建;对比实验结果表明,应用基于区块链的控制算法后,C-Space参数极值超过8.0,RRT灵敏度也提升至75%,实现了对侦查机器人的灵活性行进控制,有效抑制了无故运动碰撞事件的出现。     

基于四轮差速模型的多机器人路径规划北大核心CSCD

针对多机器人路径规划问题,设计了一种基于四轮差速模型的多机器人路径规划系统。首先,对单个移动机器人底盘进行建模分析,建立底盘位姿变化与速度之间的运动学关系。其次,改进机器人的全局路径规划A*算法,并结合建模分析的结果,使用局部路径规划动态窗口算法(DWA)推导机器人运动轨迹,实现多机器人动态避障功能。最后,搭建机器人实物模型和实验场景,通过机器人操作系统(ROS)平台设计多机器人自主导航,在实验场景中对所提方法进行验证,实验结果表明了该方法的可行性和稳定性。     

基于模糊逻辑控制与人机交互的移动机器人避障系统

主要采用模糊逻辑控制的方法,使用十六位单片机SPCE061A的语音输入功能,构成一个人机交互系统,并使二者结合起来应用于移动机器人导航过程中,较好地搭建了一个基于人机监督指导的移动机器人智能避障系统、完成避障和路径规划任务,可以克服基于多传感器的机器人避障技术方面存在的不足之处,具有较好的工程实用价值.     

基于深度学习的巡检机器人避障轨迹自动控制系统设计

为了提高巡检机器人在复杂环境下的避障能力,使机器人能够安全地完成巡检任务,设计基于深度学习的巡检机器人避障轨迹自动控制系统。设计由CCD传感器、信号处理芯片等设备组成的工业智能视觉CCD相机,基于FPGA和USB2.0的视频采集卡传输采集数据,完成硬件部分的设计。在软件设计中,对采集的图像实施目标分割、双目目标匹配等预处理,通过对摄像头实施双目视觉标定获取障碍物空间位置三维信息,基于深度学习中的CRNN设计机器人自主避障规划网络模型,并设计模糊轨迹控制器,实现避障中的轨迹自动控制。系统测试结果表明,设计系统最终成功避开了三个动态障碍物,最大轨迹控制误差的最大值为1.45°,最小轨迹控制误差的最大值为0.62°,动态避障巡检速度始终在3.5m/s左右,表现出了精准而稳定的轨迹控制效果。     

基于深度学习的矿用救援机器人自动避障方法

救援机器人自动避障性能存在不足,在实际中救援成功率和避障平滑系数较低,无法达到预期的避障效果,为此,提出基于深度学习的矿用救援机器人自动避障方法。首先,利用电子罗盘和超声波传感器感知救援机器人与障碍物的方位角和距离,搭建救援机器人空间状态;然后,建立具有三层卷积层和两层全连接层结构的深度学习网络模型,并搭建用于深度学习网络模型训练的救援机器人避障动作集合;最后,通过深度学习网络模型训练救援机器人的空间状态信息,提取救援机器人移动的空间特征,自动生成避障决策。实践证明,应用该设计方法后,救援机器人避障成功率在95%以上,平滑系数在0.85以上,具有良好的应用前景。     

基于动态人工势场法移动机器人路径规划研究

考虑机器人与目标点的相对位置以及相对速度因素构建引力势场和引力函数,考虑机器人与障碍物之间的相对位置、相对速度以及相对加速度因素构建斥力势场和斥力函数。基于位置的“分而治之”策略,将机器人所处的环境分解成不同的情景,通过传感器获得周围环境信息,制定并执行情景-运动规则。建立复杂动态机器人仿真环境,验证改进后的算法在动态环境中机器人自动避障的可行性。以IN-RE机器人为实验平台,做动态环境下机器人自动避障路径规划实验,验证本文提出的动态人工势场法在动态环境中的可行性。     

面向复杂障碍场的电力巡检机器人局部动态融合路径规划

为解决电力巡检机器人在复杂障碍场中，常与障碍物碰撞、避障效率低等问题，提出面向复杂障碍场的电力巡检机器人局部动态融合路径规划方法。使用基于栅格法的复杂障碍场地图生成方法，构建面向复杂障碍场的电力巡检环境地图；结合所构建地图信息，由改进遗传算法寻优获取巡检所用全局最短路径后，经时间弹性带算法，结合不同时刻机器人位姿信息，由距离阈值判断机器人与动态障碍物碰撞可能性，以全局规划路径弹性拉伸的方式，完成局部动态融合的避障运行，且需分析局部动态规划路径中，机器人运行方向与全局规划路径一致性，动态调节规划机器人巡检路径。经测试，此方法使用后，机器人未出现碰撞问题，且避障速度提升约300%。     

基于S3C2410的超声波避障系统设计

通过设计基于S3C2410＋Linux系统的移动机器人平台未知环境下的避障导航系统。介绍了新型超声波传感器的工作原理以及机器人平台整个软件实现流程,并结合开发的超声波驱动程序实现了机器人的避障功能。     

基于模糊逻辑的机器人动态避障方法

本文提出了一种动态环境下基于模糊逻辑的机器人动态避障方法。该方法采用包容式结构中基于优先度的行为决策方法,通过模糊规则将机器人工作空间中的动态信息模糊,再转化为对机器人在动态环境中的控制,同时提出接近度的概念,简化了模糊控制输入状态空间,从而减少模糊规则的数量,提高算法的实时性。实验表明,该动态避障方法能够使机器人躲避动态障碍物,并快速准确到达目标位置。     

基于神经网络和遗传算法的机器人动态避障路径规划

文中提出了基于神经网络和遗传算法的动态环境下机器人动态避障路径规划方法,机器人工作空间动态环境信息的神经网络模型,并利用该模型建立机器人动态避障与神经网络输出的关系,然后将需规划路径的二维编码简化成一维编码,并把动态避障要求和最短路径要求融合成一个适应度函数.通过对算法进行实验仿真,结果表明提出的动态路径规划方法是正确和有效的.     

AS-R移动机器人的动态避障与路径规划研究

针对移动机器人的动态避障和路径规划问题,以AS-R移动机器人为平台,设计了一种基于行为分析的动态避障策略。根据避障问题将移动机器人整个运行过程中的行为划分成趋向目标行为、避障行为、沿墙走行为及紧急避障4种行为,有效实现了机器人的动态避障,并解决了两种避障难题:左右摆动问题和凹型障碍物问题。利用多传感器结合检测方法,通过红外传感器减少盲区和镜面反射带来的误差,通过间隔采样或分组采样技术避免多路串扰问题;对均值滤波与中值滤波进行实验对比后,提出一种递推型中值滤波方法,从而提高了数据在空间和时间上的连续性,有效地减少了超声波随机串扰信号及其它干扰信号,进而提高了探测模块的准确度。最后设计了几种复杂环境下机器人的动态避障和路径规划,并验证了所提方法的有效性。     

基于自适应动态窗口改进细菌算法与移动机器人路径规划

针对移动机器人在复杂环境下的路径规划问题,提出一种新的自适应动态窗口改进细菌算法,并将新算法应用于移动机器人路径规划。改进细菌算法继承了细菌算法与动态窗口算法（dynamic window algorithm, DWA）在避障时的优点,能较好实现复杂环境中移动机器人静态和动态避障。该改进算法主要分三步完成移动机器人路径规划。首先,利用改进细菌趋化算法在静态环境中得到初始参考规划路径。接着,基于参考路径,机器人通过自身携带的传感器感知动态障碍物进行动态避障并利用自适应DWA完成局部动态避障路径规划。最后,根据移动机器人局部动态避障完成情况选择算法执行步骤,如果移动机器人能达到最终目标点,结束该算法,否则移动机器人再重回初始路径,直至到达最终目标点。仿真比较实验证明,改进算法无论在收敛速度还是路径规划精确度方面都有明显提升。     

嵌入式Linux下移动机器人超声波测距系统

设计了基于S3C2410+Linux平台的移动机器人超声波避障系统.介绍了SRF05新型高精度传感器的工作原理、测距系统多路超声波传感器的软硬件实现及机器人平台的整个软件工作流程.Linux系统超声波驱动模块中采用的轮循工作方式实现了机器人在未知环境下的避障功能,机器人平台运行效果良好.     

基于ROS的六自由度机械臂运动规划

针对传统机器人在复杂环境下的安全问题以及运动规划问题,采用开源机器人操作系统ROS搭建了机器人仿真平台,并进行运动规划。在ROS平台下,利用URDF文件完成机械臂3D建模;利用Movelt配置助手(setup assistant)配置机械臂模型并且生成启动文件。在Rviz中显示三维模型;利用Movelt完成对六自由度机械臂的运动规划,以及避障轨迹规划。结果表明,通过Rqt_plot导出机械臂运动过程中六个关节的位置关系信息,可为进一步改善和研究机械臂轨迹规划提供更加直观的方法。     

基于VC++.NET的串行通信的机器人控制系统设计

实现了一个基于PC的机器人控制系统,该系统由上位机(PC机)和下位机(单片机控制系统)组成,通过RS-232总线完成两者之间的通信,控制机器人的各种行走功能,如直线、转弯、避障等.采用Vc++.NET编程平台,设计了可视化的机器人控制平台.试验结果表明该系统的高效性、可靠性和良好的人机交互性.     

基于行为的机器人部队队形控制方案

提出了一种适用于实时动态环境下机器人力队的基于行为的分布式实时队形控制算法。研究了这种基于行为的方案在遇到大体积障碍物时行为,仿真过程表明该法既能使机器人动态分组、各自规划,又能机器人部队作为一个整体维持队形。该算法可使机器人形成和保持任意队形,同时集成了避障和导航的能力。最后指出了算法在控制机器人团队转向或避障运动时的问题出现的原因以及改进方法。