随动系统中机器人行走路径的规划研究

把模糊控制算法引入到神经网络中,从而使得模糊控制器规则的在线精度和神经网络的学习速度均有较大的提高,使移动机器人具有较为迅速的反应能力。实验室仿真证明了模糊神经网络在移动机器人路径选择中的智能性。     

基于Limit-cycle的机器人动态路径规划方法

移动机器人安全导航是机器人应用在军事领域的关键技术，也是机器人智能化的重要指标．本文采用基于Limit-cycle(极限环)的路径规划方法进行机器人避障，可以有效地避免机器人与障碍物相碰，灵活地应对动态变化的环境，能够实现局部路径规划，在MATLAB仿真平台上验证了该方法的正确性及有效性．     

机器人路径规划方法的研究现状与展望

移动机器人研究中的一个重要领域是机器人路径规划方法,它分为环境信息完全已知的路径规划和环境信息完全未知或部分未知的路径规划,通过对机器人路径规划方法研究现状的分析,指出了各种方法的优点及不足,并对其发展方向进行了展望。     

基于遗传算法的机器人路径规划

采用栅格法表示机器人工作环境模型，用序号编码，直角坐标与序号混合应用，采用遗传算法产生初始路径种群，并对其优化找出最短路径，然后增加删除，插入算子达到路径规划中避障的要求。用MATLAB语言进行的仿真研究，仿真结果表明遗传算法进行避障和路径规划的有效性和可行性。     

基于边界样本的训练样本选择方法

以入侵检测系统中的分类器设计为例，研究分类器训练样本选择问题。提出了一种大规模数据集的训练样本选择方法，首先通过聚类将训练数据划分成不同的子集缩小搜索范围；然后根据聚类内离散度和样本的覆盖区域选择样本，保留每个聚类的边界样本，删除内部样本。 即保留了典型样本，减少了训练样本数量，从而保证分类器的性能并且训练效率较高。     

一种基于高效边界探索的机器人自主建图方法

针对目前自主移动机器人对室内未知环境的自主探索建图效率低、通用性差以及由于探索区域狭窄导致地图构建不完整的问题,提出一种基于曲线拟合和目标探索点邻域规划的边界探索自主建图方法。该方法对已构建的初始地图边界以曲线拟合方式筛选安全目标探索区,并针对机器人不可达目标探索区,采取滑动窗口邻域规划方法建立新目标探索点,引导机器人自主导航至该目标探索点,同时利用同步定位与建图技术,完成机器人对未知环境的自主探索和构图。实验表明,与现有方法比较,本方法能够以较少的探索次数、更短的探索路径和更高的探索效率完成对未知室内复杂场景的自主探索建图。     

基于视觉信息的移动机器人动态避障方法

为了提高自主移动机器人的动态避障能力,提出了一种基于视觉信息的拟人动态避障方法,以视觉信息为决策依据,利用神经网络对障碍物的屏幕坐标和实际相对坐标进行非线性映射,在避障过程中只考虑障碍物相对于机器人的运动及可能的碰撞方式,无需考虑机器人和障碍物的运动速度和运动方向,仿真试验证明这种方法是可行而有效的．     

模糊控制在移动机器人路径规划中的应用研究

利用模糊控制算法自身所具有的鲁棒性,对室内移动机器人的路径规划进行研究.将模糊控制应用于机器人的路径规划中,提出了以墙壁为基本参照物,顺时针为主方向的路径规划策略,经多次实验建立了模糊控制表,无需图像处理,无需精确的环境模型,实现了机器人路径规划和快速避障,并最终在室内静态环境下实现了机器人的准确定位.     

基于人工势场法机器人小车避障的研究

针对移动机器人的实时导航和避障设计了基于人工势场的控制算法,用该算法控制移动机器人能在未知的环境中,实时检测出障碍物,并实时规划出合理路径,稳定、平滑连续地向目标行驶,给出了机器人行驶的实验结果.通过小车车体方位计算确定了避障方法-人工势场法,即目标位置对移动机器人产生一种虚拟的吸引力,而障碍物对机器人产生一种虚拟的排斥力,这两种力的合成就决定了移动机器人的运动.通过对处于静态环境下的小车的路径进行了规划并进行计算机仿真.仿真结果表明,该人工势场法能有效地实现机器人小车的避障功能.     

基于模糊神经网络算法的机器人路径规划研究

路径规划是移动机器人研究的关键技术之一.在研究模糊理论和神经网络的基础上,提出了一种新的算法,即模糊神经网络.模糊神经网络既可以像神经网络那样并行处理、自行学习,又可以像模糊理论处理模糊信息、完成模糊推理功能.采用模糊神经网络来对移动机器人的路径进行规划,充分发挥模糊理论和神经网络的各自优势,从而获得从起始点到目标点的最优路径.在环境信息完全未知且静态的情况下进行了仿真实验,结果表明：该算法效率高、收敛速度快,有效提高了移动机器人的智能化水平.     

基于时延补偿的移动机器人动态避障方法

为提高自主移动机器人的动态避障能力,提出以视觉信息为决策依据,通过时延补偿提高机器人对障碍物定位精度局部动态避障方法．在避障过程中无需考虑障碍物的运动速度和运动方向,更加适用于机器人在未知或部分未知环境下的路径规划．实验表明,这种方法是可行而有效的．     

一种基于仿真比赛平台的足球机器人避障方法

研究了一种基于仿真比赛平台的足球机器人避障方法,机器人通过一段弧线智能地躲开前方的障碍物.通过改变左右轮速实现旋转,机器人在追球的过程中,要预测小球的位置,然后以最快的速度追球;机器人在避障过程中,寻找障碍物附近一点,当机器人到达这一点的过程中,保证无碰撞运动,然后再向目标点运动.整个运动过程中,机器人会走一条最佳弧线,保证运动的时间最短.仿真结果验证了该避障方法的正确性.     

Obstacle detection of mobile robot based on data fusion

To study the problem of obstacle detection based on multi-sensors data fusion,the multi-target tracking theory and techniques are introduced into obstacle detection systems,and the exact position of obstacle can be determined.Data fusion problems are discussed directly based on achievable data from some sensors without considering the specific structure of each individual sensor.With respect to normal linear systems and nonlinear systems,the corresponding algorithms are proposed.The validity of the method is confirmed by simulation results.     

基于光流的非结构化环境中移动机器人避障方法

为了解决在复杂非结构化环境中的避障问题,提出了一种基于光流的适用复杂非结构化环境的移动机器人避障方法.首先,引入梯度守恒假设和局部加权对光流算法进行改进,减少了光照变化不均和噪声对光流算法的影响,提高了算法的计算精度和鲁棒性.然后,使用光流散度来计算相碰撞时间(time-to-contact,TTC),并利用TTC构建障碍地图.设计的航向决策算法能在机器人与障碍物发生碰撞危险时,为机器人选择最优的前进方向.对提出的避障方法进行了仿真及物理实验,实验结果表明:利用该避障方法可以实现移动机器人在复杂非结构化环境中无碰撞地行走.     

基于旋转势场法的双足机器人避障路径规划方法

针对双足机器人在实际环境中运动时难以实时规避障碍物的问题,本文提出了基于旋转势场法的避障路径规划方法。该方法将足迹规划思想引入基于势场法的局部实时路径规划中,通过设计新的障碍物旋转势场来解决传统势场法的局部极小值问题,进而利用旋转势场和足迹规划间的映射关系实现双足机器人的实时避障运动。将该算法应用到一台双足机器人上进行实验验证,现场设定障碍物使路径更接近实际作业环境,机器人顺利完成了U型场地的避障,验证了该方法的有效性。     

基于同时发射声纳环移动机器人导航系统

开发了一种能在未知环境下实现快速障碍检测与障碍回避的基于同时发射声纳环移动机器人导航系统。为了消除由于同时发射造成的串话干扰,提出了一种基于神经网络模式识别的过滤方法;并制作了由24个声纳传感器组成的声纳环安装到实际的移动机器人上,实现了扫描频率最大可达到66 Hz的全景检测。系统中应用了动态窗口法来完成快速障碍回避的运动规划。实际的导航实验表明,系统可用于室内未知环境中的移动机器人快速导航。     

基于逆投影差分的移动机器人障碍物快速检测

移动机器人的障碍物快速检测是其导航、避障、轨迹跟踪的关键技术。目前多数传感器存在距离盲区以及异常尺度等问题,且现有算法大多计算复杂,难以满足实时性需求。为了改善这些问题,本文提出了一种基于环视逆投影差分的移动机器人障碍物快速检测与定位新方法。该方法以水平地面为参考平面,对移动机器人上环视系统中相邻视角相机拍摄的图像进行逆投影变换,再经图像差分得到逆投影差分图,图中像素值为零的点位于参考平面,反之则位于参考平面之外,经过阈值化、滤波后即可用来区分参考平面与非参考平面目标,实现其视场公共区域内障碍物的快速检测;同时以逆投影差分图为基础,通过像素坐标系到机器人自身坐标系的转换可获得目标相对于移动机器人精准的位置信息。在实际场景中对5 m范围内不同类型、大小、距离的障碍物进行测试,平均检测精度为97.3%,平均检测耗时为46 ms/帧,平均定位误差为1.1%。实验结果表明,本文方法能快速有效地检测和定位移动机器人附近的动、静态障碍物。     

基于障碍物影响系数的机器人路径规划方法

针对机器人在未知环境中需要进行路径规划,提出了障碍物影响系数的概念,设计了一个结合全局环境信息和机器人局部探测信息的综合评价函数来确定机器人的下一步运动位置,从而使机器人可以无碰撞和较快地到达目标点.障碍物影响系数的添加改善并拓展了全局规划的适用性,使机器人可以在未知环境中进行路径规划,并通过几个仿真实验验证了该规划方法的可行性.