3传感器节点▽型结构的移动机器人寻迹算法

针对智能车竞赛电磁组寻迹算法,提出一种有别于传统的新型结构摆放传感器节点的方式,并在此结构下提出了一种寻迹规则对设定路径进行识别.为了检验所述算法,设计并实现了基于MCF52259核心控制单元的移动机器人寻迹系统,在识别较复杂路径时取得良好的实验效果.     

满足复杂要求的机器人最优巡回控制系统设计与实现

本文结合线性时序逻辑理论与模糊控制方法,设计并实现了一种满足复杂任务需求的移动机器人巡回控制系统,它既能够针对复杂时序任务进行路径规划,又能够对机器人进行模糊控制实现路径跟踪.首先,基于线性时序逻辑理论,确定能够满足复杂巡回任务需求的全局最优路径.接着,根据所获得的最优路径,采用模糊控制方法设计轨迹跟踪控制器,使其通过实时位姿反馈对机器人进行路径跟踪控制.仿真结果验证了移动机器人巡回控制系统的有效性.最后,基于E-Puck移动机器人构建了能够满足复杂任务需求的移动机器人巡回控制实验系统.基于所提出的最优巡回路径规划算法和模糊控制器设计方法,通过图像处理、数据通信、算法加载等软件模块的实现完成了满足复杂任务需求的移动机器人巡回控制.     

基于机器视觉的双足机器人寻迹系统设计

双足行走机器人的步态规划、步态交换稳定性控制和行走轨迹识别是其研究重点,机器人控制系统设计的合理性直接决定机器人本体的最终行走性能。同时,合理设计双足机器人的运动机械结构,降低了运动控制难度。双足机器人寻迹系统的步行运动,需要多个关节的协同控制,来保证重心的稳定性,这对双足机器人寻迹系统的硬件尺寸和关节质量有一定的限制。在特定场景中对机器人的寻迹是一个复杂的系统,包括视觉采集、图像预处理、导航线提取、路径规划、机器人控制等算法。因此,本文讨论了基于机器视觉的双足机器人寻迹系统的设计,并对系统设计进行了探讨和分析,以确定机器人各部分都能得到灵活处理。     

一种改进蚁群算法的移动机器人快速路径规划算法研究

以Dijkstra算法求解移动机器人路径规划(mobile robot path planning,MRPP)问题已得到广泛的应用,但在复杂工况下无法保证求解的正确性和全局最优性.而基于蚁群算法的移动机器人路径规划模型,在一定条件下能可靠地获得全局最优解,但存在求解时间过长的问题.因此,提出一种结合Dijkstra算法和蚁群算法模型两者优势求解MRPP问题的融合优化方法,以实现在短时间内获得全局最优解的目标.首先,应用Dijkstra快速算法在机器人工作环境中粗略寻迹得到最短路径次优解,然后,在次优解路径附近进行工作环境的精确划分;最后,利用蚁群算法在次优解附近精确寻迹,使最终的寻迹结果无限逼近最短路径.仿真结果表明,该融合优化方法既克服了经典蚁群算法求解时间过长的缺点,又能无限逼近全局最优解,寻迹时间较蚁群算法可缩短90%以上.     

多移动机器人的领航-跟随编队避障控制

针对多移动机器人的编队控制问题,提出了一种结合Polar Histogram避障法的领航-跟随协调编队控制算法。该算法在领航-跟随l-φ编队控制结构的基础上引入虚拟跟随机器人,将编队控制转化为跟随机器人对虚拟跟随机器人的轨迹跟踪控制。结合移动机器人自身传感器技术,在简单甚至复杂的环境下为机器人提供相应的路径运动策略,实现实时导航的目的。以两轮差动Qbot移动机器人为研究对象,搭建半实物仿真平台,进行仿真实验。仿真结果表明:该方法可以有效地实现多移动机器人协调编队和避障控制。     

一种机器人的寻迹算法

针对基于光电传感器组寻迹的自动导引机器人,设计了传感器阵列的布置方式。根据此布置方式,提出了三个处理规则结合而成的轨迹识别算法。即使在导引线复杂的情况下,用此算法也能得出行进方向,控制机器人沿轨迹运动。甚至遇到干扰走错时,机器人也能自动纠错。     

基于细胞自动机的移动机器人路径规划算法

针对移动机器人全局最优路径规划问题,提出一种基于细胞自动机的路径规划算法.该算法首先将移动机器人的起点、目标点和空间障碍物定义为一组离散的细胞状态,建立环境的细胞自动机模型;然后由机器人移动的曼哈顿距离设计演化规则;最后根据演化后的细胞状态搜索最优路径.对简单和复杂环境下的机器人路径规划问题进行了仿真实验,实验结果验证了该算法的有效性.     

一种嵌入式智能寻迹机器人设计

本文对嵌入式智能寻迹机器人的硬件架构与软件的设计进行了探讨,包括基于AT89S52的光电传感器、直流电机控制、电源等硬件电路板和寻迹路径探测算法的具体实现技术,利用光电传感器识别障碍物,直流电机驱动机器人的四个轮子,经过软件的控制,机器人能够在无需任何外界力量的情况下,智能地完成从自制的迷宫入口走到出口的寻迹任务,为嵌入式系统设计与开发提供了一个典型的范例.     

一种机器人的寻迹算法

针对基于光电传感器组寻迹的自动导引机器人。设计了传感器阵列的布置方式。根据此布置方式，提出了三个处理规则结合而成的轨迹识别算法。即使在导引线复杂的情况下，用此算法也能得出行进方向，控制机器人沿轨迹运动。甚至遇到干扰走错时，机器人也能自动纠错。     

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。     

基于视觉导航的轮式移动机器人横向最优控制

近年来，基于机器视觉导航的轮式移动机器人在农业领域中被广泛研究．本文运用 最优控制算法对其进行横向控制，但是，农田非结构化自然环境的机器视觉识别耗时导致反 馈通道传输延迟明显，最优控制器的性能因之而下降．因此，本文又根据轮式移动机器人运 动学模型预测其行为，修正了滞后的反馈信息．仿真结果表明，该算法能实现轮式移动机器 人精确可靠的横向控制，具有较强的纵向速度自适应能力．     

Planning of collision-free paths for a reconfigurable dual manipulator equipped mobile robot

In this paper, we study the problem of finding a collision-free path for a mobile robot which possesses manipulators. The task of the robot is to carry a polygonal object from a starting point to a destination point in a possibly culttered environment. In most of the existing research on robot path planning, a mobile robot is approximated by a fixed shape, i.e., a circle or a polygon. In our task planner, the robot is allowed to change configurations for avoiding collision. This path planner operates using two algorithms: the collision-free feasible configuration finding algorithm and the collision-free path finding algorithm. The collision-free feasible configuration finding algorithm finds all collision-free feasible configurations for the robot when the position of the carried object is given. The collision-free path finding algorithm generates some candidate paths first and then uses a graph search method to find a collision-free path from all the collision-free feasible configurations along the candidate paths. The proposed algorithms can deal with a cluttered environment and is guaranteed to find a solution if one exists.     

移动机器人路径跟踪的智能预瞄控制方法研究

本文首先介绍了移动机器人的基本硬件组成，然后模仿人工预瞄驾驶行为，提出了一 种移动机器人路径跟踪的智能预瞄控制方法，并介绍了智能预瞄控制器的原理、结构及其设 计过程．试验表明：本文提出的控制方法可保证机器人准确地沿各种参考路径行走，且具有 良好的鲁棒性．具有运动避障功能的移动机器人控制系统正在研究过程中．     

MOTION PLANNING OF AN INTELLIGENT ROBOT USING GA MOTIVATED TEMPORAL ASSOCIATIVE MEMORY

ABSTRACT

The paper discusses the concept of re-planning for a mobile robot in the presence of semidynamic obstacles. The navigational planning is done by employing genetic algorithm until it reaches the goal point. The path segments traversed by the mobile robot are stored by a simple matrix, employing temporal associative memory. During subsequent traversal, the robot utilizes the previously stored matrix to avoid an obstacle path. In case of deadlock, the robot back tracks using TAM and finds alternative paths to reach the goal. This algorithm has been realized on a Pioneer 2DX mobile robot of ActiveMedia Robotic LLC, USA, through client server architecture. The result shows that the robot reaches the goal within a vicinity of a 20 mm radius.     

机器人运动规划方法的研究

针对路径规划以及碰撞检测这一研究的重点问题,提出了G-空间法、人工势力场法、遗传算法等。序列规划问题一般转化为旅行商问题来求解。在综合现有序列规划和路径规划方法的基础上,提出两种机器人运动规划算法：基于任意路径的运动规划算法和基于直线路径的运动规划算法,思路简单,能对各种机器人工程任务进行运动规划。     

改进ARA*算法的移动机器人路径规划

针对传统ARA*移动机器人全局路径规划算法效率和安全性的缺陷,在ARA*算法的基础上进行了改进。用二叉排序树代替传统ARA*算法中用来存储节点信息的线性表,减少搜索一维数据结构最小值时需要查阅的数据个数,降低节点更新模块的时间复杂度,提高算法效率;为了保持机器人与障碍物之间的安全距离,提出了一种自适应的节点间连接方式选择策略,通过4连接与8连接的融合,移动机器人可以在局部无障碍范围内减少自身折转次数,避免路径冗余,在障碍物角点直角折转,降低移动机器人执行任务时的安全风险。仿真结果表明,改进后的ARA*算法搜索时间相比传统ARA*算法减少了43%;改进算法规划出的路径保证机器人始终能与障碍物保持安全距离。     

改进蚁群和鸽群算法的机器人路径规划

针对复杂环境下移动机器人路径规划中存在的迭代速度慢和路径欠优等问题,提出将全局与局部规划算法相结合的路径规划方法。首先,利用同步双向A^*算法对蚁群算法的信息素进行优化,并对蚁群算法的转移概率和信息素更新机制进行改进,从而使算法的全局寻优速度更快,缩短移动机器人的路径长度;进一步地,将静态路径用于鸽群算法的初始化;然后,利用改进的鸽群算法对移动机器人进行了局部路径规划,通过引入模拟退火准则的方法解决局部最优问题,利用对数S型传递函数对鸽群数量的步长进行优化,从而能更好地避免与动态障碍物的碰撞。最后,利用B样条曲线对路径进行平滑化和重规划。仿真结果表明,该方法在全局静态和局部动态阶段均能生成路径长度短、评价值低的平滑路径,且收敛速度快,适合移动机器人在动态复杂环境中的穿行。     

Obstacle arrangement detection using multichannel ultrasonic sonar for indoor mobile robots

In the last few years, mobile robot systems that perform complicated tasks have been studied. To work in complicated environments, the robot has to avoid collisions with obstacles. Therefore the robot needs to detect the arrangement of any surrounding obstacles. We considered a simple distance estimation algorithm using ultrasonic sonar. Since the algorithm was able to estimate distance accurately, we also attempted stereo reception using two ultrasonic microphones. The stereo reception sonar was able to detect the direction of obstacles. In order to make precise measurements, we attempted to use the signal coherence of ultrasonic waves. In order to install a small system into mobile robots and to detect any surrounding obstacles, we designed a multichannel sonar signal processing system using a high-performance embedded microcontroller. This article describes our ideas for the distance estimation algorithm for ultrasonic sonar, and a design for a signal processing system using a high-performance microcontroller.     

改进蚁群和鸽群算法的机器人路径规划

针对复杂环境下移动机器人路径规划中存在的迭代速度慢和路径欠优等问题，提出将全局与局部规划算法相结合的路径规划方法。首先，利用同步双向A^*算法对蚁群算法的信息素进行优化，并对蚁群算法的转移概率和信息素更新机制进行改进，从而使算法的全局寻优速度更快，缩短移动机器人的路径长度；进一步地，将静态路径用于鸽群算法的初始化；然后，利用改进的鸽群算法对移动机器人进行了局部路径规划，通过引入模拟退火准则的方法解决局部最优问题，利用对数S型传递函数对鸽群数量的步长进行优化，从而能更好地避免与动态障碍物的碰撞。最后，利用B样条曲线对路径进行平滑化和重规划。仿真结果表明，该方法在全局静态和局部动态阶段均能生成路径长度短、评价值低的平滑路径，且收敛速度快，适合移动机器人在动态复杂环境中的穿行。