一种多移动机器人避障的改进算法

为了使多机器人在有障碍物的环境中可靠地运行,针对多机器人的避障问题,融合沿墙行为的避障模式,构造出一类具有自适应特性l-ψ闭环控制律下的多机器人避障算法,以作为基于行为的控制策略的有益补充。仿真结果表明,该算法可以成功地解决机器人因融合参数不当而形成的避障"死锁"问题,使多机器人在有障碍物的环境下,在障碍物区能够顺利地通过障碍物,在离开障碍物后,快速恢复至稳定。     

一种复杂环境下移动机器人避障新方法

为解决基于传统人工势场法的机器人避障算法在陷阱区域或在障碍物前会产生震荡而导致机器人不能到达目标点的问题,提出一种带记忆功能的沿边法;通过记录和分析障碍物边缘人工势场法的局部最小点来判断目标点是否被障碍物包围,从而避免机器人来回震荡以及围着目标点旋转的现象;首先进行沿边行为激活和退出条件研究,然后进行局部最小点记录条件分析,最后给出了目标点被障碍物包围的判断准则;仿真实验,结果表明该方法解决了复杂环境下机器人的避障问题;该方法用于复杂环境下的机器人避障是可行的、有效的.     

动态未知环境下一种新的机器人路径规划方法

针对机器人动态路径规划问题,提出了一种机器人在复杂动态环境中实时路径规划方法.该方法基于滚动窗口的路径规划和避障策略,通过设定可视点子目标、绕行障碍物和对动态障碍物的分析预测,实现机器人在复杂动态环境下的路径规划.针对障碍物分布情况,合理设计可视点法和绕行算法之间转换,有效地解决了局部路径规划的死循环与极小值问题.该方...     

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.     

机器人二维环境下仿人虚拟力场避障研究

动态环境下避障是机器人实现自主运动的关键。首先建立了适合虚拟力场算法的机器人工作环境数学描述。将人避障行走策略引入虚拟力场中,具体包括：设计了单元格障碍物可信度的邻域平滑累积值计算方法,模拟人对移动障碍物的躲避策略;建立可信度的不确定推理计算方法,处理信号和环境存在干扰问题;设计了基于目标点方位角的吸引力计算公式来解决目标点超出感知空间问题;设计了变权重加权排斥力计算方法,使机器人对前进方向的障碍更敏感;借鉴人绕开障碍物策略,采用临时旋转目标点方向得到的虚拟目标点来使机器人沿障碍物运动直到绕开。针对房间和街面环境,在MobotSim平台上进行仿真实验,给出了实验结果和分析。在合理设置参数下,机器人能避开障碍物到达目标点,且避障路径优于传统的虚拟力场方法。结果验证了该方法的有效性。     

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。     

基于模糊势场法的移动机器人局部路径规划

针对采用传统人工势场法进行移动机器人局部路径规划时存在的局部极小点和规划路径过长等问题,提出了一种基于虚拟目标点和有限状态机的模糊势场法。构造基于人工势场的虚拟目标点法来解决局部极小点问题,在合适的位置设置虚拟目标点使机器人逃离局部极小点区域。将虚拟目标点法与模糊控制相结合,对障碍物环境进行预测,及时避障,解决机器人在复杂环境中采用虚拟目标点法规划路径时存在的路径过长问题。设计一个有限状态机来判断障碍物环境,执行算法转换策略,使改进算法适用于多种复杂环境。所设计算法在MATLAB平台上进行了仿真验证。结果表明,该算法能够使机器人逃出局部极小点、缩短规划路径。算法不仅适用于简单、离散环境,在传统算法运行困难的、复杂的环境中,例如墙型、U型和多U型障碍物环境,也能规划出可行的优化路径。     

动态复杂环境下的机器人路径规划蚂蚁预测算法

研究了一种新颖的动态复杂不确定环境下的机器人路径规划方法和动态避障码蚁预测算法.该方法模拟蚂蚁的觅食行为,由多组蚂蚁采用最近邻居搜索策略和趋近导向函数相互协作完成全局最优路径的搜索.在此基础上用虚拟蚂蚁完成与动态障碍物碰撞的预测,并用蚁群算法进行避障局部规划.理论和仿真实验结果均表明,即使在障碍物非常复杂的地理环境,用文中算法也能迅速规划出优化路径,且能安全避碰.     

融合动态障碍物运动信息的路径规划算法

传统的路径规划算法只能在障碍物不发生位置变化的环境中计算最优路径。但是随着机器人在商场、医院、银行等动态环境下的普及,传统的路径规划算法容易与动态障碍物发生碰撞等危险。因此,关于随机动态障碍物条件下的机器人路径规划算法需要得到进一步改善。为了解决在动态环境下的机器人路径规划问题,提出了一种融合机器人与障碍物运动信息的改进动态窗口法来解决机器人在动态环境下的局部路径规划问题,并且与优化A*算法相结合来实现全局最优路径规划。主要内容体现为：在全局路径规划上,采用优化A*算法求解最优路径。在局部路径规划上,以动态障碍物的速度作为先验信息,通过对传统动态窗口法的评价函数进行扩展,实现机器人在动态环境下的自主智能避障。实验证明,该算法可以实现基于全局最优路径的实时动态避障,具体表现为可以在不干涉动态障碍物的条件下减少碰撞风险、做出智能避障且路径更加平滑、长度更短、行驶速度更快。     

六轴工业机器人先验引导RRT*避障轨迹算法研究

针对六轴工业机器人装配避障路径运动问题,研究了机器人整体避障运动路径规划方法,提出一种RRT*改进算法;算法以RRT*算法为基础,在障碍物建模中引入包围盒算法,加入对机器人各轴与障碍物的碰撞检测;在路径规划中加入对随机点生成方向与树枝生长方向的先验引导机制,优化了算法路径长度与路径搜寻效率;通过Matlab进行了试验验证,结果表明与标准RRT*算法相比,先验引导RRT*算法缩短路径长度14%左右,且满足机器人末端路径与手臂各轴的避障需求。     

一种新颖的基于二分法和模糊控制的移动机器人避障系统

针对超声波传感器波束角窄导致移动机器人存在避障盲区的现状,研究了一种新颖的超声波避障系统。该系统采用六个超声波传感器构成特别设计的超声波阵列,实现无盲区检测中大型移动机器人前方及左右两侧障碍物的位置,充分保障运行安全性;同时在避障算法上,采用二分法和模糊控制相结合的控制算法,简化了模糊控制规则使系统具有很好的智能性和实时性,实现了移动机器人选择最佳避障路径并对新增的动态障碍物进行避障。将此避障控制系统应用于移动机器人上,实验结果表明：在未知环境下,实现对移动机器人周边的无盲区检测,并且能够实时根据周围障碍物的动态情况选择最佳避障路径,避免了其它避障控制算法中易出现的误避障和二次避障的情况。     

穿越稠密障碍物的自适应动态窗口法

针对应用广泛的局部避障算法-----动态窗口法(DWA)穿越稠密障碍物时存在路径不合理、速度和安全性不能兼顾等问题,提出参数自适应的DWA算法,根据机器人与障碍物距离和障碍物的密集度自动调整目标函数中的权值,以自适应环境的动态变化,从而获得移动机器人的最佳运行速度和合理路径.该方法可明显改善机器人穿越稠密障碍物区域时的性能;同时,该方法还可避免机器人从密集障碍物区域外绕行以及轨迹不平滑现象.仿真实验表明:改进的DWA算法在复杂环境中通过逐步优化可使运行轨迹更加合理,能够同时兼顾路径平滑性和安全性;机器人在离稠密障碍物较远处保持高速,通过狭窄通道或者稠密障碍物区域时速度适当降低,安全性更高,实验中总迭代次数和运行时间可缩短20%以上.     

一种协作型机器人运动性能分析与仿真

随着制造模式的变革,协作型机器人在工业领域的应用日益广泛。本文介绍了协作型机器人的特性,并且以KUKA LBR iiwa机器人为例,进行运动性能分析,旨在为研发此类机器人提供设计理论依据。利用Denavit-Hartenberg法建立了该机器人运动学模型。基于蒙特卡洛法在MATLAB环境下对机器人灵活性和可操作性进行分析,并对其在狭小空间内作业进行轨迹规划,仿真结果表明LBR iiwa机器人具有良好的灵活性、可操作性及避障能力。     

轮履复合式探测车避障系统研究

为提高轮履复合式探测车转向避障能力,提出将超声波传感器安装于车身3个方向,并建立探测车避障环境模型,采用最小二乘法对3个方向的数据进行拟合处理。在基本避障行为和趋向目标点行为下设计相应的模糊控制方法对探测车转向避障行为进行控制。通过在VisuaC＋＋下建立探测车仿真环境,在Matlab环境下建立的模糊控制器,并通过它们之间的接口进行数据交换来实时地显示探测车避障的整个过程。仿真结果表明：探测车在所设计的模糊规则库下能够灵活转向避障,并顺利到达目标点。     

基于动态行为控制的移动机器人自主避障

针对环境信息未知或部分未知的情况,提出动态行为控制方法使移动机器人自主避障。采用动态窗法表示结构空间,并分析环境信息,激发相应的行为进行避障,经过行为融合后得到可行的路径和速度值。其中趋向目标的行为采用模糊逻辑控制的方法,避障行为采用VFH方法加以实现。在计算过程中考虑了动力学与运动学约束条件,使得动态行为控制方法更加可行。仿真结果论证了所提出的方法的实时性与有效性。     

足球机器人动态路径规划方法研究

针对机器人足球系统的高度实时性、不确定性,提出了一种基于统计预测的路径规划方法,该方法考虑到障碍物的速度大小和方向的不确定性,用数学统计的方法对障碍物的运动进行建模;机器人在运动过程中,根据得到的环境信息在机器视觉范围内建立预测窗口和避障窗口,在预测窗口内,机器人根据障碍物的信息建立障碍物的预测区域,在避障窗口内,机器人根据自身的位置与障碍物的预测区域,分别调用切线法或滚动窗口法进行路径规划;该方法属于局部路径规划方法,机器人在移动过程中需要不断更新环境信息来进行避障.     

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。     

自主式微小型移动机器人的自动避障行为研究

针对多微小型移动机器人工作环境的模型未知或不确定,以及该机器人本身 的某些限制,采用基于行为的研究方法,实现了自行设计的自主式微小型移动机器人在未知 、动态环境中的自动避障,设计了该机器人的障碍物回避行为,采用了电机神经元网络选择 机器人的自动避障动作,并用增强式学习的动作评判结果在线修改网络的权值,结合机器人 的漫步行为,采用机器人的安全漫步任务验证了该方法的有效性．     

基于声纳环传感器的机器人避障研究

任何一种移动机器人要实现未知环境自主导航都必须有效而可靠地感知环境信息,而超声波传感器在检测障碍物距离信息方面应用十分广泛。介绍了旅行家II号声纳环传感系统的设计与实现原理,并对声纳的精度进行了测试。在此基础上,提出了移动机器人一种简单避障策略,并运用2种基本避障实验:静态避障和动态避障,验证了该避障策略的正确性和有效性。     

An architecture for a VLSI sensory–motor system for obstacle avoidance

This paper presents a signal processing architecture for a sensory–motor system based on the smart sensor paradigm. The architecture is designed for an obstacle avoidance task by a mobile robot in an unstructured environment. Drawing inspiration from the field of behavior-based robotics, the development of the architecture is guided by an emphasis on the requirements of an obstacle avoidance behavior for a mobile robot. The architecture is simple enough for a smart sensor, but incorporates features which enable it to deal with realistic, unstructured environments. It differs from existing systems by using a special foveation scheme to facilitate the detection of real-world objects. From this, a motor control signal is produced by using a biologically inspired technique of aligning sensory and motor maps. The effectiveness of the architecture is explored through computer simulation, including an obstacle avoidance simulation in a 3D virtual environment.