智能移动机器人的超声避障研究

智能移动机器人是机器人研究领域的重要方向,是当前机器人领域中最活跃的研究主题之一.在分析了智能移动机器人避障常用传感器的基础上,提出了基于多超声传感器的移动机器人的超声避障系统.介绍了超声避障系统的模糊控制规则和非模糊化,并给出了实验结果.实验结果表明,模糊控制机理和策略易于接受和理解,便于应用开发,模糊避障算法对环境有很大的适应性,机器人在不同的环境条件下实现了避障.     

基于9DOF IMU的AUV惯性导航技术研究

水下机器人(underwater vehicle)惯性导航技术是目前机器人控制技术的难点,通过加装不同类型的IMU组件,可以实现水下机器人姿态、方位等参数的测量,并将这些参数作为反馈输入来实现水下机器人的精确控制;针对低成本微惯性传感器的应用特性,采用Sparkfun、Arduino Mega和Raspberry Pi,设计了基于Raspberry Pi集中处理、Arduino控制板分布式控制的微小型捷联惯导系统,实现了水下机器人惯性导航系统的全部导航和制导参数读取,包含位置坐标、线速度、角速度、姿态角、方位角等信息,通过水池试验表明应用表明本系统满足Eco-dolphin的水下定航控制要求。     

关于移动机器人定位系统的研究——基于多传感器的机器人定位技术

在移动式机器人系统中,导航系统是机器人实现自治的核心,在导航系统中机器人定位系统又有着至关重要的作用.因为,只有基于精确定位的导航才是可靠的.考虑到目前的移动机器人系统都装备有多传感器,本文着重研究了基于多传感器的移动机器人定位技术.本定位系统首先获取里程计信息,按轨迹生成法得到机器人的粗定位,并在粗定位基础上进行局部感知环境预测,然后融合视觉传感器和距离传感器的信息,以得到较精确的机器人局部感知模型,以此 在移动式机     

基于ARM的建筑能效数据采集机器人设计

设计了一种应用于建筑能效数据采集的室内履带机器人。该履带机器人在室内环境中通过无线传感器网络和惯性导航系统联合定位的策略,到达目标位置采集无线传感器结点信息,最终完成建筑物内部的建筑能效数据采集任务。采用ARM系统的设计方案,使用电子罗盘、加速度和转速等传感器,结合无线传感器网络的RSSI技术实现了机器人的行驶和定位功能。     

水下机器人惯性导航技术综述

惯性导航系统可以提供水下机器人（remotely operated vehicle, ROV）的位置和航向信息等,对水下机器人定位及控制至关重要。ROV的惯导系统以纯惯性导航为主,通过陀螺仪与加速度计等传感器,获取机器人的姿态角及加速度信息,并通过积分计算得到机器人的位置信息。然而,积分计算会使得误差随时间累积增加,因此纯惯性导航系统往往会辅以各式的航距或声学定位手段,以得到准确的位置信息。现有的组合方式包含声学、光学和视觉-惯性等多种方式,未来水下机器人的惯导技术将会向何种方向发展,是值得研究的问题。本文从组合方式及组合算法角度切入,分析了目前水下惯导组合与修正算法,指出了当前ROV惯导系统的高精度、多源融合和智能化的发展方向,同时列举了ROV惯导系统应用于工业领域需克服的低精度及鲁棒性等问题。     

基于ROS与Kinect的移动机器人同时定位与地图构建

同时定位与地图构建(SLAM)技术一直以来都是移动机器人实现自主导航和避障的核心问题,移动机器人需要借助传感器来探测周围的物体同时构建出相应区域的地图。由于传统的1D和2D传感器,如超声波传感器、声呐和激光测距仪等在建图过程中无法检测出Z轴(垂直方向)上的信息,易增加机器人发生碰撞的概率,同时影响建图结果的精确度。本文利用Kinect作为机器人SLAM的传感器,将其采集到的三维信息转化成二维的激光数据进行地图构建,同时借助机器人操作系统(robot operating system,ROS)进行仿真分析和实际测试。结果表明Kinect可以弥补1D和2D传感器采集信息的不足,同时能够较好的保持建图的完整性和可靠性,适用于室内的移动机器人SLAM实现。     

基于传感器信息融合的移动机器人自主爬楼梯技术研究

机器人自主爬楼梯是移动机器人完成危险环境探查、侦察、救灾等任务需要具备的基本智能行为之一.分析了楼梯的多样性和履带式机器人爬楼梯固有的不稳定性导致机器人爬楼梯工作的复杂性,描述了带前导手臂的履带式移动机器人爬楼梯的步骤,简要介绍了利用超声波、视频摄像头和激光扫描测距仪信息来感知楼梯和判断机器人与楼梯相对位置的算法,最后提出了一个基于传感器测量值可信度的信息融合方法进行楼梯参数感知和行驶方向计算的机器人自主爬楼梯的控制系统结构.     

室内移动机器人机器视觉定位系统的设计

采用以DSP+ARM微控制器为核心的嵌入式实时操作系统,设计了一种基于嵌入式系统和机器视觉定位的室内移动机器人。利用视觉导航图像处理技术、形态学方法和一种基于尺度空间理论的Harris角点检测方法,借助陀螺仪和加速度计的惯性导航技术进行地图的匹配定位,并按环境的变化情况更新地图以实现导航。基于超声波传感器设计了避障模块,实现了自主避障。设计了一种基于Zig Bee技术的无线通信模块,实现了机器人的智能控制,增加了机器人之间以及机器人和服务器之间的信息交换。软件核心算法采用多传感器融合技术,将D-S理论和人工神经网路相结合;在非线性化系统中,利用BP神经网路多层前馈网络的反相传播学习方式,很好地实现了模式识别。与其他机器人系统相比,该系统具有独立操作性强、功能多样化、扩展性强等特点,克服了目前机器人存在的成本高、功耗大、实时性差和定位不准确的问题。     

移动机器人的Android远程控制终端软件设计

针对移动机器人设计了基于Android平台的远程控制终端软件,利用Wi-Fi实现控制终端和移动机器人的无线通信。移动机器人带有基于惯性传感器和和里程计的惯性定位系统。机器人把自身惯性定位测得的位置参数传回给控制终端,通过在控制终端平板电脑上可以看到移动机器人所处的位置,并对机器人的动作发出指令,实现对移动机器人的远程监测与控制。实验结果表明,该远程控制终端能对移动机器人进行位置显示和有效控制。     

基于多超声传感器的机器人安全避障技术

在机器人的安全避障技术中,为了克服单个超声传感器存在幻影干扰不能准确对障碍物进行定位的缺点,提出利用多个超声传感器的测量信息,得到障碍物位置和方向的模糊关系,然后推断机器人的动作,实现机器人的安全避障.