储油罐清洗机器人全覆盖路径规划研究

针对储油罐清洗机器人在清洗作业时因罐内障碍物导致重叠率较高、无法保证清洗覆盖面积问题,在一种全覆盖罐底方法的基础上提出了适用于内浮顶储油罐的改进Bug路径规划算法。首先通过正六边形拓扑结构全覆盖罐底的清洗原理,得到清洗点坐标;其次,采用坐标法进行清洗环境建模,在传统Bug算法的直线行走条件中加入机器人清洗目标点与罐底障碍物位置关系信息,优化清洗点坐标位置,规划出机器人起点到每个清洗点之间无障碍的直线行走路径;最后应用改进后的Bug算法对无障碍、有障碍两种环境进行覆盖路径规划算法的仿真分析。仿真结果表明,所提出的路径规划算法能够在覆盖面积大、重叠率低的同时实现机器人的无障碍覆盖。     

双向清洗系统研究及其在爬壁机器人上的应用

针对建筑物玻璃幕墙的清洗要求和目前机器人只能单向清洗作业的实际情况,开发了一种与爬壁机器人配套使用、具备双向作业及污水回收净化循环利用功能的清洗作业系统,大幅提高了作业质量、作业效率和节能环保性能.清洗系统不但适用于已有的爬壁机器人,也可与具有较强吸附运动功能及壁面适应能力、但在垂直于壁面方向有一个移动自由度的轮腿式爬壁机器人配套使用.开发了用于清洗系统与机器人集成的高度自适应弹性连接机构,实现了清洗系统恒压越障、恒压作业功能,且作业范围进一步扩大至弧形壁面,最后给出了该清洗系统与连接机构在轮腿式爬壁机器人上的应用示例.     

光伏电池板清洗机器人定位与导航系统的开发与设计

针对目前光伏电池板清洗机器人在未知环境中感知能力差,缺乏自主规划路径和躲避障碍物能力差三方面,使用ROS机器人操作系统结合激光雷达传感器以及SLAM同步定位与建图技术来解决上述问题。采用A*和D*算法实现对机器人路径规划,以实现实时避障等功能,并通过自主开发的光伏电池板清洗机器人进行验证。结果表明：在现实环境中机器人利用激光雷达可对未知环境地图进行构建,并且机器人可按照制定路线进行移动,同时也可躲避出现在其路径之上的障碍物,验证了光伏电池板清洗机器人开发的可能性。     

考虑环境复杂度的机器人路径双向蚁群规划

为了减少机器人的路径长度、提高路径平滑性，提出了基于配对双向新型蚁群算法的路径规划方法。介绍了栅格环境模型的建立方法；给出了基于改进K-means的环境复杂度聚类方法，实现了以复杂度为标准的环境分区；将环境复杂度作为新型启发信息引入到蚁群算法中，引导蚂蚁选择简单环境区域。借鉴蚂蚁的双向搜索思想，提出了配对双向搜索的新型蚁群算法，并将该算法应用于栅格环境的路径规划。经仿真验证可以看出，与传统蚁群算法、文献[12]算法比，配对双向新型蚁群算法的路径长度最短、拐点数量最少、收敛时迭代次数最少，验证了这里算法在路径规划中的优越性。     

油罐清洗机器人全覆盖遍历路径规划方法

油罐清洗机器人全覆盖遍历路径规划要求机器人以尽可能低的重复率遍历油罐底部的全部无障碍油泥区。提出一种非结构化环境下油罐清洗机器人的高效全覆盖路径规划算法:首先采用区域分割法进行工作环境的建模,其次油罐清洗机器人采取内螺旋算法从起始点进行单个油泥区覆盖,最后以图的深度优先搜索算法和邻接矩阵确定这些油泥区的衔接顺序和最短路径,进行所有油泥区的遍历。算法在虚拟环境中进行了仿真实验,并利用实验结果和评价指标评估了其可行性和有效性。     

用于玻璃幕墙清洗作业的爬壁机器人系统

爬壁机器人是一种极限环境作业机器人 ,它有着极为广泛的应用前景。主要介绍了一种新型用于高楼玻璃幕墙清洗的壁面爬行机器人的本体结构、控制系统以及它的清洗作业系统。     

自攀爬式玻璃幕墙清洗机器人的设计

基于壁面清洗作业要求,设计了一种自攀爬式玻璃幕墙清洗机器人。从夹紧部件、移动部件、清洗部件等方面对自攀爬式玻璃幕墙清洗机器人的结构进行了介绍,并进行了仿真分析。这一清洗机器人结构简单紧凑,使用便利。     

深松机器人作业环境建模和改进路径规划研究

针对深松机器人深松土壤作业时对室外环境感知能力差,还需要人力驾驶拖拉机进行室外作业的缺点,基于ROS(Robot Operating System)框架下利用SLAM(Simultaneous Localization and Mapping同时定位与建图)和路径规划技术进行高精度室外深松机器人应用研究。阐述SLAM算法和Cartographer算法的原理,根据田地环境需求,选择适用的地图模式,基于ROS框架对本地路径规划和全局路径规划的算法进行了分析和研究,设计研发了基于ROS的深松机器人实验平台,在基于ROS的深松机器人实验平台上进行测试,分析基于ROS框架下各节点之间的话题通信数据流向。实验第一步运用Cartographer算法建立栅格地图,获取地图后,针对不同土壤环境的特点和农作物对土壤主要特征的要求经行分析,研究出两种深松机器人工作模式：大型微耕模式和大型深耕模式;实验第二步基于Cartographer算法提供的地图上进行大型微耕模式的路径规划和大型深耕模式的路径规划的实验,并对不同工作模式的路径规划的算法进行分析。结果表明：Cartographer算法满足室外农田环境下的定...     

基于传感器的两栖机器人环境感知系统研究

通过对两栖机器人复杂作业环境及自身设计特点的分析,针对水面、陆地及水陆交叠的不同环境,分别为机器人设计了基于传感器的环境感知系统,并在此基础上,针对陆地环境将模糊控制算法引入两栖机器人的避障研究,设计了模糊控制器.仿真及实验研究的结果表明,该环境感知系统可以在不同的作业环境下及时准确地获取环境信息,同时模糊控制算法应用于陆地环境下的机器人局部路径规划后,取得了较优的无碰撞局部路径.     

染色体重组鱼群算法的机器人导航路径规划

为了减少机器人导航路径的长度、提高导航路径规划的稳定性,提出了权值可调整染色体重组鱼群算法的导航路径规划方法.在环境建模方面,提出了边探索边建模方法,最大限度地保存了机器人工作空间.在路径规划方面,建立了机器人路径规划数学模型.在传统鱼群算法基础上进行了两点改进,一是提出了视觉范围和步长同步自适应调整方法,使算法探索能力和运动能力能够同步吻合调整,满足算法收敛和寻优要求;二是提出了权值可调整染色体重组方法,使鱼群能够跳出局部极值,向最优值区域靠近搜索,有利于提高算法寻优精度.同时使用改进鱼群算法与传统算法求解机器人路径规划模型,与传统鱼群算法相比,改进算法规划的最优路径长度减少了 5.01％,耗时减少了约一倍,路径规划稳定性也优于传统算法.