一种基于行为的移动机器人目标人跟踪控制方法

针对室内复杂环境,对于智能服务移动机器人,设计一个连续稳定的目标人跟踪算法是必要的.为此提出一种室内环境下基于行为的移动机器人对运动目标人进行跟踪的控制方法,该方法综合优先级裁决方法与模糊行为融合法选取移动机器人的控制行为,较好地解决跟踪过程中存在多种行为以及行为冲突问题,在完成运动避障的同时保持对运动目标的跟踪.对避...     

基于激光传感器移动机器人的目标定位和多模式跟踪

移动机器人对运动目标的感知和跟踪是实现机器人与环境交互的一项重要能力。针对移动机器人以人为目标的跟踪中在复杂动态环境下经常出现的目标丢失和跟踪模式单一的问题,提出了基于机器学习的人物目标识别算法。该算法可以处理复杂环境下的目标检测和定位。同时设计了交互多模型跟踪算法,可以较好的跟踪以不规律模式运动的目标。最后在交龙移动机器人平台上实现了整个系统,验证了人物目标检测和多模式跟踪算法的鲁棒性和优越性。     

基于动态模板匹配的移动机器人目标识别

将视觉显著性与基于动态模板匹配的目标识别方法相结合,提出了一种适用于未知环境下的移动机器人目标识别方法.具体而言,首先设计了基于分布式控制的移动机器人视觉系统,提高了视频处理效率;之后利用基于背景先验的显著性检测方法对图像进行预处理,排除了相对次要的背景区域;最后对处理后的图像进行动态模板匹配,提高了目标识别的准确率.实验结果表明,该方法能够满足移动机器人在目标识别过程中对图像处理的实时性和准确性的要求,具有良好的有效性.     

独轮移动机器人被动式避障和目标跟踪控制仿真实验

为了使移动机器人能在动态环境中安全地运动并探索周围的情况,针对动态变化的环境中,传感器范围有限的一类非完整系统-独轮移动机器人,提出了一种新的被动式目标跟踪控制方法,使其能在动态变化的环境中有效地避免静止和运动的障碍物.文中在极坐标下,考虑了移动机器人和障碍物的相对运动,首次将极坐标变换与李雅普诺夫分析方法结合起来,提出一种解决独轮机器人的位置跟踪和避障问题的方便实用的被动式控制算法:更重要的是,所提出的方法考虑了运动控制的饱和约束.通过仿真实验证明了提出的独轮机器人多目标控制的李亚普洛夫设计的有效性,为进一步研究多移动机器人或具更复杂的非完整约束机器人的多目标控制奠定了基础.     

基于速度变化空间的移动机器人动态避碰规划

研究了移动机器人对运动障碍物的动态避碰．针对以往速度障碍法在动态避碰应用中存在的问题,制 订了相应的改进方法．综合考虑障碍物速度的动态变化和碰撞时间、碰撞距离,在速度变化空间中,基于避碰行为 动力学原理,设计了新的优化评价函数,采用双障碍物检测窗口进行动态避碰规划．仿真实验表明,该方法有效地 克服了避碰规划的保守性,提高了机器人运动的安全性,并能实现对运动目标的及时追踪．     

基于主动视觉和超声的机器人目标跟踪系统

运动目标跟踪技术是未知环境下移动机器人研究领域的一个重要研究方向。该文提出了一种基于主动视觉和超声信息的移动机器人运动目标跟踪设计方法,利用一台SONY EV-D31彩色摄像机、自主研制的摄像机控制模块、图像采集与处理单元等构建了主动视觉系统。移动机器人采用了基于行为的分布式控制体系结构,利用主动视觉锁定运动目标,通过超声系统感知外部环境信息,能在未知的、动态的、非结构化复杂环境中可靠地跟踪运动目标。实验表明机器人具有较高的鲁棒性,运动目标跟踪系统运行可靠。     

移动机器人视觉定位方法的研究与实现

针对移动机器人的局部视觉定位问题进行了研究。首先通过移动机器人视觉定位与目标跟踪系统求出目标质心特征点的位置时间序列，然后在分析二次成像法获取目标深度信息的缺陷的基础上，提出了一种获取目标的空间位置和运动信息的方法。该方法利用序列图像和推广卡尔曼滤波，目标获取采用了HIS模型。在移动机器人满足一定机动的条件下，较精确地得到了目标的空间位置和运动信息。仿真结果验证了该方法的有效性和可行性。     

动态环境中移动机器人地图构建的研究进展

大部分现有的移动机器人地图构建方法都是基于静态环境的假设,而实际应用中移动机器人的工作环境是随时间变化的.综述了动态环境中移动机器人地图构建的最新研究进展,介绍了基于地图、基于运动和基于跟踪的检测动态障碍物的各种方法,分析比较了动态环境中移动机器人过滤运动障碍物传感器观测信息和结合运动障碍物传感器观测信息构建环境地图的主要方法,并总结了各种方法的优缺点.探讨了动态环境中移动机器人地图构建存在的难点问题,并展望了该领域的研究方向.     

基于分层控制的移动机器人最优运动规划

研究移动机器人在带有多移动障碍物的动态环境中的运动规划问题，基于分层最控制理论，提出了一种新的运动规划方法来解决移动机器人的导航与避障问题，仿真实例证明了该方法的有效性。     

基于深度相机的移动机器人视觉跟踪控制研究

基于视觉利用移动机器人进行运动目标跟踪,该文提出一种基于二自由度云台和RGB-D相机的运动目标视觉跟踪及移动机器人路径实时规划、跟踪方法。该方法利用核相关滤波算法在图像中实时追踪目标,控制二自由度云台使深度相机实时对准目标,并根据深度相机得到目标的深度信息,利用坐标转换得到目标相对于机器人的位置信息;其后移动机器人根据目标的位置信息,基于五次多项式进行路径规划;最后采用李雅普诺夫控制律对移动机器人进行轨迹跟踪控制,使得机器人能够平稳地跟踪目标运动。该算法在阿克曼移动机器人上进行了实验,实验结果验证了算法的有效性和实时性。