一种改进RRT的多机器人编队路径规划算法

多机器人路径规划是机器人领域的一个热点问题,相比于单机器人路径规划,其算法难度和复杂度都有所增加,在规划时需要兼顾多机避障、相互协作等难点问题.本文提出一种改进快速扩展随机树的多机器人编队路径规划算法,用于解决多机器人在复杂环境下的编队路径规划问题.针对多机器人在编队规划中的位置约束问题,定义机器人之间的领航-跟随结构,并对机器人队形建模.针对规划过程中编队朝向变化问题,建立搜索树扩展方向与队形方向之间的联系,通过调整队形方向改变规划时的编队朝向.针对具有质点模型和非完整约束动力学模型两种不同模型的多机器人系统,分别进行了仿真实验.仿真结果表明该算法在处理多机器人编队路径规划问题时可以取得良好的效果.     

移动机器人超声波测距避障系统设计

测距避障是移动机器人适应未知复杂环境的能力之一,准确测出移动机器人和障碍物之间的距离是关键。以dsPIC33FJ256MC710单片机为核心研究设计了一种移动机器人超声波测距避障系统。该系统利用脉冲回波法测距,针对超声波在空气中的传播速度受环境温度的影响,设计了超声波速度温度补偿电路。实验结果表明该超声波测距避障系统测量数据准确,能够满足移动机器人在复杂环境中避障的需求。     

紫外光通信协作无人机防撞编队的控制方法

为了研究强电磁干扰环境下无人机防撞编队的避障控制效果, 采用无人机编队间紫外光通信模型, 对传统人工势场法进行改进, 给出了具体无人机编队机间和无人机与障碍物的势场函数, 实现无人机编队在飞行的同时可以进行局部避障。结果表明, 在相同条件下, 改进后的人工势场法比传统人工势场法的避障时间减少了7.38%, 避障总路径减少了5.8%, 将改进后的避障算法应用到编队中可实现无人机编队的机间避障与外部障碍物的规避, 且编队间能够保持固定队形飞行至目标点。这一结果对强电磁干扰环境下无人机编队避障的研究有一定的应用价值。     

基于简化虚拟受力模型的未知复杂环境下群机器人围捕

针对未知非凸和凸以及动态障碍物环境下群机器人围捕,提出了一种基于简化虚拟受力模型的循障和围捕方法.首先给出了目标和动态障碍物的运动模型.然后通过对复杂环境下围捕行为的分解,抽象出简化虚拟受力模型.基于此模型,设计了个体循障和围捕方法,接着证明了系统的稳定性并给出了参数设置范围.仿真结果表明,本文围捕方法可以使群机器人在未知复杂环境下保持较好的围捕队形,并具有良好的避障性能和灵活性,同时分析了与基于松散偏好规则的围捕方法相比的优势.     

模糊神经网络信息融合方法在机器人路径规划中的应用研究

多传感器信息融合技术在机器人领域有着非常广泛的应用前景。文中对移动机器人避障及路径规划问题,结合模糊逻辑和神经网络的特点,提出了一种基于T-S（Takagi-Sugeou）模型的模糊神经网络的多传感器信息融合方法。该方法对障碍物信息进行综合处理,用于移动机器人的避障。并通过实验仿真验证了该方案在移动机器人避障和路径规划中的可行性和有效性。     

机器人、机械手、自动调节、控制与执行机构

0634546 HfutEngine2005仿真机器人足球队设计[刊,中]／方宝富／／合肥工业大学学报(自然科学版)．-2006,29 (9)．-1085-1089,1110(C) 0634547一种新的移动机器人动态避障方法[刊,中]／段华／／应用科学学报．-2006,24(5)．-525-528(G)提出了一种新颖、有效的移动机器人的动态避障方法。通过分析障碍物最大包围盒在机器人坐标系的位置以及其相对于机器人的速度,得到障碍物与机器人可能发生碰撞的方位,然后使用基于速度改变最小原则和速度改变最佳原则的第一和第二避障策略来完成机器人的动态避障。仿真结果表明,此方法能够使机器人在具有静态和动态障碍物的复杂环境中安全避障。参10 0634548仿生机器鱼运动学参数优化选择的试验方法研究[刊,中]／高永琪／／海军工程大学学报．-2006,18(4)．- 39-44(G)建立了仿生机器鱼在一维稳态游动时的运动学数     

基于队形变化的多无人机航迹规划算法

针对多无人机在复杂环境下的航迹规划问题，文中提出基于队形变化的多无人机航迹规划算法。利用领航-跟随的无人机拓扑结构，设计了一种以时间与航程作为衡量指标的代价函数，求解出最优的编队集结点。采用改进的Informed-RRT*算法求解出领航者的渐近最优航迹，结合队形变化策略实现了跟随者的航迹规划与避障。在定义队形变化量、路径长度比、航向稳定性性能指标的基础上，文中进行了仿真实验并对生成航迹进行评价与对比。仿真结果表明，无人机编队实现了在复杂环境下航迹规划与避障，同时为跟随者规划出最优航迹，与领航者最优航迹长度相差不到1%,验证了该算法的实用性与有效性。     

基于双目视觉的移动机器人避障研究

为了实现Pioneer3-AT轮式移动机器人避障的目的,设计了一种移动机器人避障的系统方案。该方案采用一种快速融合图像分割和立体视觉的障碍物定位方法,即利用经典图像处理把障碍物从背景中分割出来,同时提取其轮廓信息进行立体匹配,之后结合摄像头标定结果,实现空间点的三维重建。采用双目视觉和声纳传感器相配合来获得周围障碍物的信息,最终根据模糊控制原理设计了避障规则和避障控制器。通过实际的躲避障碍物实验,实现了移动机器人成功躲避障碍物的功能。实验结果证实了该系统的可行性和有效性。     

基于CNN的移动机器人局部路径激光雷达辅助规划方法

移动机器人在开展局部路径规划时,对障碍物的准确识别及避障路径规划效果会直接影响机器人的安全运行。为此,提出基于CNN的移动机器人局部路径激光雷达辅助规划方法。该方法首先依据CNN方法建立障碍物定位模型,结合设计的视觉控制器,完成场地内障碍物位置的定位;再使用激光雷达采集机器人与障碍物位置之间的距离,再通过VFH算法对距离量化,利用自适应阈值计算机器人移动时的转向,从而确定机器人的局部航向,实现机器人的局部路径规划。实验结果表明,使用该方法实施路径规划时,规划出的路径长度最多为82 m,规划时间最多为5.12 s,规划效果好。     

基于有限状态机的多机器人围捕策略研究

围捕任务是多机器人系统具有挑战性的任务之一,其综合了多机器人系统多方面的技术,其相关技术在多机器人的编队巡逻、环境侦查、编队进攻等任务中都有应用.首先提出一种基于条件反馈机制的Leader-follower多机器人队形控制方法,然后将有限状态机原理利用在多机器人协作围捕中,将围捕过程中的各个运行阶段定义为不同的状态,在每种状态内部分别执行形成队形、保持队形和转换队形.通过这种方式,提高了程序模块的使用效率,并使编队运动成为围捕任务的执行手段,通过实例仿真验证了本方法的有效性.     

基于红外的障碍场中集群微机器人的控制方法

对多障碍物环境下微机器人集群运动的控制问题进行了研究.结合微机器人尺寸小的特点,采用低功耗的红外传感器感知外界环境.设定机器人的安全区域,根据机器人运动过程中避障和路径规划所要满足的边界条件,提出了基于人工蜂群问题优化的路径规划控制模型,实现了微机器人的避障和路径规划.仿真结果验证了该控制方法的有效性.     

一种针对大型凹型障碍物的组合导航算法

针对移动机器人导航过程中无法规避大型凹型障碍物问题,该文提出一种多状态的组合导航算法。算法按照不同的运动环境,将移动机器人的运行状态分类为运行态、切换态、避障态,同时定义了基于移动机器人运行速度和运行时间的状态双切换条件。当移动机器人处于运行态时,采用人工势场法(APFM)进行导航,并实时观测毗邻障碍物的几何构型。在遭遇障碍物时,切换态用于判断是否满足状态切换条件,以进入避障态执行避障算法。避障完成后,状态自动切换回运行态继续执行导航任务。多状态的提出,可有效解决传统人工势场法在大型凹形障碍物的避障过程中存在局部震荡的问题。基于运行速度和运行时间的双切换条件判定算法,可实现多状态间的平滑切换。实验结果表明,该算法在解决局部震荡问题的同时,还可降低避障时间,提升导航算法效率。     

基于包容式结构的智能循迹小车设计

设计出一个基于包容式结构的智能循迹小车,该小车采用单片机AT89S51作为控制器。该系统主要有避障行为模块、轨线跟踪行为模块、远程控制行为以及紧急停车模块。采用红外传感器设计检测轨线模块,超声波传感器设计避障模块。对于避障行为模块,提出采用模糊控制算法进行避障。经大量实验验证该小车不仅能稳定跟踪轨线,而且能绕障碍物行走。     

基于STM32的双足避障机器人设计

本文计了一种基于STM32的双足避障机器人,机器人主体使用超轻材质的铝合金搭建,结构稳定可靠,环境适应能力强.采用高性能的STM32单片机为系统主控芯片,配合外围传感器信息采集系统和舵机驱动控制系统,能够完成自主行走,躲避障碍,路径规划等任务.经实验验证,该机器人系统能很好的实现自主避障行走,可以有效减少机器人在避障行走中对环境的依赖性,满足设计要求.     

多移动机器人编队算法研究与实验验证

本文对目前常用的几种多机器人编队算法进行了分析和研究,设计并提出一种将领航跟随法、人工势场法和基于行为法等常用多机器人编队算法优点相融合的新算法。搭建了用来进行新算法的实物仿真验证的群体智能移动机器人系统,实现了群体机器人搜索目标、驶向目标、动态跟踪和实时避碰等一系列功能,验证了新算法的有效性。     

基于FPGA的智能小车设计

文中介绍了一种基于FPGA的智能小车设计方案,系统采用FPGA产生的PWM波调控小车速度,红外线传感器TCRT5000检测路面上的黑色轨迹,并将检测到的信号反馈给控制芯片FPGA,FPGA由采集到的信号发出指令,控制小车电机驱动电路以调整行驶方向,从而使小车能够沿着黑色轨迹自动行驶,同时利用了超声波模块实时的检测前边的障碍物,实现了小车的避障循迹功能.     

基于人工势场法的无人机路径规划避障算法

随着无人机广泛应用于生产生活的各个方面,无人机的避障研究成为热点问题。为了提高无人机的避障性能,文中提出一种基于人工势场法的无人机路径规划避障算法。该算法通过生成预规划路径弱化了目标点对无人机的吸引作用,增加了路径的连贯性;在势场函数中加入了动态调节因子,可减少无人机轨迹不必要的转弯机动,减少机动能耗;该算法综合考虑无人机飞行中的安全性、平滑性和机动能耗,提出了一种新的代价函数,并通过使得代价函数最小化来选出最优路径。实验结果表明,该算法克服了传统人工势场的不足,在不同的飞行环境下均能够规划出安全、平滑、机动能耗小的路径,有效避开障碍物,且具有较好的适应性。     

无人机用激光雷达跨阻电路改进设计

无人机采用激光雷达探测目标位置和障碍物,是一种新型的探测跟踪工具,但传统方法设计的跨阻放大器前端接收电路稳定性较差,导致无人机避障能力下降,因此,设计全新的无人机用激光雷达跨阻电路。此次设计根据得到的激光发射器脉冲飞行时间探测误差,设计外环与内环共同组成的控制回路,并根据跨阻放大器前段接收电路,重新设计一个自适应增益控制电路,约束跨阻放大器的识别行为,优化激光雷达跨阻电路的探测效果。将此次设计的电路,与两种传统方法设计的电路进行对比,通过实验验证发现,在简单的测试环境中,三组电路的避障控制效果都很不错;但在复杂的测试环境中,此次设计的跨阻电路,探测障碍物的能力更强,无人机的避障效果更好。