移动机器人导航方法的分析与研究

移动机器人导航是机器人理论与应用研究技术的核心。文章根据移动机器人导航技术的运用,将移动机器人导航方法分为两大类:非主动导航与主动导航,并且对不同的导航方法进行了分析和研究,进行了总结。     

模糊神经网络数据融合在移动机器人导航中的应用

提出一种基于模糊神经网络的多传感器数据融合方法,并将其用于自主移动机器人的导航避障。采用BP神经网络作为基体,将模糊技术和神经网络有机结合组成模糊神经网络控制系统,实现了模糊规则自动提取及模糊隶属度函数的自动生成。实验表明该方法可实现机器人的安全避障。     

基于模糊算法的移动机器人导航

给出了一种在移动机器人导航中基于超声传感器的模糊避障算法。通过此算法,降低障碍物幻影的干扰。在仿真和真实环境下,实验结果都表明该算法可行有效。     

基于二型模糊系统的强化学习及其在机器人行为学习中的应用

针对复杂的移动机器人导航问题,提出一种基于二型模糊系统的强化学习算法。它既可以利用二型模糊系统解决大规模强化学习中状态空间到动作空间的映射问题,也可以利用强化学习算法完善二型模糊系统中模糊规则,解决了二型模糊系统主观定义模糊规则的局限性,提高了算法的学习效率。最后,将该算法应用到移动机器人导航的行为学习问题中,通过实验证明了研究算法的有效性和精确性,利用该算法可以使机器人在复杂环境下完成导航任务。     

一种基于视觉避障及导航功能的机器人设计

以机器人为研究对象,利用较低成本设计并开发了一种基于机器视觉的,能实现有效避障和自动导航的服务机器人系统;通过机器人设计方案的整体阐述和研发过程的具体分析(包括硬件结构与外观的设计、机构功能电路的调试、视觉避障与引导线标志实现导航的控制等),为机器人技术在专业实践领域中的应用奠定基础。     

基于立体相机和GPS的实时移动机器人混合导航研究

目前大多数用于大规模户外运行的机器人导航系统是基于高端传感器实现,研发低成本导航系统具有实际应用价值,故设计一种仅使用立体相机和普通GPS接收器的低成本自主导航混合系统很有必要.本研究所提出的方法需包括视觉测距(VO),位姿估计,障碍物检测,局部路径规划和航路点跟随器.视觉测距不可避免地会出现漂移(误差累积),GPS提...     

机器视觉在农业机械导航技术上的应用研究

随着时代发展与科学技术水平的提升,基于机器视觉的导航系统在工业、服务业等多个领域均得到了广泛化应用,并且展现出了较为突出的应用效果。在农业机械领域,目前已有的一些导航方式并不适用于一些复杂化、烦琐化的环境下,无法满足导航要求,所以将机器视觉应用于农业机械导航技术方面在提高农业生产效率、促进农业产业高效化发展方面具有重要意义与价值。基于此,本文在研究分析的过程中,围绕机器视觉在农业机械导航技术上的应用展开了深入化、全面化的探析,旨在进一步提高机器视觉在农业机械导航技术方面的应用水平,推动我国农业实现健康、可持续发展的总体目标。     

基于视觉导航的AGV模糊-最优控制研究

介绍了基于视觉导航的路径识别算法，该算法能够较好地计算出自动引导车的相对位置，并通过相对位置信息，运用模糊一最优控制策略来实现自动引导车的路径跟踪控制。不同条件下所做的大量仿真计算均表明，基于视觉导航的模糊最优控制器工作稳定、切换平滑、跟踪控制误差小且有较好的抵抗外界噪声干扰能力。     

机器视觉中基于彩色伪随机编码特征点匹配的研究

为研究基于单幅二维图像不标定欧氏重构三维场景的理论,介绍一种采用伪随机编码结构光照明主动视觉技术.利用伪随机序列的窗口特性,使被编码结构光照明的场景表面每一个特征点都具有唯一的代码,可以唯一地被辨识.实验表明,该编码结构光主动视觉系统,可以比较容易地解决被动视觉系统中难以解决的特征点匹配问题,实验效果良好.     

移动机器人导航算法研究

利用非线性微分动力系统稳定性理论,用点吸引子构造移动机器人奔向目标行为和用点排斥子构造避障行为两种行为模式,将奔向目标行为和避障行为相结合,使机器人能够根据所处环境的变化,通过行为模式权值的调整实现行为间的竞争;分析了系统稳定的基本条件,建立了基于动态方法的智能机器人行为动态导航模型;运用立体双目视觉构建局部地图,通过计算机实例仿真,验证了该机器人导航模型的可行性。仿真结果表明:该模型可以满足较为复杂未知动态环境中的导航和目标跟踪要求。     

未知环境中移动机器人基于行为的自主导航与环境构建

将模糊控制应用于基于行为的移动机器人控制结构中,使机器人具备了避障、避险和障碍物识别等基本的自主导航能力。针对未知环境中移动机器人的地图构建问题,提出了基于虚拟势场的全局搜索方法,采用基于栅格的地图表示方法,利用声纳传感器收集信息,实现对障碍物的识别和定位。通过试验验证了该方法的可行性。     

室内移动机器人导航系统研究与实现

实现了一种低成本高性能室内移动机器人导航系统。针对 Cartographer 算法使用激光雷达数据在室内 Long-Corridor 场景下建图的局部匹配错误导致定位不准的问题,使用扩展卡尔曼滤波融合激光雷达、里程计和惯性测量单元 3 种数据进行位姿估计,得到较为精准的定位,可有效提高建图精度;针对传统 AMCL 算法重定位耗时长的问题,采用基于扫描匹配的重定位方法,通过将当前 Scan 与 Submap 进行匹配,降低了扫描匹配方法的重定位耗时;针对 A * 全局规划算法路径搜索时间长、拐点较多的问题,提出一种改进 A * 算法,通过优化启发函数和增加拐角优化函数,缩短了算法搜索时间,同时去除了冗余拐点。结果表明,重定位耗时减少 80.43% ,改进 A * 算法搜索时间减少 22.79% 。     

机器人沿墙声纳导航的研究

为实现机器人的室内导航,本文提出了一种基于声纳传感器的沿墙导航方法。算法对室内典型结构和机器人可能存在的状态进行了建模,通过声纳传感器阵列所获知的外部数据判断机器人当前状态,应用有限状态机实现了机器人各种运行状态的相互转移。实验结果表明,该方法可以有效地应用于机器人室内导航,对各种室内典型结构的组合、变换具有较高的适应性。     

基于两轮机器人运动模型的Kalman滤波视觉导航

在视觉算法对目标物识别的基础上,对两轮移动机器人运动模型进行分析,提出将其作为扩展卡尔曼滤波的系统状态方程,并应用到视觉导航系统中。仿真实验及实际测试表明,方法能较好地对两轮移动机器人的运动实现预测和估计,减轻环境干扰影响、降低处理计算量并提高系统实时性,满足了机器人在复杂环境下视觉导航的要求。     

移动机器人导航和定位技术

对移动机器人导航和定位技术的历史和现状进行了详细的分析、论述。阐述了机器人导航和定位技术的发展趋势。     

一种人形机器人气动导航主动控制系统

为解决人形机器人导航控制智能化水平较低,自适应程度不高的问题,设计了一种基于北斗导航的人形机器人气动导航主动控制系统.建立了人形机器人运动学数学模型,研发了机器人气动导航控制系统,通过国家2000坐标下导航实验,对模型和系统进行了实验验证.结果表明:建立的运动学数学模型和导航控制算法是合理的,研发的气动导航主动控制系统...     

轮式移动机器人的控制系统设计

阐述了线导航的室内轮式移动机器人的设计方法,它采用光电传感器为关键器件,将不同地面颜色转换为不同电压的电信号,以STC12C5408AD为控制核心,根据路面的不同情况采取不同的控制模式。