配置机械手的轮式移动机器人目标物体跟踪与抓取

针对配置机械手的室内轮式移动机器人目标物体识别、跟踪和抓取问题,采用一种目标物体识别和机器人定位的方法,利用一种基于模糊控制的轮式移动机器人视觉伺服跟踪控制的方法。针对机器人目标识别跟踪及抓取过程中受环境条件变化的影响,采用HSI颜色模型和基于阈值的区域分割的图像处理方法可以完成目标颜色物体的快速准确识别。基于云台摄像机角度信息的机器人小车目标定位方法和模糊控制理论,设计了模糊跟踪控制器,使机器人输出合适的线速度和角速度,能够实现机器人目标跟踪,使移动机器人趋近目标物体位置,并完成机械手目标物体抓取任务。仿真和实时实验结果表明：所设计的系统具有良好的目标物体识别、跟踪和准确抓取目标的能力。     

基于AHMRRT的移动机器人路径规划算法

为解决单向快速探索随机树(rapid exploring random tree,RRT)算法路径规划效率低且易陷入局部极小点的问题,提出了一种自适应启发式多快速探索随机树(adaptive heuristic multiple rapid exploring random tree,AHMRRT)路径规划算法.一方面,基于多随机树构建策略的AHMRRT算法可以在起始点、目标点、子目标点生成4棵随机树,同时进行扩展搜索,从而提高路径规划效率;另一方面,通过在单棵随机树生长过程中添加自适应启发式偏置因子,AHMRRT算法可以根据环境中障碍物的情况自适应地改变新节点的生成策略.探索自由空间时,该算法可以在偏置因子的作用下迅速向目标点扩展以提高搜索效率;探索多障碍物空间时,该算法将调用随机采样函数以防止落入局部最优.在仿真实验中,设计了4种环境下AHMRRT算法与随机概率目标快速探索随机树(probability goal RRT,PGRRT)、双向快速探索随机树(bidirectional RRT,BRRT)算法的对比实验,仿真实验结果证明了该算法的可行性和高效性.     

基于EKF的移动机器人RFID定位系统研究

由于RFID读取器对标签的距离不可知, 基于RFID的定位会产生固有误差.为了减小RFID定位系统的固有误差, 研究了移动机器人融合RFID、超声波、电子罗盘和里程汁自定位的方法, 通过扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)解决RFID定位在位姿更新之间的误差累积, 提高定位的性能.通过Matlab仿真, 试验结果表明该算法可行且有效.     

移动机器人运动规划的粒子群优化算法

针对移动机器人非完整运动规划问题,采用多项式插值技术实现控制参数化,将无穷维非完整运动规划问题转化为有限维参数优化问题.考虑系统的能量消耗和末端约束,构造了优化的目标函数.提出了一种求解移动机器人非完整运动规划的粒子群优化算法.仿真结果验证了移动机器人运动规划的粒子群优化算法的有效性.     

机器人多指手的优化抓取力计算

由于机器人灵巧手与物体接触所产生的摩擦力约束为非线性约束,导致实时计算手指抓取力受到了极大的限制。提出了一种计算多指手优化抓取力的通用方法,其关键是利用拉格朗日乘子法,通过自动调节各手指法向接触力的权值系数来获得满足非线性摩擦锥约束的初始抓取力,并结合梯度流的方法对初始抓取力进行优化。对于任意的干扰外力,在满足抓取稳定性的情况下,可快速地计算出各手指的优化抓取力。仿真结果证明了该方法的有效性。     

优化的移动机器人无障区域内覆盖路径研究

移动机器人在含障区域内全覆盖路径规划的优化问题是一个需要整体考虑的问题,通常包括无障子区域分割、子区域内部行走路径和子区域间衔接三个子问题.文章研究子区域内部行走路径的优化问题,对几种常用的行走路径进行计算、分析和比较,并用实物机器人进行了行走实验.结果表明,无论从局部和全局上讲,向内螺旋式路径更适合于移动机器人在无障子区域内完成全覆盖任务.     

移动机器人视频稳定方法的研究

介绍了电子稳像技术的发展概况以及相关算法.对KLT算法进行改进,在特征点提取过程中采用测量相异量的方法量化特征点在最初图像和当前图像之间的变化,从而解决了因为外界因素带来的的特征点提取困难的问题;引入亮度适应方法,用相对亮度差替代绝对亮度差,较好地解决了光照变化给特征匹配带来的困难.在移动机器人视觉平台上进行了实验,验证了算法具有实时性的稳像效果.     

未知环境下基于快速搜索随机树的机器人路径滚动规划

在未知环境下,移动机器人没有全局信息,一次只能规划出探测范围内的局部路径.针对这一特点,提出了一种全新的基于滚动窗口的快速搜索随机树算法.该算法以机器人出发点为根节点,充分利用机器人实时测得的局部环境信息,以滚动方式进行在线扩展,逐渐增加叶节点直至随机树的叶节点包括了目标节点,从根节点到目标节点的随机树的边即为规划出的路径.大量仿真实验表明,即使在障碍物非常复杂的未知地理环境下,该算法也能快速规划出一条全局优化路径,且能安全避障.     

面向三维陷阱空间的改进RRT算法航迹规划

鉴于RRT算法在三维陷阱空间的路径规划中存在规划时间长、成功率低、路径不规则等缺陷,提出一种改进RRT算法(IRRT),结合蚁群优化算法的思想,对RRT获得的路径设置信息素更新规则,采用轮盘赌选择获取下一个扩展点,通过迭代以获得理想的路径方案。同时,提出设置三维突防关键点引导航迹搜索应对三维陷阱空间狭小突防间隙,提高算法的搜索性能。针对三维陷阱空间下的航迹规划的仿真实验表明,较其他常用的航迹规划算法,采用三维突防关键点的IRRT算法更具有更好的稳健性和收敛性能。     

基于一种改进PSO的移动机器人路径规划

提出了基于一种改进微粒群优化算法的移动机器人在已知环境信息下的路径规划方法。通过对算法中微粒的速度进化方式的改进，使算法能有效地对搜索空间进行搜索，避免陷入过早收敛，此外还将边界约束、静态避障和最短路径这3个条件表示成一个简单的适应度函数，使整个优化过程满足路径规划的任务要求。最后，通过仿真取得了很好的效果，证实了方法的可行性和有效性。     

基于一种改进PSO的移动机器人路径规划

提出了基于一种改进微粒群优化算法的移动机器人在已知环境信息下的路径规划方法。通过对算法中微粒的速度进化方式的改进，使算法能有效地对搜索空间进行搜索，避免陷入过早收敛，此外还将边界约束、静态避障和最短路径这3个条件表示成一个简单的适应度函数，使整个优化过程满足路径规划的任务要求。最后，通过仿真取得了很好的效果，证实了方法的可行性和有效性。     

基于栅格法的机器人路径规划快速搜索随机树算法

针对复杂环境下的机器人路径规划问题,提出了一种全新的基于栅格法的机器人路径规划快速搜索随机树算法。以机器人出发点为随机树的根节点,通过扩展,逐渐增加叶节点直至随机树的叶节点中包含了目标点。从出发点到目标点之间的一条以随机树的边组成的路径就是目标路径。研究表明在同样的环境下与遗传算法、A^＊算法相比该方法能在更短的时间内找到更优的路径。仿真实验也表明,即使在随机生成的复杂环境下,利用该算法也可以快速规划出一条全局优化路径,且能安全避障。     

基于二进制粒子群算法的移动机器人路径规划

由于用PSO进行机器人路径规划的研究尚局限于用连续模型规划连续描述的环境中的路径,使算法受到一定的局限性.为此,研究了一种全新的基于栅格法的机器人路径规划二进制粒子群算法.首先用栅格法描述机器人工作环境,在此基础上,将机器人路径表示为粒子位置的二进制编码,并以路径长度为适应值,产生初始种群后,再对粒子位置和速度进行更新,经过多次迭代,即可获得从起始点到目标点的一条全局最优路径.该方法模型简单,算法复杂度低,收敛速度快,计算机仿真实验证明了该方法的有效性和先进性.     

基于改进随机蕨的移动机器人物体识别算法

物体识别是智能移动机器人的重要功能之一,针对计算机视觉领域移动机器人在约束场景,如低图像分辨率,运动模糊和背景杂乱等相关研究比较少的现状,根据移动机器人捕获图像的特点,对随机蕨算法的参数进行了调整,并对匹配标准进行了改进,取得了较好的识别正确率。该算法实时性较好,适用于移动机器人的物体识别。     

移动机器人智能避障算法仿真研究

针对轮式移动机器人运动过程中避免碰撞固定障碍物的问题,提出了一种基于预先检测位置的智能控制算法。该算法以障碍物边预先检测位置为运行过程的子目标,通过经由各子目标,实现移动机器人绕行障碍物,避免碰撞的目的。仿真结果显示:使用此智能控制算法,移动机器人能够实现平稳绕行障碍物,到达最终目的地。     

蜂窝移动通信网络的智能优化方法研究

研究了基于人工智能技术(AI)的智能网络优化方法, 设计了智能代理(IA)式蜂窝移动通信网络优化工具IOS-CMCN, 剖析了系统中引入的相关智能技术, 并通过应用举例对IOS-CMCN的可行性和实用性进行了分析研究.     

使用遗传算法规划移动机器人路径

提出了一个基于遗传算法的移动机器人路径规划方法。该方法在对自由空间进行链接图法建模的基础上,先用网络图最短路径算法进行粗路径的搜索,然后再利用遗传算法进行路径点的调整,从而规划出机器人的行走路线。通过对路径点的编码处理,使得仅使用简单遗传算法就能对路径规划问题进行求解。仿真结果表明,该方法简单易行,并且所规划出的路径的质量有所提高。     

一种改进的移动机器人视觉跟踪算法研究

运动物体的实时跟踪是移动机器人视觉的关键技术之一．为了实现对目标快速有效的跟踪,本文提出了一种改进的移动机器人视觉跟踪算法,该算法在mean shift算法的基础上,利用颜色特征作为视觉跟踪依据,并且引入Kalman滤波进行迭代窗口的预测．实验仿真结果表明,本文算法一定程度上消除了光照条件的影响,而且很好的解决了当目标被遮挡时发生目标跟踪偏差或丢失的问题,具有实用价值．