具有越障和避障功能的小型移动机器人设计

针对在复杂环境下对移动机器人的运动要求,采用行星轮传动机构设计一种具有越障和避障功能的移动机器人,对越障和避障过程进行性能分析,确定机器人的最大越障高度和最大转向半径。     

关节型码垛机器人自主避障的方法研究

码垛机器人在某种具体工作环境中,抓取位置和垛盘之间可能存在障碍物,由此给码垛作业带来了困难。为了解决码垛作业的避障问题,提出一种实现自主避障的轨迹规划方法,该方法主要包括障碍物信息分析、运动检测以及避障规划等部分。首先以一种新型码垛机器人为研究对象,采用解析几何法分析研究此码垛机器人的运动学模型并确定其工作空间,然后通过分析和检测障碍物信息设计出自主避障的方法,最后基于OpenGL仿真软件验证此方法的正确性。仿真结果表明该方法简单有效,通用性强。     

实时专家系统在全自主足球机器人动态避障中的应用

本文在深入研究动态变化环境中全自主足球机器人避障问题的基础上,介绍了实时专家系统在全自主足球机器人动态避障中的应用及实现,以及专家系统对足球机器人避障问题进行分析和描述,通过系统具有实时的对障碍进行判断,产生决策给足球机器人,从而达到避障的目的。     

基于改进人工势场法的电力巡检机器人自动避障轨迹规划

为了使巡检机器人在电力系统中避开障碍物,顺利完成电力巡检工作,提出基于改进人工势场法的电力巡检机器人自动避障轨迹规划方法。构建了电力巡检机器人的被控对象模型,分析电力巡检机器人的避障运动学,根据分析结果采用栅格法获取环境参数,实现环境建模,获取电力巡检机器人工作环境信息;引入改进人工势场法,叠加斥力势场和引力势场获得合力势场,判断环境中的障碍物并规划避障路线,完成电力巡检机器人自动避障轨迹的规划。实验结果表明,所提方法的避障准确率高、规划效果好、规划效率高。     

地下掘进机器人转向和避障机理研究

地下掘进机器人工作在复杂的矿山环境中,不可避免的会遇到岩石等障碍物,因此合理的设计转向机构来进行避障具有重要意义。通过分析地下掘进机器人转向过程的工作原理,设计出地下掘进机器人的转向机构。然后对转向机构所具有的转向能力进行确定,并在此基础上分析避障运动的过程和原理,确定避障过程中的主要影响因素,建立相应的数学模型。以避障所需满足的条件作为约束条件,避障路径总长S'作为优化目标,R'为变量。通过已建立的数学模型,采用MATLAB软件编程,进行合理的优化,得出最佳的避障转向角度,验证了所设计转向机构的合理性。该转向机构的设计将为地下掘进机器人的运动学、动力学及优化设计研究打下基础。     

基于虚拟力的冗余度机器人自主避障研究

针对具有末端位姿约束的冗余度机器人,提出了一种实现障碍回避的新方法。该方法将虚拟力和多体动力学引入冗余度机器人的自主避障中,机器人在避障力、任务路径吸引力等综合作用下实时地回避障碍物。避障算法对机器人的工作区域进行划分,并实现末端关节避障力的精确计算。该方法使障碍回避过程不再依赖于运动学优化,提高了系统的实时性。     

基于通用运动学模型的移动机器人避障路径规划

介绍了移动机器人二轮差动机构通用运动学模型的建立、避障行为决策、避障运动控制等,提出了一种足球机器人避障路径规划方法.该方法简化了机器人避障的步骤,提高了机器人避障的灵活性和鲁棒性.仿真试验证明这种方法是可行而有效的.     

基于高斯噪声发散的协作机器人路径优化及避障

为解决协作机器人示教学习领域中回归路径过拟合的问题,提出一种基于高斯噪声发散的路径优化方法,该方法通过在原始示教数据中随机增加符合高斯分布的噪声值来模糊由于人为示教产生的抖动等不利特征,以减少回归路径对冗余弯折特征的保留,从而提高回归路径的质量.在此基础上,针对回归路径自适应性差的问题,提出一种基于点云消隐的自适应避障策略,通过对被障碍物影响的数据点云进行消隐处理来引导回归路径避开障碍区域,实现了无需重新示教自适应生成避障路径.最后,利用U R5机器人进行了有障碍物时的自适应抓取实验,结果表明,所提方法能有效改善路径的平滑度,并能达到自适应避障的效果.     

用于桥梁检测的冗余度机器人设计及避障能力分析

针对桥梁检测设备的现状,提出一种新的具有冗余自由度的桥梁检测机器人方案,以实现检测摄像机在桥底的定位。对所提出的桥梁检测机器人进行了构型设计和运动学分析,利用可操作椭球和避障操作椭球的概念对其可操作度和避障能力进行了评估及仿真,以等高线图的形式直观地表示了机构主要参数对机器人可操作度及避障能力的影响,为机器人机构参数优化以及避障路径规划提供了依据。     

蛇形机器人避障的模糊神经网络控制

通过对蛇形机器人平面蜿蜒运动分析，利用模糊神经网络控制原理，对蛇形机器人的避障进行控制，实现了用蛇形机器人左右摆动电机为控制对象的蜿蜒避障运动，并给出了相应的仿真结果。     

冗余度机器人梯度投影避障算法的改进

针对传统基于梯度投影法的避障算法只进行关节空间局部调整,无法实现冗余度机器人末端躲避障碍物的不足,提出一种改进的避障算法。借助人工势场思想,实时地规划出冗余度机器人末端的避障路径。同时以最短距离为指标,进行关节空间自运动调整。末端避障和关节自运动调整相结合,实现全局范围避障。最短距离计算采用解析方法,避免最短距离垂足落在杆件延长线上的问题。在MATLAB软件中进行了冗余度机器人避障仿真,规划用时1.73 s,证明改进后避障算法的有效性和高效性,并且能实现目标追踪过程中的动态避障。     

未知环境下机器人避障设计研究

随着信息技术的发展,各个领域越来越需要高性能的自动化系统。机器人技术飞速发展,研究重点已经转向在复杂、未知、不可预测环境中独立工作的自主式智能机器人。介绍了机器人Q学习避障算法的实现方法,并构建了仿真实验平台,模拟了移动机器人在未知环境下自主地、安全地从起始点到达目标点的过程。通过仿真实验验证了Q学习实现机器人在未知环境下的行为选择控制是可行的、有效的,并验证机器人在未知环境下具有良好的越障性能。     

简易避障机器人的设计

针对矿井中的各种灾害,设计了一种适合矿井救援的简易避障机器人。该设计以AT89C51单片机作为智能机器人的检测和控制核心,采用红外光电传感器实现机器人避障。在硬件设计的基础上。通过软件编程,实现了对智能机器人行进、绕障、停止的控制和检测数据的存储、显示。本设计制作的简易避障机器人工作性能稳定。工艺简单,易于控制。且实验现场运行效果良好。     

基于虚拟力场法的移动机器人避障研究

针对移动机器人,提出了一种基于虚拟力场法的位置闭环避障方法。该方法简易、直观,使机器人在移动过程中能够检测到未知的障碍物并避开它,实现机器人朝着目标点移动。通过实验验证了这种方法的效果良好。     

一种基于虚拟推力的冗余度机器人避障算法

针对冗余度机器人可能遇到的障碍影响机械臂末端运动的特殊避障问题,提出了一种基于虚拟推力的可实现主从任务转换的避障算法。通过引入两个随障碍与机械臂最小距离而变化的转换系数,实现末端轨迹跟踪和避障运动的任务转换,同时解决障碍影响机械臂末端和中间杆件运动的避障问题。通过对空间七自由度机器人的仿真实验对算法进行验证,结果显示机械臂成功避障,关节曲线平稳连续,算法效果明显。     

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.     

平面超冗余机构基于脊线初始位形的避障研究

研究超冗余度机器人的避障问题具有重要的应用意义.首次通过对基于脊线表达的平面超冗余度机器人机构的实际工作空间的分析,提出了一种简单的基于脊线初始位形规划的避障方法.给出的一个平面十杆超冗余度机器人机构的算例证明了所提方法的有效性.     

基于遗传算法的冗余度TT—VGT机器人的避障规划

针对遗传算法提出了一些改进措施,用以提高算法的收敛速度和精度,并提出了四面体变几何桁架机器人的避障判据。应用改进后的遗传算法,实现机器人末端给定的运动轨迹和避障要求,并求得相应瞬时的关节变量值;并对７ 个自由度的四面体变几何桁架机器人进行了仿真计算     

可重构柔索并联机器人协同避障方法研究

针对可重构索驱动机器人自身结构与环境障碍物间高碰撞风险问题,设计了一种基于临界支撑线及多指抓握的可重构柔索机器人协同避障方法。通过简化环境障碍物与机器人结构得到一类可重构柔索机器人在复杂环境下的一般模型,在此模型基础上利用其结构的拓扑约束及障碍物间的临界支撑线求取机器人的无碰撞运动区域;通过凸包算法及凸包映射算法求取不同构型及障碍物分布下可重构柔索并联机器人的力封闭工作空间,并分析不同构型及障碍物分布对机器人无碰撞力封闭工作空间的影响;随后,通过优化算法求取指定运动轨迹上最优索分布;最后在重构索驱动机器人实验平台对所得优化结果进行验证。实验结果显示,所设计的可重构柔索机器人协同避障方法能有效避免重构索驱动机器人运动过程中的碰撞。     

基于神经网络深度强化学习的分拣机器人避障规划技术

分拣机器人的避障决策过程较为复杂，为提高分拣机器人的工作效果，设计基于神经网络深度强化学习的分拣机器人避障规划技术。首先，在动力学场景中设置障碍物，利用马尔科夫决策过程获取分拣机器人的运动状态后，判断障碍目标。在对神经网络实施深度优化学习后，设置了导引奖赏机制，并结合人工势场法建立连续型奖励函数，引导机器人向正确方向运动。将分拣机器人运动状态输入到神经网络中，在导引奖赏机制的引导下实现分拣机器人的避障。在环境中设置了障碍物，实现环境搭建，仿真测试实验结果表明：该方法具有较高的避障能力，可引导机器人在运动过程中做出正确的动作，进而实现精准避障。