一种室内环境下移动机器人的路径规划新算法

文章首先建立移动机器人对室内环境的全局模型,通过任务规划将全局目标分解为易于实现的多个子目标。然后针对每一个子目标,根据机器人边界圆直径构建一种改进的可视图,利用可视图和Dijkstra算法得到对子目标的全局路径,从而实现全局目标的路径规划。该算法简单,适于室内环境下移动机器人的实时导航系统。     

一种新的移动机器人全局路径规划算法

提出了一种新的移动机器人全局路径规划算法．该算法不需要对环境中的障碍物特征做任何假设,也不需要建立障碍物的连通图模型,有效地克服了传统路径规划算法因为搜索而带来的计算复杂性问题,提高了算法的适应性和实时性．仿真结果证明了算法的有效性．     

Matlab软件优化工具箱的应用

简要介绍了Matlab软件工具箱的特点和功能 ;对优化工具函数进行了分析 ;探索其在最优化设计中的应用。基于Matlab语言的结构优化设计具有语言简单、函数丰富、编程效率高、扩展能力强等特点 ,具有很好的应用前景 ,值得推广。     

基于VB/Matlab的果园移动机器人路径识别系统

为实现果园移动机器人导航信息的获取与实时显示,提出一种道路中心线类型的判别方法,并设计一种果园路径识别系统。通过对十六色相环在HSV颜色空间下H分量的分析,确定图像二值化阈值。针对处理完成的二值图,采用行扫描点检测算法获得道路中心离散点并用直线进行拟合,以直线和弯曲道路图为样本,分析离散点至拟合直线距离的均值方差分布,确定果园道路中心线类型判别条件,根据判别结果拟合果园道路中心线。为实现系统可视化,采用Matlab与VB混合编程技术将导航信息实时显示在VB设计的系统界面中。实验结果表明,与采用垂直投影法的Matlab-GUI视觉导航系统相比,该系统导航信息更新速度较快,道路识别成功率较高。     

一种复杂环境下移动机器人避障新方法

为解决基于传统人工势场法的机器人避障算法在陷阱区域或在障碍物前会产生震荡而导致机器人不能到达目标点的问题,提出一种带记忆功能的沿边法;通过记录和分析障碍物边缘人工势场法的局部最小点来判断目标点是否被障碍物包围,从而避免机器人来回震荡以及围着目标点旋转的现象;首先进行沿边行为激活和退出条件研究,然后进行局部最小点记录条件分析,最后给出了目标点被障碍物包围的判断准则;仿真实验,结果表明该方法解决了复杂环境下机器人的避障问题;该方法用于复杂环境下的机器人避障是可行的、有效的.     

未知环境下基于传感器的移动机器人路径规划新方法

提出了一种未知环境下机器人在线路径规划算法. 该算法在多数情况下比传统方法更具智能性和灵活性, 并且可以解决无边界环境中单方向无限延伸的障碍物的绕行问题．     

一种基于多组传感器信息移动机器人的避障方法

提出了一种基于多组传感器信息的移动机器人避障的新方法.该方法把多组传感器信息作为ART-2神经网络的输入,实现移动机器人对当前感知环境的快速识别和分类.在此基础上,设计了用于移动机器人在未知环境下避障的模糊控制器.试验证明了这一方法的有效性和实时性.     

机器人自适应主动同时定位与建图新方法

针对多机器人的定位与建图受到即时定位与地图构建(SLAM)研究方法和技术不成熟的制约问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的自适应同时定位与建图方法;首先,基于EKF估计方法,将SLAM中机器人运动方式的选取问题转化为一个多目标最优控制问题,机器人选取最优化目标函数的控制输入,从而以主动的、智能的和自适应的方式探索环境;然后,将上述方法推广到多机器人SLAM中,以实现更为准确、高效和鲁棒的定位与建图;仿真结果表明,该方法大大提高了机器人建图的效率、准确性和鲁棒性;该方法用于机器人主动同时定位和建图是可行的、有效的.     

室内移动机器人新型视觉导航系统设计

视觉导航作为一种重要的机器人导航方式正日益受到人们的关注,为了解决目前采用视觉导航存在的算法设计复杂、导航性能差等问题,提出一种新的室内移动机器人视觉导航系统设计方案。首先阐述了该导航新方法的设计思想,然后介绍了采用该方法的导航系统的整体结构设计。利用放置在室内固定位置的摄像机采集室内环境的视频图像,设计了实时图像分析算法实现障碍物躲避、机器人位置跟踪等功能,为机器人的行走提供导航依据,同时通过无线通信的方式发送控制指令,实现对室内移动机器人的行走过程导航控制。     

New Entropy-Based Adaptive Particle Filter for Mobile Robot Localization

Over the last decade, particle filters have been applied with great success to a variety of state estimation problem. The standard particle filter suffers poor efficiency during the estimation process, especially in the global localization and kidnapped problem. In this paper, we proposed a novel information entropy-based adaptive approach to improve the efficiency of particle filters by adapting the number of particles. The information entropy-based adaptive particle filter approaches use the information entropy to present the uncertainty of a mobile robot to the environment. By continuously obtaining the sensor information, the robot gradually reduces the uncertainty to the environment and, therefore, reduces the particle number for the estimation process. We derived the mathematic equation relating the information entropy with particle number. Extensive localization experiments using a mobile robot showed that our approach yielded drastic improvements and efficiency performance over a standard particle filter with fixed particles and over other adaptive approaches.     

一种移动机器人的路径规划算法

本文提出一种移动机器人路径规划最短切线路径算法。依据此算法，机器人能顺利地避开障碍物到达目标位置，其原理简单，计算快捷，容易实现。仿真结果验证了它的有效性和实用性。     

一种新颖的基于二分法和模糊控制的移动机器人避障系统

针对超声波传感器波束角窄导致移动机器人存在避障盲区的现状,研究了一种新颖的超声波避障系统。该系统采用六个超声波传感器构成特别设计的超声波阵列,实现无盲区检测中大型移动机器人前方及左右两侧障碍物的位置,充分保障运行安全性;同时在避障算法上,采用二分法和模糊控制相结合的控制算法,简化了模糊控制规则使系统具有很好的智能性和实时性,实现了移动机器人选择最佳避障路径并对新增的动态障碍物进行避障。将此避障控制系统应用于移动机器人上,实验结果表明：在未知环境下,实现对移动机器人周边的无盲区检测,并且能够实时根据周围障碍物的动态情况选择最佳避障路径,避免了其它避障控制算法中易出现的误避障和二次避障的情况。     

Matlab神经网络工具箱BP算法比较

BP前馈网络,应用的最为广泛的神经网络,目前拥有许多算法。研究了Matlab神经网络工具箱提供的多种BP算法函数各自的优势和不足,以能在各种不同条件面对不同问题时选用更合适更快速的算法。在介绍了这些算法的基本原理的基础上,以一级倒立摆模型为例进行仿真研究。分别选用简单网络和复杂网络,并对学习步长做了改变,对比了各种BP算法在不同情况下的迭代次数和仿真时间,验证了新型BP算法的优势,得出了对简单网络和复杂网络应该如何选用BP算法的结论。     

基于Matlab遗传算法工具箱的函数优化问题求解

介绍了遗传算法的基本原理和求解流程,详细阐述了Matlab遗传算法工具箱的使用方法,并通过使用遗传算法工具箱对一个典型的函数优化问题进行求解,验证了该工具箱在解决函数优化问题上的有效性和实用性     

MATLAB化工单元操作工具箱的开发

采用面向对象的基本思想,在MATLAB／SIMULINK环境下,开发出一个基于MATLAB的化工单元操作工具箱（ChET)并以此工具箱为基础进行了过程模拟的尝试,与ASPEN模拟计算结果对比表明：ChET工具箱能成功应用于化工过程模拟,ChET工具箱为化工过程可视化,面向对象建模提供了一个迅速,高效的软件开发环境。     

基于激光测距仪的移动机器人避障新方法

针对向量场直方图（VFH）算法对阈值敏感的问题,基于激光测距仪提出一种通过自适应调节阈值求 可行方向的移动机器人实时避障算法．对于给定的一组阈值,用其中的每个阈值求可行方向,在获得的接近目标方 向的所有可行方向中,选取最大阈值所对应的方向作为机器人的参考行驶方向．根据当前行驶方向与参考行驶方 向之间的偏差和所选阈值的大小对线速度进行限制．在ASR 机器人上进行实验的结果表明,当最大运行速度设为 0.8 m/s 时,机器人能够以0.61 m/s 的平均速度安全平滑地通过障碍区．     

运用Java编程扩展Matlab虚拟现实的交互功能研究与实现

结合应用Matlab中的虚拟现实工具箱,讨论用Matlab创建虚拟现实并与其交互的方法。针时Matlab虚拟现实的交互局限性,提出采用Java编程扩展Matlab虚拟现实可视化交互功能的解决方案,给出一个扩展虚拟现实工具箱交互功能的应用实例。     

一种基于声纳信息的移动机器人实时导航方法

提出了一种基于声纳信息的移动机器人实时导航方法。首先建立声纳感知数据向地图映射的概率模型,将声纳感知到的环境信息以基于栅格的概率值进行表示,并利用D-S证据理论对其进行数据融合,得到机器人的局部环境。在此基础上,采用基于滚动窗口的方法进行移动机器人路径规划,最终实现实时导航。试验结果表明该方法是可行和有效的。     

A Fuzzy-Logic-Based Approach for Mobile Robot Path Tracking

One important problem in autonomous robot navigation is the effective following of an unknown path traced in the environment in compliance with the kinematic limits of the vehicle, i.e., bounded linear and angular velocities and accelerations. In this case, the motion planning must be implemented in real-time and must be robust with respect to the geometric characteristics of the unknown path, namely curvature and sharpness. To achieve good tracking capability, this paper proposes a path following approach based on a fuzzy-logic set of rules which emulates the human driving behavior. The input to the fuzzy system is represented by approximate information concerning the next bend ahead the vehicle; the corresponding output is the cruise velocity that the vehicle needs to attain in order to safely drive on the path. To validate the proposed algorithm two completely different experiments have been run: in the first experiment, the vehicle has to perform a lane-following task acquiring lane information in real-time using an onboard camera; in the second, the motion of the vehicle is obtained assigning in real-time a given time law. The obtained results show the effectiveness of the proposed method     

基于人机交互的移动服务机器人导航系统

针对目前全自主移动机器人尚难实现的问题,基于人机结合的思想研制了由操作者、人机交互平台和移动机器人组成的“人—机—环境”一体化移动机器人导航系统．介绍了该系统的结构组成,阐述了系统导航策略,详细分析了人机交互、人机协作、移动机器人位姿预测及基于扩展卡尔曼滤波的位姿校正方法．设计了导航系统界面,通过在室内真实环境下的导航实验,验证了该“人—机—环境”一体化移动机器人导航系统的有效性．