移动机器人运动轨迹控制算法研究

为减少轮式移动机器人运动中相邻电机的耦合误差,提高整体运动的协调性和同步性,结合轮式机器人运动学模型,提出一种位置式PID反馈控制算法。根据轮式控制原理,在经典PID控制算法的基础上,引入级联反馈控制算法,对左右两轮的反馈增量进行修正,从而调整左右两轮电机转速。最后通过实验对上述算法进行验证,并与传统PID控制算法进行比较。实验结果表明,在对左右两轮控制方面,位置式PID控制算法更稳定。     

移动机器人对障碍物运动轨迹预测方法的研究

确定了移动机器人在移动平面上的2个坐标系,并在其中一个坐标系中建立了机器人与障碍物相对位置变化的动态方程,运用Kalman理论障碍物动态轨迹进行预测,仿真实验表明该方法可对障碍物位置变化进行有效的预测。     

螺旋面数控加工刀具运动轨迹计算方法研究

在数控机床上加工螺旋面多采用平面啮合理论,但实际在工件表面的切削轨迹为空间曲线,针对平面编程方法存在不可消除的理论误差,对截面包络法数控加工螺旋面时刀触点和刀具运动轨迹进行研究,提出一种新的计算刀触点"最小有向距离算法"的理论并进行论证.     

考虑外部扰动的四轮移动机器人运动轨迹控制优化方法

控制机器人的运动轨迹，有助于提高四轮移动机器人工作的整体性能，提出考虑外部扰动的四轮移动机器人运动轨迹控制优化方法，利用人工势场法根据机器人运动特点规划其运动轨迹。考虑外部扰动和不确定性因素，结合低通滤波器和滑膜控制器设计运动轨迹控制器，实现四轮移动机器人运动轨迹的优化控制。实验结果表明，所提方法的轨迹控制效果好，距离误差小，稳定性高。     

管内移动机器人拖线力计算方法研究

管内移动机器人拖线力计算方法研究邓宗金，王永福，徐伟（哈尔滨工业大学机械工程系）刘亚州，张淑霞（大庆油建公司施工技术研究所）１管内移动机器人系统管内移动机器人系统由管内移动载体、电缆线、收放线装置三部分组成。移动载体上带有管内作业的执行装置，如图１所...     

基于无线网络的室内移动机器人定位方法研究

基于超声波测距原理,研究开发了一种以nRF24L01无线通信芯片为核心的移动机器人(mobile robot,MR)室内无线网络定位系统。定位系统由阵列式分布的超声波接收器和控制器、一台计算机、一个主控制器组成。使用STC12C5616AD单片机作为核心控制芯片,主控制器接收来自无线网络节点的数据,通过串口将数据发送到上位机进行数据采集和处理,再通过无线模块将此发送给车载系统以控制移动机器人运动。实现了上位机与室内定位系统及移动机器人之间的无线通信,以及移动机器人的实时定位。实验结果证明:该定位系统具有结构简单、成本低、抗各种干扰能力强的优点;定位误差不积累,精度较高,能满足工业用室内移动机器人定位精度的要求。     

移动机器人模糊控制方法研究

移动机器人的智能控制技术是基于机器视觉的移动机器人与智能车辆自主导航的关键技术之一。首先介绍了移动机器人的基本硬件组成，然后模仿人工预瞄驾驶行为，提出了移动机器人运动控制的模糊控制方法，并详细介绍了该控制器的结构组成和设计过程。实验表明：提出的模糊控制方法可保证移动机器人快速、准确地沿各种参考路径行走，且具有良好的鲁棒性。该控制方法也可用于智能车辆的自动导航控制。     

基于Backstepping方法的轮式移动机器人轨迹跟踪研究

根据机器人的运动学模型,对具有非完整特性的移动机器人轨迹跟踪控制进行了研究.采用基于积分backstepping时变状态反馈方法,引入一种新的虚拟反馈量,设计机器人轨迹跟踪控制算法,并且利用Lyapunov方法证明系统的全局稳定性.仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于障碍物STL模型的移动机器人避障方法研究

提出了一种移动机器人的避障方法。首先获得障碍物的主要外形数据并得到其STL模型,再按照所预设的安全距离对STL模型进行偏置;然后通过投影得到STL偏置模型的工作平面上的最大二维轮廓;最后采用数形结合法获取起始点与目标点之间避开投影区域的最短距离,实现机器人避障路径规划。以一个典型的障碍物投影轮廓为例,仿真实验验证了该方法的可靠性。     

基于视觉的移动机器人目标跟踪方法

为实现对行人目标进行快速稳定地跟踪并简化机器人系统,提出一种快速判别尺度空间相关滤波目标跟踪算法(fDSST)与卡尔曼滤波结合的跟踪方法,解决了跟踪过程中因遮挡造成的目标坐标信息丢失问题。根据相关滤波响应图的震荡剧烈程度设置遮挡判断标准,利用遮挡判断标准实现fDSST跟踪算法与卡尔曼滤波算法的切换,持续输出目标的位置坐标信息,提升了算法的鲁棒性。移动机器人根据视觉跟踪算法提供的图像坐标,利用基于图像的伺服控制策略完成对目标的跟随任务,简化了移动机器人系统结构。最后将该方法在OTB2013测试集上和移动机器人中进行实验,实验结果表明,该方法对于目标遮挡及尺度变化具有较强的鲁棒性和准确性,同时满足实时性要求。     

一种基于增广EKF的移动机器人SLAM方法

针对移动机器人同步定位与地图构建(SLAM)过程中系统测程法误差累积问题,采用测程法误差模型和车轮速度误差模型的映像关系,结合增广扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法结构和实际机器人模型,提出了一种有效提高定位精度的SLAM方法。将机器人速度校正参数附加到卡尔曼滤波算法的向量空间中,以形成增广状态空间,同时预测和更新了SLAM初始状态空间和速度校正参数,笔者在线实时修正机器人的速度和航向角,避免积累航向角误差,从而降低了测程法误差。基于均方根误差和归一化估计方差进行了仿真实验分析,研究结果表明:与EKF-SLAM相比,所提出的方法具有更好的估计性能,使算法保持良好的一致性,大幅度提高了机器人自身定位精度和路标估计准确度。     

基于贝塞尔曲线的机器人非时间轨迹跟踪方法

在复杂环境的轨迹跟踪过程中,针对移动机器人不确定时延导致控制品质下降问题,提出基于五次贝塞尔(Quintic Bezier)曲线的移动机器人非时间参考轨迹跟踪控制方法。首先,利用Quintic Bezier曲线对规划路径点进行平滑,并根据连续约束进行优化,完成多段Quintic Bezier曲线的光顺拼接,获得平滑且连续的轨迹;而后以Quintic Bezier曲线参数u作为中间映射量,构建路径长度与轨迹坐标间的状态映射模型,设计移动机器人非时间运动参考量;在此基础上,根据移动机器人运动学模型,提出一种奇异点旋转映射技术,消除奇异点对轨迹跟踪控制品质的影响。实验结果说明,所用方法能提高规划路径的平滑性与连续性,增强移动机器人不确定时延跟踪控制的鲁棒性,避免了奇异点的影响。     

基于SOPC的自寻迹切割机器人运动控制系统研究

针对自寻迹移动切割机器人控制为非完整系统控制的特点,构建了机器人运动模型,并分析了其运动规律,设计了一种基于可编程片上系统(SOPC)技术的切割机器人运动控制系统.该系统以EP3C55芯片为控制核心,采用模糊控制策略实现了切割机器人的运动控制.实验结果表明,该控制系统运行平稳,控制响应快,能够满足切割机器人的实时控制的...     

基于运动模式在线分类的移动机器人目标跟踪

区别于以往采用固定运动模式的目标跟踪研究,提出一种基于单目视觉传感器的人体运动模式在线识别算法,及基于此算法的人体目标跟踪方法。首先,利用视觉信息检测运动目标,并提取其视觉特征;然后通过单目视觉深度提取算法,获取目标的运动特征;接着将连续几帧的特征变化矢量送入随机森林(RF)进行学习,实现对人体运动模式的在线分类;最后根据分类结果在线选取不同的目标运动模型,并利用近似最优的粒子滤波器实现对目标运动状态的准确估计。实验结果证明了本文提出算法的有效性。     

基于四边形的移动机器人全局路径规划方法

提出用四边形轮廓代替障碍物真实轮廓,首先进行粗略路径规划,得到一条由直线组成的最优路径,然后沿边连接得到真实路径。在起始点或目标点在四边形内部的情况下,采用短边优先来脱困。该方法具有图像预处理方便,规划出的路径精细且路径规划所用的时间少。     

移动机器人运动控制系统研究

研究了一种(2,0)型受非完整约束的移动机器人运动控制系统,其一驱动轮采用主动控制,而另一驱动轮保持实时跟踪,该双闭环结构实现了移动机器人的调速控制和准确定位.此外为了进一步提高控制效果,并能适应存在一定非线性、时变和时滞性的移动机器人系统,对其控制器引入了专家PID控制算法,实验证明该运动控制器控制的有效性.     

基于Voronoi图法的移动机器人路径规划

研究了一种在随机静态环境条件下移动机器人的路径规划方法.在环境地图信息的基础上,运用Voronoi图理论,建立了移动机器人运行的无碰撞路径网络.按特定的算法将给定的移动机器人起始点和目标点连入该路径网络,然后采用Dijkstra最短路径搜索算法,找出一条从起点到终点的最短路径.最后控制机器人沿着找到的最短路径运行到目标点位置,实现移动机器人的智能避障.整个系统以TI公司生产的TMS320LF2407A型号数字信号处理器(DSP)为控制器的核心.     

A lane based obstacle avoidance method for mobile robot navigation

This paper presents a new local obstacle avoidance method for indoor mobile robots. The method uses a new directional approach called the Lane Method. The Lane Method is combined with a velocity space method i.e., the Curvature-Velocity Method to form the Lane-Curvature Method(LCM). The Lane Method divides the work area into lanes, and then chooses the best lane to follow to optimize travel along a desired goal heading. A local heading is then calculated for entering and following the best lane, and CVM uses this local heading to determine the optimal translational and rotational velocities, considering some physical limitations and environmental constraint. By combining both the directional and velocity space methods, LCM yields safe collision-free motion as well as smooth motion taking the physical limitations of the robot motion into account.     

步行康复机器人轨迹控制方法研究

为了满足神经受损患者步行康复训练需要,设计了以外骨骼助行腿为核心的步行康复机器人,其重要的要求是保证机器人的运动轨迹符合患者康复训练要求。为使机器人能模拟步态为患者提供康复训练,在合理的步态规划后对轨迹的控制方法进行了研究,在控制系统软、硬件平台上完成了步行康复机器人助行腿的两种轨迹控制方式(位置控制和速度控制)。通过实验验证了控制方式的可行性,满足了患者步态训练需要。同时实验结果表明,速度控制方式比位置控制方式更加适合步行康复机器人。     

模块化移动机器人的无模型自适应控制研究

为研究无模型自适应(MFA)控制算法在机器人控制领域的应用,设计了差动驱动的模块化移动机器人。在考虑非完整约束、MIMO、饱和约束等特点基础上,建立了以差动驱动电机脉宽调制(PWM)信号为输入、以机器人方位角和线速度为输出的无模型自适应控制系统;为提高运算速度并减少运算量,使用最小二乘原理设计了新的伪偏导数和控制律在线估计算法。仿真结果表明,该方法具有鲁棒性强、响应速度快及控制精度高的特点,其性能优于传统的PID控制。