导盲机器人研究现状综述

盲人是人类社会中的弱势群体,且呈逐年增加的趋势。为盲人提供安全可靠、智能高效的出行保障,是社会进步的重要标志。分类介绍了国内外智能导盲杖、穿戴式导盲设备、手持式导盲仪、基于智能终端的导盲系统、移动式导盲机器人的研究成果。总结了导盲机器人环境感知、定位与导航、人机交互共性关键技术的研究现状。结合最新的云平台和移动通讯等技术展望了导盲机器人的未来发展趋势。     

基于RGB-D深度相机的智能导盲系统

针对现有的导盲杖和导盲犬在实际工作中存在作用有限,使用效果差,成本高,普及率低的问题,开发了一种基于RGB-D深度相机的智能导盲系统,通过使用RGB-D深度相机实现对障碍物的探测,通过GPS远程导航实现全局路径规划,结合A*算法实现局部障碍物规避,通过上位机计算处理信号,下位机系统控制振动阵列和发出语音信号提示盲人.在...     

基于MDH模型的导盲机器人定位精度检测系统设计

传统导盲机器人定位精度检测系统检测精准度和定位精准度较低。为了解决上述问题,基于MDH模型设计了一种新的导盲机器人定位精度检测系统,系统硬件进行处理,将其分为定位信号采集模块、传感模块及精度检测模块进行系统设计操作,选用KX-8295W智能化数据采集器实现数据定位,选用S18-2VNDL-2M传感器进行数据传感操作,利用T1500X22110-P1500450GD激光发射器,将可见光打出,并根据光折射的角度进行精度数据位置分析,查找理论型数据位置为定位数据。分别设计了数据通信应用程序、滤波处理应用程序和数据传输与检测应用程序。为验证系统的效果,设定对比实验,结果表明,相比较于传统系统,基于MDH模型的导盲机器人定位精度检测系统检测精准度提高了15.21%,定位精准度提高了22.34%。     

超声波导盲器的设计

采用AT89C51单片机作为控制器,利用超声测距的原理,设计了一种超声波导盲装置。该装置可以对盲人前面道路上的障碍物进行距离探测并把障碍物距离信息转换成声音提示,盲人可以根据提示声音的频率变化的来判断有无障碍物及离障碍物的距离,达到导盲作用。     

盲的环境补偿方法

环境鲁棒性是语音识别系统的一个很重要的问题。本文讨论了环境加性噪声和卷积噪声对语音数据的影响,以及提高系统的鲁棒性的盲的环境补偿方法。     

基于搭载Linux平台Raspberry Pi的导盲机器人控制系统设计

中国盲人数量占全球盲人比例较大,而国内导盲犬昂贵且稀少,无法普及,提出一种适合于普通盲人的导盲机器人,在于取代导盲犬,成为广大盲人群体都可以接受的廉价、实用并且便携的导盲工具。本导盲机器人使用搭载Linux(Debian发行版)平台的Raspberry Pi作为系统的中央处理单元,通过五个超声波距离传感器从盲人前进的不同角度收集周围环境距离信息,在超声波传感器初步定位障碍物的基础上,通过摄像头采集图像数据进一步处理判断障碍物位置,融合两种判断结果通过振动信号将障碍物位置和距离反馈给盲人。在实验环境下实现辅助盲人进行躲避障碍物的功能。     

基于搭载Linux平台Raspberry Pi 的导盲机器人 控制系统设计

中国盲人数量占全球盲人比例较大,而国内导盲犬昂贵且稀少,无法普及,提出一种适合于普通盲人的导盲机 器人,在于取代导盲犬,成为广大盲人群体都可以接受的廉价、实用并且便携的导盲工具。本导盲机器人使用搭载Linux （Debian 发行版）平台的Raspberry Pi 作为系统的中央处理单元,通过五个超声波距离传感器从盲人前进的不同角度收集周围 环境距离信息,在超声波传感器初步定位障碍物的基础上,通过摄像头采集图像数据进一步处理判断障碍物位置,融合两种判 断结果通过振动信号将障碍物位置和距离反馈给盲人。在实验环境下实现辅助盲人进行躲避障碍物的功能。     

多功能导盲器的设计

论述了以STC89C52单片机为核心的多功能导盲器的设计,给出了系统的硬件电路组成,并详细介绍了软件程序的设计思路.导盲器能检测前方、左前方、右前方障碍物的距离,当距离低于设定值时产生振动并语音提醒盲者避让.调试结果表明,该导盲器测量准确,使用方便.     

基于STM32的视觉识别导盲机器人设计

针对现阶段导盲产品功能单一、不易携带等问题,对导盲机器人领域进行了研究。采用传感器与视觉识别技术,设计了一种智能化移动式导盲机器人。在传统避障功能的基础上,创新性地添加了定位与图像识别功能。机器人以STM32为主控制器,采用伺服系统运动设计,在前进途中获取超声波传感器反馈的障碍物信息以实现避障。同时,可通过串口与全球定位系统(GPS)通信获取经纬度信息。搭载的Jetson Nano采用你只看一次(YOLO) v3算法对摄像头扫描得到的图像进行识别,达到GPS定位精度为2.5 m、摄像头平均检测准确率为88.33%的性能指标。以木箱避障与计算机端图像检测为试验案例,验证设计软硬件方案的可行性。该设计能够提高盲人出行的安全系数。     

基于蜂窝地图的步进式机器人路径规划

针对在智能空间中步进式机器人的移动问题,本论文对基于蜂窝地图的步进式机器人路径规划问题进行了较为深入的研究。在硬件系统设计与实现的基础上,重点研究了1.蜂窝栅格地图创建,给出由步进式机器人运动量推算出其所在栅格编码值计算方法,极大方便了系统中机器人蜂窝地图构建。2.基于蜂窝栅格地图的局部路径规划,分析并解决了由于蜂窝地图高度对称性带来的"死角"和"死圈"问题,总结了局部路径规划具有减小所需存储空间、提高系统实时性的优势,和规结果往往只是局部最优这一不足。3.基于蜂窝栅格地图的全局路径规划,根据整个步进式机器人系统定位精度要求,利用遗传算法规划出全局最优路径,并在仿真平台上得以实现。最后还分析了不同空间复杂度的栅格地图对于全局路径规划结果的影响。     

越野环境建模与动态路径规划

针对越野环境下移动机器人的导航与控制问题，提出了一种越野环境下环境建模与动态路径规划方法。该方法能够针对地形的数字高程模型，在综合考虑机器人的性能约束和地形特征等因素的基础上有效地实现越野环境的建模；在此基础上的路径规划采用全局信息与局部信息、前期规划结果与当前规划相结合的方法，满足了越野环境下动态路径规划的要求。实验结果表明，该方法能够很好地适应各种复杂的越野环境。     

一种动态不确定环境中机器人路径规划方法

针对动态不确定环境下的机器人路径规划问题,将部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）与人工势场法（APF）的优点相结合,提出一种新的机器人路径规划方法。该方法充分考虑了实际环境中信息的部分可观测性,并且利用APF无需大量计算的优点指导POMDP算法的奖赏值设定,以提高POMDP算法的决策效率。仿真实验表明,所提出的算法拥有较高的搜索效率,能够快速地到达目标点。     

Selection of Strategies for Collision-free Motion in Multi-manipulator Systems

Strategy-based path planning was introduced by the authors as a way to give robotic manipulators some sort of reactive behaviour in dynamic and unpredictable environments. This approach is based on making robots react to moving obstacles using a restricted subset of the configuration space, and on using an off-line pre-planning stage to choose the restricted subset. In this paper, strategy-based path planning is applied and explored, focusing our attention on the off-line stage. It is applied to the joint motion of two and three robots that perform pick and place tasks sharing common working areas.     

未知环境下基于可拓策略的路径规划

摘要：将可拓策略应用于移动机器人路径规划,提出了一种新的路径规划算法。该方法在绕障时引入临时目标,模拟了人在未知环境中的路径选择,使得环境信息得到有效压缩,避免了在实时计算过程中对复杂环境的建模。基于安全距离的关联函数得到的评价函数,使得所选路径更加平滑,并且降低了对机器人自身控制及传感器测量精度的要求。由于拟人策略的鲁棒性,极大地缓解了其他传统方法的振荡及局部最小现象。实验及仿真均表明该方法实时性好,规划所得路径优于已有方法。     

未知环境下机器人路径规划的粒子群优化

研究了全局静态环境未知时机器人的路径规划问题,提出了一种新颖的基于粒子群算法的滚动规划算法。该方法在机器人视野域内产生若干个同心圆进行环境建模,然后利用粒子群优化算法规划出一条导航路径,机器人每前进一步,都由粒子群优化算法重新规划导航路径,因此,机器人前进路径不断动态修改,从而能使机器人沿一条全局优化的路径接近终点。仿真实验结果表明,即使在障碍物非常复杂的地理环境,用该算法也能迅速规划出一条优化路径,且能安全避碰,效果令人满意。     

动态环境下基于人工势场引导的RRT路径规划算法

现有的大多数动态RRT路径规划算法不能使规划的路径远离障碍物,这有可能导致机器人没有足够的避障时间。针对此问题,提出了一种利用人工势场引导快速扩展随机树向目标区域生长并远离障碍物的改进RRT算法APFG-RRT(artificial potential field guided RRT)。为了进一步加快算法的收敛速度、加速算法跳出局部极小值,引入了一种按自适应概率选择目标点作为采样点的策略;针对动态环境采用全局规划结合局部重新规划的方法以提高算法的实时性。仿真实验表明,相比于初始RRT和Goal-bias RRT,APFG-RRT的计算效率更高,内存需求更小,并且搜索到的路径能够有效地远离障碍物,提高了动态路径规划的成功率。     

复杂环境移动机器人路径规划的改进蚁群算法

针对蚁群算法易陷入路径死锁的缺点,提出了一种复杂环境下移动机器人路径规划的改进蚁群算法。对机器人环境建立栅格模型,在传统转移规则中引入指向上一节点的数组,增强了算法的逃逸能力;在信息素更新中减去最差蚂蚁释放的信息量,有利于种群的进化。仿真分析了主要参数对算法性能的影响,实验结果表明,该算法在复杂地图中搜索到的路径优于传统算法。     

动态未知环境中移动机器人的滚动路径规划及安全性分析

借鉴预测控制滚动优化原理,研究了全局环境未知且存在动态障碍物情况下的机器人路径规划问题.提出的基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法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规划,合理结合了优化与反馈,对动态环境具有良好的适应性.还对规划算法的安全性进行了分析.     

复杂环境下基于蚁群优化算法的机器人路径规划

针对复杂环境下机器人的路径规划问题，将蚁群优化算法引入这一新的应用领域，设计了相应的算法，解决了以前尚未涉足的带约束条件的连续函数优化问题．仿真结果验证了所设计算法的实用性和有效性．     

RoboCup比赛环境下足球机器人路径规划研究

RoboCup中型组足球机器人比赛具有高度的对抗性和实时性．比赛中机器人需要针对不同的比赛态势进行角色切换和任务选择．在这种环境下，应用传统人工势场或一般改进型人工势场的路径规划方法都无法得到令人满意的结果．将障碍物与机器人之间的相对速度矢量以及目标与机器人之间的相对速度矢量分别引入人工势场法中，对传统的势场函数进行了改进；并根据机器人的不同角色和任务，采用模糊逻辑方法对势场函数进行修正，提出一种处理多角色多任务环境的改进型人工势场法机器人路径规划方法．仿真试验和实际应用验证了此算法存足球机器人比赛系统中的可行性．