移动机器人的发展现状及趋势

一、引言 　　机器人的应用越来越广泛,几乎渗透到所有领域。移动机器人是机器人学中的一个重要分支。早在 60年代,就已经开始了关于移动机器人的研究。关于移动机器人的研究涉及许多方面,首先,要考虑移动方式,可以是轮式的、履带式、腿式的,对于水下机器人,则是推进器。其次,必须考虑驱动器的控制,以使机器人达到期望的行为。第三,必须考虑导航或路径规划,对于后者,有更多的方面要考虑,如传感融合,特征提取,避碰及环境映射。因此,移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的综合系统。对移动机器人的研究,提出了许多新的或挑战性的理论与工程技术课题,引起越来越多的专家学者和工程技术人员的兴趣,更由于它在军事侦察、扫雷排险、防核化污染等危险与恶劣环境以及民用中的物料搬运上具有广阔的应用前景,使得对它的研究在世界各国受到普遍关注。     

基于分量直方图的移动机器人视觉图像自适应分割

提出一种基于分量直方图的自适应分割方法．首先对图像的3个分量统计直方图进行自适应分割，确定出各分量的分类数目及类的取值范围；然后，对分割类进行分量间组合，获得原图像中主要的几种颜色；最后以这些颜色作为聚类中心，按照颜色相似性准则对图像进行聚类分割．在移动机器人CASIA 1上进行的实验证明：该算法实现了图像主要区域的自适应分割与提取，并且能够满足移动机器人对视觉处理过程的实时性要求．     

无线传感器网络中基于粒子滤波的人员跟踪方法

人员跟踪是室内定位系统的一项重要任务。在无线传感器网络中利用信号强度实现人员跟踪,无需专门的测距设备,能够降低系统的复杂度和成本,成为研究的热点。但是,由于人体对信号传播产生比较大的影响,给人员跟踪带来困难。提出一种新的信道模型,描述有人环境下信号强度与距离的关系。跟踪算法根据该模型建立信号强度的测量模型,并结合人的运动特点建立状态转移模型,最后利用粒子滤波技术实现了对人员的跟踪。该方法以序贯方式估计人员的位置,计算过程简单,而且对信号强度的噪声不敏感。仿真和实验表明,该方法的跟踪效果良好。     

一种五自由度视觉伺服机器人的跟踪控制研究

提出了一种基于图像的视觉伺服机器人系统的结构，以及该系统跟踪平面运动目标的算法. 该系统有5个自由度，包括一个3自由度的机器人和一个2自由度的手腕，手腕安装在机器人末端，而摄像机安装在手腕末端. 由于具有较小的运动惯量，手腕可快速旋转，以实现对运动目标的跟踪. 而在需要时，3自由度的机器人可将摄像机移动到适当的位置， 对目标进行更为仔细的观察. 该系统实现了对运动目标的跟踪. 此外，还提出了提高系统性能的方法，实验证实这些方法是有效的.     

基于融合和人工势场的自主移动机器人路径规划研究

研究了动态不确定环境下自主移动机器人路径规划和运动控制问题．在时域上，建立了超声传感器数据预测模型，利用递推最小二乘法在线更新预测模型参数，通过将该预测模型的预测值与当前传感器实测值融合，提高了了超声数据的可靠性；考虑到空间分布的连续性，将相邻近的超声传感器信息融合进来，进一步提高了数据的实用性．由于人工势场法简单易实现的特点，被广泛应用在机器人自主避障中．借鉴预测控制原理，使用上述融合处理的超声数据，在每个滚动周期内运用改进的人工势场法解决了机器人避障问题．最后，在中国科学院自动化研究所自主开发的移动机器人CASIA-1上对算法进行了实验，实验结果验证了算法的可靠性。     

移动机器人非视觉传感器及其信号处理方法

非视觉传感器是机器人认识和了解外部环境的重要途径，移动机器人常用的非视觉 传感器包括超声、红外、接近传感器等．这些传感器大多是以环或阵列的形式出现，因此其 信号处理往往要占用机器人大量的CPU时间．本文提出了一种采用多DSP控制和处理各类非视 觉传感器的方法，给出了传感器信号处理的原理和具体实现．同时我们引入了并行处理的机 制，各类传感器信号处理可同时进行，在很大程度上提高了机器人传感器信号处理的速度， 有利于机器人在实时动态环境中运行．并给出了非视觉传感器信号处理的实验结果，验证了 该方法的有效性．      

全局环境未知时机器人导航和避障的一种新方法

研究了全局环境未知情况下的移动机器人实时导航问题．将栅格法描述环境与基于滚动窗口的路径规划相结合，提出了一种新的移动机器人导航方法．将超声传感阵列探测到的环境信息以基于栅格的概率值进行表示，利用不确定性证据推理对其进行数据融合，得到机器人的局部环境信息；在此基础上，采用基于滚动窗口的方法进行机器人路径规划，实现机器人的实时导航．仿真与实验结果表明了该方法的有效性．     

基于DSP的多超声测距数据采集处理系统

介绍了自行设计的移动机器人CASIA-I中超声测距系统的软、硬件,以及超声测距数据与上位机通信的设计和实现过程。该系统以DSP-TMS320LF2407A作为核心处理器,以CAN总线为基础,实现了上述功能。经实验验证,测距范围为0.45m～3.5m,系统测距精度在0.7%以内,可以满足移动机器人室内导航的要求。     

分叉控制研究综述

回顾了近年来分叉控制的研究工作,展望了这一领域的研究方向,着重描述了分叉控制在非线性系统镇定问题中的原理和方法.􀁱     

基于强跟踪滤波和反馈综合的多传感器分布式航迹融合

研究基于强跟踪滤波和反馈综合相结合的多传感器分布式航迹融合算法.首先,以反馈 前后形成的跟踪门的交集构造有效跟踪门.然后,将强跟踪卡尔曼滤波和概率数据关联算法相结 合.利用构造的有效跟踪门,提出了一种新的多传感器分布式航迹融合算法.最后,对原有算法和 所提算法进行了仿真研究.