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介绍了多传感器信息融合的基本原理,给出了基于多传感器信息融合的移动机器人导航系统结构。建立了移动机器人数学模型,运用基于扩展卡尔曼滤波的信息融合方法实现了移动机器人导航算法。通过实验验证了基于多传感器信息融合的移动机器人导航系统和导航算法的有效性。 相似文献
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论文将从应用角度设计机器人智能协作和导航系统。主要技术包括:利用多MobileAgent模型实现多移动机器人的智能协作;设计KQML(知识查询和操作语言)来实现移动机器人的交流;利用GSM(移动通信系统)网解决多移动机器人的通讯问题;基于GPS(全球定位系统)、GIS(地理信息系统)系统实现导航。该研究结果适用于广域的DAI(分布式人工智能)领域和AIS(自主式智能系统)。 相似文献
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室内移动机器人导航中信息获取方法研究综述 总被引:1,自引:0,他引:1
应用传感器感知环境信息实现室内移动机器人导航是自主移动机器人最基本、也是最关键的方法。本文对室内移动机器人导航所采取的信息获取方法进行了综述,分析比较了各国研究人员为实现室内自主移动机器人导航所采用的各种不同的信息获取方法及多传感器融合算法。并总结了各种方法的优缺点。探讨了现有的信息获取方法的存在的难点问题,并提出了该研究的发展方向。 相似文献
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室内自主式移动机器人定位方法 总被引:3,自引:0,他引:3
定位是确定机器人在其工作环境中所处位置的过程.应用各种传感器感知信息实现可靠的定位是自主式移动机器人最基本、也是最重要的一项功能之一.本文对室内自主式移动机器人的定位技术进行了综述,介绍了当前自主式移动机器人定位方法的研究现状.同时,对国内外具有典型性的研究方法进行了较洋细的介绍,并重点提出了几种室内自主式移动机器人通用的定位方法,对其中的地图构造、位姿估计方法进行了详细介绍.最后,论述了自主式移动机器人定位系统与地图构造中所面临的主要问题及其解决方法并指出了该领域今后的研究方向. 相似文献
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针对全自主式移动机器人,以首届CCTV全国机器人电视大赛为背景,提出了通过D—S证据理论和模糊集合理论相结合的方法,对多传感器信息进行融合,较好地解决了机器人在复杂环境下运动的多传感器信息融合问题,实现了移动机器人的准确定位。 相似文献
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基于D2S 证据理论的移动机器人
多传感器信息融合方法研究与应用 总被引:4,自引:0,他引:4
针对全自主式移动机器人,以首届CCTV全国机器人电视大赛为背景,提出了通过D-S证据理论和模糊集合理论相结合的方法,对多传感器信息进行融合,较好地解决了机器人在复杂环境下运动的多传感器信息融合问题,实现了移动机器人的准确定位。 相似文献
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针对未知环境中六足机器人的自主导航问题,设计了一种基于模糊神经网络的自主导航闭环控制算法,并依据该算法设计了六足机器人的导航控制系统.算法融合了模糊控制的逻辑推理能力与神经网络的学习训练能力,并引入闭环控制方法对算法进行优化.所设计的控制系统由信息输入、模糊神经网络、指令执行以及信息反馈4个模块组成.环境及位置信息的感知由GPS(全球定位系统)传感器、电子罗盘传感器和超声波传感器共同完成.采用C语言重建模糊神经网络控制算法,并应用于该系统.通过仿真实验,从理论上论证了基于模糊神经网络的闭环控制算法性能优于开环控制算法,闭环控制算法能够减小六足机器人在遇到障碍物时所绕行的距离,行进速度提高了6.14%,行进时间缩短了8.74%.在此基础上,开展了实物试验.试验结果表明,该控制系统能够实现六足机器人自主导航避障控制功能,相对于开环控制系统,能有效地缩短行进路径,行进速度提高了5.66%,行进时间缩短了7.25%,验证了闭环控制系统的可行性和实用性. 相似文献
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A 3-level autonomous mobile robot navigation system designed by using reasoning/search approaches 总被引:1,自引:0,他引:1
This paper describes how soft computing methodologies such as fuzzy logic, genetic algorithms and the Dempster–Shafer theory of evidence can be applied in a mobile robot navigation system. The navigation system that is considered has three navigation subsystems. The lower-level subsystem deals with the control of linear and angular volocities using a multivariable PI controller described with a full matrix. The position control of the mobile robot is at a medium level and is nonlinear. The nonlinear control design is implemented by a backstepping algorithm whose parameters are adjusted by a genetic algorithm. We propose a new extension of the controller mentioned, in order to rapidly decrease the control torques needed to achieve the desired position and orientation of the mobile robot. The high-level subsystem uses fuzzy logic and the Dempster–Shafer evidence theory to design a fusion of sensor data, map building, and path planning tasks. The fuzzy/evidence navigation based on the building of a local map, represented as an occupancy grid, with the time update is proven to be suitable for real-time applications. The path planning algorithm is based on a modified potential field method. In this algorithm, the fuzzy rules for selecting the relevant obstacles for robot motion are introduced. Also, suitable steps are taken to pull the robot out of the local minima. Particular attention is paid to detection of the robot’s trapped state and its avoidance. One of the main issues in this paper is to reduce the complexity of planning algorithms and minimize the cost of the search. The performance of the proposed system is investigated using a dynamic model of a mobile robot. Simulation results show a good quality of position tracking capabilities and obstacle avoidance behavior of the mobile robot. 相似文献
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在未知环境中基于模糊逻辑的移动机器人行为控制 总被引:3,自引:1,他引:2
本文介绍了一种在未知环境中基于模糊逻辑的移动机器人行为控制方法.传统的行为控制方法存在两个弱点:①行为不易描述;②多个行为之间的冲突和竞争难以协调.这篇文章的主要思想是将模糊逻辑控制与行为控制相结合致使这两个问题得到有效的解决.仿真实验结果表明:所提的方法通过多个行为如避障边沿行走和目标导向的融合,能够有效地对机器人在复杂和未知环境中导航.另外,该方法还适用于多传感器的融合与集成. 相似文献
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基于多传感器信息融合的移动机器人导航系统的设计与实现 总被引:5,自引:0,他引:5
概述多传感器信息融合技术的原理与方法,通过实例描述了多传感器信息融合在移动机器人导航中的应用。在能力风暴机器人平台建立了基于多传感器信息融合的导航体系结构,并通过具体的实验和结果表明了多传感器信息融合方法在导航中的有效性。 相似文献
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移动机器人的自动能力中实时避障和导航是一个很关键的技术,研究中主要的问题是:机器人在运动时需要充分的环境信息,而且处理这些信息的速度要快,要满足实时性的要求。文章详细介绍了将模糊理论应用于移动机器人超声传感器阵列对未知环境的探索、感知过程,从而提高了传感阵列的融合的有效性及实时性,并通过仿真结果对模糊融合方法的性能进行研究与改进,确定了模糊融合方案的具体实现步骤,完成了一个简化的仿真算例,得出了相关结论。 相似文献
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智能轮椅将移动机器人的技术应用于电动轮椅,帮助老年和残障人士提高行动自由度。本文针对轮椅的运动特性,提出一种简单、高效的分区算法对轮椅传感器所获得的数据进行初步融合,并将障碍物距离信息模糊化,采用BP神经网络对障碍物环境进行分类。利用L-M优化算法进行模式识别。轮椅运动的动态仿真结果表明,该算法具有较好的实时性和可靠性,同时也适用于其它移动机器人的导航系统。 相似文献