基于主动视觉和超声的机器人目标跟踪系统

运动目标跟踪技术是未知环境下移动机器人研究领域的一个重要研究方向。该文提出了一种基于主动视觉和超声信息的移动机器人运动目标跟踪设计方法,利用一台SONY EV-D31彩色摄像机、自主研制的摄像机控制模块、图像采集与处理单元等构建了主动视觉系统。移动机器人采用了基于行为的分布式控制体系结构,利用主动视觉锁定运动目标,通过超声系统感知外部环境信息,能在未知的、动态的、非结构化复杂环境中可靠地跟踪运动目标。实验表明机器人具有较高的鲁棒性,运动目标跟踪系统运行可靠。     

基于深度相机的移动机器人视觉跟踪控制研究

基于视觉利用移动机器人进行运动目标跟踪,该文提出一种基于二自由度云台和RGB-D相机的运动目标视觉跟踪及移动机器人路径实时规划、跟踪方法。该方法利用核相关滤波算法在图像中实时追踪目标,控制二自由度云台使深度相机实时对准目标,并根据深度相机得到目标的深度信息,利用坐标转换得到目标相对于机器人的位置信息;其后移动机器人根据目标的位置信息,基于五次多项式进行路径规划;最后采用李雅普诺夫控制律对移动机器人进行轨迹跟踪控制,使得机器人能够平稳地跟踪目标运动。该算法在阿克曼移动机器人上进行了实验,实验结果验证了算法的有效性和实时性。     

智能移动机器人跟踪系统应用研究与设计

针对移动机器人检测与跟踪系统的世界模型,从智能控制与模式识别方法和传统控制理论相结合的思想出发,提出一种多层次、多阶段的智能控制模型结构。此结构仿人思维模式把复杂任务系统分解为感知、执行、决策三个层次,解决了复杂任务中不易建模的问题;跟踪过程采用Kalman预报器对运动目标状态进行一步预测估计和两步增量式跟踪算法,可快速平滑地实现移动机器人对运动目标的跟踪驱动控制。给出了该结构模型的移动机器人视觉检测识别和跟踪控制系统在汽车桩考中的实际应用。     

移动机器人崎岖地面静态目标瞄准跟踪系统

目标跟踪对自主移动机器人是一项重要的任务,但往往系统成本高、体积大、耗能高,跟踪控制算法复杂,不适合于小型移动机器人的应用场合。本文结合一种低成本的嵌入式颜色视觉系统,提出了一种简单实用的目标跟踪方法,基于图像的HSV阈值分割,经过颜色分割识别物体,通过实时对比目标中心在图像平面的坐标与图像平面中心的偏差,产生相应控制命令驱动云台电机保持目标中心坐标始终处在图像平面中心矩形框内,从而实现移动机器人对目标持续有效的瞄准跟踪。通过移动机器人在不同崎岖地面运动对所提出目标跟踪控制方法进行了验证。     

基于粒子滤波的欠驱动移动机器人多目标点跟踪控制

针对欠驱动移动机器人的多目标点跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波的高精度跟踪控制方法;具体地,在考虑移动机器人采样噪声的情况下,首先利用粒子滤波对移动机器人的位置信息进行处理,得到精准可靠的移动机器人状态信息;在此基础上,根据欠驱动移动机器人的运动学模型以及目标点的分布状况,设计基于反馈控制的多目标点跟踪控制方法;相对于传统的欠驱动移动机器人目标点跟踪控制算法,改进了该控制方法中增益参数的约束条件,有效避免了移动机器人在接近目标点时产生的奇异现象,有效提高了移动机器人对目标点的跟踪精度;此外,分析了该目标点跟踪控制系统的稳定性,并通过数值仿真验证了所提方法的可行性与有效性.     

移动机器人运动目标跟踪系统设计

利用SONYEV-D31摄像机和自主研发的摄像机控制模块,构建了一套主动视觉子系统,并将该子系统应用于RIRA-Ⅱ型移动机器人上,实现了移动机器人运动目标自动跟踪功能。RIRA-Ⅱ移动机器人采用了由一组分布式行为模块和集中命令仲裁器组成的基于行为的分布式控制体系结构。各行为模块基于领域知识通过反应方式产生投票,由仲裁器产生动作指令,机器人完成相应的动作。在设置了障碍、窄通道以及模拟墙体的复杂环境下进行运动目标跟踪实验,实验表明运动目标跟踪系统运行可靠,具有较高的鲁棒性。     

基于滑动模型与图论的多机器人跟踪控制

移动机器人系统的非线性环节是导致控制设计困难的主要原因之一,在三维空间中的运动较二维空间更为复杂.针对三维空间中非线性移动机器人系统的跟踪控制问题,为了提高跟踪速度和改善动态特征,提出了一种基于滑动模型与图论相结合的控制策略.滑模控制方法广泛地适用于非线性对象,并且具有良好的鲁棒性,适合用于非线性机器人控制;从系统整体出发利用图论的知识,对整个编队进行约束,从而构成对整个系统的控制策略,表明能跟踪静态的目标和跟踪动态的目标.仿真提高了系统的稳定性,说明了控制方法的有效性和适用性.     

独轮移动机器人被动式避障和目标跟踪控制仿真实验

为了使移动机器人能在动态环境中安全地运动并探索周围的情况,针对动态变化的环境中,传感器范围有限的一类非完整系统-独轮移动机器人,提出了一种新的被动式目标跟踪控制方法,使其能在动态变化的环境中有效地避免静止和运动的障碍物.文中在极坐标下,考虑了移动机器人和障碍物的相对运动,首次将极坐标变换与李雅普诺夫分析方法结合起来,提出一种解决独轮机器人的位置跟踪和避障问题的方便实用的被动式控制算法:更重要的是,所提出的方法考虑了运动控制的饱和约束.通过仿真实验证明了提出的独轮机器人多目标控制的李亚普洛夫设计的有效性,为进一步研究多移动机器人或具更复杂的非完整约束机器人的多目标控制奠定了基础.     

编队控制中的机器人行为与基于服务的运动行为结构设计

以基于位姿误差的虚拟目标跟踪为控制模式,提出了独立于编队控制与协作任务,但却适用于多移动机器人编队运动的基于服务的机器人运动行为结构,并对其基本运动行为与选择方法进行了设计.提出的基于服务的机器人行为结构借鉴了软件工程领域的面向服务的架构思想,具有可重用性.多机器人编队形成、改变等仿真与实验验证了本文所提方法的有效性.     

带拖车移动机器人全局路径跟踪控制

研究带拖车移动机器人的前向路径跟踪控制和倒车路径跟踪控制问题.首先建立系统的运动学模型,并进行系统的运动特性分析;然后基于Lyapunov方法提出一种新的单体移动机器人全局路径跟踪控制器,并将其引入带拖车移动机器人的前向路径跟踪控制;再后通过运动学变换,实现了拖挂任意节拖车的系统的倒车路径跟踪控制;最后针对三车体系统的两种路径跟踪控制进行仿真,结果表明了该方法的有效性.     

基于模糊逻辑控制技术的移动机器人路径跟踪中的偏差纠正

本文在分析移动机器人在路径跟踪中所产生的３种误差之间关系的基础上，提出了基于两个模糊子控制器的移动机器人路径跟踪纠偏的新方法．该方法简化了移动机器人的纠偏控制过程，改善了控制算法的实时性，提高了移动机器人的路径跟踪精度．     

在未知环境中基于模糊逻辑的移动机器人行为控制

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．     

基于模糊控制器的移动机器人路径规划仿真

目前移动机器人系统已经被广泛研究,机器人的避碰控制策略也多种多样.主要借鉴模糊控制的思想来解决移动机器人路径规划中的避碰问题,实现机器人在障碍物环境中快速、准确的找到一条无碰撞的路径,最终达到目标点.首先介绍了模糊控制的理论基础,然后对路径规划算法进行了推导,在总结经验建立模糊规则的基础上,运用模糊推理,构造出一张实践效果较好的控制响应表,仿真结果表明了该算法应用于移动机器人路径规划具有正确性、实用性和智能性等,该方法计算量小,运算速度快,提高了机器人控制的速度.     

A Neuro-interface with fuzzy compensator for controlling nonholonomic mobile robots

This paper describes a control method for mobile robots represented by a nonlinear dynamical system, which is subjected to an output deviation caused by drastically changed disturbances. We here propose some controllers in the framework of neuro-interface. It is assumed that a neural network (NN)-based feedforward controller is construcetd by following the concept of virtual master-slave robot, in which a virtual master robot as a feedforward controller is used to control the slave (i.e., actual) robot. The whole system of the present neuro-interface consists of an NN-based feedforward controller, a feedback PD controller and an adaptive fuzzy feedback compensator. The NN-based feedforward controller is trained offline by using a gradient method, the gains of the PD controller are to be chosen constant, and the adaptive fuzzy compensator is constructed with a simplified fuzzy reasoning. Some simulations are presented to confirm the validity of the present approach, where a nonholonomic mobile robot with two independent driving wheels is assmued to have a disturbance due to the change of mass for the robot.     

模糊PID控制下移动机器人定位方法研究

机器人定位研究一直是机器人学研究的重点,但目前机器人定位方法都存在缺点,抗干扰能力差,不能做到准确定位,主要是由于环境等多方面因素的干扰,定位误差会逐渐加大;由于上述原因,提出了一种基于设定值加权模糊PID控制的移动机器人自定位方法;给出了定位过程的参数,为机器人移动建立模型,设计一种模糊 PID 控制器,根据误差及变化率大小,选择模糊定位或PID定位,实现移动机器人的智能定位,提高机器人定位准确的准确性;通过仿真实验结果证明:模糊PID控制的机器人自定位方法对移动机器人的定位过程有较好的改善作用,实用效果较好。     

基于模糊控制的移动机器人FPGA实现

针对轮式移动机器人寻线行走的跟踪控制要求,提出一种通用的移动机器人行走模糊控制设计方法,并以FPGA为核心器件,通过硬件描述语言(VHDL)实现移动机器人模糊控制系统,充分发挥模糊控制及可编程逻辑器件的优点。实验表明,该移动机器人具有自动纠偏、寻线准确、高集成度和高可靠性的特点。     

An embedded fuzzy controller for a behavior-based mobile robot with guaranteed performance

In this paper, an embedded fuzzy controller for a nonholonomic mobile robot is developed. The mobile robot was built based on the behavior-based artificial intelligence, where several levels of competences and behaviors are implemented. A class of fuzzy control laws is formulated using the Lyapunov's direct method, which can guarantee the convergence of the steering errors. Theoretical analysis of the fuzzy control algorithms for steering control of the mobile robot is performed. The requirements for a suitable rule base selection in the proposed fuzzy controller are provided, which can guarantee the asymptotical stability of the system. Simulation and experimental studies are conducted to investigate the performance of the proposed fuzzy controller. It can achieve the desired turn angle and make the mobile robot follow the target trajectory satisfactorily.     

Fuzzy target tracking control of autonomous mobile robots by using infrared sensors

The theme of this paper is to design a real-time fuzzy target tracking control scheme for autonomous mobile robots by using infrared sensors. At first two mobile robots are setup in the target tracking problem, where one is the target mobile robot with infrared transmitters and the other one is the tracker mobile robot with infrared receivers and reflective sensors. The former is designed to drive in a specific trajectory. The latter is designed to track the target mobile robot. Then we address the design of the fuzzy target tracking control unit, which consists of a behavior network and a gate network. The behavior network possesses the fuzzy wall following control (FWFC) mode, fuzzy target tracking control (FTTC) mode, and two fixed control modes to deal with different situations in real applications. Both the FWFC and FTTC are realized by the fuzzy sliding-mode control scheme. A gate network is used to address the fusion of measurements of two infrared sensors and is developed to recognize which situation is belonged to and which action should be executed. Moreover, the target tracking control with obstacle avoidance is also investigated in this paper. Both computer simulations and real-time implementation experiments of autonomous target tracking control demonstrate the effectiveness and feasibility of the proposed control schemes.     

模糊控制在移动机器人路径规划中的应用

针对移动机器人最优路径规划问题,设计了一种模糊智能控制方法。利用超声波传感器对机器人周围环境进行探测,得到关于障碍物和目标的信息。通过设计模糊控制器,把得到的障碍与目标位置信息模糊化,建立模糊规则并解模糊最终使机器人可以很好地避障,并且解决了模糊算法存在的死锁问题,从而实现了移动机器人的路径规划。仿真实验结果表明了模糊算法优于人工势场法,具有有效性和可行性。