一种适用于非360°探测机器人的避障导航算法

对自主引导车辆或自主移动机器人来说,在未知环境中能避开障碍而成功到达预定的目的地是一项基本要求.Bug及其衍生算法是实现机器人在未知环境中避开障碍到达指定目的地的基于传感器的著名导航算法,它们认为机器人是平面上的一个点,具有360°障碍检测范围,具有贴着障碍物边缘绕行的能力,对通常的非360°障碍检测范围且具有物理尺寸的机器人来说,Bug类算法就不能直接应用.提出一种适用于这类机器人的改进的Bug算法,包括结合DistBug算法、VisBug算法得到较短路径的"相遇点"与"脱离点"的确定方法,基于按分段直线与速度空间法结合得到圆滑自然路径的绕行障碍物边缘算法.还提出"虚拟触角"的概念来分析利用传感器数据,机器人依靠多种"虚拟触角"实现基于传感器的改进Bug算法.编写出完整的程序实现该算法,并以Pioneer 3-AT室内机器人为对象对改进算法进行验证.结果表明,机器人可以利用提出的Bug改进算法实现未知环境下定目标点无碰撞导航.     

移动机器人运动过程中的障碍物识别避让

移动过程中障碍物识别是机器人导航和路径规划的重要基础,也是提升机器人智能化水平的重要体现。现以自行开发的四轮固定式移动机器人作为开发平台,基于图像不变矩和RBF神经网络实现智能移动机器人运动中的障碍物识别避让,并在对障碍物识别之前对其图像进行预处理。设计主旨在于对智能机器人在行进过程中通过摄像设备采集的图像进行预处理,采集障碍物物体边缘,并用神经网络对物体进行识别。对于特殊障碍物使用基于颜色的识别方式,以提高实时性,为机器人的避障以及地图构建等工作打好基础,为场馆移动导览机器人研发提供帮助和支持。     

基于多传感器的移动机器人安全区域研究

针对移动机器人导航中因障碍物信息复杂的不确定性,为了成功实现自主导航,应用一种多超声波传感器对障碍物进行信息采集,并通过BP神经网络对超声波传感器采集的信息进行处理。根据BP神经网络输出层的结果可确定机器人移动的安全区域。通过实验证明了多传感器信息处理法获得的移动机器人安全区域的可行性,为今后移动机器人避障提供了新的思路。     

机器人沿墙声纳导航的研究

为实现机器人的室内导航,本文提出了一种基于声纳传感器的沿墙导航方法。算法对室内典型结构和机器人可能存在的状态进行了建模,通过声纳传感器阵列所获知的外部数据判断机器人当前状态,应用有限状态机实现了机器人各种运行状态的相互转移。实验结果表明,该方法可以有效地应用于机器人室内导航,对各种室内典型结构的组合、变换具有较高的适应性。     

一种基于磁钉和惯导系统的机器人导航控制算法

智能移动机器人能够通过传感器感知环境和自身状态。针对移动机器人变电站巡检的需求,提出了一种基于磁传感器、低精度惯导系统、编码器的机器人导航控制方法。为了校准惯导系统和编码器的积累误差,并标记机器人移动路径,在路径上每隔一段距离设置一个磁钉。在两个磁钉之间根据惯导系统提供的航向控制机器人直行。在磁钉位置,机器人根据磁钉信息校准惯导航向误差及机器人位置误差,并调整机器人航向。该算法所用传感器成本较低,算法简单易行,在工程上易于实现,提高了变电站巡检机器人导航的实时性和定位精度。     

全自主清扫机器人的运动分析与路径规划

提出了一种未知环境下机器人在线路径规划算法,适用于家用清洁机器人对室内地面的智能化清扫.该算法充分考虑了家用机器人成本低、节能等特点,前期以"迂回推进"的方式,进行2次方向不同的清扫.根据结果得出障碍物和环境信息,再利用边缘跟踪对障碍物及整个环境边缘进行清扫,同时对所得信息进行校正,最终实现全区域的覆盖.整个过程路径段简单,能源利用率高.     

基于ROS平台机器人导航避障系统设计与开发

基于ROS工业机器人开源平台,应用C++语言进行了移动机器人导航避障系统的设计与开发。选用激光雷达作为位置传感器,融合视觉里程计、轮式里程计和IMU里程计三大里程计数据,采用传统定位与SLAM算法创建地图,应用AMCL算法准确确定移动机器人位置;对移动机器人使用A~*算法进行全局路径规划、DWA算法进行局部路径规划,并且使用模糊BUG2算法作为核心算法实现局部避障器融入ROS规划系统中,应用C++语言开发程序,在移动机器人Robotino在地图上的两个点进行导航和避障测试。结果表明,只要合理设置机器人和障碍物之间相对运动速度,机器人可以规划出一条躲避缓慢移动障碍物、全局较优路径。     

一种基于可视图法导盲机器人路径规划的研究

以自主设计的导盲机器人为实际应用背景,提出一种适用于室内导航的算法。该路径规划算法利用射频识别(radio frequency identification,RFID)系统,通过超高频射频识别系统与低频射频识别系统的联合运用实现准确定位,将可视图法与A*算法相结合,提出一种路径规划算法,在提高搜索效率的同时保证了规划路径的可行性。通过在平面障碍物环境下实验,验证了该算法的可行性。     

室内移动机器人自主导航系统设计与方法

针对移动机器人室内自主导航中环境检测、动态目标定位跟踪和路径规划,设计了"双目+单目"多信息融合的视觉系统。提出一种自适应环境、融合色彩饱和度信息的单尺度Retinex室内阴影消除算法,以有效提取障碍物信息及可行路面区域。研究了一种特征点辅助的时空上下文目标跟踪算法,运用目标特征点进行目标粗定位;引入特征点变化率信息,自动调节时空上下文模型更新,以有效提高复杂环境下动态目标定位的准确性。改进了传统速度向量场吸引速度、排斥速度和切向速度函数,解决了路径规划中机器人轨迹抖动、目标点附近震荡和目标处于障碍物排斥场不可到达等问题。移动机器人室内环境下自主导航实验实现了障碍物、机器人和目标特征提取及其实时定位,移动机器人以最短的避碰路径完成动态目标的有效跟踪。     

未知环境下的变形移动机器人路径规划

为提高移动机器人在未知环境下的避障能力及导航能力,提出了基于变形以及模糊算法的路径规划方法。变形移动机器人利用超声波传感器对静态未知环境进行检测,得到障碍物以及目标的位置信息,采取适当的变形措施以及在模糊控制的基础上调整自己的运动方向,最终实现避障和最优路径规划。仿真及实物实验结果表明,此方法能使变形机器人与环境实现交互调整,能使机器人通过变形以及避障结合的方式实现有效避障,提高了路径规划的优良性。