家庭陪护机器人自主充电系统研究与设计

针对家庭陪护机器人电池容量有限,工作环不连续的问题,设计一种基于机器人操作系统(robot operating system, ROS)的家庭陪护机器人自主充电分级对接系统。采用卡尔曼滤波算法将编码器数据和惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)数据进行融合,同时结合激光雷达数据并基于Rao-Blackwellized粒子滤波即时定位与构图(simultaneous localization and mapping, SLAM)算法构建环境二维栅格地图;采用A^*算法和动态窗口(dynamic window approach, DWA)算法进行全局路径规划和局部路径规划,使机器人行驶至充电站附近或所在房间;采用基于双重优先级的红外导航对接算法引导机器人驶向充电站,完成与充电站的精确对接。试验结果表明,该系统有效地解决了传统方法中充电距离有限的问题,并且具有较高的对接效率、成功率、准确度和环境普适性,完全满足家庭陪护机器人的充电需求,具有较好的应用价值。     

An improved artificial physics approach to multiple UAVs/UGVs heterogeneous coordination

This paper proposed an improved artificial physics(AP)method to solve the autonomous navigation problem for multiple unmanned aerial vehicles(UAVs)/unmanned ground vehicles(UGVs)heterogeneous coordination in the three-dimensional space.The basic AP method has a shortcoming of easily plunging into a local optimal solution,which can result in navigation fails.To avoid the local optimum,we improved the AP method with a random scheme.In the improved AP method,random forces are used to make heterogeneous multi-UAVs/UGVs escape from local optimum and achieve global optimum.Experimental results showed that the improved AP method can achieve smoother trajectories and smaller time consumption than the basic AP method and basic potential field method(PFM).     

应用改进随机树算法的无人艇局部路径规划

针对无人艇航速高及实时性要求高的特点,为满足路径规划需要,在经典快速扩展随机树(RRT)算法的基础上,设计一种基于改进RRT算法的局部路径规划方法,引入抑制因子、限定转角和距离启发信息,改进生长点和探索点的选择,提高了算法速度.为兼顾航行距离最短和无人艇操控性能的特殊要求,对规划路径采取多余航点处理以及考虑回转性能的平滑处理.以海上和湖上典型雷达图像的处理结果为环境模型,进行局部路径规划试验.试验结果表明:该方法可以快速完成路径搜索,在提高搜索效率的同时缩短了规划距离,优化处理后的航线更适用于无人艇的跟踪,满足无人艇规划系统的要求.     

基于视觉的移动机器人实时避障和导航

阐述了移动机器人通过视觉传感器在不确定的环境中实现自主避障和导航的一种方法，首先讨论了路径规划的分层结构，然后通过简单的图像处理方法获取运动环境中的避碰点，最后给出机器人实现局部路径规划的算法，该方法有效地利用了全局环境地图和视觉信息。减少了计算量，提高实时性，通过仿真研究说明了该算法的有效性和可行性。     

融合轨道动力学的小行星探测器自主视觉定位

针对小行星探测器高精度自主视觉定位问题,提出了一种融合轨道动力学的深空探测器自主视觉定位方法,能修正视觉视觉定位与地图构建算法(simultaneous localization and mapping, SLAM)的定位误差。该方法通过融合轨道动力学的轨道改进技术,能够在缺乏表面先验信息、无人工手动标记的场景下,实现探测器的高精度视觉导航,并建立小行星表面稠密三维模型。首先,基于视觉同时定位和建图方法(VSLAM)提取小行星表面特征,通过因子图优化算法估计探测器位姿,设计回环检测提高定位精度;其次,重构行星表面三维模型,实现基于多面体法的行星不规则引力场建模;最后,提出了一种基于轨道动力学的伪相对运动轨道优化算法,将其作为物理约束修正视觉定位累积误差,分析反演视觉初始定轨误差在轨道动力学中的传播过程,实现修正视觉定位累积误差,改善初始定位结果。仿真实验结果表明,融合轨道动力学可以有效提升小行星探测视觉定位的精度,从而实现高精度导航,为深空探测技术的未来发展提供参考借鉴。     

微型无人机视觉定位与环境建模研究

同步定位与环境建模（SLAM）是实现无人机自主飞行和智能导航的关键技术。该文提出了适用于微型无人机的视觉定位与环境建模方法,针对RGB-D传感器使用point-plane ICP点云匹配算法实现视觉自主定位,利用并行计算加速以满足无人机控制的实时性要求;采用TSDF算法融合多帧观测的点云数据,实现了无人机对未知目标环境区域的模型重建;将视觉SLAM系统与无人机载IMU传感器融合,进一步提升了自主定位和建模精度。实际搭建了微型无人机视觉与环境建模验证系统,室内环境下可以达到0.092 m的定位偏差和60 Hz的更新速率,满足了无人机控制的精度和实时性要求,验证了该方法的有效性。     

基于模糊逻辑的自主移动机器人实时滚动路径规划及控制

针对动态不确定环境下自主移动机器人路径规划和运动控制这一工程实际问题,提出一种简化的实验参考系统结构模型。在此基础上,借鉴预测控制的基本原理,运用模糊逻辑推理方法解决了自主移动机器人导航和避障问题,实现了自主移动机器人实时滚动路径规划和控制,仿真结果表明了算法的有效性。     

多无人机协同四维航迹规划的改进的Tau-H策略

为了在满足多类约束条件的前提下进行多无人机（UAVs）协同飞行的航迹规划及优化,提出改进的Tau-H运动策略.在常用的Tau-H运动策略基础上,通过在运动间距表达式中引入初速度的相关项,克服了固有的仅能考虑始末速度为零的情况的缺陷,可以实现无人机始末非静止的到达时间和速度的四维运动匹配.利用粒子群算法（PSO）搜索各无人机的初始耦合系数,形成全局航迹预规划;建立各无人机间的通信拓扑,采用采样间隔与冲突判断双驱动的滚动优化方法,求解局部再规划问题,实现航迹不断更新.通过对算例的仿真表明,基于改进的Tau-H策略得到的航迹可飞性好,安全性高,能够满足连续型多无人机航迹规划及优化的应用需求.     

非结构环境下基于机器视觉的机器人路径跟踪方法

针对温室环境下机器人自主导航问题,提出了基于模糊预测控制的实时路径规划和跟踪方法.通过训练神经网络对图像进行分割,获取导航预瞄点,得到机器人运动的角度偏差和横向偏差.当角度偏差小于25°时,采用预测控制的方法,用拟合圆弧曲线作为机器人跟踪的规划路径,当角度偏差大于25°时,采用模糊控制器对2驱动轮的轮速进行控制.实验表明,该方法能对曲线路径进行平滑的跟踪,以0.3 m/s的速度运动时最大跟踪误差小于5cm.     

差速轮式移动机器人的定位导航算法

针对差速轮式移动机器人定位及导航算法中从圆弧路径切换到直线路径时车体晃动问题进行研究,提出了一种新的路径规划方法。首先介绍差速轮式移动机器人的定位算法和导航算法（直线导航、圆弧导航）,然后分析从圆弧路径切换到直线路径时存在的问题及产生的原因并提出了一种新的路径规划方法,最后建立Simulink模型进行仿真。仿真结果表明新的路径规划方法取得了良好的效果。     

灰色模型在城市中长期用水量预测中的应用

为进行科学合理的供水系统规划,给出一种基于记录时间较短、历史数据较少的用水量序列的GM(1,1)预测方法.该预测方法把原始用水量序列累加处理生成新序列后,用指数关系式拟合,通过构造参数矩阵,确定辩识参数,建立灰色模型的微分方程;求解灰色模型的时间响应函数,生成累减矩阵,进行累减运算即得用水量序列的预测值.MAPE精度分析结果表明GM(1,1)用水量预测方法精度较高.该预测方法应用于D市的中长期用水量预测,为D市供水规划提供有效依据.     

基于超声红外定位导航研制自动引导车辆系统

提出了一种基于超声红外定位原理的自动引导车辆AGV(Automatic Guided Vehicle)定位新方法,给出了系统导航与控制的数学模型,并以此为基础研制开发了一套新的AGV系统。与传统的地下埋线导航和机器视觉导航等AGV系统相比,本系统路径规划更灵活,且无需对地面进行改造,大大提高了系统的柔性,同时具有定位控制精度高、实时性好、成本低等优良性能。     

基于MAS的高速AGV视觉路径跟踪与控制

基于视觉的自动导向小车（V-AGV）是目前智能移动机器人的研究热点，主要问题是视觉周期过长带来的速度低、导航精度不高以及循线导航时系统对突发事件（障碍物、故障车）的适应能力差，通过将视觉与非视觉传感器集成，采用基于MAS思想的软件系统，视觉系统探测路径区域信息，建立路径复杂度函数，以模糊推理完成速度规划，融合信息实现跟踪控制，使系统对复杂路径具有智能适应能力，实现高速、高精度循线导航；避障规划-避障-路径恢复方法用于突发事件处理，提高了系统的可靠性、稳定性、仿真和实际应用证明了方法的有效性。     

基于模糊行为决策的机器人主动寻径导航

针对在传统的机器人导航中,机器人行为的激发是一种被动过程,容易导致机器人的行为出现"缺乏规划性"的问题,类比于人类在未知环境中的寻路过程,提出了一种基于模糊行为决策的主动寻径方法.首先,在机器人的探测域内寻找可视点并确定最优子目标点;然后,对感知到的环境信息及最优子目标点信息进行分析以确定机器人所处环境;最后,设计了一种模糊控制器,并对机器人的行为进行规划并输出控制指令使得机器人实现避障且逃离半封闭区域,最终到达目标点.仿真结果验证了该方法的可行性和有效性.     

结合土地利用再谈交通需求预测

指出了传统交通需求预测方法的不足，分析了交通与土地利用的本质以及交通需求与土地利用之间的内在联系，建立了土地利用与交通需求生成的相关关系模型，简化了传统方法的预测过程，并以咸宁为例，根据土地利用情况直接进行交通需求预测，较好反映了咸宁的交通需求情况，为把土地利用规划和交通规划相结合提供了一种思路。     

钢管混凝土拱桥施工控制可视化仿真计算系统

针对钢管混凝土拱桥施工控制的要求，提出了以可视化仿真计算对施工过程进行直观仿真分析的系统框架。详细地介绍以AutoCAD为图形支撑平台的钢管混凝土拱桥施工控制可视化仿真计算系统的结构和功能，并以实例说明了该系统在拱肋吊装过程中能够实现预测、现场实时监控的目的，为施工控制提供了有效的手段。     

移动广播融合网络中的资源分配和定价模型

应用博弈论中不完全信息理论来解决资源动态分配和定价问题,对服务提供商和用户之间的交互关系进行建模;通过求解静态博弈贝叶斯均衡问题以获得服务提供商的最佳价格策略和用户对应的对服务带宽购买的最佳选择。基于该模型,提出了基于用户需求强度的动态资源分配和定价管理机制及其算法。仿真表明,该算法相比于静态单一定价资源分配方法在网络效用和资源使用率等方面都得到了较大提高。     

基于双目视觉的机器人局部路径规划

目的提出移动机器人利用双目视觉在不确定的环境中实现自主避障和导航的一种新方法．方法以视觉信息为决策依据，利用神经网络对障碍物的屏幕坐标和实际相对坐标进行非线性映射，在避障过程中只考虑障碍物相对于机器人的运动及可能的碰撞方式，无需考虑机器人和障碍物的运动速度和运动方向．结果映射点偏离屏幕中心误差越大，障碍物距离机器人越远，确定避碰策略越困难；而当障碍物距离机器人较近时确定避碰策略较容易．该方法计算量少，运算时间短，提高了机器人的实时性．结论仿真试验表明此种方法能有效避开障碍物顺利到达目标点，并减少了计算规模，提高了实时性．     

基于3维DDA的多块体滚石运动分析

崩塌滚石是山区主要的地质灾害之一,分布范围及其广泛,突发性极强、预测困难,会造成建筑物损坏、交通运输线路堵塞、人员伤亡等严重后果。其防护结构的设计依据主要是边坡滚石的运动轨迹,而目前,国内外对崩塌滚石的相关研究较为薄弱,从而导致滚石灾害治理上效果不佳。本文通过对国内外众多滚石灾害案例的研究,探索三维非连续变形分析方法(以下简称3-D DDA)在崩塌滚石中的应用。相比传统的二维模型,三维模型由于能够考虑三维地形效应,分析扩散角,近年来逐步成为了主流的研究手段。实例分析中以某岩质边坡建立了3-D DDA模型,采用恢复系数法来描述滚石碰撞反弹的问题,通过数值模拟,分析了多块体滚石事件的运动特征。结果表明：是否考虑滚石间相互碰撞所计算出的结果差异较大,虽然滚石间的相互碰撞通常会带来总能量的损失,但部分块体受到碰撞将接受动能,促进其远距离运动,从而得到更佳合理的防治方案。滚石块体间的相互作用不能忽视。与现有方法相比,3-D DDA具有能直接在模拟块体间相互碰撞,更符合多块体滚石灾害事件的优点。进一步,基于运动特征分析成果验证了防护措施的效果。该方法可用于斜坡区多块体滚石运动特征的预测,并可为滚石灾害科学防治决策提供参考。     

#br# NAO机器人的视觉伺服物品抓取操作

针对家庭环境中服务机器人物品的抓取问题,提出一种改进的基于位置的视觉伺服抓取算法。首先,利用Naomark标签完成对物体的快速识别,并通过世界平面单应矩阵分解对物体的位姿进行估计;然后,对NAO机器人的机械臂进行运动学建模,并分别设计单臂和双臂抓取的视觉伺服控制律;最后,为进一步提高抓取的稳定性和鲁棒性,对末端执行器进行路径规划。实验结果表明,本方法能够快速、稳定地抓取目标物品。