实时的移动机器人语义地图构建系统

语义信息可以使机器人更充分地理解未知环境,为更高级的人机交互和完成更复杂的任务奠定基础。为了能够使移动机器人实时地创建语义地图,在Jetson TX1嵌入式电脑上开发了一种轻量级的深度学习目标检测模型,在保证了检测精度的同时,实现了高效的目标检测功能。并利用了视频流中的帧间光流信息,使用运动信息指导传播算法降低检测算法的漏检率。对于Kinect传感器生成的深度图像有黑边、黑洞等缺陷,使用统一计算设备架构(CUDA)技术开发了一种实时的深度图像修复算法。利用即时定位与地图构建(SLAM)技术,实现移动机器人底层的定位、导航、地图创建功能,并在此基础上使用贝叶斯推理框架,同时融合了环境的度量信息与视觉识别信息完成了语义地图的创建。经过实验表明,所提出的方法在实际的、复杂的室内环境下可以使移动机器人实时地创建语义地图。     

基于具有墙角信息的语义地图改进AMCL重定位算法

针对原始自适应蒙特卡洛定位（Adaptive monte carlo localization,AMCL）算法仅利用激光信息存在的缺陷,提出一种基于激光与视觉融合的语义地图进行全局定位,该语义地图融合基于深度学习的目标检测方法提取环境中的墙角语义;利用建立的包含墙角信息的二维语义栅格地图,结合视觉预定位方法及角点周围语义信息表来提高算法全局初始定位的效率和准确性,使得移动机器人可以在少量先验信息和运动的情况下更迅速地实现定位。提出视觉预定位的方法,改进了粒子权重更新方式,再同步结合AMCL算法与环境地图匹配进行精定位。最后通过搭建的移动机器人在不同场景下进行对比试验,验证了该方法的有效性。     

未知环境中移动机器人基于行为的自主导航与环境构建

将模糊控制应用于基于行为的移动机器人控制结构中，使机器人具备了避障、避险和障碍物识别等基本的自主导航能力。针对未知环境中移动机器人的地图构建问题，提出了基于虚拟势场的全局搜索方法，采用基于栅格的地图表示方法，利用声纳传感器收集信息，实现对障碍物的识别和定位。通过试验验证了该方法的可行性。     

四轮全向移动机器人的路径规划研究

针对规则环境下的移动机器人可以自主运动，所提出的四轮全向移动机器人研究。以四轮全向移动机器人为研究对象，通过系统建模分析麦克纳姆轮的运动学方程，基于ROS自主导航的设计和算法的优化，对移动机器人的同步定位与地图构建（SLAM）以及路径规划展开研究，实验表明四轮全向移动机器人可以进行自主运动，在实际应用方面具有一定的参考价值。     

室内场景下实时地三维语义地图构建

移动机器人自主建图是完成智能行为的前提。为提高机器人智能水平和直观的用户交互,地图需要扩展超出几何和外观信息的语义信息。研究了将基于深度残差网络(DRN)的像素级图像语义分割和三维同时定位与建图(SLAM)相融合的三维语义地图构建方法。首先,采用一种联合中值滤波算法进行深度图像的修复,使用改进的迭代最近点(ICP)算法得到相机估计位姿以及基于随机蕨类的闭环检测构建出三维环境地图;其次,采用优化的深度残差网络对输入的图像实现较精准的像素语义级别的预测与分割;最后,采用贝叶斯更新方法,渐进式的将图像分割获取的语义分类标签迁移到重建的室内三维模型中,获得完整的三维语义地图。实验表明,所设计的方法可以在实际的、复杂环境下实时地构建语义地图。     

基于Kinect传感器的移动机器人自主导航研究

未知环境移动机器人自主导航是当前的研究热点.同步定位与建图是实现移动机器人自主导航的关键环节.目前,许多学者通过激光测距仪、声呐、相机等设备来研究同步定位与建图.本文提出了由一台笔记本控制携带Kinect传感器移动机器人获取信息,再通过独立工作站创建未知环境全局地图的方案.其中,笔记本获取的信息(深度数据)通过无线传输给工作站.Gmapping(一种高效的Rao-Blackwellized粒子滤波器将激光扫描数据生成栅格地图)参数被优化来提高地图创建质量和激光扫描数据精度.通过Turtlebot进行实验验证了本文所提方案的有效性.     

全区域覆盖移动机器人的导航系统总体设计

导航与定位是自主移动机器人研究的重点,是实现移动机器人智能化的核心技术。本文从全区域覆盖移动机器人面临的实际环境,综合光电编码器、磁航向角传感器和LMS221系列激光雷达的特性设计一种混合定位系统。通过理论分析,论述同时定位与地图创建方法（SLAM）在导航系统中应用的可行性和解决方案。     

基于Kinect传感器的移动机器人自主导航研究（英文）

未知环境移动机器人自主导航是当前的研究热点。同步定位与建图是实现移动机器人自主导航的关键环节。目前,许多学者通过激光测距仪、声呐、相机等设备来研究同步定位与建图。本文提出了由一台笔记本控制携带Kinect传感器移动机器人获取信息,再通过独立工作站创建未知环境全局地图的方案。其中,笔记本获取的信息(深度数据)通过无线传输给工作站。Gmapping(一种高效的Rao-Blackwellized粒子滤波器将激光扫描数据生成栅格地图)参数被优化来提高地图创建质量和激光扫描数据精度。通过Turtlebot进行实验验证了本文所提方案的有效性。     

激光SLAM自主导航的线段特征提取混合算法研究

移动机器人在未知环境中自主导航时定位需要精确的地图,同时为了构建精确的地图必须确定机器人的位姿,同时定位与地图构建(SLAM)问题便产生.基于激光雷达SLAM自主导航算法是研究的方向之一,激光雷达具有测距精度高、测距远等优点,但是由于激光雷达的数据量少、传感器本身噪声的影响,容易导致机器人构建地图精度低、定位误差大等问题.针对激光雷达的数据测得的距离信息进行线段特征提取算法,通过将常用PDBS、IEPF算法优缺点进行综合,提出了一种混合特征提取算法.最后通过对SICK的LMS111-10100激光雷达获取环境中的一组数据进行处理,分别对PDBS、IEPF算法及混合算法提取效果与实际环境对比,验证了特征提取混合算法的有效性.     

服务机器人导航与路径规划技术研究

针对在未知的室内环境,其不可预知性或不确定性给家用服务机器人实时环境感知和定位带来了巨大的问题,直接影响到机器人导航的效果。移动机器人不仅要完成避开附近的移动障碍物,而且要进行局部规划或局部路径修正。将自主移动机器人其功能研发分为如下:理解自己的状态和外部环境信息,从而实现实时运动控制决策,避障,找到最优路径;在栅格地图表征环境,采用Wavefront方法进行路径规划自主移动和轨迹跟踪。对服务机器人导航与路径规划技术研究对于提高智能服务机器人的技术水平,促进智能机器人产业的发展是非常重要的。     

室内自主式移动机器人定位方法研究

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详细的介绍,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.     

基于农业仓库物流搬运机器人控制算法分析与研究

在现代化农业仓库物流搬运产业布局中,通过移动机器人取代人来实现产业升级是一条必由之路。针对移动机器人在复杂工作环境下导航定位及避障运动问题,本文主要研究了相关的控制算法。首先,介绍了移动机器人网络控制系统平台的架构,并对经典双轮差动模型进行了简要分析;其次,通过对激光雷达数据的数学建模,实现了对于机器人工作环境中几何特征的提取算法,并据此实现了地图的自主创建以及通过地图匹配的方式来实现导航定位;最后,提出一种最优化模糊逻辑避障算法用于实现移动机器人的运动避障。所述算法的有效性均通过机器人仿真环境的验证。     

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。     

移动机器人传感器与导航控制

针对移动机器人在复杂动态工作环境下如何进行定位和导航的问题做了深入研究,全文阐述了移动机器人混合导航和地图重建的基本方法。首先,介绍了移动机器人结构与软件平台框架,对整个系统进行了总体的技术分析。然后,分析了经典双轮差动模型,并总结了移动机器人上的应用范围;再次,对移动机器人的传感器进行了详细的介绍,移动机器人任务决策系统属于移动机器人的核心控制端,不仅需要负责对数据处理与分类处理,而且同时做出相应的分类反应;最后,通过对信息数据的采集实现了对于环境特征的提取,建立了导航图像和导航机器人导航,机器人导航属于数据信息交互的传输端,负责将移动机器人在移动的过程中产生的信息数据传输到决策系统作为输入端,信息决策系统将信息数据进行分类再由总线将这些信号进行分类发送。经过实验证明,该移动机器人具有良好的导航性能,可以将其应用于移动机器人控制系统。     

基于门牌识别的未知楼宇环境快速地图构建

在应急事件中,特种机器人需要进入未知环境中完成搜索、侦查、救援任务,传统的地图构建和导航方式难以适应应急搜救任务的快速性需求。针对这一问题,提出通过门牌号构建语义地图的方法,利用已有的消防地图、楼层平面图等可用信息,快速构建机器人导航地图。为了解决地图信息模糊的问题,将门牌号作为地图标志,作为导航的定位参考依据。     

基于双层A*算法的移动机器人路径规划

移动机器人导航控制理论和方法的研究,是决定智能移动机器人能否真正实现自主化、智能化的关键,一直以来也是机器人技术领域研究的重点和热点。A*算法作为一种比较成功的算法应用在了机器人的路径寻优和规划方面,但由于A*算法本身的计算特点决定,在栅格环境下A*算法规划出的移动机器人路径往往存在着折线多、转折次数多、累计转折角度大等问题。针对A*算法的缺点和不足,在其基础上,提出了一种双层A*算法,该算法将栅格地图分为高层栅格地图和低层栅格地图,对栅格地图进行了"局部合并地图"的构建,在算法中加入了栅格占据概率函数,通过低层与高层算法相结合得到最优路径。仿真结果表明在很大程度上解决了A*算法存在的问题,使移动机器人能够在复杂环境下应用该算法进行路径规划。     

基于ROS和激光雷达的室内移动机器人定位和导航系统设计与实现

根据自主运动机器人的室内定位需求,设计并实现基于机器人操作系统ROS和激光雷达的室内移动机器人定位和导航系统。机器人系统采用树莓派控制器作为控制核心平台,利用激光雷达采集环境信息,在ROS分布式框架下进行软件算法的开发,实现基于扫描匹配算法的SLAM功能、基于最优路径算法路径规划以及基于粒子滤波算法的导航功能。理论仿真及实验实测结果表明,系统可构建精度较高的环境地图,并对机器人进行定位,有效完成室内定位和导航任务,具有低成本、开源、模块化、易于拓展等优点。     

轮式移动机器人混合导航的实验研究

轮式移动机器人是先进制造系统中重要的物流工具之一。对轮式移动机器人来说,安全、准确地完成物料的运输任务,环境感知、路径规划、定位和导航等功能是其控制系统必备的重要功能。为了提高移动机器人的导航可靠性和定位精度,笔者根据移动机器人在运动过程中的特点,为XAUT.AGV100设计了一混合导航系统。通过理论分析证明了所设计的混合导航方法的可行性,通过实验验证了采用该导航方式可有效提高移动机器人的定位精度。理论分析及实验结果均表明,移动机器人采用所设计的混合导航方式可有效,可靠地实现高精度的定位。     

搭建桥梁：径路搜寻网在可视导航中的应用

本文描述了设计3维虚拟环境可视导航的一般方法。基本设计原则是用户需要理解环境是怎样组织的，以及他们怎样利用知识在环境里找到他们的路线。文中关注和特定领域文档集关联的隐含语义结构在可视导航整体中用户认知需求之间的关系。扩展了径路搜寻网的概念以便在3维虚拟环境表达隐含语义结构。用户在可视导航中的认知需求在认知地图的概念上被概念化。     

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。