一种可重构机器人运动学求解方法

针对可重构机器人没有统一的运动学求解形式问题,提出通过构形平面匹配方法求解可重构机器人的运动学.采用改进形式的D-H建模方法,可自动形成可重构机器人运动学模型;将机器人在目标点的位形分解成若干个构形平面,通过三级构形平面的匹配,可求得具有单一串连形式可重构机器人运动学逆解;对搭建的6自由度机器人和8自由度机器人构形的运动学进行实例仿真.仿真结果表明,采用有限个构形平面匹配方法能够求解出可重构机器人运动学,验证了算法的正确性和实用性.     

基于区块链的侦查机器人实时避障与航线控制

为弥补侦查机器人行进灵活性不足的缺陷,降低无故运动碰撞事件的发生几率,提出基于区块链的侦查机器人实时避障与航线控制算法;利用超声信号处理电路,提取可供直接应用的侦查运动节点,联合已完成配置的MoveIt避障程序,实现对侦查机器人的实时避障运动规划;在此基础上,设置LQR控制器,在控制机器人侦查航速的同时,建立必要运动操纵方程,完成对侦查机器人的运动航线控制,提升与运动设备元件相关的行进灵活性;完善P2P网络平台,以待交互的运动数据作为处理支持条件,将所有侦查信息封装至同一区块组织中,完成基于区块链的避障控制原理研究,实现侦查机器人实时避障与航线控制算法的搭建;对比实验结果表明,应用基于区块链的控制算法后,C-Space参数极值超过8.0,RRT灵敏度也提升至75%,实现了对侦查机器人的灵活性行进控制,有效抑制了无故运动碰撞事件的出现。     

基于最佳邻域重构指数的水下高光谱目标检测

水下机器人仅通过传统光学相机获取图像很难在复杂水下环境中或目标物具有保护色的情况下检测到目标,而通过高光谱技术进行水下目标检测可以改善这一情况;由于直接运用传统高光谱检测方法难以满足水下机器人对水下目标检测的要求,提出了一种基于最佳邻域重构指数(ONRIF)的高光谱目标检测方法,该方法通过线性重构的思想进行邻域寻优,选出信息量高且波段相关性低的波段组合,并使用所选波段的融合图像进行目标检测;结果表明,与直接对原始水下海产品高光谱图像进行检测相比,该方法在保证检测效果的前提下,大量减少了检测时间和数据冗余程度;还提出了一种在相同环境下对同类目标物的单波段快速采集检测方法,大大提高了采集数据的速度,可以满足水下机器人对海产品检测的需求.     

一种水下群机器人路径规划算法的形式化研究

为了增强基于遗传算法的水下群机器人路径规划算法正确性的说服力,使用定理证明对其进行形式化研究,给出算法在定理证明器HOL4中的形式化模型。基于算法形式化的一般步骤,首先对算法的设计进行了详细的分析,指出算法设计的核心步骤与建模难点。在此基础上建立了总体形式化建模框架,然后对其进行化简,得到种群初始化、选择、交叉三个核心模块。接着给出模型中要用到的基本数据类型的形式化描述,并分别对三个模块进行形式化描述,最终得到算法的形式化模型。通过证明与模型相关的97条性质,说明了模型的合理性及有效性,在此模型的基础上,可以完成对算法的形式化验证,同时还能拓展HOL4的应用范围。     

仿生机器人研究进展及仿生机构研究

以自然界仿生对象为基础,介绍了国内外现有的5类仿生机器人——仿飞行生物机器人、仿陆地生物机器人、仿水下生物机器人、仿水陆两栖生物机器人及仿人机器人的研究现状及最新进展,详细阐述了每种仿生对象的特点,仿生机器人的基本结构、性能特征及应用前景.在分析仿生机器人机构特性的基础上,提出并阐述了仿生机器人仿生机构的冗余驱动原理、欠驱动仿生原理、变胞结构设计、运动稳定性设计、高承载自重比设计,以及新型仿生材料设计等重要研究内容.     

智能机器人混合型微控制器系统应用

在环境与障碍物信息是未知的情况下,建立一套基于环境侦测智能机器人主被动式微控制器系统,实现斜坡控制功能和避障控制功能,通过模拟与实验,针对两个不同的系统进行分析.斜坡微控制器实验结果,还是在可接受的范围.而避障微控制器系统方面,位置误差平均约2.135%,而角度误差平均约10.4275度,误差问题可能是因为使用者推力的影响,两种微控制器演算法,还是能够确能微控制器使用者到达目标点附近,以及朝向希望的朝向角.     

基于BP神经网络的清扫机器人的环境建模

针对未知环境清扫机器人的环境识别和建模,提出了一种基于BP神经网络的环境建模算法.首先提出了一种利于计算机识别和处理的室内环境拓扑结构,再利用3个超声波传感器获得周围物体的距离信息,对这些距离数据进行归一化处理之后利用BP神经网络来识别出物体的形状,完成环境的建模.给出了系统的组成结构、室内环境拓扑结构、BP神经网络原理及学习步骤.并对实验获得的一组数据进行了仿真,结果表明这种算法对于环境识别和建模是一种有效的方法.     

温室移动机器人运动控制器设计与实现

用运动控制器实现了移动机器人在非结构化、未知环境中的自主导航和定位。运动控制器由PIC单片机、运动控制模块、电机驱动模块、红外传感器模块、通讯模块以及相应的控制软件组成。利用两层前向BP神经网络实现多传器的信息融合。运动控制器在温室移动机器人上进行多次试验。试验结果表明，运动控制器和控制算法是可行的，并具：工程应用的前景。     

基于行为法队形保持中的队形反馈

本文对研究多移动机器人保持队形的方法进行了分析，提出一种实现多移动机器人保持队形和控制的协调体系结构；将基于行为的方法和队形反馈应用于该结构上，提出了控制策略，并从理论上证明了系统是渐进稳定的，仿真实验表明控制策略是合理的。     

Efficient collision-free path-planning of multiple mobile robots system using efficient artificial bee colony algorithm

This paper aims to propose a novel design approach for on-line path planning of the multiple mobile robots system with free collision. Based on the artificial bee colony (ABC) algorithm, we propose an efficient artificial bee colony (EABC) algorithm for solving the on-line path planning of multiple mobile robots by choosing the proper objective function for target, obstacles, and robots collision avoidance. The proposed EABC algorithm enhances the performance by using elite individuals for preserving good evolution, the solution sharing provides a proper direction for searching, the instant update strategy provides the newest information of solution. By the proposed approach, the next positions of each robot are designed. Thus, the mobiles robots can travel to the designed targets without collision. Finally, simulation results of illustration examples are introduced to show the effectiveness and performance of the proposed approach.