基于阿基米德螺线走法的全区域覆盖路径规划

路径规划是移动机器人实现智能化自主运动的基础,全区域覆盖路径规划是移动机器人路径规划中的一种特殊形式,在生产生活中应用广泛,如智能割草机器人、智能清洁机器人、生命探测机器人等。提出一种以阿基米德螺线为主要行走方式,用直线循环往复的行走方式补充边角区域的路径规划方法。重点研究了覆盖矩形中间区域所用阿基米德螺线行走方式。实验结果表明该方法简单有效,在无障碍的类圆形区域具有较好的适用性。     

动态环境下移动机器人运动目标测速方法

提出了基于Kinect摄像机的 机器视觉测速方法,用于实时的测量运用目标的速度信息。首先,设计出固定在运动目标上 的由 五个已知位置关系的圆组成的标识物,利用图像处理算法根据标志物的拓扑关系检测出运动 目标标志物在Kinect坐标系下 的位置;然后,将Kinect坐标系坐标通过坐标变换转换到世界坐标系;最后,根据采样时间 内测出的距离求出速度信息。通过 以上3步骤,依次解决运动目标检测和运动目标测速问题。理论分析和试验结果表明, 本文方法在移动机器人运动或者静止 情况下能够处理运动目标作直线运动、原地转动及其合成的曲线运动等不同运动形式下的速 度测量,应用范围广泛,计算实 时性和准确性高。     

基于改进人工势场法的动态环境运动规划

移动机器人和智能无人驾驶车辆的路径规划问题是实现自主导航的关键问题。本文提出了基于改进人工势场法的局部路径规划算法,只需传感器提供局部环境信息,就可做出即时反应来指导机器人运动,算法简单,效率较高。实验结果表明该方法可以在动态环境下实时计算障碍物位置和信息,顺利到达目标点,高效、稳定,具有广泛适用性。