基于模糊决策法的水下机器人路径规划方法

路径规划是自主式水下机器人研究及实用化中的重要问题之一 .本文对基于模糊决策法的水下机器人实时路径规划方法进行了探讨 .首先 ,水下机器人通过测距声呐对其运动前方 180°的范围进行实时探测 ,得到环境信息 ,通过模糊决策进行实时规划 ,得到避障所需的转动方向及角度 ,对于墙角等特殊情况参照连续转角记录仪对转角进行修正 ,实现特殊环境下的运动避障 .上述过程通过计算机仿真得到了较满意的结果 .     

采用模糊逻辑的移动机器人轨迹跟踪

针对差动轮驱动的移动机器人动力学的高度非线性和运动环境的不确定性,提出了基于模糊逻辑的移动机器人路径跟踪控制方法。该方法通过合理选择模糊控制器的参数和优化规则库,使其输出合适的线速度和角速度,从而控制移动机器人准确地跟踪预规划的路径。提出了两轮差动式移动机器人的动力学模型,使得该模糊控制器对不同几何参数的差动式机器人具有普遍的适应性。在实际场地试验和亚太机器人大赛中验证该方法的有效性。     

移动机器人智能导航系统的研究与设计

智能导航系统能完成机器人自主路径规划、行为控制及执行多种任务.结合人类的经验及模糊控制理论对四轮移动机器人进行了智能导航的研究.机器人采用超声波探测的方法,用12个超声波传感器感知机器人前方180°范围内障碍物的距离和方向信息.利用模糊控制决策理论实现对机器人智能导航的控制,通过在机器人上的应用验证了该导航系统的可行性和有效性.     

基于模糊逻辑的FFSR飞行跟踪算法

对自由飞行空间机器人飞行路径跟踪问题进行了描述,并进行了适当的简化以便于研究.分析模糊逻辑方法在空间机器人路径规划中存在的问题,提出一种可以避开障碍物并跟踪给定路径的模糊控制器,模糊规则的制定符合贪心算法的思想.通过仿真实验证明了所提出的模糊控制算法的可行性和控制性能.     

基于实时位置反馈的模块化机器人轨迹跟踪控制

为了提高机器人末端的位置控制精度,以Power Cube模块化机器人为研究对象,采用一种基于Optotrak3020运动测量系统的实时位置反馈控制方法,进行机器人复杂的轨迹跟踪控制研究.分析Power Cube模块机器人的系统结构,关节角度偏差测量,实时位置反馈控制方法的概念及控制结构,然后以模块机器人跟踪一平面圆弧轨迹为例进行三维仿真和实验,验证了该控制方法及实验系统的有效性和可靠性.     

堤坝检测水下机器人运动控制系统的研究

堤坝检测水下机器人是为查找江、河、湖、海中各种堤坝的裂缝、破损等质量问题而设计的开架式水下机器人.文中介绍了堤坝检测水下机器人的运动控制系统,详细讨论了自动扫坝控制过程的运动控制算法和基于船位推算的导航方法.在综合考虑垂向和纵向自由度的运动能力的基础上,利用S面控制算法设计了运动控制器,使得水下机器人能够在垂向和纵向运动上取得协调,从而跟踪指定的路径.采用强跟踪卡尔曼滤波进行船位推算,解决了系统的导航问题.最后通过外场试验验证了整个运动控制系统的可行性和可靠性.     

基于运动发散分量的四足机器人步态规划

为了使四足机器人在出现较大的轨迹跟踪误差时仍然可以稳定运动,提出基于运动发散分量（DCM）的在线步态规划方法. 将四足机器人抽象成三维线性倒立摆模型（LIPM）,根据离线规划的落脚点,应用DCM方法论递推出保持DCM有界的参考轨迹;在满足步幅约束、零力矩点（ZMP）约束的条件下,步态规划运用宽松初始状态模型预测控制在线优化出可快速收敛到参考轨迹上的落脚点以及期望状态轨迹;全身运动控制器通过构建二次规划优化出满足运动约束、动力学约束、摩擦力约束等条件下跟踪期望状态轨迹的力矩. 通过仿真验证以上算法,仿真结果表明：与经典模型预测控制相比,宽松初始状态模型预测控制可以承受较大的轨迹跟踪误差,四足机器人可以在出现较大的轨迹跟踪误差时以troting步态稳定运动并尽快收敛到离线规划的轨迹上.     

无人驾驶车辆路径跟踪控制器的设计及实现

为了提高无人驾驶车辆路径跟踪的精度与实时性,通过分析无人驾驶车辆的运动模型,提出一种结合补偿控制的模糊PID跟踪算法。采用G PS获取车辆位置信息,并与目标路径比较,从而求出位移的偏差和车辆航向角的偏差,以此作为控制器的输入信号。根据偏差量和偏差量的变化程度来决定方向盘的转向和车速,运用补偿控制对模糊控制器的输出值进行纠正,从而控制无人驾驶车辆实现路径的准确跟踪。试验结果表明,该算法能够准确跟踪各种参考路径,并具有较好的鲁棒性。     

融合Dijkstra和PID算法的室内移动机器人局部路径规划

针对普通轮式机器人在室内难以通过狭小工作区域,易陷入局部区域无法完成导航的问题,提出一种麦克纳姆轮式机器人底盘的局部路径规划融合算法。借鉴麦克纳姆轮的优势,采用Dijkstra全局路径规划算法规划全局路径,融合Dijkstra和PID算法控制局部路径规划;根据姿态信息将机器人速度进行横向和纵向分解,限制旋转速度,在保持姿态不变的前提下驱动机器人实现稳定移动;使用搭载机器人操作系统的麦克纳姆轮式机器人进行导航测试试验,验证本文融合算法的有效性。结果表明：在复杂狭窄的室内环境下,本文算法可实现机器人的自主导航与避障,可成功地从设定的起点到达终点;与传统的时间弹性带(TEB)算法相比,本文算法在无障碍的环境中导航时间减少了30.56%,在有障碍物环境中导航成功率可提高4%,能够满足室内移动机器人快速到达导航目标点的需求。     

护士助手机器人在结构化环境中的导航系统研究

介绍了护士助手机器人在医院环境中进行护理任务时实现自主导航定位,找到目标房间的方法.本方法采用拓扑地图定义结构化环境,使用绝对和相对组合定位方案进行护士助手机器人的空间定位,其中绝对定位采用的是RFID路标定位法,而相对定位采用的是航位推算法.采用局部栅格地图进行局部路径规划,使护士助手机器人在局部区域找到最适合的运动路径.实验表明采用这些方法护士助手机器人可以在一定程度上实现避障及找到并进入目标房间.     

基于修正的最小均方误差分类算法的移动机器人运动规划

研究了不确定性环境下移动机器人躲避运动轨迹未知的移动障碍物的一种新方法．通过实时最小均方误差估计算法预测每个障碍物的位置及运动轨迹，并利用模式识别中最小均方误差分类器的修正模型计算出机器人的局部避障路径，再运用船舶导航中使用的操纵盘技术来确定每个导航周期中移动机器人的速．度仿真结果表明了该方法的可行性     

基于模糊控制的移动机器人路径跟踪

建立了履带式移动机器人的数学模型.模仿人工驾驶过程中的预瞄行为,提出了一种移动机器人路径跟踪的模糊控制方法.用距离误差和预瞄角度误差作为控制量建立角速度控制器,实现对匀速行驶移动机器人的路径跟踪控制.LabVIEW仿真结果表明,提出的模糊控制方法能够保证移动机器人快速、准确的沿规划路径行驶,具有良好的鲁棒性.     

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。     

Autonomous Tracking Control for Four-Wheel Independent Steering Robot Based on Improved Pure Pursuit

Autonomous tracking control is one of the fundamental challenges in the field of robotic autonomous navigation, especially for future intelligent robots. In this paper, an improved pure pursuit control method is proposed for the path tracking control problem of a four-wheel independent steering robot. Based on the analysis of the four-wheel independent steering model, the kinematic model and the steering geometry model of the robot are established. Then the path tracking control is realized by considering the correlation between the look-ahead distance and the velocity, as well as the lateral error between the robot and the reference path. The experimental results demonstrate that the improved pure pursuit control method has the advantages of small steady-state error, fast response and strong robustness, which can effectively improve the accuracy of path tracking.     

基于遗传算法的移动机器人的一种路径规划方法

在考虑机器人及障碍物尺寸的条件下,将遗传算法用于针对运动目标的移动机器人动态避障路径规划,采用了两次寻优的办法规划最佳路径,并针对两次的遗传算法操作寻优过程,分别建立了严谨且简洁的适配值函数．仿真实验表明,本文提出的动态避障路径规划方法可实时、稳定地产生移动机器人的最佳规划路径．该方法也可用于智能机器人追踪移动目标的自动导航．     

水轮机叶片焊补机器人的工作路径规划

论述了焊补机器人在三维空间全方位的工作路径规划,通过对空间曲面位姿的精确计算和利用三次B样条函数对关节变量的插值,使规划的路径轨迹准确地通过预定的焊补位置而不产生误差,且易于编制路径规划程序。     

一种基于VINS/FINS组合导航方法

针对视觉惯性组合导航系统中微惯性器件精度偏低,以及足部惯性导航系统航向角误差可观测性差的问题,研究了一种基于上述两种系统的信息双向融合的导航定位方案. 该方法的系统结构由安装于双足步行机器人躯干部分的惯性导航系统和安装于其足部惯性导航系统两部分组成. 惯性导航系统通过视觉同时定位与地图构建数据融合方法可以获得相对准确的航向角,足部惯性导航系统利用零速修正后的位置信息实时修正惯性导航系统中的低精度惯性器件误差,从而构建视觉与惯性信息双向融合的组合导航系统结构. 实验结果表明,该组合导航方案可以有效提高双足步行机器人的航向精度和定位精度.     

基于融合和人工势场的自主移动机器人路径规划研究

研究了动态不确定环境下自主移动机器人路径规划和运动控制问题.在时域上,建立了超声传感器数据预测模型,利用递推最小二乘法在线更新预测模型参数,通过将该预测模型的预测值与当前传感器实测值融合,提高了了超声数据的可靠性;考虑到空间分布的连续性,将相邻近的超声传感器信息融合进来,进一步提高了数据的实用性.由于人工势场法简单易实现的特点,被广泛应用在机器人自主避障中.借鉴预测控制原理,使用上述融合处理的超声数据,在每个滚动周期内运用改进的人工势场法解决了机器人避障问题.最后,在中国科学院自动化研究所自主开发的移动机器人CASIA1上对算法进行了实验,实验结果验证了算法的可靠性.     

基于DGSOM_A*的移动机器人地图创建和路径规划

针对移动机器人未知环境路径规划问题,基于动态自组织特征映射网络提出了一种自组织网络动态生成A*的算法(dynamic growing self-organizing map with A*,DGSOM_A*),并将其应用于移动机器人地图创建和路径规划.该方法利用Mobotsim二维仿真软件构造了环境模型,机器人通过无碰自由巡航获取环境信息,然后把上一步得到的环境信息作为DGSOM_A*算法样本通过SOM神经元自主生长进行地图创建,生成以少数SOM图神经元分布描述环境特征信息的拓扑地图,最后完成起始点到目标点的导航任务.实验结果表明,相比传统的SOM算法,基于DGSOM_A*算法机器人能有效地通过对环境地图的绘制熟悉复杂环境并能实现最优路径选取.     

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。