基于脑机接口与双激光雷达的移动车导航系统

针对脑机接口信噪比低、准确率差和延时长等问题,提出了基于机器智能辅助的室外移动机器人脑机接口导航方法.设计并实现了一个基于脑机接口与双激光雷达的移动车导航系统.该系统首先采用了基于双激光雷达的改进的角度势场法进行局部路径规划,然后结合脑机接口系统获取的导航意图,经过融合决策给出控制命令,驱动一辆经过机械系统改装的电动汽车.实验表明,该系统能根据环境障碍信息和脑机控制意图实现智能避障与人机协同导航,具有更高的准确性、容错性和鲁棒性.     

一种基于人机交互的移动机器人反应式导航方法

针对未知环境中移动机器人的自主导航问题,提出了一种基于人机交互的反应式导航方法。在采用模糊逻辑实现机器人基本智能行为的基础上,利用基于优先级和有限状态机的混合行为协调方法建立"环境刺激-反应"机制,提高机器人的局部自主能力。提出将"人刺激-反应"机制引入机器人系统,提高机器人系统对环境的理解与决策能力。在不同环境模型中利用提出的方法对移向指定目标的机器人自主导航进行了仿真,仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于人机交互的机械臂位姿自动监视系统设计

为了提高机械臂位姿自动监视和控制能力,提出一种基于人机交互的机械臂位姿自动监视系统设计方法,系统设计包括机械臂的位姿自动控制算法设计和系统硬件设计两部分,采用粒子滤波位姿跟踪方法进行机械臂的动态定位位姿参数信息采集和融合处理,在动态和静态环境下,结合加速全局定位方法进行机械臂位姿自动监视的人机交互设计,构建机械臂人机交互的动态定位控制模型,采用自适应位姿跟踪方法实现对机械臂的位姿自动监视,通过捕捉未知目标的质量特性参数,实现机械臂的位姿自动监视和人机交互设计。通过DSP和嵌入式ARM实现对机械臂位姿自动监视系统的硬件设计。测试结果表明,采用该方法进行机械臂位姿自动监视的自动化水平较高,智能性较好,提高了机械臂的位姿自动监视和控制能力。     

基于VxWorks的导航系统人机交互界面的开发

本文介绍了嵌入式实时操作系统VxWorks及其图形开发组件WindML,阐述了车辆导航系统的组成,提出了导航系统中人机交互界面开发的相关技术。经实验证明,该系统能够较好地满足车辆导航的要求,具有一定的应用价值。     

基于地图的室外移动机器人路径规划与导航系统

本文给出基于地图的室外移动机器人路径规划和导航系统的设计与实现。根据主题图内容分层和空间关系的拓扑特征建立了基于对象的空间表示方法。全局路径规划可在多种约束条件下找出最优路径，启发式搜索算法中的费用函数同时考虑路径长度和转折次数与角度两个主要因素。文中还描述了一个以有穷状态机为工具的导航系统模型。并给出了针对校园环境模型在ＳＵＮ３／２６０工作站上实现的部分实验结果。     

基于ROS网桥的跨平台网络化人机交互系统设计

针对传统机器人控制系统存在的跨平台开发和部署问题,提出了一种基于ROS(Robot Operating System,机器人操作系统)网桥的跨平台网络化人机交互系统。构建以Node.js框架为服务后端,Bootstrap框架和jQuery组件为交互前端的网络化控制系统架构,通过ROS网桥技术实现万维网(World Wide Web, WWW)端和机器人端的跨平台数据互通,并按需进行机器人控制服务化调用。实验结果表明,该控制系统能够实现机器人端环境感知、状态监视、远程控制等功能,支持个人电脑(Personal Computer, PC)端、移动端等泛平台人机交互,具有可模块化敏捷开发、移植扩展性强等优点。     

基于激光雷达的移动机器人位姿估计方法综述

位姿估计是移动机器人研究的一个核心问题．本文综述了国内外基于激光雷达的移 动机器人位姿估计的最新进展，并对各种方法进行分类、比较和分析，从中归纳出应用中值 得注意的问题和发展趋势．     

基于ROS的服务机器人关键技术研究与实现

针对服务机器人服务业务的无监督实现问题,设计并实现了一种基于ROS(机器人操作系统)的智能服务机器人系统。该系统包括管理中心、机器人本体和客户端,采用基于ROS系统的node节点分布式架构。管理中心由服务器组成,管理中心是任务管理与执行调度的核心组成部分,负责对系统内各种资源进行管理和调度,机器人本体使用高性能核心处理器搭载环境传感器,通过基于EKF(扩展卡尔曼滤波)的SLAM算法解决移动机器人导航问题,客户端与机器人本体的信息交互采用基于rosbridge的节点通信技术。机器人系统通过语音交互技术实现了语音自主导航。本设计在实验室环境采用Turtlebot机器人进行实际测试,测试结果表明本方案可以初步实现机器人基础服务场景中的自主定位与导航及语音控制功能。     

基于单目摄像头的人形机器人实时导航系统

提出一种用于室内环境下人形机器人的实时导航系统。首先基于颜色特征,把单目图像的像素点分类为地面和障碍物,并对各个障碍物的像素点进行聚类,以选择出它们最底部的像素点作为特征点。然后基于SVM(Support Vector Machine)算法,构造摄像头中实际点和像素点坐标的映射关系,并用均值场理论辅助SVM的学习过程。根据映射关系和特征像素点,就可以估计出障碍物与机器人的距离。最后根据距离信息,在离散化的运动空间中,一步一步规划出机器人的行走路径。在人形机器人DARWIN上对提出的方法进行了实现,实验结果显示了该方法的有效性。     

基于人工智能的图书馆书籍定位机器人自动化控制系统设计

为提高图书馆书籍定位精度,提升图书馆智能化服务质量,设计基于人工智能的图书馆书籍定位机器人自动化控制系统。将该系统整体分为人机交互层、行为评估层、运动规划层以及机器人执行层,通过自主控制器控制机器人执行层的机器人在远程端、本地端两种控制模式下的运动状态,实现机器人的位姿控制。在执行层中,引用Roberts算子完成对彩色图像的灰度处理,在自主控制器中设有基于粒子滤波的重定位增强方法,实现机器人对书籍的精定位。测试结果显示,该系统控制下书籍定位误差均低于2.5 mm,可精准识别作业环境区域,同时位姿角控制精度高,可自主躲避突发闯入行人,避障精准度可达到98%。     

Using Real-Time Stereo Vision for Mobile Robot Navigation

This paper describes a working vision-based mobile robot that navigates and autonomously explores its environment while building occupancy grid maps of the environment. We present a method for reducing stereo vision disparity images to two-dimensional map information. Stereo vision has several attributes that set it apart from other sensors more commonly used for occupancy grid mapping. We discuss these attributes, the errors that some of them create, and how to overcome them. We reduce errors by segmenting disparity images based on continuous disparity surfaces to reject spikes caused by stereo mismatches. Stereo vision processing and map updates are done at 5 Hz and the robot moves at speeds of 300 cm/s.     

移动机器人寻线导航系统的设计与实现

提出了一种移动机器人寻线导航系统传感器检测点布局方案,基于此布局方案进一步讨论了对应的硬件系统组成及控制程序方案与结构。实践表明,系统具有传感器检测方案及检测点布局科学合理、对场地要求不高、适应性和灵活性强、可靠性高、成本低、行进速度快、偏差纠正能力强、便于硬件实现和软件处理等特点。     

基于多传感器信息融合的移动机器人导航系统

介绍了多传感器信息融合的基本原理,给出了基于多传感器信息融合的移动机器人导航系统结构。建立了移动机器人数学模型,运用基于扩展卡尔曼滤波的信息融合方法实现了移动机器人导航算法。通过实验验证了基于多传感器信息融合的移动机器人导航系统和导航算法的有效性。     

Monocular Vision for Mobile Robot Localization and Autonomous Navigation

This paper presents a new real-time localization system for a mobile robot. We show that autonomous navigation is possible in outdoor situation with the use of a single camera and natural landmarks. To do that, we use a three step approach. In a learning step, the robot is manually guided on a path and a video sequence is recorded with a front looking camera. Then a structure from motion algorithm is used to build a 3D map from this learning sequence. Finally in the navigation step, the robot uses this map to compute its localization in real-time and it follows the learning path or a slightly different path if desired. The vision algorithms used for map building and localization are first detailed. Then a large part of the paper is dedicated to the experimental evaluation of the accuracy and robustness of our algorithms based on experimental data collected during two years in various environments.     

未知环境中移动机器人实时导航与避障的分层模糊控制

为了解决单模糊控制器的“规则库爆炸”问题,设计了一种分层的模糊控制器,用于指导移动机器人通过未知环境到达指定的目标点．控制器根据8个超声传感器的信息和目标相对于机器人的方位确定机器人的运动．首先,每个超声传感器的信息被输入到危险度模糊控制器（DFC）中,产生关于周围环境中障碍物危险度的模糊向量．这些模糊向量经过融合与归一化处理后分别输入到上层的速度模糊控制器（VFC）和角速度模糊控制器（RFC）的推理机中．VFC根据目标的距离和障碍物的危险度控制机器人的前进速度．RFC根据目标的方向和障碍物的危险度控制机器人的转向,并采用最大隶属度法的反模糊化策略解决“对称不确定”问题．仿真与实验结果证明了所设计的模糊控制器简单而有效．     

基于声纳的移动机器人沿墙导航控制

针对移动机器人提出了一种沿墙导航控制算法．算法首先对室内环境中墙的形状进行分类,并针对每一类型的墙设计相应的控制策略．然后在移动机器人运动过程中,基于有限状态机实现移动机器人沿墙状态的转移,从而使移动机器人采用不同的控制策略控制其运动．文中利用Pioneer 2DX移动机器人对此算法进行了实验研究,取得了理想的效果．     

移动机器人视觉导航控制研究

该文研究了移动机器人视觉导航的控制问题。针对导航中的图像畸变以及视野有限易造成导航线丢失等问题,提出了一种简单的单目视觉目标定位算法和一种新的控制策略。在导航时,首先利用定位算法精确地获取地面目标的深度信息,然后控制机器人沿一系列切线方向平滑接近导航线(或目标),并根据实施控制的时间间隔控制速度,以保证机器人视野中导航线(或目标)不丢失。实际的应用证明了该定位算法和策略的有效性。     

室内移动机器人新型视觉导航系统设计

视觉导航作为一种重要的机器人导航方式正日益受到人们的关注,为了解决目前采用视觉导航存在的算法设计复杂、导航性能差等问题,提出一种新的室内移动机器人视觉导航系统设计方案。首先阐述了该导航新方法的设计思想,然后介绍了采用该方法的导航系统的整体结构设计。利用放置在室内固定位置的摄像机采集室内环境的视频图像,设计了实时图像分析算法实现障碍物躲避、机器人位置跟踪等功能,为机器人的行走提供导航依据,同时通过无线通信的方式发送控制指令,实现对室内移动机器人的行走过程导航控制。     

基于激光雷达的室外移动机器人避障与导航新方法

提出了一种应用于室外移动机器人避障与导航的新方法——角度势场法．此方法将当前视场极坐标系的二维障碍物信息转换到一维的角度域内,综合评估视场内的障碍物在角度域内产生的阻力效应,以及目标点在角度域内产生的引力效应,计算得出当前目标角度及通行函数,确定移动机器人驾驶角和速度的控制输出,做到兼顾移动机器人的安全与向目标点的行进．此方法已应用于室外移动机器人THMR V．