移动机器人远程人机交互软件平台设计与实现

基于移动机器人代替人去危险场合执行探测和救援任务的应用背景,设计了一个人机交互的软件平台。采用UML对设计过程进行建模,基于组件对系统进行模块化设计;各组件并行运行,通过消息队列与消息响应的机制实现组件之间的并发式通信。软件平台基于LabVIEW的Actor框架实现,核心Actor组件基于状态机设计,协调其它组件之间的通信;设计了一个远程Actor代理,实现与基于ROS的远程机器人的本地控制系统通信,将人的指令传输给机器人并将机器人的传感信息传回给人机界面。实验系统部署在两台计算机上,一台运行基于LabVIEW的人机界面,一台运行基于ROS的P3AT控制仿真系统。实验表明,设计的软件平台各部分能够协同工作,人机交互自然顺畅,满足预期要求。     

基于交互式多模型秩滤波的移动机器人组合导航算法

针对非结构化环境下移动机器人组合导航系统中存在的时变或非高斯噪声,将秩滤波器(rank Kalman filter,RKF)与交互式多模型算法(interactive multiple model filter,IMM)相结合,提出一种交互式多模型秩滤波算法(IMM-RKF)。秩滤波根据秩统计量相关原理确定采样点和权值,可适用于具有非高斯噪声的非线性系统;交互式多模型算法是解决结构和参数易发生变化系统中状态估计问题的重要途径,能够抑制组合导航系统中时变噪声引起的导航参数估计误差。仿真实验表明,相比于交互式多模型扩展卡尔曼滤波(IMM-EKF)和交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF),提出的IMM-RKF算法能够提高组合导航系统姿态、速度和位置估计精度。     

基于改进遗传算法的移动机器人路径规划

针对传统遗传算法存在的搜索效率低、易于陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的遗传算法。采用简单的一维编码替代复杂的二维编码,节约了存储空间。在遗传算子的设计中,重新定义了交叉算子和变异算子,避免了陷入局部最优。最后将最短路径和免碰撞相结合作为适应度函数进行遗传优化。实验结果表明,改进的算法能够快速、有效的规划出最优路径。     

基于分布式拍卖机制的多移动机器人动态任务分配算法

任务分配是多移动机器人调度系统的关键问题之一,为了提高任务整体完成效率,提出了一种基于分布式拍卖机制的多移动机器人动态任务分配算法.该方法对机器人群体采用分布式控制方法,彼此共享且动态更新任务集,采用分布式的拍卖机制竞拍任务,增加了调整任务执行顺序环节,考虑任务整体完成效率,最后在Linux系统下搭建了多机器人和障碍物的仿真环境.结果表明,该算法分配效率高于线性(CLP)算法和混合整数求解(CBC)算法,且具有稳定性,相比执行效率高的深度强化学习(DQN)算法和空缺链(VC)算法,执行效率稳定,移动代价降低了55%,实现了较高执行效率和低移动代价之间的平衡,可应用于实际仿真环境,具有可行性.     

基于自适应下采样的移动机器人视觉定位技术

视觉定位是移动机器人定位的一个主要发展方向,针对传统视觉定位技术实时性差的问题,提出一种基于自适应下采样的快速视觉定位技术。通过预先得到的尺寸特征,并根据最小分辨尺寸计算下采样率,而后对下一副图像进行下采样及图像分割,根据对象坐标和下采样率确定对象在源图像中所处区域,对源图像该区域进行图像分割和特征提取。将提取的尺寸特征作为下一幅图像的输入,提取的视觉定位所需特征用于机器人的定位解算,由此在保证视觉定位精度的前提下有效减少视觉定位的时间。实验表明,对文中给定图像,传统方法处理100幅图像时间为20.23 s,而文中所述技术对应图像处理时间为1.78 s,仅为传统技术的8.8%,有效减少了图像处理时间,提高了机器人视觉定位的实时性。     

非完整约束移动机器人的轨迹跟踪控制

针对非完整约束移动机器人运动学与动力学模型,根据轨迹跟踪控制目标的需要,设计了一种简单的控制器,该控制器结合了运动学控制器设和动力学控制器两部分;针对运动学模型,采用自适应算法对其未知参数进行估计,针对系统动力学模型,采用单层神经网络算法克服未知扰动对系统稳定性的影响,使速度误差尽可能地缩小;在Lyapunov稳定性理论的基础上证明了系统的收敛性和稳定性,该控制算法简单有效,易于实现;仿真结果表明:该控制策略可以实现对移动机器人期望轨迹的稳定跟踪,验证了算法的有效性。     

多移动机器人轨迹跟踪控制系统设计与实现

针对轮式移动机器人的轨迹跟踪控制问题,在分析了机器人运动学模型的基础上,构建多机器人的领航-追随模型。采用跟踪微分器在输入输出两端安排过渡过程,设计了一种基于多变量解耦的非线性PID轨迹跟踪控制器。搭建以Arduino Mega 1280控制板为核心的移动机器人实验平台,采用速度PID控制器以满足机器人驱动电机的实时调速要求,基于ROS提出一种结构化和模块化的多机器人控制系统。在此基础上进行实验,并将实验结果与传统PID方法控制的实验结果进行对比。实验结果验证了本文所提算法的有效性,控制器易于实现且具有一定的鲁棒性。     

智能机械全覆盖路径规划算法综述

全覆盖路径规划算法是智能移动机械的核心内容之一,涉及军事、农业、生产制造和民用等多个应用领域,而应用环境包含了空中、地面和水下,因此关于全覆盖路径规划算法的研究具有很高的科研价值。从全覆盖路径规划算法的基本概念、工作条件、应用背景、国内外研究现状等方面对目前主流的规划算法进行了综述。根据工作环境信息是否已知,将其归类为“离线式”和“在线式”两种工作方式,并从覆盖完整程度、工作效率、能耗成本和实现难易程度等方面分析讨论了各种算法的优势与不足之处,并对全覆盖路径规划算法的研究趋势进行了展望。     

简述皮带轮传动装置中皮带两端的张力

传动装置,广泛应用于工业、农业、军事、交通运输、物流等各个领域．从装置形式看,有齿轮式、履带式和皮带轮式装置等;从力学的原理分析,其主要作用是能量(也就是说动力)的传递．以下题为例,说明皮带轮传动装置的传递动力的原理及说明的问题．     

基于激光雷达的移动机器人避障控制研究

以VFH算法思想为基础,提出适用于激光雷达的数据处理算法,将其作为避障算法用于移动机器人的室内自主行进过程中。根据室内避障问题的特点,通过仿真研究设计了适用于室内避障的障碍物阈值规则。在移动机器人实验中发现,受室内地面环境影响,直接将仿真程序应用到移动机器人实际操作中,会出现打滑偏航乃至不能顺利到达目标点的严重后果。为此,根据航向角变化率提出了分段降速方法,应用该方法移动机器人在起始点与目标点可以自主移动,验证了算法的有效性与实用性。