轮式移动舞台机器人双模模型预测控制北大核心CSCD

针对轮式移动舞台机器人的快速镇定和移动区域约束控制问题,提出一种快速双模模型预测控制(MPC)算法.考虑轮式移动舞台机器人的位姿约束和速度约束,采用控制Lyapunov函数概念和极坐标系模型设计模型预测控制算法.利用移动舞台机器人与目标的距离、瞄准角和方位角构造一个控制Lyapunov函数,建立移动舞台机器人的一个解析双模结构MPC控制器,再引入自由变量,参数化预测控制变量,降低双模MPC在线优化计算量.在约束条件下,建立了轮式移动舞台机器人闭环系统稳定性和MPC递推可行性理论结果.最后,通过与常规MPC比较,仿真验证所提算法的有效性和优越性.     

模糊PID控制下移动机器人定位方法研究

机器人定位研究一直是机器人学研究的重点,但目前机器人定位方法都存在缺点,抗干扰能力差,不能做到准确定位,主要是由于环境等多方面因素的干扰,定位误差会逐渐加大。由于上述原因,提出了一种基于设定值加权模糊PID控制的移动机器人自定位方法。给出了定位过程的参数,为机器人移动建立模型,设计一种模糊 PID 控制器,根据误差及变化率大小,选择模糊定位或PID定位,实现移动机器人的智能定位,提高机器人定位准确的准确性。通过仿真实验结果证明：模糊PID控制的机器人自定位方法对移动机器人的定位过程有较好的改善作用,实用效果较好。     

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。     

轮式移动机器人非完整运动规划的最优控制方法

本文讨论轮式动机器人非完整运动的最优规划问题,利用约束与最优控制理论建立数学模型,考虑系统的非完整约束特性,提出轮式移动机器人运动规划的最优控制算法。通过数值仿真,表明该方法的有效性。     

基于改进强化学习的移动机器人动态避障方法

针对未知环境下移动机器人动态避障存在规划轨迹长、行驶速度慢和鲁棒性差等问题,提出一种基于改进强化学习的移动机器人动态避障方法。移动机器人根据自身速度、目标位置和激光雷达信息直接得到动作信号,实现端到端的控制。基于距离梯度引导和角度梯度引导促使移动机器人向终点方向优化,加快算法的收敛速度;结合卷积神经网络从多维观测数据中提取高质量特征,提升策略训练效果。仿真试验结果表明,在多动态障碍物环境下,所提方法的训练速度提升40%、轨迹长度缩短2.69%以上、平均线速度增加11.87%以上,与现有主流避障方法相比,具有规划轨迹短、行驶速度快、性能稳定等优点,能够实现移动机器人在多障碍物环境下平稳避障。     

复杂环境下基于Huber-RKF的移动机器人信息融合算法

为解决移动机器人组合导航系统中由于存在时变、非高斯噪声而导致的估计精度下降问题,提出一种将秩卡尔曼滤波器(Rank Kalman Filter, RKF)与Huber统计线性回归近似方法相结合的Huber秩卡尔曼滤波算法(Huber-RKF)。RKF与高斯确定点采样型滤波算法结构相似,但它不需要满足高斯分布假设条件,完全利用秩统计量相关原理计算采样点及其权值,适用于非线性、非高斯系统;Huber方法将l1/l2混合范数作为代价函数,通过迭代求得最优估计值,具有较好的鲁棒性;把二者相结合,将Huber最优估计作为RKF算法结构中的量测更新,得到的Huber-RKF算法具有良好的鲁棒性和滤波估计精度。仿真实验中将Huber-RKF与EKF、RKF以及交互式多模型秩卡尔曼滤波器(IMM-RKF)进行比较,其纬度、经度估计误差分别减小了69.5%、75.6%,44%、44.1%,27%、14%;算法实时性方面,Huber-RKF算法中程序循环体单次执行的时间为20.8 ms,比IMM-RKF执行速度快33%。     

Dynamical behavior of a mobile system with two degrees of freedom near the resonance

The design of mobile robots that can move without wheels or legs is an important engineering and technological problem.Self-propelling mechanisms consisting of a body that has contact with a rough surface and moveable internal masses are considered.Mathematical models of such systems are presented in this paper.First,a model of a vibration driven robot that moves along a rough horizontal plane with isotropic dry friction is studied.It is shown that by changing the off-resonance frequency detuning in sign,one can control the direction of motion of the system.In addition,a locomotion system which moves in an environment with anisotropic viscous friction is considered.For all models,the method of averaging to obtain an algebraic equation for the steady-state"average"velocity of the system is used. Prototypes were constructed to compare the theoretical results with experimental ones.     

基于激光雷达的移动机器人动态障碍检测

动态环境下运动物体的检测是移动机器人研究的难点问题之一。以未知环境为研究背景,提出了一种基于激光雷达的自主动态障碍检测方法。通过k-近邻方法对激光雷达测距数据进行了空间障碍聚类,在此基础上分析了聚类障碍的特征参数,例如区域、质心,利用聚类障碍数据的时间关联性分析并确定了障碍的类型,并采用模糊地图匹配的策略实现了地图匹配和更新。在所研制的移动机器人上进行了实验,实验结果验证了方法的有效性。     

Cooperative Sensing and Distributed Control of a Diffusion Process Using Centroidal Voronoi Tessellations

<正>This paper considers how to use a group of robots to sense and control a diffusion process.The diffusion process is modeled by a partial differential equation (PDE),which is a both spatially and temporally variant system.The robots can serve as mobile sensors,actuators,or both.Centroidal Voronoi Tessellations based coverage control algorithm is proposed for the cooperative sensing task.For the diffusion control problem,this paper considers spraying control via a group of networked mobile robots equipped with chemical neutralizers,known as smart mobile sprayers or actuators,in a domain of interest having static mesh sensor network for concentration sensing.This paper also introduces the information sharing and consensus strategy when using centroidal Voronoi tessellations algorithm to control a diffusion process.The information is shared not only on where to spray but also on how much to spray among the mobile actuators.Benefits from using CVT and information consensus seeking for sensing and control of a diffusion process are demonstrated in simulation results.     

基于高斯伪谱的最优控制求解及其应用

研究一种基于高斯伪谱法的具有约束受限的最优控制数值计算问题.方法将状态演化和控制规律用多项式参数化近似,微分方程用正交多项式近似.将最优控制问题求解问题转化为一组有约束的非线性规划求解.详细论述了该种近似方法的有效性.作为该种方法的应用,讨论了一个障碍物环境下的机器人最优路径生成问题.将机器人路径规划问题转化为具有约束条件最优控制问题,然后用基于高斯伪谱的方法求解,并给出了仿真结果.