基于3D打印技术的桌面足球机器人比赛系统

提出了一种基于3D打印技术的桌面足球机器人比赛系统设计方案,该方案将桌面游戏与足球机器人比赛结合在一起,既有趣味性,又有挑战性。整个系统由足球机器人、足球机器人上位机控制系统、具有可拆卸围栏的桌面足球场地、无线手柄等部分组成,支持人机对战、双人对战等模式。其中足球机器人车体采用3D打印技术制作而成,具有质量轻、成本低的优点;足球机器人比赛场地围栏的可拆卸设计,也可将普通课桌快速改造成桌面足球机器人比赛场地,具有结构简单、可扩展性强的优点;视觉识别系统采用采用离线知识库与在线颜色识别相结合的识别方式,具有准确率高、实时性好的特点。实践表明,该比赛系统具有成本低、控制性能好、趣味性强的优点,能够有效激发学生的学习热情。     

全局视觉足球机器人的动态目标识别方法改进

在全局视觉小型足球机器人比赛中,为保证控制的实时性和准确性,要求机器人的视觉系统能够快速处理图像信息,并对目标进行准确的识别和跟踪,但由于受外界环境的干扰和视觉系统自身的原因,全局视觉足球机器人经常出现目标丢失或识别错误等现象。文章通过分析影响目标识别效果的各种因素,提出了相应的改进方法,并以ROBOCUP小型组足球机器人系统为平台设计了目标识别方案。     

一种改进粒子群通讯算法在目标搜索中的应用

针对粒子群算法应用于机器人目标搜索过程中存在的早熟现象,提出一种基于改进粒子群算法和模拟退火算法相结合的目标搜索新方法,以提高算法的全局搜索能力。为解决通讯距离有限、机器人无法与基站进行信息交互和不能实时追踪动态目标等问题,引入通讯功能。算法中机器人与基站有两种通讯方式,一种是基站跟随最优机器人移动的通讯方式,另一种是在前者基础上将机器人按一定比例分为通讯机器人和搜索机器人的通讯方式,由通讯机器人负责搜索机器人与基站之间的通讯。两种通讯方式下机器人都采用动态多目标搜索策略搜索动态多目标。在考虑通讯距离的情况下,经过仿真测试,与传统的通讯粒子群算法相比,提出的改进通讯粒子群算法能更加有效地追踪动态目标。     

基于改进AVL树的巡检机器人事件响应算法

巡检机器人事件响应算法致力于快速搜索传感器事件对应的处理函数,并调用此函数对传感器事件和数据做出处理,事件响应算法效率越高,机器人控制越精确。所提出的方法在AVL树的基础上,利用动态匹配值影响AVL的排列结构,使巡检机器人在运行过程中根据某类事件数量动态调整AVL树结构,优化查找效率。实验结果表明,算法具有数据结构简单,事件查找效率比改进前AVL树有所提高。     

基于RoboMaster竞技赛中机器人视觉识别定位系统的研究

针对RoboMaster竞技赛规则,设计一款具有自主识别与定位视觉系统的移动机器人,用于识别敌方机器人特定目标,从而实现精确定位与打击。系统采用基于C++语言的OpenCV相关算法,运算平台搭建多线程任务并发执行框架来提高系统运算效率,对识别目标的视觉元素、颜色特征及目标形态进行循环二值化阈值滤波算法,获得目标的精确特征参数;使用PnP目标解算方法对特征信息定位的准确性和实时性进行优化,定位数据经串口通信发送给STM32控制系统处理。这些措施有效地提高了比赛中对敌方机器人的特定目标识别定位的精确性与实时性。实验结果表明,采用综合二值化滤波算法的定位技术有效提高了匹配精度,满足了移动机器人快速识别与定位的需求。     

动态环境下机器人的路径规划

针对机器人全局路径规划存在的环境动态性和实时性问题,以及局部路径规划中无法获取全局知识而产生的优化问题,基于A＊算法与局部势场法,提出了一种混合路径规划方法,实现了动态环境下多机器人避障、避撞的效果。仿真实验验证了该方法的有效性。     

搜救蚂蚁机器人设计

针对目前的搜索机器人体积庞大,无法进入狭小空间内搜寻幸存者,而且搜索到幸存者所花的时间比较长等缺点,提出了一种以 MSP430F2234单片机为控制核心的蚂蚁机器人设计方案,蚂蚁机器人搜索相互独立,采用红外传感器相互通讯.与通常的搜索机器人相比,蚂蚁机器人功耗低、体积小,能快速、准确地搜索到目标     

权值自适应的局部路径规划方法及应用

移动机器人在工业生产和社会生活中逐步得到应用。路径规划是移动机器人完成其任务的前提和基础,也是机器人导航的核心技术。针对移动机器人在现有局部路径规划中无法自适应复杂环境、规划路径不合理等问题,提出基于权值自适应的局部路径规划方法。利用传感器信息自动获取合理的目标函数权值,实现具有较高实时性、安全性和鲁棒性的局部路径规划。实验结果表明,改进的动态窗口法能有效自适应复杂环境,规划的路径安全、合理、平滑,算法效率明显提升,计算量和迭代次数明显减少,总运行时间缩短20%以上。     

基于机器视觉的轨道异物侵限检测方法研究

提出了一种快速的轨道异物检测及分割方法.首先是在图像中应用快速、准确的Hough变换检测出铁轨,再以铁轨图像参数确定工作窗口以检测并分割出异物.避免了对整幅图像内不必要的物体进行检测,有效提高了检测速度.通过实验证明该方法的实时性与有效性.     

基于双层决策模型的足球机器人系统研究

为适应球场形势,满足足球机器人系统对比赛实时性的要求,分析了三层决策模型不足,提出了两层决策模型,对其群体控制层和运动控制层进行了研究,并给出相应的伪代码程序.比赛结果表明,双层决策模型提高了机器人的决策能力和速度.     

基于道路特征点建立前方可行区域的一种方法

本文提出了一种在前方车道图像中建立高分辨率的ROI（Region Of Interest）即感兴趣区域,并在其中建立搜索窗口以提高车道识别精度的方法,实验证明这种方法能够更好的处理非理想路况的各种不确定因素,除了能更精确的追踪车道标志线之外,还能更好的应用于前方图像出现噪声、阴影以及路面反光等不利情况。由于高分辨率ROI的建立,在不增加运算时间的前提下,识别精度却更加提高,同时整个运算过程的计算量大大减少。     

交通图像序列中的多目标跟踪

介绍了一种简单、快速的实时交通图像序列中多目标的跟踪算法,在使用自适应背景差分法分割出运动目标候选区域的基础上,通过形态学操作和降低分辨率的方法,得到连通的目标区域,再使用轨迹关联法实现对多目标的跟踪．实验结果表明该算法较好地解决了跟踪的连续性、实时性、精确度的矛盾,同时满足智能交通监控系统的要求．     

一种基于粗集理论的动态学习算法

本文对数据库中新增对象重新进行分类,并对此提出了一种基于粗集理论的动态学习算法DLA,并对动态学习算法与传统算法在执行的时间长短上进行比较,得出动态学习算法能在数据库应用中有效地减少更新过程中的计算量,从而达到提高效率的目的。     

智能交通系统中视频背景实时更新技术的改进研究

车辆检测是智能交通系统（ITS）的核心。探讨采用自适应算法对背景进行实时更新的方法,能有效削弱恶劣天气和环境变化在画面上产生的各种噪声。实验表明此方法具有很好的实时性,能满足视频车辆检测的要求。还探讨了一种在堵车的复杂环境下背景的实时更新算法,用前景静止物体表面灰度值的变化量,来估算背景的改变量,从理论上解决停车及车辆缓行条件下的背景更新问题,达到扩展背景差法通用性的问题。     

Virtual local target method for avoiding local minimum in potential field based robot navigation

INTRODUCTIONAutonomousnavigationisoneofthemostimportanttopicsinthemobilerobotareaandcanbecategorizedintotwoparts:reactivenavigation(Haddadetal.,1998)andpathplanning.Thefirstoneislocalpathplanningbasedandthesecondoneplansapathintheglobalworkspace .Localpat…     

Virtual local target method for avoiding local minimum in potential field based robot navigation

A novel robot navigation algorithm with global path generation capability is presented. Local minimum is a most intractable but is an encountered frequently problem in potential field based robot navigation. Through appointing appropriately some virtual local targets on the journey, it can be solved effectively. The key concept employed in this algorithm are the rules that govern when and how to appoint these virtual local targets. When the robot finds itself in danger of local minimum, a virtual local target is appointed to replace the global goal temporarily according to the rules. After the virtual target is reached, the robot continues on its journey by heading towards the global goal. The algorithm prevents the robot from running into local minima anymore. Simulation results showed that it is very effective in complex obstacle environments. Project (No. 69904009) supported by the National Natural Science Foundation of China     

柔性机器人动力学跟踪变阻抗控制

在人与机器人协调的过程中,控制系统不仅要考虑运动轨迹的位置精度,还要考虑人和机器人与环境接触的灵活性和平滑性。针对柔性多关节机器人动力学前馈的方法进行了研究,使得机器人可以快速、准确地移动到指定位置,控制精度高。提出了一种阻抗控制算法,通过调节机器人末端的阻抗来实现机器人的柔顺控制。依靠动力学的控制策略可以通过调整目标阻抗参数使机器人适应环境。通过对算法的有效性进行仿真验证,该算法可以改善大多数柔性串联机器人的运动控制问题,并且不涉及降低性能以适应操作和控制。     

通用组合式教育机器人动力学模型及其快速仿真算法(英文)

为实现具有开放结构的组合式教育机器人自动建模与动态仿真,建立了教育机器人的动力学模型及其仿真算法.首先,将教育机器人抽象为多体系统,利用牛顿一欧拉法建立其通用的动力学模型,并结合教育机器人的结构特点,以构件绑定方法对机器人模型进行了简化.其次,基于稀疏矩阵计算技术,对计算机仿真中常用的增广动力学求解算法和直接投影修正算法进行改进,以此作为教育机器人的仿真算法,提高仿真速度和精度.最后,通过一个算例验证了模型和改进算法的有效性.该研究为实现教育机器人仿真平台奠定了动力学基础.     

基于象素级别和帧级别的背景更新算法研究及实现验证

讨论在复杂动态环境中基于象素级别和帧级别的背景更新算法及其实现验证.该算法可以对多种复杂的背景进行累积更新,通过实验验证表明该算法具有计算量小、运行速度快等优点;同时可以克服许多恶劣条件,包括虚影、摄像机的晃动和急剧的光线变化等.而且该算法可以用于实时监控跟踪领域,有效提高实时监控跟踪效率,也可以用于其他计算机视觉和视频分析应用领域.