传感节点优化覆盖机器人SLAM算法模型及仿真

为准确有效实现对移动机器人的同时定位和环境创建,在标准粒子滤波SLAM算法的基础上,对其进行算法上的改进,提出基于传感节点优化覆盖的SLAM算法,新的算法克服标准粒子滤波SLAM算法在机器人位姿同时定位和环境地图创建上的不准的缺点,进行传感节点优化覆盖机器人SLAM定位信息节点高覆盖度构建,改进的粒子滤波SLAM算法实现对现有信息下搜索到理想结果,在这个理想结果的基础上再次进行局部寻优,得到另一个局部状态下的理想结果,如此循环往复,最终得到全局准确的机器人SLAM信息。仿真实验表明,在不同的运动速度下计算机器人SLAM同时定位的时延参数的影响几乎为0,显示了新算法优越的定位稳定性能。     

机器人超声波避障的探究

机器人发展日新月异,广泛应用于各领域,超声波避障是移动机器人常用的避障方法。通过采用两种算法对机器人的避障技术进行研究,经实验表明算法二更安全有效。     

一种改进的蚁群算法在机器人路径规划中的应用

随着现代化科学技术的飞速发展,高科技技术也得到了越来越广泛地应用.路径规划技术作为机器人研究和人工智能研究中一个非常重要的研究领域,对于提高机器人功能和技术层次等方面都有巨大的作用.路径规划能够有效地帮助移动机器人实现导航技术的成功运用,同时也能够较好地评判移动机器人的智能化程度.本文主要阐述了移动机器人技术中基本蚁群算法在路径规划中的应用,同时改进并优化了该种蚁群算法,通过“三步走”的方式,帮助α、β与Q实现最佳组合确定的模式,以此来显著提高机器人的稳定性以及寻优能力.     

清洁机器人概述

一,引 言随着传感器、控制、驱动及材料等领域的技术进步,机器人首次在制造领域以外的服务行业开辟了新领域。吸尘机器人就是一种新型的服务机器人。吸尘机器人是能够在房间中自动清洁地面,它集机械学、电子技术、传感器技术、计算机技术、控制技术、机器人技术、人工智能等诸多学科为一体。吸尘机器人作为智能移动机器人实用化发展的先行者,其研究始于20世纪80年代,到目前为止,已经产生了一些概念样机和产品。吸尘机器人的发展,带动了家庭服务机器人行业的发展,也促进了移动机器人技术、图像和语音识别、传感器等相关技术的发展。吸尘机器…     

动态环境下基于实际隶属函数的移动机器人路径规划

为优化模糊神经网络的实时性、学习速度、收敛性、稳定性,在移动机器人局部路径规划中构建了基于实际隶属函数T-S(Takagi-Sugeno)模型的改进型模糊神经网络。对外部环境信息用多传感器(超声波、摄像头)采集并优化,将机器人横纵坐标及行进方向作为输入、机器人下一步行进方向及速度作为输出,以便机器人实现局部路径规划;结合动态环境下机器人路径规划的实际,综合考虑二维直角坐标体系下机器人、障碍物的位置、速度及运动方向等实时信息,推导出一种新的具有实际含义的隶属函数作为避碰隶属函数,并通过对比隐含层节点数对网络相对误差的影响来确定隶属函数层节点数,构建五层T-S型模糊神经网络;在此基础上应用改进型误差反传学习算法,通过matlab模拟实验仿真验证及对比分析,表明了改进型网络在优化网络实时性、学习速度、收敛性、稳定性方面有良好的性能。     

一种自动规划路径AGV机器人的设计

本文以在室内环境工作的移动机器人自主导航为应用背景,构建基于ROS平台并具有自动规划路径功能的AGV机器人。在建立机器人导航用环境地图方面,对只依赖激光雷达数据的Hector SLAM地图创建进行了改进,将激光雷达、里程计及惯导(IMU)等多个传感器数据进行融合,通过里程计辅助的方式改进ICP配准精度,有效降低了Hector SLAM建图打滑现象产生的影响,并进行基于A*算法和行为动力学的路径规划研究。实验结果表明,本AGV机器人能够完成室内环境的路径自动规划。     

机器人队列的分布式协作控制研究

主要研究了自主移动机器人队列的分布式协作控制。队列控制是使机器人能够在一个混沌的环境下保持某种指定队形的控制类型。文中描述了使机器人保持队形的控制行为和避障行为,这些行为是由原始行为与设定行为的偏差决定的。然后构造了有两个自主移动机器人的队列,红外传感器和LED灯分别安装在机器人的前后部。最后成功实现了仿真和实验。     

爬壁机器人技术研究现状及展望

近年来移动机器人技术飞速发展,很多种类的移动机器人开始应用到实际中。爬壁机器人作为移动机器人领域的一个重要分支,把地面移动机器人技术与吸附技术有机结合起来,大大扩展了机器人的应用范围。本文通过对爬壁机器人应用及研究目的分析,根据其行走机构介绍了目前爬壁机器人的种类,最后进一步讨论了目前磁吸附爬壁机器人的发展趋势。     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

针对基本蚁群算法在机器人路径规划中盲目性大、效率低以及易陷入局部最优等缺陷,提出一种在蚁群算法中修改信息素初始值、改进全局信息素更新方式以及改进状态转移规则的移动机器人路径规划方案,在栅格环境下对移动机器人的路径规划进行仿真测试,仿真结果表明该方案能缩小最优路径的查询范围,降低发现最优路径所需的循环次数,有效提高最优路径的搜索效率,整体性能优于普通蚁群算法。     

多移动机器人通信技术综述

移动机器人通信技术是群体机器人协调工作中的一个重要研究领域,包括单机器人的上下位机通信以及多机器人的互通信。本文概述了移动机器人通信技术的发展历史和现状,对目前在机器人通信中广泛采用的通信方式．拓扑结构．通信协议及通信模型进行了讨论。     

机器人SLAM算法失真模糊性消除优化方法研究

为准确有效实现对移动机器人的同时定位和环境创建,提出将传统的粒子滤波SLAM技术和模糊神经网络算法相结合,对粒子滤波SLAM算法进行改进。提出在训练过程中设置频率计数器的方法,使测量的机器人位姿信息参数失真达到最小。实际场地实验和数据仿真结果表明通过本算法的SLAM定位信息轨迹能正确反映机器人的原始行踪轨迹,其行踪轨迹偏差的误差率仅为4.03%。与传统的粒子滤波算法相比,表现为轨迹跟踪的机器人SLAM同时定位性能比传统的粒子滤波算法提高一倍以上,仿真结果展示了新的机器人SLAM算法良好的快速收敛性能和高精度定位性能。     

建筑设施巡检机器人自主导航算法与应用研究

建筑设施巡检机器人,作为一种在建筑领域应用的智能移动机器人,旨在代替人工日常巡检,实现无人化。移动机器人要实现自主导航,需具备实时获得自身运动状态和感知周围动态环境,并在复杂环境中自主定位、规划、移动的能力。本文对常见的自主导航算法和系统进行了分析与研究,总结存在的问题。     

移动机器人避障技术发展

随着移动机器人与传感器技术的不断融合与发展,如煤矿开采现场复杂且危险,开采设备的实时检测是开采正常作业的重要保障。而自主避障是保证巡检机器人在煤矿复杂生产环境中安全工作的重要前提,因此,基于激光、超声、红外等多传感器的避障技术成为研究巡检机器人路径规划的重要内容。移动机器人发展至今,已广泛应用于煤矿生产、制造业、医疗福利服务、商场超市服务、餐厅旅馆服务、维修清洗服务和家庭服务等领域,极大的提高了煤矿生产等工业自动化、智能化水平。     

汇聚式双目立体视觉在室内移动机器人定位中的应用

现有的室内移动机器人的定位方式一般有两种,一种是依靠传感器判断机器人与周围场景之间的距离;另一种是在机器人头顶上端安装摄像头,使用平衡双目方法计算两相机之间的视差。双目相机模型的硬件要求高,在实际应用中很难发现适用于平行双目的相机。在机器视觉领域中,根据使用的摄像头数目可以将其分为单目视觉、双目视觉、多目视觉等三种。本文主要对双目视觉中的汇聚式双目视觉进行研究,研究汇聚式双目立体视觉在室内移动机器人中的应用。     

基于静态图像姿态估计的服务机器人跌倒检测报警系统

本文针对服务移动机器人的视觉传感器所获取到的目标图像,提出一种基于静态图像姿态估计的服务机器人跌倒检测报警系统,用以及时有效地完成老人跌倒的检测及报警服务。具体包括两方面：针对机器人视觉传感器获取到的图像,选取基于Par Affinity Fields的姿态检测方法对目标图像中的人体姿态进行检测,输出人体骨骼关键检测点;选取其中一些人体关键检测点,通过设置一系列角度阈值来进行老人是否为跌倒姿态的判定。实验数据证明本文所设计的人体跌倒检测方案简单有效。     

基于PSO和滚动优化的不确定环境下移动机器人动态路径规划

针对全局环境未知且存在动态障碍物情况下的移动机器人路径规划问题,本文提出了一种结合粒子群算法(PSO)和滚动优化策略的动态路径规划方法。通过在一系列移动空间窗口中进行在线规划来充分利用机器人实时测得的局部环境信息,并用粒子群算法求解每一个移动窗口内的最优路径。为及时躲避动态障碍物,提出了一种适用于动态未知环境下的适应度函数。仿真试验表明,该方法克服了现有局部路径规划方法的高复杂性的缺点,算法操作简单、具有全局寻优能力、收敛速度快、鲁棒性好,可以满足机器人在复杂的未知动态环境下路径规划的实时性要求。     

自主移动机器人基于激光测距解释模型地图创建研究

随着社会不断的发展,科技的不断进步,自主移动机器人的应用越来越广泛,例如:交通、医疗、生活、军事、航空和航海等。特别的高危环境中,复杂的环境中,这就需要自主移动机器人可以进行连续的自定位和地图创建。在一个未知的环境中,由于没有已知的地图信息,机器人要通过所携带测距传感器建立一个准确的环境地图信息,同时,根据已经建立的地图信息确定自身的位置,即同时定位与地图构(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)。主要研究机器人基于激光解释模型的地图创建。     

基于改进云遗传算法的多跳自组网故障诊断

通过收集多跳自组织网络下无线传感器故障历史数据,然后利用支持向量机对故障类型与特征之间关系进行建模,支持向量机参数通过遗传算法优化,同时利用云计算对遗传算法性能进行改善,防止神经网络训练时出现收敛速度慢和陷入局部极小等缺陷。仿真实验表明,相对于其它多跳自组织网络下无线传感器故障诊断模型,CGA-SVM提高了多跳自组织网络下无线传感器故障诊断正确率,能够满足多跳自组织网络下无线传感器故障诊断的要求。     

一种基于SLAM算法的移动机器人

以SLAM算法为核心,建立ORB-SLAM2系统,使用激光雷达与Kinect相机作为传感器收集地图信息,筛选关键帧通过上位机建立地图模型,再通过A*(A-Star)算法进行最优路径规划,设计出一种基于SLAM算法的移动机器人,具备在未知环境中自主导航的功能。     

移动机器人构建地图的研究与发展

系统地综述了移动机器人探测环境构建地图的研究现状,总结了探测环境研究中机器人的自定位、传感技术及其不确定性的补偿和不同性质数据的融合算法,在此基础上分析了该研究领域中存在的问题,并对该研究方向未来的发展趋势进行了展望.