传感器融合在多机器人合作定位中的应用

机器人的定位技术是进行机器人环境探索、协调运动研究的前提,从信息融合的思想出发,提出了一种融合多传感器信息的合作定位技术.首先,对两轮机器人的基本运动形式进行建模,并针对超声波传感器建立了机器人之间的相对观测方程.然后,分别对机器人的内、外部传感器进行滤波和第一级融合,得到自身位姿和相对观测信息.最后,利用扩展卡尔曼滤...     

混合遗传进化机器人同时定位路径偏移纠正

机器人的同时定位与地图创建技术是实现机器人移动过程中自主定位和控制的关键技术,在机器人同时定位目标的过程中,常出现路径偏移,需要进行路径偏移纠正,实现精确控制。提出一种基于多叉树混合遗传进化的机器人同时定位路径偏移纠正控制方法,首先进行多叉树混合遗传进化机器人同时定位控制建模,在对多信息融合下进行机器人同时定位,得到基于多叉树混合遗传进化的机器人同时定位路径修正测试函数。仿真实验和研究结果表明,该算法可以实现机器人同时定位路径偏移纠正,对机器人的控制精度较高,以较快的收敛速度找到了最优路径,其全局优化能力和搜索速度都得到了显著提高。     

SLAM问题中机器人定位误差分析与控制

研究机器人同步定位和建图问题是研究机器人能否在未知的环境中进行自我控制的重要问题之一。本文分析了SLAM问题中移动机器人定位误差的相关问题,说明机器人在运动的过程中,其误差会随着机器人的运动而不断增大,无法估计出机器人定位误差的上限。经分析得出:可以通过控制机器人的运动速度来控制机器人定位误差的增长。     

多机器人协同控制验证平台定位系统设计

随着多机器人领域研究的不断深入,多机器人系统在军事、航空航天、营救搜索、自动化生产等领域得到广泛的应用,多机器人间的协同控制是多机器人系统中的核心问题之一。本文比较了目前各定位技术的特点,针对多机器人协同控制验证平台定位系统,利用UWB技术传输速率大、抗干扰能力强、抗多路径效应好的特点,构建定位系统,采用先测得距离数据,后由计算机计算出定位坐标的方法实现对机器人的实时定位。     

定位机器人充电装置的结构优化设计与研究

目前市面上的定位机器人充电结构多是利用充电桩配合机器人底部设置的充电触点依靠导航系统的指引准确移动到充电触点上方进行电性连通充电,但是这种方式连接可靠性较弱,在返程与充电桩对接时,定位校准速度慢,而且容易冲撞到充电桩造成损害。本文对定位机器人充电装置进行结构优化,保证定位机器人与充电桩充电时底部压合触点的连接可靠度,对机器人返程时的定位进行辅助校准,保证充电对接时的精确度。     

面向分拣机器人的多目标视觉识别定位方法研究

现在分拣机器人在使用的时候会出现很多问题,针对这些问题人们提出了一种解决问题的方法,这种方法就是面向分拣机器人的多目标视觉识别定位方法。通过分析分拣机器人系统内容和实验,发现面向分拣机器人的多目标视觉识别定位方法在使用的时候能够真正的提供相应的位置信息,同时给以后的生产带来非常大的帮助。     

基于条件反馈机制Leader—follower多机器人队形控制

针对Leader—follower多机器人系统队形控制中,Leader和follower相对独立及落后机器人离队等问题,采用基于条件反馈机制的Leader—follower多机器人队形控制方法,建立基于条件反馈机制和Lead—follower相结合的多机器人队形控制模型。将多机器人系统的队形控制问题转化为基于条件反馈机制的follower跟踪leader的位置和方向的问题,通过实例仿真验证了方法的有效性。仿真结果表明所提出的方法是合理有效的,使多机器人系统能够有效地完成编队控制任务。     

电子罗盘和视觉摄像机在机器人导航和地图构建中应用

地图定位和导航是现在机器人研究中的热点问题.在这篇论文中我们将对这个问题做一些研究,假设机器人的移动环境在室内,我们建立一种新的数据模型且这种数据模型只适用在本机器人系统中.在论文中我们使用电子罗盘读取数据,并结合内存中的数据来决定机器人的位置和当前的位置,通过摄像机采集到数据来构建地图信息.另外我们把一个摄像头安装在机器人头顶上,通过头顶摄像机来摄取实验室顶部图像的信息.它用来机器人的定位.通过实验这个微型系统我们提出的方法对机器人在实验室环境下的地图构建和导航定位非常有效.     

视觉三维定位的工业机器人关键技术研究与应用

在国家教育主管部门和广东省产学研结合项目(2012B091000167)的支持下,华南农业大学工程学院和广州数控设备有限公司的研究人员合作开展了"视觉三维定位的工业机器人关键技术研究与应用"课题研究,研发了视觉三维定位的工业机器人,包括双目视觉识别与定位软件、单目视觉与激光联合的三维识别与定位软件、工件抓取末端执行器、6自由度机器人本体、电机与控制系统、视觉与控制通信系统等.研发出的视觉智能机器人能对摆放有序、无序的多目标工件(目标)位姿进行识别、深度信息获取、三维空间坐标反求.相关技术在工件定位与抓取、木材缺陷检测与分拣堆叠、野外荔枝采摘等领域进行了创新应用与示范.该智能工业机器人能够在复杂环境下对随机多目标进行自动识别定位与抓取.     

基于向量分析法和循迹法相结合的旅游机器人的路径定位

本课题以旅游行业中机器人的开发为背景,介绍了旅游机器人的总体设计,通过向量分析法和循迹法的融合,从而解决了机器人在行进过程中的路径定位的问题。     

多足球机器人视觉躲避相撞算法的仿真分析

在机器人足球比赛中,比赛过程对抗性激烈,需要机器人在运动状态下完成障碍物的躲避,但是当前的多机器人时间配合任务中,对避障的要求往往都是单一的,静态的障碍物,对运动中的同视觉机器人壁障效果不好。为了解决这一问题,提出一种基于多传感器运动信息约束规划的机器人视觉避障技术,采取信号采样技术采集多路机器人信号,采用射线追踪算法和内建的相撞检测机制,对足球机器人实际的不同路状下进行障碍躲避。实验证明该方法具有很好的鲁棒性与有效性。     

隧洞移动机器人里程计激光雷达融合定位

在隧洞局部湿滑、不平整环境中,使用GPS对机器人进行定位会不准确甚至失效,仅使用里程计定位长时间累积误差会比较大。为了尽量减小机器人在这种环境中的定位误差,设计了一种定位方法,即先使用UMBmark算法离线校核机器人系统关键参数,且校核前机器人系统误差为0.3719 m,校核之后机器人的系统误差为0.2915 m,根据该算法定位精度评判依据,得出里程计定位精度提高了28%.然后利用扩展卡尔曼滤波算法,融合激光雷达和里程计进行SLAM,MATLAB仿真实验结果表明,融合前机器人x轴平均误差为2.047 m,y轴平均误差为1.245 m,航向平均误差为0.196 rad;在用EKF-SLAM融合激光雷达之后,机器人x轴平均误差为0.093 m,y轴平均误差为0.014 m,航向平均误差为0.003 rad。机器人平均位姿误差至少减小了一个数量级。仿真和实验结果证明了本文设计的提高隧洞局部环境定位精度方法的有效性。     

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。     

多旋翼无人机室内视觉循迹系统设计

多旋翼无人机是一种运用广泛,操作灵活,可垂直升降的空中机器人。为了实现室内定位与物体自主识别跟踪功能,本文设计了一种基于视觉的多旋翼无人机。该种空中机器人通过OpenMV获取视觉信息,并使用超声波传感器进一步获取实时的数据信息,从而准确定位空间位置并明确循迹任务。通过对系统硬件和软件的优化设计,对实时位置数据、姿态数据等相关数据进行分析和处理,实现多旋翼无人机室内视觉循迹的目的。本文分别对其系统硬件,系统软件和循迹导航系统等进行了具体介绍,实验表明该种无人机能更好的完成室内循迹任务。     

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。     

基于软时间窗约束多机器人最优路径规划

通过定义一些基本运算操作符的运算规则而对粒子群算法进行了改进,构造了多机器人路径规划问题的编码方式。同时,提出了两阶段法对多机器人路径规划进行优化求解:在第一阶段,即采用普通优化方法,对多机器人路径以及任务点分配进行整体优化求解;在第二阶段,依据第一阶段优化出的最优解,分别对各个机器人的路径进行再次优化。通过仿真实验验证:与普通优化方法相比,该方法具有更好的寻优能力。     

基于视觉的自主巡逻机器人技术研究

本文先是引入了自主巡逻机器人出现的背景,紧接着就机器人技术中的几个关键技术包括:相机测距、构图与定位(SLAM)以及路径规划进行了阐述与解释,最后根据要求,进行了机器人自主导航的验证试验,对机器人的自主导航功能进行了验证分析。     

基于TRIZ理论的新型三栖机器人设计与研究

随着人类生产活动的环境越来越复杂,机器人被逐渐地投入使用.在机器人的研发中,单一功能的机器人技术已经趋于成熟,可以很好地进行科研探索,满足环境监测以及远程通信方面的需求.然而,机器人的工作环境日趋复杂,两栖或三栖环境频繁交汇,人们已经不满足于单一环境下的机器人作业,同时,对于多栖机器人的需求也在不断地增加.为满足机器人对不同环境的适应能力,基于TRIZ理论设计一款新型三栖机器人,通过问题分析工具、冲突矩阵和物质-场模型,解决现有多栖机器人的水下作业能力缺失、通信系统不匹配等问题,使其系统功能更加完善,可以在复杂空间中完成作业任务.     

基于ZigBee的多机器人通信系统的设计

为解决多机器人协作的问题,设计了可以让机器人之间通信的基于ZigBee网络的方案。机器人硬件系统中引入了ZigBee节点,多个机器人依赖ZigBee形成一个星型网络。实验结果表明机器人可以可靠的通信,能够较大的提高机器人的工作效率。     

基于多传感器信息融合的机器人自定位方法

基于现有定位方法无法满足RoboCup足球机器人比赛中的定位要求,本文提出了一种基于多传感器信息融合的场景定位方法。以全向视觉与电子罗盘作为传感器,采用基于目标与数据驱动的方式作为其融合控制结构,产生式规则作为其数据融合的方法。实验证明,在现有大场地比赛范围内,该方法可以有效地实现机器人的自定位。