基于坡度环境下SLAM地图构建的激光雷达小车设计

为了提高小车自主路径规划能力,需要对小车进行智能定位、导航设计,本文提出了一种基于坡度环境下同步定位与地图构建算法(SLAM)的小车智能激光自主定位、导航技术。本文方案采用激光雷达传感器量化跟踪、并融合图优化方法构建小车当前定位地图环境。在地面具有坡度与障碍物的环境下采取SLAM算法构建避障规则,结合激光雷达传感技术实现小车定位以及运动路径规划。因此,本文基于SLAM算法为背景,以树莓派平台搭建一个激光雷达小车系统,实现了坡度环境构建、自主运动、智能决策等重要功能。通过在不同坡度大小环境下进行上百次实验测试,证明该方法具备高适应性、鲁棒性、低延迟性等优点,在坡度环境下能够较精确地构建出环境地图,从而提升了激光雷达小车SLAM性能。     

基于ROS的竞赛机器人自主定位与导航技术研究

随着人工智能技术的进步,机器人自主定位与导航技术已经成为研究的热点之一。设计了一种以ROS作为环境基础,STM32ZET6作为底层控制层核心的移动机器人。系统通过基于激光雷达的SLAM技术构建实时地图并实现自主定位功能,最后通过路径规划算法实现导航功能。经过测试,该系统工作稳定,自主定位准确,能精确导航到达目标点且具备避障功能。     

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。     

仓储作业中AGV的定位导航方法研究

首先分析了传统的AGV定位导航方法,再针对传统仓库搬运AGV定位导引需要依靠人工设置路径或地标使机器人自主性受限的问题,提出一种利用激光SLAM技术实现机器人完全自主的仓库定位导航方法。首先利用激光SLAM技术构建仓库的全局环境地图,再利用仓库结构化的特点对构建的全局环境地图进一步优化,最后实现激光全局环境地图用于定位导航。     

基于蜂窝地图的全方位步进式机器人系统

从硬件实现和软件算法两方面,对基于蜂窝地图的全方位步进式机器人系统进行设计实现.通过对6轮全向移动平台的力学、运动学和动力学分析建模,借助基于FPGA的高精度光电里程计和激光校准装置,设计出适合蜂窝地图下运行的全方位步进式机器人.结合多维度传感器的数据融合,在蜂窝栅格地图中分2个层次,分别进行基于“六向分块”思想的局部路径规划和基于遗传算法TSP优化问题的全局路径规划.实验证明了该系统在实际运行中的精确性和鲁棒性.     

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。     

一种用于机场候机楼智能指引的轮式机器人系统设计

针对未来智慧机场建设和发展的需要,本文提出了一种搭载深度相机、激光雷达、语音交互等智能模块的机场航站楼智能指引机器人设计与实现方案,分析了机器人在机场候机楼特定场景下可实现的预期功能,使用一种基于深度学习模型的目标检测算法,并通过即时定位与地图构建算法构建二维地图,确定了其在机场航站楼中路径导航与避障运动方案。     

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。     

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。     

红外反射式传感器在AGV中的应用

AGV(Auto-Guided Vehicle,自动导引小车)被广泛应用于各个领域,其核心技术是小车的自动导航。这里介绍了基于红外反射式传感器实现小车自动寻迹导航以及避障系统的设计与实现。该技术可以应用于现代物流、无人驾驶汽车、无人工厂、服务机器人等领域。     

红外反射式传感器在AGV中的应用

AGV（Auto-Guided Vehicle，自动导引小车）被广泛应用于各个领域，其核心技术是小车的自动导航。这里介绍了基于红外反射式传感器实现小车自动寻迹导航以及避障系统的设计与实现。该技术可以应用于现代物流、无人驾驶汽车、无人工厂、服务机器人等领域。     

基于网络远程控制和仿真的智能制造机器人的路径自动规划

研究了一种基于网络远程控制和仿真的智能制造机器人的自动路径生成方法。智能制造提供实时远程监控系统,通过TCP/IP协议与机器控制器连接并获取信息。然后通过虚拟现实模拟机器人制造的加工路径,计算出机器人运动的路径点。机器人臂代码的自动路径规划被传送到臂控制器,以完成路径规划程序,并开始切割工件。此外,本文研究集成了一个具有智能功能和物联网的智能机箱,以提高控制精度,并通过收集大数据来分析量化数据。云平台采用传输协议、Postgre SQL、RESTful API和模型-视图-控制器仪表板(MVC)进行构建。     

双驱双向AGV机器人运动学分析及仿真分析

对于双驱双向AGV机器人导引车的运动学分析与仿真分析,需充分考量双驱双向AGV导引车所采用驱动模块的特点,构建运动学模型。基于此,本文研究首先就双驱双向AGV机器人导引车进行简要介绍,进而就AGV导引车进行运动学模型构建与分析,在此基础上对AGV机器人导引车进行仿真分析,为AGV机器人导引车的结构设计与运动轨迹规划的优化提供参考。     

移动机器人路径规划方法研究

路径规划是机器人导航最基本的环节,本文在阅读大量文献的基础上,对移动机器人的路径规划及其方法进行了分析研究,讨论了其路径规划方法的评判标准,阐述了在研究过程中遇到的瓶颈问题,并对移动机器人路径规划方法的发展趋势进行了展望。     

基于slam的快递地图的研究

网购已成为高校师生生活中必不可少的一部分,由于大学生群体的特殊性,大家一般只能集中在某个特定时间段去取件,这样就会导致取件效率很低。基于此,本设计是一个基于SLAM的快递地图,该设计利用SLAM地图对快递进行实时定位,通过数据的存储和存储空间的结构,构造出SLAM地图,能够在终端显示出快递的SLAM地图,确定快递的大概位置,能大大节省寻找快递的时间,避免等待时间长,取快递拥挤的现象。     

动态路径诱导系统中路径规划的关键技术研究

路径规划是动态路径诱导系统的一个基本问题。文章分析了动态路径规划所涉及到的导航用电子地图、实时交通信息和路径规划算法,并阐述了在现有情况下的解决方案。     

仓储物流系统中多AGV的无冲突路径规划研究

本文针对仓储物流系统中多AGV在路径规划中的冲突问题进行了相关研究。首先在离线状态下,利用A*算法结合时间窗对AGV按照优先级顺序进行路径规划;然后,上位机在线实时监测AGV的行驶过程,当AGV发生故障导致路径冲突时,采取低优先级的AGV改变路径或者在冲突路径前等待的方法;最后,通过仿真结果表明,该方法能够有效地解决多AGV路径冲突问题,提高了系统的运行效率。     

基于点线特征的视觉SLAM方法综述

基于点线特征的视觉SLAM方法是解决传统视觉里程计在低纹理场景下定位不准确和鲁棒性差的常见方法。结合近年来的研究成果,本文对基于点线特征的视觉SLAM算法进行框架上的梳理和性能上的比较。首先,归纳视觉SLAM系统框架,并对前端模块的相关算法和对应的数学理论进行阐述。其次,归纳分析相关基于点线特征的视觉SLAM算法优化方法及研究成果,总结各种优化算法的优势和问题。最后讨论基于点线特征的视觉SLAM的研究方向、发展前景和面临的问题。     

基于改进Dijkstra算法的自驾游最优路径规划研究

自驾游时,由于时间有限且旅游景点较多,因此游客要想在最短的时间内游览更多的景点,就需要预先规划好外出旅游的最优路径。目前常用的地图导航软件一般只提供从游客位置到单个旅游景点之间的最优路径,并不能规划多个旅游景点间的最优路径。针对上述问题,该文对Dijkstra最短路径算法进行了改进,在算法中加入了指导函数h,实现了多个景点间最优路径的计算。最后该文以河南省部分代表性景点为例,采用改进后的Dijkstra算法,成功实现了多景点间最优路径的规划,验证了该算法的科学性和实用性。     

基于随机漫步的室内驾驶路径规划研究

规划安全可靠的行驶路线是自动驾驶技术所要解决的关键问题之一。路径规划包括车身环境感知和路径轨迹生成两部分。针对车辆在室内行驶的问题,提出了基于随机漫步的室内驾驶路径规划策略。在CoppeliaSim的仿真试验结果表明,这个算法可以准确感知室内环境,并且能生成安全且高效的行驶路径。