37 resultados para Mobile obstacle


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针对室内动态非结构化环境下的移动机器人路径规划问题,提出了一种能够将全局路径规划方法和局部路径规划方法相结合、将基于反应的行为规划和基于慎思的行为规划相结合的路径规划方法.全局路径规划器采用A*算法生成到达目标点的子目标节点序列;局部路径规划器采用改进的人工势场方法对子目标节点序列中相邻两节点进行路径平滑和优化处理.在考虑了移动机器人运动学约束的前提下,该方法不但能够充分利用已知环境信息生成全局最优路径,而且还能及时处理所遇到的随机障碍信息.仿真研究与在室内复杂环境下的实际运行结果验证了该方法的有效性.

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提出并研制一种基于自适应移动机构的管内探查机器人。通过对机器人传动机构的设计,实现了在不增加驱动电动机数量的前提下,机器人具有适应不同管道直径的能力。机器人的传动机构能够在管道直径改变时,自动地改变行走部件的输出形式以克服障碍,完成越障任务。在没有应用链式多节构型的情况下,机器人配备一个驱动电动机就能够完成越障任务,改善了传统螺旋驱动式机器人越障能力不高的问题,同时也提高了对驱动电动机的使用效率。为了分析试验中发现的机器人保持架自转现象,对机器人进行运动分析,并由分析结果对相关部分进行改进。试验结果表明,该机器人能够在内径为190 mm和180 mm的管道中行进,并能够顺利通过两节管道间形成的同心台阶障碍,验证了自适应移动机构的行走能力。

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提出一种基于遗传算法的三维动态环境下的路径规划方法,通过对机器人的运动行为进行编码,将各种约束条件融入到遗传算法当中,规划出可实际应用的避障路径,仿真研究表明该方法是简单有效的。

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轮腿复合移动机器人具有很好的地面适应能力和越障能力。本文通过对机器人系统结构的分析和其越障高度的静态分析,计算出机器人能够越障的最大高度,并提出了针对典型地形环境(沟、坎、台)越障问题的机器人构型优化以及轮腿运动协调控制算法,而且通过实验验证了算法的有效性。

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对采用轮—腿—履带复合型移动机构的地面移动机器人进行了研究,首先分别描述了机器人采用腿—履带、轮—腿—履带两种方式的越障过程,进而对腿—履带复合越障过程进行了动力学建模,分析了电机驱动力矩与机器人速度及障碍物高度等之间的关系,为确定机器人的复杂环境适应能力提供理论依据.

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在非结构化环境,移动机器人行驶运动规划和自主导航是非常挑战性的问题。基于实时的动态栅格地图,提出了一个快速的而又实效的轨迹规划算法,实现机器人在室外环境的无碰撞运动导航。AMOR是自主研发的室外运动移动机器人,它在2007年欧洲C-ELROB大赛中赢得了野外自主侦察比赛的冠军。它装备了SICK的激光雷达,用来获取机器人运动前方的障碍物体信息,建立实时动态的环境地图。以A*框架为基础的改造算法,能够在众多的路径中快速地找到最佳的安全行驶路径,实现可靠的自主导航。所有的测试和比赛结果表明所提方案是可行的、有效的。

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在复杂环境中工作的机器人对越障能力的要求越来越高。为了充分发挥可变形机器人AMOEBA-Ⅰ的越障能力,增强机器人在非结构环境中的适应性,提出了可变形机器人的协同越障方法。建立了数学模型,对机器人越障高度与其重心位置的关系进行了理论分析。从理论上比较了常规越障方法与协同越障方法所能翻越障碍的最大高度。同时提出了自主越障过程的控制策略,采用了根据情感状态的变化对机器人控制策略进行微调,并建立了相应地情感模型。实验验证了协同越障方法及自主越障控制策略的有效性。

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主要研究了移动机器人在未知动态环境中的路径规划问题.提出一种将障碍预估与概率方向权值相结合的动态路径规划新方法.该方法将卡尔曼滤波引入到规划算法中,使得对障碍物运动状态的实时有效预估成为可能.同时,为实现移动机器人的实时路径规划,提出一种新的概率方向权值方法,基于周期规划将障碍物与目标信息进行融合,能够有效处理室内环境下对于障碍物的速度和运动轨迹均未知的动态路径规划问题.仿真结果以及基于SmartROB2移动机器人平台所进行的实验结果验证了该方法的有效性和实用性.

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介绍了超高压输电线路巡检机器人越障控制方法。根据巡检作业任务的要求,采用遥控与局部自主控制相结合的方法,实现了巡检机器人沿线行走及跨越障碍的功能。采用基于单目摄像头定位和视觉伺服的方法,实现了巡检机器人的自主越障控制。实验结果表明,该机器人可沿线行走并自主跨越障碍,从而验证了控制系统设计的有效性与合理性。

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提出了一种新的移动机器人全局路径规划算法.该算法不需要对环境中的障碍物特征做任何假设,也不需要建立障碍物的连通图模型,有效地克服了传统路径规划算法因为搜索而带来的计算复杂性问题,提高了算法的适应性和实时性.仿真结果证明了算法的有效性.

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传感器是移动机器人认识和了解外部环境的重要途径。在导航过程中,移动机器人要对当前环境进行实时感知和快速理解,并加以识别从而准确避开障碍物。论文提出一种适用于复合机构移动机器人的红外阵列和超声阵列传感器信息采集和处理方法。结合笔者研制的“基于复合机构的非结构环境移动机器人”,给出了系统具体的软、硬件的设计和局部路径规划实现方法。实验验证了该方法的可靠性和有效性。

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本文就四轮非完整自主车提出了一种基于圆轨迹的道路避障策略。先将道路上的障碍按照障碍距离自主车的远近划分层次,使一个层次的障碍能在自主车视场中全部出现。然后给出基于圆轨迹的避障算法,即自主车沿由自主车出发位姿和子目标点确定的圆弧轨迹走行。在此之前推导四轮非完整车的运动模型为提出避障策略的基础准备。尽量减小自主车在走行过程中运动状态的改变,基于圆轨迹避障策略能够很好地满足这一要求。最后引入代价函数,给出对于此方法的评价,体现了本方法的优越性。

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利用激光和超声波传感器在用栅格表示法形成地图的基础上 ,提出了进行数据融合以提取环境特征的新方法 :识别障碍物群。该方法能够在密集障碍物环境中为机器人的路径规划和避障提供准确的环境特征信息 ,提高机器人系统的自主性和实时性。实验结果表明了该方法的有效性。

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本文考虑了由2个全方位移动机器人组成的混合动力学系统的协调拟镇定问题.利用机器人位置之间的向量与机器人目标之间向量的内积,设计了多步拟镇定律,该控制律能够在避碰后按指数速率运动到目标点,且在整个过程中两机器人之间的距离不小于避碰的安全距离.最后对2个全方位移动机器人进行了仿真,验证了所给方法的有效性。

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本文给出了移动机器人的虚力导航和运动规划系统.这种方法结合最小方差估计算法(LM SE)能有效地对机器人进行实时导航和避撞.在预测过程中,根据导航的不同阶段和预测误差的变化情况,采用Fuzzy 规则动态地调整误差函数中的权重,使预测过程尽可能准确.导航算法的基本思想是首先通过预测算法来获得移动机器人的运动信息,然后虚力系统根据预测信息决定机器人的未来运动,仿真结果表明该方法实时性好,能准确躲避障碍物并且到达目标点