基于模型参数估计的履带式移动机器人航向保持

履带式移动机器人运动时,由于受到系统误差及履带地面接触效应等不确定因素的影响,会导致航向及路径偏差。本文采用模型参数估计的方法达到履带式移动机器人路径保持的目的。首先,考虑履带与地面的滑动效应,建立起机器人运动学模型;然后,对于模型中受环境影响的参数,利用扩展卡尔曼滤波进行在线估计;最后,采用合适的观测值实现闭环控制。通过在履带式极地冰雪面移动机器人的实验研究,验证所提方法的可行性和有效性。

基于双目重建不确定性的动态特征滤除

提出了一种基于双目视觉三维重建不确定性的环境动态特征滤除方法。针对利用立体视觉系统对机器人进行运动估计时,环境中的动态目标和环境静态背景与机器人的空间相对运动具有不一致性,将严重影响系统的精度的问题。根据动态目标与环境背景的空间运动不一致性,分析立体视觉三维重建的不确定性,利用重建的不确定性估计机器人与环境间的相对运动,通过随机一致性方法(RANSAC)滤除图像中的环境动态特征。仿真实验结果表明了本方法的可行性和有效性。

轮腿复合移动机器人自主越障姿态设定及轮腿运动协调算法实现

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。

可变形机器人协同转向运动研究

可变形机器人AMOEBA-I具有多种构形和多种转向方式.为实现机器人转向性能的优化,提出了可变形机器人的协同转向方法,并建立了相应的数学模型,对不同构形下的协同转向方式进行了理论分析.设定了机器人三个模块在协同转向过程中的运动关系,在此基础上给出了可变形机器人协同转向性能的评价指标.通过理论和实验比较了不同构形下的协同转向方式,实验验证了协同转向方法的有效性.

地面移动机器人越障动力学建模与分析

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.

全地形轮式移动机器人运动学建模与分析

提出全地形轮式移动机器人的正逆运动学问题。将机器人看成一个混合串-并联多刚体系统,从每个轮-地接触点到机器人车体分别构成一个串联子系统,抛弃车轮纯滚动假设,在轮-地接触点处建立瞬时坐标系,考虑车轮的平面滑移,从而对每个串联子系统形成一个封闭的速度链。对于每个速度闭链,可直接在驱动轮轮心处写出从机器人各驱动轮到机器人本体之间的运动方程,将每个速度闭链的运动方程合并即可得到机器人的整体运动学模型。以一个具有被动柔顺机构的六轮全地形移动机器人为对象进行推导,该方法既考虑了地形不平的影响,又考虑了车轮的前向、侧向及转向滑移,已知机构参数后就可以直接写出机器人的速度方程,且便于运动学求解。该方法对于轮式移动机器人的运动学建模具有一般性,且具有物理意义明确、推导过程简洁等特点。

基于主动视觉和超声的机器人目标跟踪系统

运动目标跟踪技术是未知环境下移动机器人研究领域的一个重要研究方向。该文提出了一种基于主动视觉和超声信息的移动机器人运动目标跟踪设计方法,利用一台SONY EV-D31彩色摄像机、自主研制的摄像机控制模块、图像采集与处理单元等构建了主动视觉系统。移动机器人采用了基于行为的分布式控制体系结构,利用主动视觉锁定运动目标,通过超声系统感知外部环境信息,能在未知的、动态的、非结构化复杂环境中可靠地跟踪运动目标。实验表明机器人具有较高的鲁棒性,运动目标跟踪系统运行可靠。

轮-腿-履带复合移动机器人的研究

中国科学院沈阳自动化研究所自行研制的灵豹复合移动机器人,采用轮-腿-履带复合移动机构,构建了嵌入式控制系统,设计了模糊控制器控制机器人行走,实现了机械臂的自主联动控制。机器人运动控制更加简便,系统具备良好的适应性和运动稳定性。

可变形机器人协同越障方法及控制策略研究

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。

全地形移动机器人轮-地几何接触角估计

研究全地形移动机器人在不平坦地形中轮-地几何接触角的实时估计问题.本文以带有被动柔顺机构的六轮全地形移动机器人为对象,抛弃轮-地接触点位于车轮支撑臂延长线上这一假设,通过定义轮-地几何接触角δ来反映轮-地接触点在轮缘上位置的变化和地形不平坦给机器人运动带来的影响,将机器人看成是一个串-并联多刚体系统,基于速度闭链理论建立考虑地形不平坦和车轮滑移的机器人运动学模型,并针对轮-地几何接触角δ难以直接测量的问题,提出一种基于模型的卡尔曼滤波实时估计方法.利用卡尔曼滤波对机器人内部传感器的测量值进行噪声处理,基于机器人整体运动学模型对各个轮-地几何接触角进行实时估计,物理实验数据的处理结果验证了本文方法的有效性,从而为机器人运动学的精确计算和高质量的导航控制奠定了基础.

轮式移动机器人与地形交互运动仿真研究

分析了轮式移动机器人(WMR)在不平坦的三维地形上运动的运动学模型.利用速度投影法,得到了WMR运动模型的一种新形式.基于虚拟现实技术,利用VC++OpenGL实现了WMR虚拟漫游系统.该系统具有较强的交互性和实时性,为星球探测机器人的虚拟导航、遥操作等提供了验证平台.

基于障碍预估与概率方向权值的移动机器人动态路径规划

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.

移动机器人遥操作中力反馈技术的研究

在已有的遥操作系统中增加力反馈,通过计算移动机器人与周围障碍物之间的虚拟交互力,并将其映射到操纵杆上变成操作者可以感知的力,这样操作者能感觉到机器人与环境之间的作用力,从而有效地完成操作任务.实验结果表明该方法能够有效控制机器人行走,显示了在非结构性环境下临场感在增强人机交互能力方面的优越性.

移动机器人运动目标跟踪系统设计

利用SONYEV-D31摄像机和自主研发的摄像机控制模块,构建了一套主动视觉子系统,并将该子系统应用于RIRA-II型移动机器人上,实现了移动机器人运动目标自动跟踪功能。RIRA-II移动机器人采用了由一组分布式行为模块和集中命令仲裁器组成的基于行为的分布式控制体系结构。各行为模块基于领域知识通过反应方式产生投票,由仲裁器产生动作指令,机器人完成相应的动作。在设置了障碍、窄通道以及模拟墙体的复杂环境下进行运动目标跟踪实验,实验表明运动目标跟踪系统运行可靠,具有较高的鲁棒性。

便携式移动机器人姿态解算方法

本文根据便携式移动机器人的特点,采用四元数法解算机器人导航系统的姿态,避免了在机器人运动角度较大时出现奇异点的问题。文中应用改进的四阶龙格-库塔算法解算四元数微分方程,经仿真实验,精度完全能够达到要求。给出了合理的变换公式,在机器人运动范围内,满足了四元数与欧拉角之间转换的一一对应。