基于多传感器的可变形机器人自主控制方法研究

将GPS、电子罗盘、倾角仪、码盘传感器等应用到可变形机器人自主运动控制中.针对可变形机器人自身结构特点,提出了一种基于多传感器信息融合的可变形机器人在野外环境中自主控制的方法.该方法主要实现了在非结构环境中机器人的自主变形、自主避障和自主导航定位等功能.实验验证了该方法的有效性.

基于多普勒和光纤陀螺水下机器人导航系统研究

对基于DVL和FOG的导航方法进行研究,设计了导航方法的无缆水下机器人导航系统,分析导航系统的主要误差源,采用扩展Kalman滤波算法辨识传感器的安装偏差,通过湖试数据验证了该算法的稳定性和正确性。

AUV自主导航航位推算算法的分析研究

地球形状的不规则性,各种导航传感器本身的误差,以及仪器的安装偏差等,使得AUV(自治水下机器人)在进行远距离自主航行时,自主导航的精度大大下降。针对以上问题及实际工程需要,论文对AUV自主导航的航位推算算法做了进一步研究并加以改进,以提高其自主导航精度。最后,利用2004年中国科学院沈阳自动化所水下机器人研究中心进行AUV湖试所获得的数据,对文中提出的算法进行了验证。结果表明,AUV的自主导航精度得到大大提高,可以用于修正原来的自主导航算法。

AUV自主导航航位推算算法的研究

对AUV(AutonomousUnderwaterVehicle)自主导航的航位推算算法做了进一步研究并加以改进,以提高其自主导航精度.然后,利用AUV湖试所获得的数据,对本文提出的修正算法进行了验证.结果表明, AUV的自主导航精度得到很大提高,可以用于修正原来的自主导航算法.

越野移动机器人自动驾驶专家系统的研究

本文研究越野移动机器人驾驶专家系统等有关问题．首先介绍了系统的硬件支持环境，然后阐述了自动驾驶专家系统的总体结构，有关知识库的内容以及使用知识的各功能模块的作用与运行机理．该系统已部分得以应用，能够完全代替驾驶员完成各种驾驶操作，并能进行自主导航、运动规划、自动绕障、动态跟踪目标、原路返回以及示教再现等复杂任务。

Pipeline Architecture and Parallel Computation-Based Real-Time Stereovision Tracking System for Surgical Navigation

This paper studies the development of a real-time stereovision system to track multiple infrared markers attached to a surgical instrument. Multiple stages of pipeline in field-programmable gate array (FPGA) are developed to recognize the targets in both left and right image planes and to give each target a unique label. The pipeline architecture includes a smoothing filter, an adaptive threshold module, a connected component labeling operation, and a centroid extraction process. A parallel distortion correction method is proposed and implemented in a dual-core DSP. A suitable kinematic model is established for the moving targets, and a novel set of parallel and interactive computation mechanisms is proposed to position and track the targets, which are carried out by a cross-computation method in a dual-core DSP. The proposed tracking system can track the 3-D coordinate, velocity, and acceleration of four infrared markers with a delay of 9.18 ms. Furthermore, it is capable of tracking a maximum of 110 infrared markers without frame dropping at a frame rate of 60 f/s. The accuracy of the proposed system can reach the scale of 0.37 mm RMS along the x- and y-directions and 0.45 mm RMS along the depth direction (the depth is from 0.8 to 0.45 m). The performance of the proposed system can meet the requirements of applications such as surgical navigation, which needs high real time and accuracy capability.

Pipeline Architecture and Parallel Computation-Based Real-Time Stereovision Tracking System for Surgical Navigation

This paper studies the development of a real-time stereovision system to track multiple infrared markers attached to a surgical instrument. Multiple stages of pipeline in field-programmable gate array (FPGA) are developed to recognize the targets in both left and right image planes and to give each target a unique label. The pipeline architecture includes a smoothing filter, an adaptive threshold module, a connected component labeling operation, and a centroid extraction process. A parallel distortion correction method is proposed and implemented in a dual-core DSP. A suitable kinematic model is established for the moving targets, and a novel set of parallel and interactive computation mechanisms is proposed to position and track the targets, which are carried out by a cross-computation method in a dual-core DSP. The proposed tracking system can track the 3-D coordinate, velocity, and acceleration of four infrared markers with a delay of 9.18 ms. Furthermore, it is capable of tracking a maximum of 110 infrared markers without frame dropping at a frame rate of 60 f/s. The accuracy of the proposed system can reach the scale of 0.37 mm RMS along the x- and y-directions and 0.45 mm RMS along the depth direction (the depth is from 0.8 to 0.45 m). The performance of the proposed system can meet the requirements of applications such as surgical navigation, which needs high real time and accuracy capability.

室外自主移动机器人AMOR的导航技术

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。

一种输电线路巡检机器人控制系统的设计与实现

介绍了一种超高压输电线路巡检机器人控制系统的设计与实现方法.根据巡检作业任务的要求,采用遥控与局部自主相结合的控制模式实现巡检机器人沿线行走及跨越障碍.设计了巡检机器人有限状态机模型,实现了机器人遥控与局部自主控制的有机结合.采用基于激光传感器定位的方法实现了巡检机器人的自主越障控制.实验结果表明,该机器人可实现沿线行走及自主跨越障碍,从而验证了控制系统设计的有效性与合理性.

移动机器人基于激光测距和单目视觉的室内同时定位和地图构建

该文研究了部分结构化室内环境中自主移动机器人同时定位和地图构建问题.基于激光和视觉传感器模型的不同,加权最小二乘拟合方法和非局部最大抑制算法被分别用于提取二维水平环境特征和垂直物体边缘.为完成移动机器人在缺少先验地图支持的室内环境中的自主导航任务,该文提出了同时进行扩展卡尔曼滤波定位和构建具有不确定性描述的二维几何地图的具体方法.通过对应用于SmartROB-2移动机器人平台所获得的实验结果和数据的分析讨论,论证了所提出方法的有效性和实用性.

自适应模糊PID控制在AUV控制中的应用

自治潜水器(AUV,Autonomous Underwater Vehicle)是非线性、强耦合、大惯性的多输入多输出系统,又由于受到海流、传感器、执行机构等不确定性的影响,对AUV控制器的鲁棒性能提出了更高的要求。本文针对我国正在研制开发的长航程自治潜水器的特性及其对航行控制的要求,将PID控制与模糊控制的简便性、灵活性以及鲁棒性结合起来,为AUV设计了可在线修改PID参数的自适应模糊PID控制器,仿真结果证明了该种控制方法不但提高了AUV系统的动态特性,而且可在参数摄动和外界扰动时获得较好的控制性能。

远程自治水下机器人研究

本文主要讨论远程自治水下机器人的关键技术 ,叙述了导航、能源技术和控制系统的实现方法 ,并给出水下试验结果 ,为进一步开展远程自治水下机器人的研究工作提供了试验数据和理论依据

北极冰下自主/遥控水下机器人导航与轨迹跟踪研究

将水下机器人用于极地科考，可以通过其携带的多种传感器和设备进行大范围、长时间的冰下观测作业，并取得重要的极地科考资料，如冰下水纹，海冰厚度等。而这些观测数据必须与准确的浮冰位置信息相结合才有实用价值，但北极高纬度特性和长期覆盖的大范围海冰使得一些传统水下机器人导航技术难以有效实施，所以需要研究一种能在北极冰下具有良好性能和高可靠性的导航系统。同时，对北极海冰进行的一系列科学考察，需要载体能够沿着浮冰上预定轨迹航行，但由于海流等外界影响的存在，浮冰处于实时运动中，所以要顺利完成科考任务，必须有相应的轨迹跟踪算法作为支撑。 本文正是针对以上这两点需求，在充分考虑环境特殊性的情况下，研究了水下机器人在北极冰下的导航与轨迹跟踪问题，提出了基于GPS测向仪冰面修正的水下机器人自主导航技术和基于制导控制器的浮冰轨迹跟踪方法，并进行了仿真和实物测试，试验结果表明本文所研究的导航设计方案和浮冰轨迹跟踪方法合理，可以达到北极冰下科考的定位精度和作业要求。 主要工作包括：（1）ARV导航系统设计。详细研究了各导航传感器的输出信息；坐标系定义、坐标变换、相对于浮冰的航位推算以及绝对坐标的求解；最后详细研究了整个冰下导航系统。（2）ARV导航系统误差分析。首先对各传感器的误差进行了详细分析；接着通过分析整个导航算法，建立了浮冰坐标系下ARV位置误差传递方程；最后通过引入具体传感器的参数指标，数值计算了整个导航系统的精度。（3）浮冰轨迹跟踪系统设计。首先对水下机器人在冰下的航迹进行了描述；接着分析了两种冰下制导控制器，视线法制导和横向轨迹误差法制导；最后详细研究了整个ARV航迹控制系统。（4）浮冰轨迹跟踪算法仿真。详细讨论了北极“ARV”的水平面动力学模型。并结合模型对浮冰轨迹跟踪算法进行了Matlab和视景仿真，验证了算法的合理性。（5）湖试和海试结果分析。通过对ARV棋盘山湖试和北极冰下海试数据分析，定量说明了导航误差和轨迹跟踪性能。