An Obstacle Cluster Based Data Fusion Method for Mobile Robot

首先给出了一种通过融合多个超声波传感器和一台激光全局定位系统的数据建立机器人环境地图的方法 ,并在此基础上 ,首次提出了机器人在非结构环境下识别障碍物的一种新方法 ,即基于障碍物群的方法 .该方法的最大特点在于它可以更加简洁、有效地提取和描述机器人的环境特征 ,这对于较好地实现机器人的导航、避障 ,提高系统的自主性和实时性是至关重要的 .大量的实验结果表明了该方法的有效性 .

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.

轮式移动机器人轨迹跟踪的最优控制

深入分析了轮式移动机器人的运动状态,建立了WMR路径偏差系统的非线性数学模型。应用小偏差线性化理论,将该多输入多输出非线性系统简化成一个单输入单输出线性系统。然后基于线性二次型调节器理论进行了系统最优控制器的设计,并针对该理论中加权矩阵Q与R难以确定的问题,从控制效果出发,采用自适应遗传算法对其进行了优化。实现了移动机器人对预定轨迹的满意鲁棒跟踪,同时满足了实时性要求。实验结果证明了该方法的正确性与实用性。

一种轮式移动机器人实时速度估计方法

环境和机器人自身的不确定性影响轮式移动机器人的轨迹跟踪控制性能,此时仅仅使用里程计往往不能正确表达机器人的状态信息。在无速度传感器的情况下,讨论了使用加速度传感器和位置传感器的输出实时估计轮式移动机器人的速度。首先使用滑模观测器进行里程计信号处理,然后对车体加速度信号进行带通滤波提取车体扰动信息,通过频域融合信号表达轮式移动机器人的速度,并针对正交轮式全方位移动机器人进行了轨迹跟踪控制研究。试验结果表明采用融合数据可以更准确提供机器人的状态信息并得到更好的控制性能。

基于LMI全方位移动机器人H_∞鲁棒控制

针对机器人控制领域中一类多输入多输出(MIMO)高阶线性时不变系统,根据模型自身的结构特点,给出了基于线性矩阵不等式(LMI)的通过局部反馈H∞控制实现整个系统对不确定扰动具有鲁棒性的充分条件及相关推论,并在此基础上提出了一种解决该类型系统H∞控制问题的新算法。通过对一完整约束移动机器人系统的局部输出反馈H∞控制仿真,说明了此算法具有良好的控制效果和实用性。

基于内部传感器的轮式移动机器人运动速度估计

讨论了在无速度传感器的情况下轮式移动机器人的速度估计问题,采用了加速度传感器和位置传感器的输出实时估计轮式移动机器人速度,并用一种按加速度扰动调整权值的方法融合来自不同传感器的数据。实验验证了方法的有效性

Stabilization of Uncertain Nonholonomic Dynamic Systems with Bounded Inputs

The sliding mode approach and the multi-step control strategy are exploited to propose a stabilizing controller for uncertain nonholonomic dynamic systems with bounded inputs. This controller can stabilize the system to an arbitrarily small neighborhood about its equilibrium in a finite time .Its application to a nonholonomic wheeled mobile robot is described. Simulation result shows that the proposed controller is effective

轮式移动机器人轨迹规划起点选择的新方法

本文针对传统轮式滑动导向移动机器人的路径轨迹规划问题，提出了一种更简捷的算法，该算法有利于减少轨迹产生的时间，便于双轮协调控制及精确到位。

轮式移动机器人沙地行驶控制建模与仿真研究

结合车轮沙土相互作用的力学分析,研究解决轮式移动机器人沙地行驶车轮过度滑转下陷问题。考虑纵列式重复通过车轮沙土力学参数的修正,建立六轮式沙地移动机器人的动力学模型,以车轮滑转率为状态变量,设计了移动机器人沙地行驶的滑模驱动控制器跟踪车轮期望滑转率。MATLAB/Simulink仿真结果表明,采用该控制器可以较快地跟踪期望滑转率,有效地限制机器人车轮的滑转,避免车轮的过度下陷。

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。

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.

Stabilization of Dynamic Systems for Multiple Omni-Directional Mobile Robots

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。

静态不确定性环境中非完整轮式移动机器人路径规划研究

本文研究了静态不确定性环境下非完整轮式移动机器人路径规划问题,提出了一种实时路径规划方法--动态随机路径规划方法.此规划方法以随机路径规划方法为基础,通过对搜索图进行局部实时重构,引导机器人到达全局目标点.这种方法不仅使规划和执行很好地结合起来,而且对随机路图只做局部修改.仿真结果验证方法的有效性.

基于B/S模式的机器人监控平台的研究

针对目前移动机器人本体研究平台存在局限性的问题,设计出一种基于B/S模式的机器人软件控制系统。系统的实现采用了Java和Vc相结合的方式,在利用Java语言的JNI技术解决接口问题的同时,为了充分利用现有软件模块,提出了一种新型的控制架构,使得整个系统更加完善。通过实验验证了此方法的有效性,有效的提高了系统的可维护性,可扩展性以及可复用性,最终很好实现了控制机器人的目的。

用于移动机器人自定位的视觉路标设计

为了实现室内移动机器人的自定位,提出了一种简易美观的新型视觉人工路标以及基于对数极坐标系投影直方图的路标识别方法,并用基于共面四点的位姿估计算法计算机器人位姿。实验结果说明,路标检测具有很高的鲁棒性;路标识别方法抗噪声和形变的能力强;位姿精度足够满足室内移动机器人自定位的需要。