自主移动机器人足球比赛视觉定位方法综述

综述了RoboCup足球赛中全自主移动机器人基于视觉的定位技术,包括机器人自定位和多机器人协作物体定位.介绍了定位技术的发展情况与分类.从机器人环境构建形式的不同以及先验位姿和概率方法的应用与否等方面,系统地分析和比较了各种自定位方法.对于多机器人协作物体定位,阐述了静态方法和动态跟踪方法.总结了定位过程中需要重点研究的传感器模型构建、图像处理、特征匹配以及协作过程涉及的相关问题.最后就视觉定位存在的问题和技术发展趋势进行了讨论.

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.

自主移动机器人三角定位的路标优化

针对给出的机器人三角定位算法，推导出路标设置对定位影响的几何精度标准，证明了参与定位的路标数目为3个和3个以上的情况下，如果路标与机器人的距离都相等，那么当相邻路标与机器人所成夹角都相等时，机器人的定位精度最高；进而给出了最优路标选取算法.实验和实践结果也进一步证明所得结论的有效性。

基于测角的自主移动机器人定位算法

给出了自主移动机器人定位的两种算法：解析算法和数值算法。解析法公式较以往的简洁。数值算法结合解析法和高斯－牛顿算法，不仅能避免因初值选取不合理而导致求解过程发散的问题，而且能提高运算精度和速度，通过对两种算法的计算机仿真，表明了解析算法具有运算速度快，而数值算法精度高的特点。其结果已用于自主移动机器人的研制中。

移动机器人的障碍物群检测方法

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。

路标定位中的优化选择策略

基于合作路标的三角定位是自主式移动机器人的主要定位方法。路标的优化选择是提高定位算法精度的关键。本文在给出该算法原理的基础上 ,通过理论分析和实验证明了路标优化选择对提高定位算法精度的作用 ,并介绍了路标优化选择的准则

自主移动机器人能源问题研究

具有自主能力是移动机器人科学技术的发展趋势，能量自主获取和管理问题无疑是自主移动机器人发展的重要技术环节。本论文以移动机器人能量自主获取和管理科学问题为研究背景，重点开展了面向海洋的自主载体能量自补给理论方法研究和面向陆地的自主移动机器人能量管理方法研究。 自主移动机器人能源问题目前尚处于研究阶段。本论文开展的面向海洋的自主载体能量自补给理论方法研究能源问题研究，突破了海洋波浪能沿袭的使用方式和获取方式，创造性地提出将海洋波浪能通过惯性摆结构实现机械能转换，为水中自主移动机器人的能量补给提供了新的技术方法。这对于水中自主移动机器人获得新型、高效和长久能源形式，突破当前制约水中自主移动机器人的条件，进行长时间大航程的作业，更有效地从事海洋开发和军事目的具有非常深远的意义。 本论文开展的针对陆地自主移动机器人的自主能量管理研究，以车载电池能源为研究对象，依据能耗理论，进行了电池剩余能量估计和能量最优调度理论方法和实验研究。这对于自主移动机器人的能量管理，对自主作业机器人的生存和安全、作业能力准确实时的估计和任务规划无疑具有重要意义。 本课题主要研究内容： 首先，本文研究了基于惯性摆获取海洋波浪能机理的可行性。本文对此的研究从理论和实验两个方面进行。 理论分析研究：基于惯性摆的自由激励状态下的能量吸收与转换理论；海洋波浪的动力学分析及水中人工载体受力运动学分析；基于惯性摆结构的海洋波浪能获取可行性和效率仿真和实验研究；影响波浪能大小的，与系统相关的因素；根据装置的设计，给出了系统的物理模型；通过仿真分析了惯性摆的运动状况并且给出了系统的效率计算结果。 实验方面的研究包括实验样机的设计，制作和验证实验。通过对两种设计方案的比较，给出了较优的方案并制作了样机。验证实验是使用模拟波浪力，研究水平和垂荡情况下，惯性摆的运动状况。另外，介绍了电能的后续处理。 其次，本文研究了自主移动机器人的能量管理。这一研究包括三个方面：电池剩余能量的成组估计，机器人能耗估计，机器人能量自主决策。 电池组剩余能量（SOC）估计：通过对原有单体电池模型的分析和实验研究提出了电池成组模型；研究了广义卡尔曼滤波和最小二乘构成序贯模式用于电池组SOC估计；设计实验方案，并通过动态和静态实验验证了电池SOC成组估计方法的准确性；对影响实验的一些因素进行了探讨。 机器人能耗估计：使用机理分析和实验建模两种方法相结合，提出了自主移动机器人基于行为的能耗估计模型；提出了使用小样本估计方法用于自主移动机器人的能耗估计；对于小样本数量的选取，参数辨识方法进行了研究；通过简单路况下的实验对机器人能耗估计思想和方法进行了验证。 机器人能量自主决策：给出了自主移动机器人能量自主决策系统的基本功能——预先规划能量分配，实时监控和最小能耗管理，并较为详细地阐述每个功能的实现机理。 最后，在剩余能量估计，能耗估计，能量自主决策研究基础上，本文提出了自主移动机器人能量管理系统并对其机理进行了阐述。 关键词 自主移动机器人；海洋波浪能；惯性摆；SOC；能耗估计

自主移动机器人激光全局定位系统研究

本文介绍了我们研制开发的一种用于自主移动机器人的激光全局定位系统 ,重点描述了该系统的硬件结构和工作原理 ,介绍分析了定位算法 .文章最后介绍了该定位系统在实验室条件下所进行的实验 .实验结果表明 :该系统具有较高的定位精度和抗干扰能力 ,是自主移动机器人理想的定位工具 .

一种基于视觉的移动机器人定位系统

具有自主的全局定位能力是自主式移动机器人传感器系统的一项重要功能 .为了实现这个目的 ,国内外均在不断地研究发展各种定位传感器系统 .这里介绍了一种采用光学原理的全方位位置传感器系统 .该传感器系统由主动式路标、视觉传感器、图象采集与数据处理系统组成 .其视觉传感器和数据处理系统可安装在移动机器人上 ,然后可通过观测路标和视角定位的方法 ,计算出机器人在世界坐标系中的位置和方向 .实验证明 ,该系统可以实现机器人的在线定位 ,其采样速率和精度能够满足实用要求 .

A Colony Architecture for an Artificial Creature

This report describes a working autonomous mobile robot whose only goal is to collect and return empty soda cans. It operates in an unmodified office environment occupied by moving people. The robot is controlled by a collection of over 40 independent "behaviors'' distributed over a loosely coupled network of 24 processors. Together this ensemble helps the robot locate cans with its laser rangefinder, collect them with its on-board manipulator, and bring them home using a compass and an array of proximity sensors. We discuss the advantages of using such a multi-agent control system and show how to decompose the required tasks into component activities. We also examine the benefits and limitations of spatially local, stateless, and independent computation by the agents.

Uma arquitetura distribuída de hardware e software para controle de um robô móvel autônomo

BRITTO, Ricardo S.; MEDEIROS, Adelardo A. D.; ALSINA, Pablo J. Uma arquitetura distribuída de hardware e software para controle de um robô móvel autônomo. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE AUTOMAÇÃO INTELIGENTE,8., 2007, Florianópolis. Anais... Florianópolis: SBAI, 2007.

Uma arquitetura distribuída de hardware e software para controle de um robô móvel autônomo

In this work, we present a hardware-software architecture for controlling the autonomous mobile robot Kapeck. The hardware of the robot is composed of a set of sensors and actuators organized in a CAN bus. Two embedded computers and eigth microcontroller based boards are used in the system. One of the computers hosts the vision system, due to the significant processing needs of this kind of system. The other computer is used to coordinate and access the CAN bus and to accomplish the other activities of the robot. The microcontroller-based boards are used with the sensors and actuators. The robot has this distributed configuration in order to exhibit a good real-time behavior, where the response time and the temporal predictability of the system is important. We adopted the hybrid deliberative-reactive paradigm in the proposed architecture to conciliate the reactive behavior of the sensors-actuators net and the deliberative activities required to accomplish more complex tasks

Localização de robôs móveis autônomos utilizando fusão sensorial de odometria e visão monocular

The development and refinement of techniques that make simultaneous localization and mapping (SLAM) for an autonomous mobile robot and the building of local 3-D maps from a sequence of images, is widely studied in scientific circles. This work presents a monocular visual SLAM technique based on extended Kalman filter, which uses features found in a sequence of images using the SURF descriptor (Speeded Up Robust Features) and determines which features can be used as marks by a technique based on delayed initialization from 3-D straight lines. For this, only the coordinates of the features found in the image and the intrinsic and extrinsic camera parameters are avaliable. Its possible to determine the position of the marks only on the availability of information of depth. Tests have shown that during the route, the mobile robot detects the presence of characteristics in the images and through a proposed technique for delayed initialization of marks, adds new marks to the state vector of the extended Kalman filter (EKF), after estimating the depth of features. With the estimated position of the marks, it was possible to estimate the updated position of the robot at each step, obtaining good results that demonstrate the effectiveness of monocular visual SLAM system proposed in this paper

Aplicando lógica fuzzy no controle de robôs móveis usando dispositivos lógicos programáveis e a linguagem VHDL

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Desenvolvimento de um sistema de navegação baseado em máquina de vetores de suporte para dirigibilidade de um robô móvel por caminhos em plantações

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)