944 resultados para Obstacle avoidance
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为克服传统人工势场在动态未知环境下机器人避碰规划中存在的缺陷,提出人工协调场法(ACF).将场函数与机器人的风险状态相结合,给出并讨论了人工协调场的基本设计.基于人工协调场,考虑机器人的运动约束,实现了多机器人之间以及机器人与环境间的实时协调避碰,提出了一个多移动机器人无死锁实时避碰规划算法.理论分析和仿真试验证明所提方法的有效性.
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设计了一种能够使蛇形机器人运动更灵巧、奇异点更少和运动能力更强的机构 ,对具有三个自由度的新型蛇形机器人单元进行了改进 ,在单元上增加被动轮机构 ,使其具有万向机构的特点。该单元不仅能够用被动轮驱动机器人运动 ,而且增加了类似于主动轮的驱动机构 ,克服了被动轮驱动能力弱的缺点 ,增强了机器人的运动能力。在分析非完整约束的基础上 ,对蛇形机器人的运动学和冗余度进行分析 ,提出了控制该类蛇形机器人运动的分解矩阵方法和分组交替运动法。
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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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该文以一实际应用为背景提出了多移动机器人避碰及死锁预防算法 ,该算法将机器人的运行环境形式化地描述为初等运动集、冲突图、总任务集及机器人作业集 ,利用集合论、图论的有关方法及技术实现了多机器人间的避碰与死锁预防 .当机器人的运行环境改变时 ,只需要对相应的集合描述文件进行修改 ,而不用对程序做任何改动 .算法的另一个特点是利用避碰算法巧妙地完成了死锁预防 .仿真和实际运行证明了该算法高效可靠 .
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提出一种面向操作手装配系统的快速碰撞检测算法。该算法以机器人运动学和空间解析几何为基础 ,将判断机械手手臂与障碍物是否发生碰撞问题转化为直线段与有界平面是否存在公共点的简单解析几何问题 ,并以 PU MA5 6 0操作手为例对算法加以说明。该算法不仅适用于静态的障碍物已知的环境 ,而且适用于障碍物运动规律已知的动态环境 ,减少了碰撞检测占用的时间 ,提高了路径规划的效率
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随着智能机器人系统的发展,机器人的在线感知能力日益受到重视。障碍物检测能力是机器人在线感知能力的一个重要组成部分。因视觉传感器具有独特优势,基于视觉的障碍物检测方法成为目前关注的重点。 室外非结构化环境因结构复杂,机器人缺乏可有效利用的先验知识描述,导致众多障碍物检测系统在该环境中不能有效工作。本文采用全局-局部策略对场景进行由粗到精的分析,弥补室外非结构化环境先验知识不足的难题,提高机器人的在线感知能力。根据该策略,本文在基于视差图的障碍物检测系统框架中,引入视差投影图模块,提出了基于视差投影图的障碍物检测系统框架。该框架在视差投影图模块中全局分析场景视差分布水平,在立体匹配模块中局部分析场景前景目标的几何轮廓信息。依据该框架,针对实际应用中遇到的各种问题,提出了工作于室外非结构化环境的障碍物检测算法。该算法具有如下特点: 1、通过分析视差投影图的地面关联线信息,获得场景的视差分布水平。该信息一方面用来动态更改匹配算法的视差搜索范围,增强算法的实时性和鲁棒性;另一方面用来移除背景地表,简化障碍物分割过程; 2、采用双域滤波抑制噪声,获得清晰的边缘特征,降低立体匹配算法在深度不连续性区域的匹配难度; 3、借助逆向重投影的思想重采样扫描图像,在立体匹配前等效地实现了立体匹配过程中动态变更视差搜索范围的操作; 4、采用基于连通成分的扩散方法替代传统的SAD局部匹配算法,获得高质量的视差图,最终改善障碍物检测的精确性。 在室外非结构化环境中,本文对该算法进行了实验验证。通过设置不同的基线长度,验证了算法在不同的感知距离内的有效性。经实验证明,本算法在一定距离范围内能够有效的检测出障碍物。
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爬行运动为轮桨腿一体两栖机器人基本运动模式之一。以机器人爬行运动为研究对象,分析了两栖机器人爬行运动机理,并建立了其典型驱动单元的运动学模型;根据机器人不同爬行运动状态,提出了基于轮桨和足板不同步态形式的运动规划策略;采用虚拟样机技术,对不同爬行状态下的步态规划效果进行了仿真试验分析和验证。试验结果表明,在规划的步态下,轮桨腿一体两栖机器人具有良好的爬行稳定性、转向机动性和越障能力。
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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
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本文采用集中预规划方法 ,通过调整机器人的运动速度实现多机器人避碰 ,所提算法的基本思想为 :将机器人的运动路径分段 ,然后按避碰要求对机器人通过各段的时间进行约束 ,从而将避碰问题转化为高维线性空间的优化问题 ,并进一步将其转化为线性方程的求解 ,使问题具有明确的解析解 .由于该方法的复杂度较高 ,在实现过程中采用了多种方法降低复杂度 ,简化计算 .本文给出了该算法的基本思路 ,有关定理及证明 ,算法的化简方法 ,最后给出了实验结果及分析 .
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研究在同一工作环境中多移动机器人的运动规划问题,提出将原来比较复杂的大系统问题转化为相对简单的子系统,由各智能机器人依据任务要求和环境变化,独立调整自身运动状态,完成任务的分布式智能决策体系结构,并给出相应的模型和算法
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针对移动机器人工作环境中障碍的特点和机器人导航与避障规划等任务的需要,应用模糊识别理论,研究从障碍的图象中提取和处理边缘信息的方法,提出了障碍边缘识别及障碍几何中心求取的实用方法.
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说明了像平面与空间平面的变换以及摄像机在固定,旋转和平移时变换矩阵的求解方法.还讨论了该变换在移动机器人定位,障碍物检测,运动参数分析和三维坐标计算上的应用。
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本文根据在第一部分中推导出来的描述资源竞争的着色ROPN给出在柔性制造系统中无死锁运行的充分必要条件,从而得出相应的控制规律。它是一种资源动态分配的策略,它决定当一个资源空闲时,是否可以分配给一个任务,可以的话先分配给谁,以保证系统无死锁,并使得资源利用率最大。
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柔性制造系统的主要特点是多种不同类型的工件同时在系统中加工,这些工件竞争系统的有限资源,导致象系统死锁等这样的不希望事件的发生,本文用一种Petri网模型,称之为着色面向资源的Petri网(着色ROPN)来描述系统中的这一竞争过程;这一模型揭示了资源竞争过程的本质特点,从而为寻求死锁避免的充要条件提供了基础。
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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。