基于TEB算法的移动机器人运动轨迹规划研究

移动机器人在完成自主导航过程中会受到地图障碍物信息和自身物理因素的影响,而偏离全局路径规划出的全局路线,使得机器人自主导航的精准度降低。引进TEB局部路径算法来规划全局路线,生成基于离散时间的路径点,得到一条满足运动学约束、动力学约束、障碍物约束和时间约束的最优运动轨迹。仿真结果表明：该算法规划出来的运动轨迹能有效跟踪全局路径,提高了机器人自主导航的稳定性。     

果园移动机器人自主导航研究进展

果园移动机器人自主导航是实现果园智能机器人化作业的前提,是保障机器人在无人操控的情况下完成多功能作业的基础功能。介绍和分析果园移动机器人自主导航技术研究现状,重点讨论果园移动机器人不同导航技术、导航数据处理算法和导航控制策略。首先,针对单传感器果园导航存在的局限性,得出具有更高精度和鲁棒性的多传感器信息融合方案是未来果园导航主流趋势的结论;其次,介绍当前主流的果园导航数据处理算法,明确其对环境感知和路径规划的支撑作用;最后讨论果园移动机器人常用路径跟踪导航控制策略。通过对果园移动机器人自主导航研究现状进行较为全面的分析和介绍,有助于推动果园移动机器人研究的理论创新和快速发展。     

基于蓝球比赛运动的农业机器人避障系统设计

农业机器人面临的作业环境越来越复杂,为保证机器人在复杂环境中正常工作,机器人需要拥有可自主避障的行为控制系统来适应作业环境中未知障碍物避开的需要。在基于篮球比赛运动的农业机器人避障系统研究中,通过动态窗法建立工作控制,模拟了篮球运动中的动态避球行为,并为以模糊控制方法实现自主避障,使移动机器人的避障行为通过模糊逻辑控制和基于优先度的决策程序来实现。仿真实验表明:该机器人的避障系统有效、实用性好且具有实时性。     

温室机器人道路识别与路径导航研究——基于红外测距

针对温室内移动机器人的应用需求,提出了一种基于红外线测距的温室机器人自主导航算法,并使用模糊算法对导航误差进行控制,实现了温室机器人的精确自主移动功能。温室机器人导航过程中,当红外线接收管接受到红外线信号时,会产生一个光强电流,电流放大后可以输出一个模拟电压;根据电压值,通过编程计算,利用电压和距离的对应关系,可以得到机器人和标志物的距离误差;距离信息通过串口传输到PC机上,PC机利用模糊控制原理对距离误差进行判断,发出控制指令。实验测试发现:机器人导航的距离偏差平均值为-1.28cm,均方差为2.68,超调较小,可以实现较为精确的导航。     

基于模糊逻辑控制的自主导航采摘机器人避障设计

为了提高采摘机器人自主导航的环境适应能力,提出了一种基于改进的遗传算法的模糊学习逻辑控制方法,提高了机器人路径规划的能力和效率,缩短了路径规划所用时间。该方法以传感器测得的障碍物距离、轮转速和目标地点方向作为输入量,左右驱动轮的速比作为输出量,控制机器人的移动路径和方向。为了使机器人规划的路径尽量短,达到节能的目的,引入了改进的遗传算法,使用修正项对遗传算法进行改进,建立了适应度函数的基本模型。最后,对采摘机器人的性能进行了测试,通过测试发现:机器人可以成功地躲避障碍物,且能够完成最短路径规划,规划反应时间短、可靠性高。     

基于足球比赛运动的避障系统开发设计

在农业生产中,由于农作物生长环境的复杂性及传统的机械作业,易对农作物造成损伤。针对该未知复杂环境中的采摘机器人自主避障设计,提出了基于足球比赛运动的采摘机器人进行了自主避障系统,实现采摘机器人自主导航。基于足球比赛运动策略的采摘机器人开发设计中,为实现采摘机器人自主进行路径优化以避开障碍物,以模糊逻辑算法作为避障决策控制算法,以多种传感器感知环境信息设计避障系统。试验结果表明:安装本文设计开发的避障系统的采摘机器人可进行路径优化,自主避障,验证了该避障系统的有效性。     

基于最优控制策略的复杂环境移动机器人轨迹规划

复杂环境下移动机器人轨迹规划由于障碍物放置杂乱且无规律,常常面临避障失败的问题。本文将机器人的轨迹规划归结为优化问题,提出了一种基于优化策略的轨迹规划方法。该方法包括3部分：首先,对优化问题的约束建模,包括机器人的运动学模型、变量极值约束、障碍物避碰模型;然后,建立优化求解策略,通过决策变量区间均分、内置插值点和基于拉格朗日多项式的变量描述方式进行离散化,针对离散化导致的约束失效对变量进行等距时间离散并建立惩罚函数,从而实现有效避障;最后,基于随机分形搜索算法对上述优化模型进行求解。仿真结果表明,本文所述方法可以有效解决移动机器人在复杂环境下的障碍物避碰问题。     

农业机器人避障算法的研究

为了保证农业自主移动机器人能够在非结构的农田环境下灵活自主的行走,一个关键的技术就是能够准确地判断农田中障碍物的方位以及机器人与障碍物之间的相对位置,从而选择正确的路径。为此,提出了一种距离传感器结合图像边缘检测技术的避障算法,通过超声波测距传感器与PSD(位置敏感传感器)红外测距传感器对农田中的障碍物进行检测,利用CCD摄像头采集机器人所处农田环境中的图像信息并在Linux系统中利用OpenCV函数库进行图像处理,得到图像的边缘信息,从而判断出可行的路径。     

基于随机运动障碍避碰规则的农业机器人路径优化

农业机器人作业时,为了提高机器人躲避障碍物及自主导航的效率和水平,将随机运动障碍物避碰规则引入到了农业机器人导航控制系统的设计中。采用人工势场算法对避障规则进行了设计,并利用蚁群算法对机器人路径规划方法进行了优化,从而使机器人在随机运动障碍物的环境下可以实现自主导航,且获得最短的导航路径。模拟多除草机器人的作业过程,对多运动障碍物环境下机器人的路径规划进行了仿真,结果表明:采用随机运动障碍物避障规则可以成功实现运动障碍物环境下的路径规划,且采用蚁群算法得到的路径最短、规划效率最高。     

基于单目视觉的采摘机器人障碍物检测和路径规划

具有自主作业能力的采摘机器人一直是国际上研究的热点,而障碍物检测躲避能力是其重要的功能,因为在机器人识别作业区域或成熟果实后需要自主的定位和移动。为此,提出了一种基于单目视觉和人工势能场的障碍物检测和避障算法,可以有效采集和检测障碍物的信息,再依据障碍物及目标区域的距离使用人工势能场方法对路径进行优化,实现采摘机器人的自主移动。为了验证障碍物检测和避障方案的可行性,模拟采摘机器人作业环境和自主移动流程,对采摘机器人避障行为进行了测试。测试结果表明:采用单目视觉和人工势场方法可以使机器人成功的避障,并规划出效率最高的到达目标作业区域路径,对采摘机器人自主导航技术的研究具有重要的意义。     

基于实际意义隶属函数的机器人避障模糊算法

阐述了在不确定环境下,机器人通过在探测过程中采用基于实际物理意义的隶属函数的模糊算法来躲避障碍物的方法。该方法根据机器人和障碍物的位置、速度、运动角度等信息来构造一具有实际意义的隶属函数,使该模糊算法对于静止障碍物和运动障碍物都能很好地躲避。计算机仿真试验的结果验证了该方法的有效性和实用性。     

基于实际意义隶属函数的机器入避障模糊算法

阐述了在不确定环境下，机器人通过在探测过程中采用基于实际物理意义的隶属函数的模糊算法来躲避障碍物的方法。该方法根据机器人和障碍物的位置、速度、运动角度等信息来构造一具有实际意义的隶属函数，使该模糊算法对于静止障碍物和运动障碍物都能很好地躲避。计算机仿真试验的结果验证了该方法的有效性和实用性。     

Navigation Method for a Mobile Robot via Sonar-based Crop Row Mapping and Fuzzy Logic Control

A navigation method, which employs sonar-based mapping of crop rows and fuzzy logic control-based steering, is described for a wheeled mobile robot in an agricultural environment. Crop rows are exploited for automatic navigation of a mobile robot without the need to construct artificial landmarks. The crop row map is constructed from the sonar readings and is transferred to the fuzzy logic control system, which steers the robot along the crop row. Three experiments concerning crop row mapping, fuzzy logic control, and their combination, were conducted using the experimental robot in a simulated maizefield. The errors found in evaluating the performance of these techniques were as follows: the position and directional standard errors in the mapping tests were 12·7 mm and 2·4°; those in the steering tests 16·3 mm and 2·2°; and in the overall tests 33·6 mm and 3·2°.     

香蕉园机器人导航的激光与超声波组合测距方法研究

在长有小灌木等干扰物和机耕道崎岖不平的复杂香蕉园环境中,机器人定位导航方法有时效果不佳、甚至失效,准确测量机器人与香蕉树的最短距离是实现定位与导航的前提和关键,为此提出一种基于拟合滤波的激光和超声波香蕉树测距方法。首先,在各采样时刻由激光和超声波传感器分别测得机器人到香蕉树的距离数据,并相互校验,生成待测香蕉树的一组距离数据;选择二次多项式以最小二乘法对该组距离数据进行拟合,基于拟合的二次多项式和设定阈值对该组距离数据进行滤波,去除其中偏差较大的距离;最后,对滤波后的距离数据中3个最小值求平均值,以此作为机器人到待测香蕉树的最短距离。实验表明,该测距方法在理想环境下对香蕉树的最大测距误差率为1.0%,在有小灌木等干扰物或者道路崎岖不平的环境以及室外自然场景下最大测距误差率为2.0%,相应的最大测距误差为1.0 cm,且测距稳定性良好。     

基于改进A*与DWA算法融合的温室机器人路径规划

根据温室环境下移动机器人作业的实时路径规划要求,提出一种基于改进A*算法与动态窗口法相结合的温室机器人路径规划算法.针对传统A*算法搜索算法拐点过多的问题,对关键点选取策略进行改进,融合动态窗口法,构建全局最优路径评价函数,采用超声传感器进行局部避障,实现实时最优的路径规划.仿真实验结果证明,与传统A*、Dijkstr...     

视觉导航轮式移动机器人横向预测模糊控制

提出了一种对机器视觉导航的轮式移动机器人进行横向控制的有效算法，根据轮式移动机器人运动学模型预测其横向偏差和方位偏差的变化，以修正严重滞后的机器视觉采样横向偏差和方位偏差，利用修正后的横向偏差和方位偏差设计了系统横向模型控制器。仿真结果表明，该算法有效地克服了因非结构化农田自然环境视觉识别延迟过长所引起的控制系统性能下降的问题，具有良好的控制效果和较强的纵向速度自适应能力。     

基于模糊控制系统的采摘机器人避障系统研究分析

针对目前使用的采摘设备落后、工作量大、稳定性差等问题,为了提高采摘机器人的环境适应能力,对采摘机器人的避障控制系统进行了分析,拟采用模糊控制系统的方法,来加强采摘机器人避障系统的能力和效率,减少采摘机器人避开障碍物及规划出适当路径所用时间。模糊控制使用超声波检测前方障碍物距离,以控制转轮速度和方向作为输入量,速比作为输出量,控制移动的速度和方向。为使采摘机器人避障路径规划尽可能短,采用改进的遗传算法和模糊控制系统建立基本模型。对采摘机器人的避障性能进行仿真试验,结果表明:基于模糊控制的采摘机器人的避障系统可以成功地避开障碍物及规划出最短行走路径,且能够快速定位树上的果实和准确地完成采摘任务,具有效率高、易操作、采摘成功率高等特点。     

基于足球比赛运动的采摘机器人自主避障设计

随着科技水平的提高,农业生产向实现智能化发展,农业采摘机器人中的自主避障控制系统成为重点。在农业生产环境复杂且未知的条件下,采摘机器人的控制需要具有较高的智能化水平。为此,基于足球比赛运动的控制规则,设计了采摘机器人自主避障控制系统;阐述了基于足球比赛运动的移动机器人自主避障设计实现技术、控制技术及模糊逻辑控制方法,使机器人的移动通过模糊逻辑控制和基于优先度的避障策略来实现。仿真试验结果表明:该采摘机器人自主避障设计有效性和实时性较高,在农业生产的复杂环境中,可较好地自主避障并进行路径优化。