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中国科学院合肥物质科学研究院专利:一种机器人导航定位系统及导航定位方法
针对大范围半未知环境下的机器人导航问题,基于认知理论提出了“分布式导航信息获取模式”。采用二维码技术设计了一种新型人工地标,并给出了其识别及识读的方法。通过在关键点位置配置不同的人工地标,基于导航信息的分布式表达,将大范围半未知环境下的机器人导航划分为全局引导层和局部搜寻层,使机器人在大范围半未知环境下的导航摆脱了传统的地图创建-全局定位-路径规划模式的限制。实验验证了该导航方法的有效性。
针对光照强度大范围变化的室外复杂道路环境下移动机器人视觉导航问题,提出了一种新的基于彩色图像处理的单目机器人导航方法。对于预先设置的引导轨线和停靠位标识,通过HSI模型对图像进行颜色分割和数学形态学处理,提取出导航目标和识别停靠位标识,并用“采样估算”的方法计算导航参数。实验表明此方法获取的导航参数受光照和地面环境的影响不大,且偏离导航线误差较低,具有较好的实时性和鲁棒性。
环境勘测机器人系统的一个重要发展方向是形成多机器人网络分布式结构,在这些多机器人的协作与导航中,机器人的精确定位一直是研究的热点问题,随着差分GPS技术的发展,其应用于机器人的定位非常普及,但随着基线长度的增加,常规差分GPS定位精度将随之降低,为此,利用多机器人自有资源建立差分GPS虚拟参考站(Virtual Reference Station,VRS),研究了基于VRS的差分GPS定位算法,它...
提出了一种基于SIFT和KLT算法的自然路标匹配与跟踪方法。该方法利用SIFT算子提取图像中自然路标的特征点集作为模板,然后将机器人采集图像中的SIFT特征点集与模板特征点集进行匹配,获取二者之间仿射关系,并解算自然路标在视野中的位置,为机器人自定位提供参考信息。机器人在运行过程中,将KLT算法与SIFT算法相结合对成功匹配的自然路标进行跟踪,较好地解决了SIFT算法效率低下的问题。实验结果表明该...
未知环境移动机器人自主导航控制软件成果简介:智能移动机器人自主导航系统是服务机器人、危险环境作业机器人、外星球探测机器人和军用机器人的关键系统,在社会服务、教育娱乐、航天、军事、环境探测等领域具有广阔的应用前景。该课题以全方位轮式移动机器人为平台,研究未知不确定环境中自主工作的智能移动机器人定位、导航关键和共性技术,提高移动机器人智能化与实用化程度。设计的全方位移动机器人平台采用四轮独立前进和转向...
该课题以全方位轮式移动机器人为平台,研究未知不确定环境中自主工作的智能移动机器人定位、导航关键和共性技术,提高移动机器人智能化与实用化程度。设计的全方位移动机器人平台采用四轮独立前进和转向驱动,实现八种运动方式,保证机动性要求。机构部件模块化,机构部件参数可调整与结构形态可重构,使移动机器人平台具有重构特性;设计了仿生沙地车轮和仿爬行动物类的转向架,使移动机器人平台具有仿生特性。机器人具有良好的复...
详细介绍了室外移动机器人导航系统中磁钉材料、形状及尺寸的选择原则.在分析各种磁传感器特性的基础上,选择HMC1022型磁阻传感器作为磁信号的检测元件.利用13个磁阻传感器,形成了用于检测磁钉磁场的磁尺.磁尺安装在车辆前保险杠上相对地面比较高的位置,解决了应用霍尔传感器等进行磁导航时安装高度比较低的问题.提出了一种改进的序列算法,根据相邻传感器的比值,通过设定阈值来细分区间,从而获得了更精确的磁定...
针对移动机器人导航问题,本文提出一种具有连续向量输出的再励学习算法(Rei nforcement Learning with Continuous Vector output: CVRL).CVRL具有层次结构,低 层是单元动作网络层,通过组合动作产生连续向量输出;高层是建立在组合单元动作空间上 的Q学习单元,实现组合动作的选择.文中给出了CVRL导航控制器的具体实现,并通过仿真 实验验...
本文给出了一种用遗传算法学习模糊规则以完成移动机器人导航的方法.采用了变长度编码 方法和竞争型小生境遗传算法,减少了染色体的尺寸和复杂度,同时提高了学习速度.本文 考虑了轮式移动机器人的运动模型,将更符合实际情况的左右轮速度作为模糊规则的输出. 整个学习过程在仿真环境下完成后,在仿真和自行开发的全局视觉平台上对学到的规则进行 了验证,实验结果证明了方法的正确性.
对所开发的小型全自主足球机器人只依靠双目异构视觉进行导航问题进行了研究.建立了双视觉测量目标相对和全局坐标的模型,给出了上目和下目的基本导航方法.然后重点分析了基于双目协调的足球机器人导航数据融合方法和双目协调机理.在所开发的全自主足球机器人上进行的实验及在FIRA的世界杯赛上机器人的成功表现,证明了双目协调导航的有效性和实用性.
本文对近年来室内服务机器人导航研究进行了综述并给出了一些商业机器人的实例 .首先简单介绍了当前导航系统的特点、分类、工作原理等,然后比较详细的介绍了一些相 对较为成功的导航数据处理方法.最后根据该领域内已经取得的成果以及进展情况预测了今 后室内服务机器人的发展方向.
本文分析了未知远程环境下移动机器人导航过程中进化学习的效率和知识更新 问题,提出了并行进化模型来解决此问题,并设计和论证了高效的并行进化计算机.最后通 过实验和仿真证实基于并行进化模型移动机器人在未知环境中导航是可行的和有效的.
研究了全局环境未知情况下的移动机器人实时导航问题.将栅格法描述环境与基于滚动窗口的路径规划相结合,提出了一种新的移动机器人导航方法.将超声传感阵列探测到的环境信息以基于栅格的概率值进行表示,利用不确定性证据推理对其进行数据融合,得到机器人的局部环境信息;在此基础上,采用基于滚动窗口的方法进行机器人路径规划,实现机器人的实时导航.仿真与实验结果表明了该方法的有效性.
针对移动机器人路径规划与导航的实际应用,设计了一个基于全景视觉的移动机器人路径规划导航系统.首先,对导航系统的体系结构和功能进行描述.然后,分别就如何采用全景视觉传感器进行环境探索与地图创建,基于回归神经网络的广度优先搜索法和Voronoi骨架图法两种路径规划算法原理,以及如何实现按规划路径实施导航这三个方面进行了详细阐述.最后,结合实际机器人进行导航实验,评估导航系统的性能和路径规划算法的有效性...

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