机器人仿真平台在程序设计教学中的应用

计算机程序设计是初中信息技术课程中最重要的内容之一，为使学生能够尽快地理解掌握计算机程序谩汁蛇思想和方法，《信息技术》教材中引入了机器人仿真平台及设计的内容以辅助学生理解程序设计的过程。本之结合笔者∞教学实践，从程序设计教学特点、机器人仿真平台与程序设计之间的关系以及机器人仿真平台应用于程序设计课程的方案三个方面探讨了机器人仿真平台在程序设计课程教学中应用的目的和意义。

基于微软机器人控制仿真平台的路径规划仿真

微软机器人控制仿真平台(MRDS)不同于其他仿真平台的特点是多线程、分布式系统、模块化编程和实时的物理引擎,其中物理引擎的特点是具有很强的仿真环境搭建能力,方便在此仿真环境上验证各种智能算法。借助MRDS强大的仿真能力,研究基于A*算法的路径规划问题,针对在环境未知情况下,利用A*算法进行规划时容易落入陷阱的问题,提出了将陷阱点置为不可达点和进入陷阱时改变移动步长的策略加以解决。仿真结果表明,该方法简单且可操作性强,可以使机器人逃离陷阱,实现复杂环境下的路径规划。

基于V-REP自动垂直泊车的教学仿真实验

泊车对驾驶员的操作技能有很高的要求,自动泊车系统的出现能够很好地解决这一问题,帮助驾驶员安全精准地完成泊车操作。该文对典型的自动垂直泊车进行仿真研究,针对标准和狭窄停车通道的垂直泊车,研究了C字型与人字型的泊车规划路径算法。基于机器人仿真平台(virtual robot experimentation platform,V-REP)搭建了典型的泊车仿真场景,利用用户数据协议(user datagram protocol,UDP)构建V-REP与MATLAB之间的通信,开展了V-REP与MATLAB的联合仿真实验,充分展示了自动垂直泊车的泊车过程,总结了垂直泊车的路径特点,对自动垂直泊车进行了可视化演示。此外,基于该平台为学生提供了虚拟仿真实验环境,激发了学生对无人驾驶的学习兴趣和勇于探索的精神,提高了学生的操作能力与创新思维能力,获得了良好的教学效果。

基于改进PL-VIO算法的机器人视觉惯性光学测量法

针对在地图物体位姿识别中估计惯性测量和视觉轨迹识别繁多和图像位姿边缘精度不精确的情况,提出了一种改进点线视觉惯性测程算法(PL-VIO)。在视觉前端,利用亚像素边缘提取方法对图像边缘角点进行迭代和精度提升,并对提取的角点进行边缘化约束,防止边缘的角点存在亚像素边缘检测越界问题。在视觉后端,为了提高提取精度和减少线特征的重复提取,对LSD提取后的线特征和点特征进行提取优化,在SFM之后对提取的线特征进行线合并,并删除冗余线。基于ROS平台利用EuRoc数据集进行实验,并把得到的实验数据导入到Evo中,利用Evo对实验数据进行分析和轨迹绘制,评定误差参数,实验结果中误差参数的整体减小证明了改进PL-VIO算法的优越性和准确性。

基于微软武术擂台赛仿真机器人的代码设计

本设计是利用微软机器人仿真平台,设计出一种制胜率较高的决策代码。本文介绍了微软武术擂台的仿真平台,C#编程语言,并重点介绍了控制机器人的编程思路与方法,增强了机器人自主运行的对抗性和稳定性,也增强了对仿真机器人控制。

仿真机器人足球比赛11vs11策略浅析

仿真系统所要做的是在计算机系统上给用户提供一个类似于真实世界的虚拟环境。仿真机器人足球比赛程序:根据赛方给定的仿真平台和底层,研究了底层函数以及机器人足球比赛参数传递机制后,选手需要在底层中的StrategySystem.cpp中编写自己的策略部分,然后双方球队把策略加载到平台上进行比赛,按照既定的规则决出正负。

基于模糊控制的足球机器人运动控制算法

提出了一种基于行为的机器人运动模糊控制算法,对机器人运动到定点进行控制,设计了线速度模糊控制器和方向角模糊控制器,将模糊控制本身所具有的鲁棒性与基于生理学上的“感知-动作”行为结合起来,为移动机器人在未知环境中运动控制提出了一种新思路.

基于改进双向RRT^(*)的移动机器人路径规划算法

针对复杂环境下移动机器人的局部最优路径规划,提出一种基于目标偏置扩展和Cantmull-Rom样条插值的双向RRT*路径规划算法.双向RRT*算法同时创建两颗搜索树,交替进行相向搜索,同时以一定的概率进行随机点的目标偏置选择,以提高算法的整体收敛效率;再对当前节点重选父节点和重布线,以增强算法对环境的敏感程度.为确保路径安全可行,对环境中的障碍物进行膨胀处理,再对初始路径进行碰撞检测;修剪冗余节点,缩短可行路径长度,再利用Cantmull-Rom样条插值法平滑路径.在Matlab仿真平台和ROS机器人仿真平台分别进行2D和3D的对比实验,验证了改进双向RRT*算法的有效性和优越性.

基于改进RRT*FN的移动机器人路径规划算法

针对复杂环境下移动机器人的全局最优路径规划,提出一种基于目标偏置扩展和贝塞尔(Bezier)插值方法的改进RRT*FN路径规划算法.改进算法在未找到初始路径时采用一定概率进行随机点的目标偏置选择,确定初始路径后使用启发式采样方法,使随机采样点围绕初始路径进行迭代选择,提高路径规划的导向性.当改进算法还未找到初始路径时,删除树中远离目标点并且没有子节点的节点;当改进算法找到初始路径时,删除树中远离最优路径且没有子节点的节点,保留高性能节点,提高算法收敛到最优路径的效率.利用贝塞尔(Bezier)插值方法平滑路径.在MATLAB仿真平台和ROS机器人仿真平台分别进行2D和3D的对比实验,结果验证了所提算法的有效性和优越性.

一种海洋温度和盐度的虚拟生成方法

海洋温度和盐度精确仿真的主要难点是实际实验数据的获得成本高且操作不便,根据有限的实验数据对温度和盐度进行仿真,对研究它们对水下机器人声纳系统及载体控制系统的影响具有重要意义。针对UUV多水下机器人的数字仿真平台的具体工程提出了一种海洋温度和盐度的虚拟生成方法。对海洋中海水的温度和盐度分别进行仿真:水平面采用二元全区间插值方法,垂直面的仿真分为两种情况:对于已有实验数据深度范围内的温度和盐度数值采用三次样条插值,而对于未知实验数据深度范围内的温度和盐度数值采用曲线拟合的方法来近似获得,方法能适用于普遍海域的温度和盐度的虚拟生成,为研究海洋温度和盐度对海洋生物或水下工程的研究提供参考。