视觉感知和步态控制——国际自主智能机器人大赛U型赛算法综述

近年来,随着人工智能技术的发展,可独立完成任务的自主智能机器人成为研究热点。视觉感知和步态控制作为机器人完成各项任务的重要手段,是亟需不断深入研究的技术点。为了拓展小型人形机器人的自主智能水平和应用场景,本文从国际自主智能机器人大赛技术问题出发,研究分析视觉感知和步态控制在模拟人类生活场景的任务(即U型赛)中的应用。首先,对比赛环境和软硬件平台进行介绍,其次分别分析了视觉感知和步态控制在大赛中的应用方法和算法实现,并以上下开横杆为例,介绍了U型赛参赛队伍所使用的算法并进行分析比较。随后,展示了历年参赛队伍的优秀成果,分析了比赛任务完成度,指出比赛的研究难点及可能的解决方向。最后,对未来大赛的技术应用发展方向进行总结。

基于自组织结构的自主智能机器人集成系统

该文提出了基于多 Agent的面向任务集成的自组织结构 IRASO(intelligent robotic architecture withself- organization) .该系统利用事件 -势态估计 -状态变化协调多 Agent的结构组成 ,使其与外界环境变化一致 .文章详细讨论此结构的集成方案 ,通过仿真分析其特性 .

基于网络的自主式智能机器人仿真调试虚拟环境

应用基于B/S结构建立网络虚拟环境 .服务端各功能模块的实现采用Agent技术 ,Agent之间通过布告板实现交互和智能决策 ,并对各Agent的数据进行采集 ,将得到的数据存入控制信息数据库中 ,作为对自主式智能机器人运动的仿真调试的控制数据 ;客户端用VRML静态建模 ,用Java3D动态建模 ,构建三维虚拟场景 ,并通过JavaApplet实现与三维虚拟场景之间的交互 ;建立了一个基于网络的、多用户、可交互、分布式的仿真调试虚拟环境 .

基于视觉的移动机器人实时避障和导航

阐述了移动机器人通过视觉传感器在不确定的环境中实现自主避障和导航的一种方法.首先讨论了路径规划的分层结构,然后通过简单的图像处理方法获取运动环境中的避碰点,最后给出机器人实现局部路径规划的算法.该方法有效地利用了全局环境地图和视觉信息,减少了计算量,提高实时性,通过仿真研究说明了该算法的有效性和可行性.

侦察机器人车初现端倪

"徘徊者"多用途机器人(见下图)是由美国机器人防御系统公司设计制造的一种自主式智能机器人车,现已试制出50型、60型、70型3种样车.

基于Agent的自主式智能机器人体系结构及集成系统

自主式智能机器人体系结构的关键是寻求精确推理和快速反应之间的最佳折衷,分布式多Agent系统为体系结构的实现提供了新的途径。本文提出基于多Agent的面向任务集成的自组织体系结构IRASO,详细讨论该结构的计算机系统集成方案,介绍基于异质分布式计算的网络集成环境Robix,并通过仿真分析该系统的特性。

分布式多Agent系统流水线调度模型的矩阵分析法

采用综合逻辑和代数的方法刻画系统的动态行为 ,提出了分布式多 Agent系统流水线调度模型的矩阵分析法 ,并可直观地得到系统的 Petri网模型 .将该方法应用于自主式智能机器人流水线导航模型的分析 ,为系统的设计和优化提供理论依据 .该方法比一般的 Petri网分析法简捷、完备 。