规避障碍物的G^2连续有理二次Bézier样条曲线

为便于运动机器人快速平滑地移动,对由线段构成的、能够规避障碍物的引导多边形进行光顺,得到G2连续的有理二次样条曲线.首先对引导多边形进行改进,插入部分中点作为新的控制顶点;然后求解每一段曲线的形状因子,并对所有的形状因子进行比较,取其中最大的形状因子来构造整条曲线,使之能够规避所有障碍物的凸包,同时能够保持G2连续.与已有方法相比,文中构造的曲线次数虽然较低,但仍能够保证曲线整体G2连续,且保形性良好;曲线与引导多边形的拐点数目相同,无需解高次方程,直接计算就可得到结果;控制多边形直观可见,便于对曲线形状进行控制.最后列举了2个数值实例,以验证文中算法是简单、有效的.

高速水面无人艇动态障碍物危险规避算法

水面无人艇(USV)是一种重要的海洋自主机器人,在障碍物环境中自主航行问题是当前USV的重要研究内容。针对高速USV在动态环境中的危险规避问题,提出一种基于行为的动态危险规避算法。算法首先对USV的运动特性进行分析获得基本运动空间,采用碰撞锥理论对USV与障碍物之间的情况进行判定,将海事规则约束和碰撞约束转换为USV基于行为的约束,通过求解基于偏航角度和速度的优化问题获得USV最优规避行为。仿真实验结果证明所提出的算法能够有效引导USV在高速(30 kn)情况下对动态障碍物实现有效危险规避。

产生规避障碍物的导航力的解决方案

给出了一种规避障碍物的导航力的实现方案,这种方案在进行相交检测时使用了一种高效而简单的排除法,大大提高了计算效率。在计算导航力时使用模糊逻辑,使自治角色在规避障碍物时表现得更加智能。

适应于障碍物真实结构的航天器集群避障运动控制

基于人工势场法,研究了适应于空间障碍物真实结构的航天器集群避障运动控制问题。所建立的适应于空间障碍物形状的障碍物势场模型由基于距离度量的基本几何单元势场构成。然后为航天器集群设计了一种避障运动控制律,并对闭环系统稳定性以及避障效果进行了理论分析。最后通过具体的编队形成运动仿真案例,验证了控制律所能实现的状态跟踪和碰撞规避效果。本文设计的避障方法仅利用个体相对于邻近障碍物的位置和速度信息,适应于空间障碍物信息不完全已知的现实应用需求。

基于机器视觉的智能变速机器人移动方向自动控制

随着机器人制造业的不断发展,智能变速机器人成为工业领域中的重要现代化设备。在复杂的工作环境中,需要采用机器人移动方向自动控制方法对其进行控制,但由于图像分析能力较低,导致控制中的偏差值较大。因而,设计基于机器视觉的智能变速机器人移动方向自动控制方法。使用机器视觉技术中的双目视觉技术,提取机器人运动环境特征。将采集到的图像设定为差分图像,使用梯度方向分析方法判定智能变速机器人移动方向。设定机器人控制驱动模块,增加时间约束与控制器,实现智能变速机器人移动方向自动控制。至此,基于机器视觉的智能变速机器人移动方向自动控制方法设计完成。构建仿真实验环节,通过对比可知,此方法相较于传统方法移动方向以及障碍物规避偏差值较小。由此可知,此方法的使用效果优于传统方法。

无人机电力线路巡检时安全飞行距离自动判定方法

针对电力线路巡检人力资源消耗大、危险性高问题,结合障碍物规避及最优线路规划结果,提出一种无人机电力线路巡检安全飞行距离自动判定方法。以无人机与模拟威胁器间飞行夹角、方向以及连线距离等为基础,建立障碍规避模型,计算出最短安全距离。考虑到无人机过弯速度和时间,确定安全飞行距离判定区间,在该区间内规划出无人机到达目标点的最短距离,通过蚁群概率分析法划分最优点,平滑处理线路,实现最优安全飞行距离自动判定。仿真实验证明,所提方法判定时间短、整体安全性高,具有极佳应用价值。

路口内虚拟车道自动制图方法

高精度地图在位置查找、自动导航、自动驾驶等场景中起到至关重要的作用。本文对现有高精度地图的制图方法进行了分类与总结,并指出现有制图方法存在的问题:制图效率低且没有规避障碍物,导致即使可以自动化标注路口内的虚拟车道线,但实际却不可用。本文针对现有制图方法存在的问题,设计了一种路口内可以规避障碍物(如岗亭、交通圈等)的虚拟车道线自动化制图方法。通过对北京市和上海市部分路段内的多个路口内的虚拟车道线进行自动化提取,并记录首次自动化制图提取的正确率。试验结果表明,该方法可适用于十字、X形、Y形、T形等多种路口,并且自动化标注的虚拟车道线可以规避路口内的障碍物,满足绝大多数路口内的车道线自动化提取需求,因此该方法可以满足路口内虚拟车道线的自动化制图的预期目标。通过该自动化制图方法,可以快速自动标注路口内的车道线,大大提高制图人员的制图效率。

基于改进人工势场的无人机编队防碰撞控制方法

针对无人机编队飞行过程中的机间防碰撞、障碍物规避问题,提出了基于改进人工势场的防碰撞控制方法。利用一致性理论,引入了通信拓扑和通信权重的概念,给出了改进的机间人工势场函数和作用区域。定义了无人机与空域障碍物的斥力势,构建了受二者相对运动速度影响的辅助斥力势,使无人机高效地规避障碍物,并给出了机间防碰撞、障碍物规避的总速度场。提出了防碰撞控制算法,给出了速度、俯仰角、偏航角等防碰撞指令;设计了一种飞行控制器来跟踪防碰撞指令,构建了含防碰撞控制算法、飞行控制器的完整编队系统。三维飞行仿真结果表明:所提编队防碰撞控制方法可以快速实现机间防碰撞,并能有效规避空域障碍物。

基于势场蚁群算法的机器人路径规划

提出了一种未知环境下机器人路径规划的势场蚁群算法。该算法利用人工势场力和机器人与目标之间的距离构造机器人避障和移动的综合启发信息,并利用蚁群搜索机制在未知环境中寻找机器人从起始位置至目标位置的全局最优路径。所提出的算法将蚁群算法和人工势场法进行有效的结合,提高了常规蚁群算法对最优路径的搜索效率。通过仿真实验表明了所提出的算法用于机器人路径规划的有效性。

基于改进势场蚁群算法的自动引导小车路径规划研究

自动引导小车(AGV)是自动化车间里必不可少的一种运载工具,为了实现AGV小车可以在自动化车间环境下能够进行自主导航、避障和路径最优功能,提出了一种通过建立栅格地图,在蚁群算法的基础上加入人工势场局部搜索寻找最优路径的算法。该算法通过利用人工势场法中AGV到目标点的距离构造启发函数,根据对动静态障碍物的识别来重构不同的势场函数,从而增加AGV在局部路径上的搜索和安全避障能力,同时利用蚁群算法的搜索方式来寻找到目标点的全局最优路径。通过仿真实验证明了所提出算法能有效解决自动化车间环境中的路径规划问题。

机械臂目标区域跟踪防撞控制

针对医疗护理机械臂在轨迹跟踪过程中的人机交互与防碰撞问题,本文提出了一种基于目标区域跟踪以及碰撞预测的机械臂控制方法.本文根据Lyapunov函数,结合人工势能场,设计保证系统稳定性的控制器,实现在目标区域内人机交互的柔顺性;采用会遇距离与会遇时间构造防撞预测模型,建立障碍物作用半径与防撞安全指数的关联模型,实现障碍物作用半径实时可变.实验结果验证了本文所提方法对目标区域跟踪的有效性,人机交互的柔顺性,以及障碍物规避过程的高效,平滑.

单向拓扑下基于DMPC与改进APF的水面无人艇编队运动控制算法

多水面无人艇编队运动控制是多水面无人艇智能化的核心技术,也是当前研究的热点。重点讨论了编队部分成员无法获得编队平衡先验信息条件下的水面无人艇编队运动控制问题。首先,针对编队先验信息不平衡条件下无人艇编队保持困难的问题,将领航–跟随结构与分布式模型预测控制算法结合,通过设定通信优先级和单向拓扑结构,在分布式模型预测控制算法中引入假设状态空间和平衡状态空间,以实现部分跟随者无法获取编队平衡先验信息情况下的无人艇编队保持;其次,针对编队航行过程中障碍物规避安全性不足的问题,将改进的人工势场法与模型预测控制相结合,设计了无人艇自主避障控制器,提升了编队航行过程的安全性;最后,通过仿真平台对所提方案的可行性进行了验证。所提方法可以为进一步研究复杂环境下多水面无人艇编队运动控制提供参考。

机场终端区空域的多条进离场程序优化

为有效在战略层面提升机场终端区空域的容量,结合机场布局和环境提出多条进场程序和离场程序的优化设计方法。对进离场程序进行三维建模,每条程序由一条水平面内光滑曲线和一个竖直平面内的近似扇形区域共同构成;提出适应于该模型的冲突检测方法,开发基于改进的分支定界法的多条进离场程序优化算法。通过仿真测实验证了算法能够有效生成满足避障、航路间隔等约束的多条进离场程序,可以为进离场程序设计人员提供决策支持。

基于分支定界法的机场终端区单一进离场程序设计优化

当前绝大部分机场进离场程序是通过人工设计并借助计算机辅助软件绘制完成的,在充分发挥空域资源方面仍有可提升空间。为此,文中提出了单一进离场程序设计的优化方法,以期为程序设计人员提供有效的决策支持。首先,结合所需导航性能(Required Navigation Performance RNP)的导航规范建立了进离场程序的三维模型,考虑了诸如障碍物规避等飞行限制条件;其次,对于每个障碍物给出了3种不同的规避方式,沿障碍物边缘顺时针或逆时针转弯,或在障碍物下方保持当前飞行高度;随后,应用分支定界法(Branch and Bacnd,B&B)对问题进行解算,其中分支策略对应障碍物的不同规避方式;最后,针对两种不同的障碍物布局结构对算法进行测试,并与传统的A~*算法比较计算耗时。仿真实验表明,所提算法能够在较短时间内计算出规避障碍物且符合RNP导航运行要求的最优路径;通过调整目标函数中权重系数的值,可以获得连续爬升或下降的程序,对于飞机降噪减排有积极影响。

体感驱动的三维变形技术研究与实现

文章主要是实现一个模拟受力影响的模型。首先基于群集动画,计算每个单位受到范围内其他单位的综合影响来改变其运动,进而通过体素化的方式对目标模型采样,计算目标地点与实际地点的位置差来实现三维变形。向量场的影响与障碍物规避也是同样的原理。Kinect体感交互部分利用一系列手势数据实现开关功能或者控制力的大小。

基于激光与声纳传感器的机器人避障方法研究

基于激光与声纳传感器的机器人避障方法首先通过对声纳传感器和激光传感器获取的信息融合检测出工作环境中的障碍物信息,然后使用回溯算法,排除干扰项并路径规划找到最为合适的行进路线,避开障碍物,使移动机器人可以继续行进。实验结果表明,本避障方法能实时、准确地检测并规避障碍物,避障效果较好。

移动机器人进行自主路径规划的关键技术研究

根据遗传算法的特点,对移动机器人的全局路径规划及障碍物规避路径规划进行了研究。采用栅格法对移动机器人的环境信息进行建模,通过仿真实验分析了算法的可靠性,仿真实验结果表明:机器人能够在移动的过程中自主找到最优路径,并规避了路径中的障碍物。