基于TurtleBot的餐厅服务机器人设计与研发

基于TurtleBot的机器人操作系统(ROS)实现了餐厅服务机器人的设计与研发,机器人主体采用ROS开发平台,机械手臂选择关节式机械臂和单自由度齿轮式双指机械爪。基于ROS分布式、点对点、松耦合的优势,实现了机器人上位机、下位机的控制系统和两者之间的通信协议,设计和开发了基于SLAM的建图与导航、视觉识别、语音交互、物品抓取与运送等功能。对机器人性能进行了测试,验证了机器人具有物品识别、食物收纳和上餐的功能。

基于Node.js的TurtleBot机器人JavaScript API设计

Node.js让Java Script在物联网和机器人领域有了广泛应用。文中设计了一种基于Node.js的Turtle Bot机器人的Java Script API。使用Node.js的C/C++插件功能实现Turtle Bot原生驱动程序的数据读取和指令下达等功能。使用libuv多线程模型和事件驱动机制实现驱动程序的信号槽机制。文中设计具有轻量级、易开发、跨平台等优点。可以让Web开发者快速开发基于Turtle Bot机器人的应用。

基于ROS的室内传件机器人设计

从提升室内传件生产效率这一目的出发,设计了室内传件机器人。TurtleBot机器人被选作为传件机器人,传感器包括陀螺仪、深度摄像头Xtion Pro Live,配合使用获得机器人位姿与环境信息。基于机器人操作系统ROS对机器人进行开发。重点对室内传件涉及的关键技术进行了实现:基于Gmapping算法的SLAM,基于蒙特卡罗算法的地图定位,全局路径规划Dijkstra算法,局部路径规划运用的DWA算法等。最后,通过对室内传件机器人进行了软硬件的具体实现,并通过多次实验证明了设计的可行性。

基于Kinect传感器的移动机器人自主导航研究（英文）

未知环境移动机器人自主导航是当前的研究热点。同步定位与建图是实现移动机器人自主导航的关键环节。目前,许多学者通过激光测距仪、声呐、相机等设备来研究同步定位与建图。本文提出了由一台笔记本控制携带Kinect传感器移动机器人获取信息,再通过独立工作站创建未知环境全局地图的方案。其中,笔记本获取的信息(深度数据)通过无线传输给工作站。Gmapping(一种高效的Rao-Blackwellized粒子滤波器将激光扫描数据生成栅格地图)参数被优化来提高地图创建质量和激光扫描数据精度。通过Turtlebot进行实验验证了本文所提方案的有效性。