基于多传感器融合SLAM的ROS服务机器人研究

为提升自主导航精度,使用Jetson Nano控制器,采用同步定位与地图构建和路径规划算法,融合轮式里程计、激光雷达和惯性测量单元等多传感器信息,实现精确的单点和多点自主导航。采用机器人操作系统搭建自主导航框架,使用基于图优化的cartographer算法实现环境地图构建与机器人位姿估计,采用A*算法作为全局路径规划算法,同时利用基于g2o优化的TEB算法实现环境突变时的局部路径规划。实验结果表明,基于图优化的cartographer算法建图效果优于常见的基于粒子滤波的Gmapping算法。基于g2o优化的TEB算法可避免动态窗口算法在局部路径规划中机器人被挟持的情况,提升智能机器人地图构建和路径规划的准确性。

基于ROS的移动工业机器人定位算法分析

基于机器人操作系统(RobotOperatingSystem,ROS)开发一种新的移动工业机器人定位算法,旨在提高机器人在复杂工业环境中的定位精度和稳定性。首先,对ROS进行分析,说明其在机器人控制领域的重要性和广泛应用。其次,搭建移动机器人系统模型。再次,针对移动工业机器人的定位问题,提出一种基于A^(*)算法的定位算法。最后,通过实验验证该算法的准确性与有效性。结果表明,基于ROS的移动工业机器人定位算法相比传统方法具有更高的定位精度和健壮性,能够更好地适应复杂工业场景下的定位需求。

天玑骨科机器人TiRobot Recon导航系统使用风险关键控制点确定及运维管理体系应用效果分析

目的:构建天玑骨科机器人TiRobot Recon导航系统风险控制点确定及运维管理体系(以下简称风险控制运维管理体系)并分析应用效果,为提高天玑骨科机器人临床服务效果和质量提供理论指导与参考。方法:通过查阅文献、总结临床实践经验等方式明确天玑骨科机器人TiRobot Recon导航系统风险关键控制点,据此构建风险控制运维管理体系,比较该体系实施前(2022年1月~2022年12月)与实施后(2023年1月~2023年12月)对天玑骨科机器人TiRobot Recon导航系统的管理效果。结果:实施风险控制运维管理体系后,天玑骨科机器人TiRobot Recon导航系统日均使用时间、预期目标达标率、系统风险事件上报准确性、风险预警及时性和风险事件数据规范性均高于实施前,系统故障待机时间和故障率低于实施前,差异有统计学意义(t=6.956、9.656、5.415、4.678、3.711、3.354、5.229,P<0.05);实施分线控制运维管理体系后,天玑骨科机器人TiRobot Recon导航系统的人员日常养护、使用前检查、使用后清洁、系统操作、故障应对、紧急处理等操作熟练度评分均高于实施前,差异有统计学意义(t=4.225、2.399、2.385、2.597、2.421、3.560,P<0.05)。结论:采用风险控制运维管理体系可提高天玑骨科机器人TiRobot Recon导航系统的使用效果,强化人员操作熟练度,临床应用优势明显,具有应用价值。

基于Mini ROS的机械臂实验平台设计

目前ROS系统广泛应用于机器人实验教学、理论研究和工业控制,取得了丰硕的成果。机器人操作系统是机器人理论研究和实验教学的前沿。参考现有机器人操作系统,设计开源的Mini ROS机械臂操作系统及其教具,能够加深学生对机器人控制原理和通信方式的理解,培养学生的动手能力和团队协作能力,有效提高学生的学习兴趣,促进知识的吸收内化,培养更多高素质创新性人才。

基于ROS和激光雷达SLAM的动态避障研究

针对Gmapping算法不适用于构建大场景地图的问题,采用带有回环检测的Cartographer算法进行即时定位与建图(SLAM)。同时,针对全局路径规划A*算法可以得到全局路径但不能有效躲避动态障碍物、局部路径规划时间弹性带(TEB)算法可以躲避障碍物但规划的路径可能只是局部最优而非全局最优的问题,提出了融合A*算法和TEB算法的导航避障方法。通过多层代价地图中静态层、障碍层和膨胀层的有效结合,为路径规划A*算法和TEB算法提供了便捷的规划环境。对导航环境中静态和动态障碍物进行了研究。试验结果表明,两种路径规划算法融合后可准确躲避静态障碍物、新出现的障碍物和动态障碍物,且能快速到达目标点。

基于ROS的图书管理移动机器人的系统设计与实验研究

文中设计了一种基于机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)的图书管理移动机器人,旨在减轻图书管理工作压力并提升读者体验。该机器人能扫描归还书籍,存入自带书架,并自主导航至相应书箱,由工作人员完成上架、简单分类与运输。介绍了机器人机械系统设计,并通过有限元分析对尺寸进行了优化。机器人控制系统硬件和程序设计采用差速算法、运动模型算法和动态窗口算法。对该机器人进行的实景实验结果表明,该机器人能够有效地完成图书的自动存取和导航任务,显著提高了图书管理的效率。

基于ROS的机器人运动控制研究

当前机器人控制研究成本高、效率低下,机器人操作平台ROS(Robot Operation System)开源编程资源丰富,是机器人控制研究的有效工具。为拓展机器人在非结构环境下机器人视觉受限的运动能力,文章基于ROS平台进行了机器人触力觉信息感知的运动控制方法研究。在ROS平台下机器人运动控制命令以消息发布订阅的形式传递,实现机器人在夹持操作后的运动规划控制。搭建机器人平台并进行了相关实验,验证了在ROS平台下与机器人通信并控制其运动的可行性。

基于ROS的六自由度机械臂轨迹规划

针对传统机器人仿真平台面向特定对象时,模型构建复杂、功能单一等问题,采用开源机器人操作系统ROS搭建了机器人仿真平台,并进行了轨迹规划。利用Solid Works创建六自由度机械臂模型,使用sw2urdf插件导出模型文件;在ROS平台下,通过MoveIt!功能包创建机械臂轨迹规划需要的配置和启动文件,在Rviz中显示三维模型;利用MoveIt!提供的C++相关API,在该平台上对六自由度机械臂进行笛卡尔空间的直线圆弧轨迹规划,分析其各关节角度变化和末端插补误差。结果表明,机械臂各关节运行轨迹平滑,末端位置精度满足要求。

基于Win-ROS的公共服务机器人人机交互系统设计

针对公共服务环境中服务机器人的低智能化水平,人机交互(HMI)不佳、用户操作不便捷、无法满足动态环境下复杂导览任务等问题,本文开发了一套新的服务机器人系统。该系统借鉴机器人操作系统(ROS)通讯机制,分布式网络模型,基于Topic的异步数据流通信思想,使用. NET开发框架,在Windows环境下开发完成。同时在该系统平台上使用动态Web资源技术实现的友好操作界面,基于语音云服务的人机交互模块,实现预定用户专属服务的人脸识别模块以及结合LTL与A*实现动态环境下复杂任务需求的机器人最优路径规划和导航模块。实验结果表明,该服务机器人系统较好地实现了人机交互功能、提高了用户的可操作性、具有较高的智能化水平,能够完成复杂导览任务,有效地提高了服务机器人的总体性能。

基于ROS的移动机器人控制系统

针对当前机器人控制系统复用性和可移植性差的现状,课题组提出了基于机器人操作系统ROS的移动机器人控制系统。该系统上位机采用装载Ubuntu以及ROS操作系统的树莓派作为控制器,利用激光雷达和深度相机接收外界环境信息,通过路径规划算法分解并控制电机的运动,来实现自主避障等功能。课题组设计并制作了样机。实验结果表明:该系统不仅可用多种方式实现对机器人的控制,具备自主定位、建图和避障导航等功能,具有控制精度高、成本低、模块化设计和易拓展等优点。

基于ROS的临场可重构排爆机器人系统架构研究

在面对危险爆炸环境时,排爆机器人的临场任务具有多样性,根据不同的临场任务,机器人会在自身本体硬件的基础上,在现场对模块化组件进行快速组装,即机器人硬件方面的临场可重构。利用机器人操作系统(ROS),针对不同的硬件模块组合,进行软件重构是临场可重构机器人的软件特性。提出了一种基于ROS的临场可重构排爆机器人软硬件架构模式,在面对复杂环境时,操作人员能够根据现场不同的任务要求,对模块化设计的排爆机器人进行组装,形成硬件重构;而系统软件根据硬件模块的组装情况进行软件自重构,从而使排爆机器人具备完成不同任务的能力。排爆机器人的这种软硬件架构设计模式使得机器人在实际工作中表现出高效性、鲁棒性和自适应性。

ROS智能车创新性实验设计及教学应用

以我校汽车工程学院智能汽车教学和课程成果为基础,开发了机器人操作系统(ROS)智能车;在此基础上设计了ROS智能车实验课程,包括自动导航实验、自动巡线实验、开放性自主实验3个实验项目,并依托学校首门智能汽车专业课程汽车智能化技术开展了实验教学。实践表明,所设计的ROS智能车实验课程取得了良好的教学效果,提高了学生的实践能力和创新能力。

基于ROS的移动机器人语音控制设计与实现

针对传统语音软件包信息冗余且移动机器人控制系统通用性和代码可移植性差的问题,提出了一种基于机器人操作系统(ROS)的移动机器人语音控制系统。语音控制命令信号经预加重、加窗分帧以及端点检测等进行预处理,利用基于Fisher比的Bark小波包变换方法提取特征参数,应用隐马尔可夫模型(HMM)算法进行识别,应用C++语言将上述内容编写成软件包,使用ROS的节点功能以及通信机制将识别结果用来控制移动机器人运动。实验结果表明:系统的识别率为94%以上,能准确识别不同用户的语音控制命令;经与成熟SDK功能比较,系统的识别率提高了1. 6%,且识别时间明显缩短,仅为255. 6 ms,表明系统在确保准确率的同时提高了反应速度。

基于ROS的移动机器人核相关目标跟踪方法的优化设计

针对小型移动机器人跟踪人体运动目标时,因光照变化或人体快速运动导致跟踪准确率降低甚至跟踪失败的问题,提出人体足部运动模型引导下的核相关滤波跟踪算法(kernel correlation filter guided by motion model,MMKCF).该算法通过建立足部运动模型预估视频跟踪中双脚位置,获得核相关滤波跟踪算法的目标检测区域,有效解决了跟踪框的漂移.基于外场实际拍摄的4组人体行走视频进行了目标跟踪实验,对比了MMKCF,KCF等5种算法的跟踪性能.实验结果表明,在光照变化以及目标快速运动时,MMKCF算法的平均跟踪准确率约为0.77,远高于其他4种跟踪算法.最后在机器人操作系统(robot operating system,ROS)下将MMKCF算法应用于TurtleBot机器人目标跟踪,成功地完成了人体快速移动时的足部跟踪,验证了所提算法具有较强的鲁棒性和实时性.

基于ROS的移动机器人平台系统设计

ROS是一个开源机器人操作系统。通过对机器人操作系统的研究,首先介绍了ROS系统框架和结构特点,其次提出了在ROS环境下搭建移动机器人平台的方法,并介绍了移动机器人系统的硬件平台,最后阐述了移动机器人各个功能模块。该移动机器人可以根据事先确定的任务自主进行全局路径规划,同时不断感知周围的局部环境信息,对ROS的应用有着重要的意义。

基于ROS的机械臂模型构建及优化方法研究

机械臂建模是开源机器人操作系统ROS的应用基础,为提高机械臂运动规划、仿真的效率,研究了基于ROS的机械臂模型URDF文件的构建方法,并采用常量定义、宏定义、文件包含等方法对URDF文件进行了精简、优化,同时介绍了一种利用三维模型生成URDF文件的方法。结果证明,经过优化的模型可参数化地进行修改,便于二次开发,优化方法大大提高了机械臂模型构建的效率,为后续利用MoveIt、Gazebo工具对机械臂进行路径规划、仿真等操作提供了便利。

基于ROS的自主无人机VSLAM研究

针对未知复杂环境中无人机无法获得外部辅助情况下自主导航所面临的严峻问题,提出在ROS框架下在板运行单目VSLAM算法的自主无人机方案,仅依靠自身摄像机自主地完成SLAM和导航任务。研究VSLAM算法原理与前沿算法ORB-SLAM,设计并搭建了自主导航无人机平台,针对搭建的无人机平台方案和特点完成视觉定位部分的改进设计。实验表明,自主无人机能够在未知环境中,自主实现同时定位和地图构建任务并完成精确的飞行控制与导航。

基于Kinect和ROS的骨骼轨迹人体姿态识别研究

为了解决不完整人体动作识别的问题,在机器人操作系统(robot operating system,ROS)下提出利用骨骼节点向量的角度累计变化作为特征向量,并采用自适应能量的方法划分视频人体动作。在人体解剖学的基础上建立投影坐标平面,进行空间位置和骨骼角度的计算。通过时间金字塔方法对不同时间间隔的骨骼角度数据编码,形成多级特征向量更好地表示人体动作。在人体受遮挡情况下,使用扩展卡尔曼滤波预测骨骼节点坐标,提高骨骼坐标的准确性。该方法具有旋转、平移不变性,识别4种不完整人体动作的正确率达到了92.25%。

基于开源操作系统ROS的机器人软件开发

ROS(机器人操作系统)是一套机器人软件框架,基于这一框架,人们可以快速开发出控制机器人的一系列应用,是目前大多数机器人系统的首选软件平台。扫地机器人、四轴飞行器、机器小车等,虽然各自的配件、外形或功能等各不相同,但是它们有一个共同点就是均运行在ROS系统框架之上。ROS本身的优良设计使其兼具了精简与集成、多语言多平台支持、点对点设计以及开源免费等特点。目前,越来越多的机器人厂商将基于ROS平台进行软件设计研发,而更多厂商的使用反过来又成为ROS的进一步完善与普及的巨大推动力。

基于ROS的智能语音控制系统设计

机器人操作系统(ROS)作为一种新型的操作系统,易于操作、集成了强大的功能包,在机器人控制设计方面有十分广泛的应用。将智能语音技术和机器人操作系统相结合,提出了一种在ROS系统下构建智能语音控制系统的设计方法。运用百度智能语音SDK在机器人操作系统下构建语音识别控制程序,并在特定的机器人平台上进行试验。试验结果表明,该控制系统能够识别收集到的声音信号并转化为控制指令,进而控制机器人平台按照控制指令完成相应的动作,语音识别率均在95%以上。该控制系统识别率高、易于操作,符合绝大部分工业控制的要求,可以极大地提高生产生活的效率,对控制技术的发展有十分重要的意义。