基于ROS的无接触式智能医疗垃圾桶控制系统

在《国家危险废物名录》中,医疗废物属于其中一种,医疗废物含有大量病原体和有害化学物质,具有感染性和毒性,严重影响人的生命安全。医生和病人是离医疗废物最近的一批人,他们感染的风险较高,减少他们与医疗废物的接触机会和时间是有效防护措施。为此设计制作一款能够室内巡航并自主拾取和倾倒垃圾的医疗废物处理垃圾桶,实现医疗废品处理过程的零接触,为医生和病人的生命安全拉开一条保护线。

一种基于ROS的分布式安防巡逻机器人系统

针对目前安防巡逻机器人系统中对机器人主控机负载能力要求较高的问题,设计一种基于机器人操作系统(robot operating system,ROS)的分布式安防巡逻机器人系统。将同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)节点以及视觉识别节点分布于局部ROS网络中的机器人主控机和远程监控端,SLAM方面采用gmapping算法实现动态环境中的地图构建以及机器人的定位;视觉识别方面采用TensorFlow深度学习框架,利用TensorFlow Object Detection API实现场景里多个物体的识别。结果表明,该系统为基于ROS的分布式安防巡逻机器人系统的设计提供了参考。

基于ROS的蔬菜移栽机器人控制系统设计

为实现温室蔬菜移栽无人智能化作业,设计了基于ROS架构的蔬菜移栽机器人控制系统,实现了蔬菜移栽机器人自主取苗部件、秧苗栽植部件和自主移动平台的自动控制。控制系统主要分为总线单元和导航单元,并基于EtherCAT总线和Realsense深度相机搭建硬件系统,利用分层模块化理念开发基于ROS架构的软件控制系统,搭建并实现了移栽作业中取苗、投苗、栽苗及移动平台协同一体化控制。实验结果表明:在大于2s/株的取栽苗周期运动条件下,可实现较高成功率的移栽作业。所设计控制系统保证了移栽作业成功率,提高了当前蔬菜移栽机的智能化水平。

基于ROS的蛇形机器人控制系统设计

蛇形机器人具有超冗余度的躯干结构和多样化的移动步态。为验证其控制算法,需要一个稳定可靠且具备强扩展性的控制系统。设计开发了一种由正交关节单元组成的蛇形机器人,并提出基于ROS(Robot Operating System)的控制系统设计方案。该方案将控制系统分为应用层、决策层和运动控制层,各层之间分工明确且耦合性低,从而提高了系统的稳定性和扩展性。采用曲线离散法规划蛇形机器人的运动步态,并进行蜿蜒运动和侧移运动测试。实验结果表明,该运动控制策略对机器人有效且设计方案具有可行性和实用性。

基于ROS架构的叉车型AGV控制系统设计开发研究

针对叉车型AGV开发成本高、系统封闭、可拓展性差的问题,该文基于开源机器人操作系统(ROS),设计了一套新的控制系统。该控制系统采用双层控制架构,通过模块化的设计思想实现了控制平台的搭建。其中,上层控制器采用装有Linux操作系统和ROS的嵌入式工控机实现叉车型AGV的即时定位与建图(SLAM)及路径跟踪功能;下层控制器采用西门子PLC实现对I/O信号的采集,以及通过CAN网络实现对舵轮的行走与转向控制及信息采集、对电源系统实现监控、对货叉起升高度检测,同时可以与车间调度计算机通过无线网络进行AGV调度与在线监控。

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。

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智能医疗运输机器人的设计

新冠病毒肺炎(COVID-19)下医院因隔离措施不当导致被感染的情况屡见不鲜。针对能够迅速缓解医院处理感染病人和治疗病人所需医疗物资供应线的紧迫性,该文设计了基于ROS系统智能医疗运输机器人。该机器人下位机采用编码电机、陀螺仪、超声波阵列获取自身状态,反馈到上位机ROS系统,上位机通过摄像头获取二维码图像,并且机器视觉和多传感器融合确认自身位姿做出路径规划,实现了医疗物资自动运输和返航。实验测试表明,该机器人可以部署在医院实现高效、便捷、可靠、快速的医疗运输。

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多融合巡检机器人的设计

本文针对疫情期间人工测温的低效、高危性,提出了一种基于机器人操作系统(ROS系统)的多功能巡检机器人设计方案。目标是降低因人工测温方式可能引起的交叉感染风险。机器人本体采用模块化设计,通过利用激光雷达、深度相机、陀螺仪加速度计等多种传感器进行环境感知,并构建即时定位与地图构建(SLAM)环境地图进行自主路径规划。同时,该机器人通过高精度的红外温度传感器,实现了非接触式红外测温并具备精确到达指定病房进行药品送达功能,提高了医疗服务效率和安全性。

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。

嵌入式系统中机器人操作系统(ROS)多机通信图像传输效率改善的研究

在传统的嵌入式系统中,由于计算资源有限,通信和图像传输的效率时常受到限制,导致图像检测的准确性和实时性有所降低。为了解决这一问题,一种改善机器人操作系统(robot operating system,ROS)多机通信图像传输的方法被提出。首先,利用ROS中的多机通信功能作为多机通讯的方法,实现机器人系统的分布式计算和通信;其次,调用跨平台计算机视觉库(OpenCV库)函数中的联合图像专家小组(joint photographic experts group,JPEG)图像压缩功能来提高图像传输的速率;最后,引用CvBridge(将ROS图像消息和OpenCV图像连接起来的桥梁)库将ROS压缩图像消息进行解压缩并发布解压缩后的节点,实现图像传输。通过JPEG图像压缩可以减小图像数据的大小,从而降低了图像传输时的带宽占用和延迟。提出的方法有助于提升ROS在有限计算资源下的性能,使其在多机环境中更为高效和可靠。

一种基于ROS的多传感器融合地图构建方法

为研究移动机器人室内传统单激光雷达建图方法对环境中镂空物体存在的漏扫问题,采用一种多传感器数据融合的方法,在轮式移动机器人上集成激光雷达、深度相机、轮式里程计和IMU等传感器,使用机器人操作系统开源的深度图像转激光数据功能包对摄像头采集的深度图像数据进行二维转换,将转换后的数据与激光数据融合;由于轮式里程计实际使用时轮子会打滑漂移,影响建图效果,需要将轮式里程计和IMU数据融合进行位姿估计,搭配融合后的激光数据,共同传给建图算法完成建图。结果表明:优化后的融合算法使得室内移动机器人对镂空物体建图更加清楚,障碍物识别更加准确,机器人的绝对位姿误差约0.15 m。多传感器融合的建图方法有效提高了移动机器人在室内环境中识别镂空障碍物的能力和机器人运动精度,为后续移动机器人地图构建提供一定参考。

基于ROS及YOLOv3的混凝土桥梁裂缝实时检测系统

为了提升既有混凝土结构的养护效率,提高结构的检测效率和精度,基于ROS架构和边缘计算设备,设计了便携式混凝土桥梁裂缝实时检测系统,通过YOLOv3算法实现了混凝土桥梁裂缝自动检测识别,并研究了不同数量训练集对模型性能的影响.结果表明,研发的混凝土裂缝实时检测系统能够整合硬件性能,完成对混凝土表观裂缝图像的实时获取,并在边缘计算设备上进行实时分析处理,实现了检测结果的实时显示.模型在训练集数量最多时平均精度最高,达到0.823.实验室环境下以预应力混凝土结构为例的测试结果表明,该系统能够较好地实现混凝土结构表观裂缝的检测.

基于ROS和Pixhawk飞控自驾仪的无人清扫船研究

本研究旨在探索基于机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)和Pixhawk飞控自驾仪的无人清扫船的应用。通过结合先进的自动化技术和海洋保护需求,设计了一种全新的无人船系统,旨在提高海洋环境清洁和生物多样性的保护效率。研究采用了遥感和机器视觉技术,实现了船只自主导航和集中式监测控制。实验结果表明,该无人清扫船系统具有良好的性能和可控性,为实现海洋保护目标提供了新的解决方案。

基于ROS的智能机器人可视化自主交互系统设计

利用机器人控制系统(ROS)的分布式处理框架与Qt跨平台图形用户界面开发框架,设计了智能机器人自主交互的可视化系统。利用图形化集成工具Rviz对ROS的功能进行图形化表示,并通过添加不同的显示面板来显示发布的话题、模型参数等信息。集成librviz库的开发、速度仪表盘显示订阅与展示图像话题,在Qt中订阅与更新ROS内容等功能模块。基于Qt按钮与槽函数间的通信实现用户界面跳转,订阅机器人数据、运动状态信息,并通过UI界面进行可视化显示,实时反馈机器人运动状态以及功能模块运行结果。系统实现SLAM建图导航、人脸识别、激光雷达控制、无线手柄控制、设置了定点返航等终端一键控制演示,避免ROS在使用过程中涉及较多的命令和Ubuntu终端命令操作,解决了当前机器人研究平台兼容性差、代码冗余率高、功能类别不完善等问题。

ROS2多线程执行器上DAG任务的优先级分配方法

随着机器人操作系统(robot operating system, ROS)的日益普及,系统也变得更加复杂,这类系统的计算平台正逐渐转变为多核心平台.在ROS中,任务执行的顺序取决于底层任务调度策略和分配给任务的优先级,而最大限度地缩短所有任务的执行时间是并行系统任务调度的一个重要目标.受强化学习在解决各种组合优化问题的最新研究成果的启发,在考虑ROS2多线程执行器的调度机制和执行约束的前提下,提出了一种基于强化学习的任务优先级分配方法,该方法提取了基于有向无环图形式表示的任务集的时间和结构特征,通过策略梯度和蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo tree search, MCTS)方法有效地学习ROS2调度策略并给出合理的优先级设置方案,最终达到最小化并行任务的最大完工时间的目的.通过模拟平台环境下随机生成的任务图以评估所提方法,结果表明所提方法明显优于基准方法.作为一种离线分析方法,所提方法可以很容易地扩展到复杂的ROS中,在可接受的时间内找到接近最优的解决方案.

基于ROS和滑模控制器的无人车编队控制平台研究

为提高多智能体任务完成效率以及降低成本,基于阿克曼无人车模型设计了滑模控制器,实现了跟随车对于期望轨迹跟踪。采用双曲正切函数代替指数趋近律中的符号函数,保证切换函数具有连续性。证明了新构造趋近律作用下系统的收敛性。基于树莓派4B和ROS搭建了低成本无人车实验平台,完成了ROS软件功能设计,包括无人车平台的导航、建图、TF变换等功能。针对多无人车系统完成了组网操作,使得无人车能够进行传感器数据共享并通过TF变换关系求得相对位置信息。最后基于所设计的滑模控制器在实机平台完成实验,得到编队控制性能曲线图并进行了定性定量分析。