LSDA-APF:A Local Obstacle Avoidance Algorithm for Unmanned Surface Vehicles Based on 5G Communication Environment

In view of the complex marine environment of navigation,especially in the case of multiple static and dynamic obstacles,the traditional obstacle avoidance algorithms applied to unmanned surface vehicles(USV)are prone to fall into the trap of local optimization.Therefore,this paper proposes an improved artificial potential field(APF)algorithm,which uses 5G communication technology to communicate between the USV and the control center.The algorithm introduces the USV discrimination mechanism to avoid the USV falling into local optimization when the USV encounter different obstacles in different scenarios.Considering the various scenarios between the USV and other dynamic obstacles such as vessels in the process of performing tasks,the algorithm introduces the concept of dynamic artificial potential field.For the multiple obstacles encountered in the process of USV sailing,based on the International Regulations for Preventing Collisions at Sea(COLREGS),the USV determines whether the next step will fall into local optimization through the discriminationmechanism.The local potential field of the USV will dynamically adjust,and the reverse virtual gravitational potential field will be added to prevent it from falling into the local optimization and avoid collisions.The objective function and cost function are designed at the same time,so that the USV can smoothly switch between the global path and the local obstacle avoidance.The simulation results show that the improved APF algorithm proposed in this paper can successfully avoid various obstacles in the complex marine environment,and take navigation time and economic cost into account.

Obstacle avoidance method of three-dimensional obstacle spherical cap

Focusing on obstacle avoidance in three-dimensional space for unmanned aerial vehicle(UAV), the direct obstacle avoidance method in dynamic space based on three-dimensional velocity obstacle spherical cap is proposed, which quantifies the influence of threatening obstacles through velocity obstacle spherical cap parameters. In addition, the obstacle avoidance schemes of any point on the critical curve during the multi-obstacles avoidance are given. Through prediction, the insertion point for the obstacle avoidance can be obtained and the flight path can be replanned. Taking the Pythagorean Hodograph(PH) curve trajectory re-planning as an example, the three-dimensional direct obstacle avoidance method in dynamic space is tested. Simulation results show that the proposed method can realize the online obstacle avoidance trajectory re-planning, which increases the flexibility of obstacle avoidance greatly.

Real-Time Fuzzy Obstacle Avoidance Using Directional Visual Perception

This paper presents a novel vision-based obstacle avoidance approach for the Autonomous Mobile Robot (AMR) with a Pan-Tilt-Zoom (PTZ) camera as its only sensing modality. The approach combines the morphological closing operation based on Sobel Edge Detection Operation and the (μ-kσ) thresholding technique to detect obstacles to soften the various lighting and ground floor effects. Both the morphology method and thresholding technique are computationally simple. The processing speed of the algorithm is fast enough to avoid some active obstacles. In addition, this approach takes into account the history obstacle effects on the current state. Fuzzy logic is used to control the behaviors of AMR as it navigates in the environment. All behaviors run concurrently and generate motor response solely based on vision perception. A priority based on subsumption coordinator selects the most appropriate response to direct the AMR away from obstacles. Validation of the proposed approach is done on a Pioneer 1 mobile robot.

Design and Tests of A Cable Detection Laser Imaging Radar System

Rotorcraft in low-level flight is endangered by power lines or telephone wires. The development of automation tools that can detect obstacles in the flight path and warn the crew would significantly reduce pilot workload and increase safety. Therefore, a cable detection radar system is developed The real-time dynamic imaging synchronizing with radar space scanning has been implemented in developed ladar system. The requirements of the flight mission to prevent ＂wire strike＂ are analyzed and estimated, the advantages and disadvantages of the millimeter wave system with the laser system are weighted The result shows that Laser system is the best suited for helicopter avoidance obstacle. In addition, several design gist of detecting wire radar that was used in the developed ladar system is proposed and the developed zero backlash imaging technology and several advanced warning function are described. The detailed results of system ground tests and the performances description are presented The ground test of the developed ladar system has demonstrated that the developed imaging ladar system performance can achieve and satisfy the requirements of the mission to prevent ＂wire strike＂.

月球探测器鲁棒环形山检测及光学导航方法

针对月球探测器环形山检测方法受光照影响、鲁棒性差的问题,本文提出一种基于极大熵阈值三值化的鲁棒环形山检测算法。采用不同滤波核对图像进行去噪平滑,然后对处理后的图像进行极大熵阈值分割、将图像信息三值化,去除图像对光源的敏感性,同时最大程度保留图像信息;提出一种归一化多指标约束环形山匹配和拟合方法完成环形山提取,将环形山提取算法应用于光学导航中进行打靶实验验证算法实时性表现。仿真结果表明:与传统基于形态学或自适应边缘检测的方法相比,本文方法在较大尺度条件下提取出连续、光滑的环形山边缘,有效环形山数量提升35%以上,同时实时性更好、计算消耗降低40%;基于鲁棒环形山提取的光学导航算法实时性更好。

不确定采摘环境下改进RRT算法的机械臂路径规划研究

由于果蔬采摘环境的不确定性和复杂性,机械臂在复杂环境中完成采摘,其路径规划需考虑实时避障。为实现采摘机械臂在不确定环境下安全采摘,提出一种改进RRT的动态避障算法,以提升机械臂在不确定采摘环境的适应性。针对基本快速扩展随机树算法(Rapidly-exploring Random Trees,RRT)在动态环境下迭代时间长、路径长、适应性差等问题,在RRT算法的基础上,引入目标导向策略,把终点以一定概率作为随机采样点的采样方向,提高算法的迭代效率;引入动态检测机制,对已完成规划的初始路径进行实时检测,使算法适应动态变化的环境。通过仿真分析改进RRT算法,结果表明:改进RRT算法的路径减少16%,迭代时间缩短86.5%;同时,动态检测机制使算法适应动态环境。

基于蝗虫视觉的微型机器人避障方法研究

为提高机器人自主避障的稳定性和可靠性,通过对蝗虫神经系统中具有碰撞预警能力的小叶巨大运动检测器(LGMD)神经网络进行优化处理,构建适用于嵌入式微型机器人的仿生视觉避障系统。针对LGMD网络在黑暗环境中碰撞感知性能较差,将传统图像处理算法与仿生网络相结合,通过融合拉普拉斯锐化和高斯模糊的激励来增强碰撞对象的扩展边缘,提出基于图像增强的碰撞检测神经网络(LGMD-LS)。利用MATLAB软件对模型进行视频仿真分析,结果表明:相较于LGMD模型,改进算法在黑暗环境中能有效识别迫近障碍物,具有较好的鲁棒性。在自制微型机器人上进行实物验证,结果表明:机器人在黑暗场景中能够有效避障,验证了算法的可靠性。为应用于实际场景下机器人碰撞检测提供参考依据。

基于Ghost改进的YOLOv5轻量化双目视觉无人机避障算法

为解决无人机在室外实际飞行时的自主避障问题,提出一种基于Ghost改进的YOLOv5轻量化双目视觉无人机避障算法。首先,引入Ghost模块改进YOLOv5中的CBL和CSP_X单元,使用CIOUloss作为回归损失函数,并将非极大值抑制CIOUnms修改为DIOUnms以优化损失函数;其次,对双目相机进行标定和校正;使用ORB特征点提取和滑动窗口匹配算法得到检测目标的视差值,再根据视差值和相机内参求解出障碍物的距离信息;最后,根据障碍物的位置和距离实现无人机的自主避障。该避障算法在嵌入式系统中运行的平均FPS达到14.3,并用无人机避障飞行试验证实了该算法的可行性;改进后的网络检测平均准确率为76.88%,与YOLOv5相比,平均检测精度均值下降0.37%,但检测时间下降22%,参数量下降25%。该算法对无人机的自主避障具有重要的应用价值。

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。

Design of Remote Control Nuclear Radiation Detector

For the issue of nuclear radiation detection,this paper designs a remote control nuclear radiation detector which can trace a pre-determined route,avoid obstacles effectively,and can be controlled remotely by users wirelessly or through voice command.It can effectively replace manual probing due to convenience,flexibility and safety.The system mainly consists of a nuclear detection module,a voice control module,a route tracing module,an obstacle avoidance module,a data transmission module,storage and a display module,and a D.C.machine.An MSP430 microcontroller is used as a control chip to control the motor and the system uses infrared technology and ultrasonic sensors to achieve intelligent tracing and obstacle avoidance.Moreover,it applies a voice module and data transmission module to remotely controlling the device.The radiation data is shown on an LCD screen.

激光近场探测传感器在机器人动态避障中的应用

普通传感器在工业机器人应用中,外部环境的不确定性会对机器人目标探测效果造成影响,导致机器人无法精准避障。为此,研究激光近场探测传感器在机器人动态避障中的应用。确立场景环境坐标系,并利用探测传感器探测出障碍物信息。基于此,采用多激光近场传感器信息融合技术,定位探测的障碍物,从中得出障碍决策值,最终根据障碍决策值,制定激光近场探测传感器动态避障行为,完成动态避障。实验结果表明,通过对该传感器开展机器人静态避障测试、动态避障测试,验证了该传感器应用后的避障精准度高。

连续状态空间下机器人避障方法研究

针对机器人避障研究在连续状态空间下的环境泛化问题,提出一种基于深度强化学习的机器人避障方法。该方法引入像素点碰撞检测模块,并结合像素点碰撞模拟距离传感器,获得机器人与任意形态障碍物之间的距离和是否碰撞等信息。在深度强化学习过程中,移动机器人面对未知环境,通过行走获得经验数据训练神经网络,更新网络参数,优化机器人行为决策,实现避障任务。实验结果表明,在机器人避障过程中引入像素点碰撞检测能有效解决环境泛化问题,且动静态环境中训练出的网络模型具有较好的泛化能力。

考虑冲突避免的多AGV路径规划研究

目的提高物流企业“货到人”拣选系统在实际生产中的工作效率,避免自动导引小车(AGV)间的冲突死锁,研究大规模多AGV的无冲突路径规划和协同避障问题。方法首先考虑AGV空载、负载情况和路径扩展成本,改进A*算法,动态调整代价函数,优化路径扩展方式。其次,提出冲突检测及避免算法,对可能产生局部冲突的路径交叉点进行避障调度,通过预约锁格,实现局部冲突的检测,制定优先级避障策略,解决AGV动态行驶路径上产生的局部冲突和死锁,进而实现全局无冲突路径规划。结果对多组不同任务量和不同AGV规模的场景进行仿真,实验结果表明,考虑冲突避免的改进A*算法能有效实现100个任务、90个货架单位和7个拣选站场景下的多AGV动态路径规划,相较于传统A*算法,其平均拣选时长缩短了52.61%。结论该方法可实现大规模场景下的多AGV动态路径规划,在付出较小转弯代价的同时有效避免局部动态冲突,该方法可为相关企业实现多AGV协同调度提供新的思路和理论依据。

融合GMM和PSO的储罐超声检测机器人避障研究

为实现储油罐内机器人自主检测技术,需要克服机器人自主应对复杂储罐底部环境的难点,提出基于融合改进的高斯混合模型和粒子群算法的移动机器人障碍位置记忆和局部避障算法FGMM-PSO,使机器人具有环境自适应能力、泛化障碍记录能力和自主避障能力。通过webots机器人仿真环境平台建立环境参数与机构关联模型,模拟了机器人在油罐内的避障移动,结果表明,FGMM-PSO算法能够使机器人完成油罐内自主障碍记忆和避障任务,进而令机器人克服复杂储罐底部环境进行检测成为可能。

基于改进麻雀搜索算法的机械臂路径规划

针对串联机械臂在三维空间的无碰运动规划问题,提出一种基于改进麻雀搜索的无碰运动规划方法,对比蚁群算法在此问题的应用,改进算法效果出色。首先,利用包围盒法建立机械臂与障碍物模型,使机械臂与障碍物的碰撞检测抽象为空间内判断直线与平面的相交问题;其次,把无碰运动规划问题转化为函数优化问题,利用新颖的麻雀搜索算法,融合柯西变异与反向学习机制对其控制参数改进;最后,构建三维环境模型在MATLAB中仿真验证算法的可行性。结果表明,所提算法可使机械臂在三维空间中避碰预设的障碍物且基于多项式插值法规划的轨迹连续平滑,满足各关节角度与速度的光滑连续。

基于改进RRT的采摘机械臂避障运动规划研究

针对传统RRT算法用于采摘机械臂避障路径规划上存在的搜索方向具有盲目性、搜索节点较多等问题,提出一种改进的RRT算法设计。首先,以Aubo-i5机械臂为实验主体,进行机械臂运动学分析,构建D-H参数表、机械臂三维模型,并采用包络法对机械臂进行碰撞检测;其次,对传统RRT算法进行优化策略改进,引入APF算法和广度优先搜索方法优化剪枝节点,进行算法流程分析;最后,使用RRT算法、RRT*算法、RRT-Connect算法和本文改进算法在不同场景的地图环境中进行运动规划,将改进算法用于机械臂避障抓取仿真实验。通过仿真实验结果表明,改进后的算法中节点搜索方向更准确、搜索节点变少、收敛速度更快,算法的效率的都得到大幅度的提升,验证了该算法的有效性和可靠性。

基于改进RRT算法的空间机械臂避障路径规划

针对传统快速扩展随机树(RRT)算法在机械臂的运动规划时,存在方向随机性强、目标导向性差、规划速度慢、轨迹平滑度差的问题,提出了一种基于目标偏置和拓展点选择机制的改进RRT算法。该算法利用目标偏置策略影响叶子结点的扩展方向,并且在算法陷入局部极小值时,结合碰撞信息进行拓展点选择从而快速脱离极小值;同时考虑到不同关节角对机械臂位姿影响的程度不同,为待搜索的关节空间各方向添加权重,从而大幅提升搜索效率,并且方便确定机械臂位姿的变化量。结果表明,改进后的算法能对树的生长方向产生引导作用,在提高算法的收敛速度的同时避免陷入局部极小值,并且提高了机械臂在仿真中运动规划效率。

基于FPGA的全自动定位捡乒乓球机器人系统设计

对现有电子辅助的运动器材行业进行分析可以发现,目前市场上应用于场馆训练的大量散落乒乓球主要依靠人力或者简单的工具拾捡,而已有的捡乒乓球机器人很多智能化程度不高、识别不够精确。为此,提出一种基于FPGA(Field Programmable Gate Array)的全自动定位捡乒乓球机器人的系统设计方案,利用摄像头采集机器人前方的图像数据实现乒乓球定位,利用超声波传感器实现机器人的自动避障,利用机械臂完成抓取乒乓球动作。图像识别乒乓球的部分创新性地将Hough变换算法硬件化,有效提高识别率和捡球速度。测试结果表明,机器人在定制测试条件下可以达到97.8%的识别准确率,具有自动寻球、自动捡球、自动避障以及手机蓝牙便捷开关机的功能。系统可以快速方便应用到乒乓球球馆中,市场潜力很大。

基于STM32的智能小车设计

为更加安全地检测可燃气体,设计了一款基于STM32的循迹、避障智能检测小车。系统具有循迹检测、距离检测、可燃气体检测及电机控制功能。系统通过红外模块,对白色地板上的黑色轨迹进行探测,从而实现循迹功能,通过超声波模块对小车到障碍物距离进行检测,加上PS2遥控模块控制小车,实现手动自动切换避障功能,并能实时检测可燃气体。

基于RRT-connect算法的充装单元六轴机器人避障路径规划

针对制冷剂充装单元空间有限、节拍较小等要求,提出基于改进RRT-connect算法的六轴机器人充装路径规划算法,能实时根据钢瓶在充装单元内的位置规划避障路径。首先,通过构建机器人与型材框架的定向包围框(Oriented Bounding Box,OBB)包围盒简化碰撞检测过程,改进RRT-connect算法中节点间路径碰撞检测方法。其次,采用增大OBB包围盒范围和减小步长的方式,实现机器人关节六维空间的避障路径规划。最后,利用3次B样条插值方法优化避障路径,使机器人更加稳定。机器人运动仿真结果验证了该方法的可行性。