基于单目视觉的机器人避障方法研究

避障问题一直是机器人领域研究的热点和重点。设计一种基于单目视觉的避障系统,能够同时检测机器人正前方和两侧的障碍物,且对低纹理障碍物同样具有效果。该系统采用特征尺度检测器完成机器人视野正前方障碍物的检测,对于视野两侧的障碍物运用光流平衡策略进行规避,而对于低纹理的障碍物则利用图像熵的方法进行检测。整个系统在地面移动机器人上进行了测试,实验结果表明,该方法能在复杂的环境下可靠地完成机器人的避障任务。     

一种基于PH螺线的避障重规划路径修正方法

针对现有避障算法忽略重规划路径侵犯威胁障碍物安全圆的问题,提出了一种基于Pythagorean Hodograph(PH)螺线修正避障重规划路径的方法.该方法能够考虑无人飞行器路径规划的相关性能约束,且较其他路径修正算法复杂度较低、实时性高,能够满足UAV在线规避动静态障碍物的要求.仿真结果验证了该方法的有效性和可行性.     

基于改进人工势场法的服务机器人路径规划

人工势场法是服务机器人路径规划算法中一种简单有效的方法.针对传统人工势场法存在的目标不可达问题,通过在原来的斥力函数中加入一个调节因子的方法解决,同时采用遍历搜索法解决局部极小值问题,并引入安全距离以及改进调节因子以提高机器人路径规划过程中的安全性能.最后,利用Matlab软件将改进后的人工势场法应用于服务机器人路径规划并进行了仿真实验.仿真结果表明,基于改进人工势场法的服务机器人路径规划有效地解决了机器人不能到达目标点的问题.     

基于改进向量场直方图算法的无人机动态避障策略

目前传统向量场直方图(VFH)算法存在易陷入局部陷阱的缺陷，本文提出了基于陷阱检测机制与动态阈值更新策略的改进VFH算法，更加符合局部未知环境下无人机路径规划的要求，并针对复杂未知场景中无人机避障问题，提出了基于A^*算法和改进VFH算法的避障算法。首先，无人机根据全局已知障碍物信息，基于A^*算法构建目标航路点；其次，在目标航路点不可达的情况下，无人机根据运动状态与激光雷达探测到的地形信息，基于改进向量场直方图算法进行局部规划。在局部规划中，针对传统VFH算法存在的缺陷进行了改进：针对传统VFH算法的无记忆性导致在一些特殊场景中易陷入局部陷阱，本文提出陷阱检测机制的VFH算法，动态选择历史信息增强向量场直方图算法的记忆性，无人机可自主检测陷阱并及时跳出；针对向量场直方图算法的阈值敏感性问题，设计了动态阈值更新策略，使得无人机能够在复杂或稀疏的障碍物环境中，动态平衡避障安全性和抵达目标的时效性。最后，通过对比仿真验证了算法的有效性，为传统VFH算法易陷入局部陷阱的缺陷提供了一种解决方法。     

一种未知环境下的局部动态概率路线图法

针对未知环境中空中机器人路径规划问题,提出了一种适用于静态未知环境的路径规划方法。该方法在概率路线图法基础上,重新设计了在线重规划阶段,使得空中机器人不需更新整个规划空间,而是借助传感器感知环境信息,重构局部路线图,从而达到避障的目的。该方法可在规划空间中搜索出一条光滑的且能有效避开障碍物的可行路径。仿真结果表明,该方法复杂度低、实时性好,能快速规划出静态未知环境下空中机器人的可行路径。     

基于遗传算法的多机器人系统集中协调式路径规划

根据多机器人系统无碰撞运动的需要,对其工作空间进行了分解,确定了机器人运行路线上的各个可能路径点,从而得到了规划空间的多路径点链接图描述。基于这种对规划空间的链接图建模描述,开发了一种混合遗传算法用于寻找多个机器人的无碰撞协调运动路线。仿真结果表明,这种方法可有效地解决复杂规划空间下的多机器人路径规划问题。     

基于改进冲突搜索的多智能体路径规划算法

多智能体路径规划问题在航空航天领域的多机任务中应用广泛但求解困难。基于改进冲突搜索的算法被设计用来快速求解多智能体路径规划问题。全局路径规划方面，首先设计综合考虑路径代价总和以及最大完工时间的多目标代价函数，其次提出基于唯一最短路径的冲突分类及消解方案，降低多智能体路径规划的计算量。在线冲突消解方面，利用速度障碍法在线检测和消解智能体与动态障碍物间的突发冲突。仿真结果表明，本文算法在全局路径规划方面保留基于冲突搜索算法的最优性并且降低了算法计算量，同时本文算法能够有效实现在线冲突检测与消解。     

基于动力学RRT*的自由漂浮空间机器人轨迹规划

针对自由漂浮空间机器人（FFSR）轨迹规划问题,提出了一种基于动力学RRT^*算法的FFSR轨迹规划方法。首先,建立了FFSR的运动学与动力学模型,将系统模型伪线性重构为状态空间模型,并设计了考虑位姿调整时长和能量消耗的加权目标函数;然后,针对机械手初末位置间的障碍,简化避障方法,提出了机械臂避障与机械手避障两层次避障策略,提高碰撞检测效率;接着,给出了多体系统的动力学RRT^*逼近最优轨迹的方法;最后,为验证算法有效性并不失一般性,选取平面2连杆FFSR模型进行数值仿真并用经典RRT^*算法和高斯伪谱法与之对比。仿真结果表明,该方法能够以较快的速度生成可行的机器人移动轨迹。     

双轮移动机器人运动目标追踪与避障控制算法

 设计了双回路的双轮移动机器人运动目标追踪与避障控制方案。内层控制回路是运动目标追踪控制律，指导机器人追踪到目标并保持一定的安全距离，控制律考虑了机器人在运动速度上的限制，其渐近稳定性用Lyapunov函数法进行了证明。当遇到障碍物时，外层控制回路根据超声传感器的信息和阻抗控制的概念产生阻抗虚拟力，将期望目标调整到虚拟位置，使机器人能够自动转向以避开障碍物。仿真研究和实验结果证明了追踪算法的有效性和避障方法的可行性。     

基于时间约束的无人机避障研究

对无人机避开障碍物这一热点问题展开了研究。在极坐标系下,基于无人机与障碍物之间的几何关系,建立了无人机与障碍物之间的运动学方程。通过设计滑模变结构有限时间收敛制导律,使连接无人机与避障点的视线角速率快速收敛到零,相对速度方向收敛到期望的避障方向,保证了无人机能够顺利避开运动障碍物。通过有限时间收敛分析,得到了相对速度收敛到期望的避障方向时间与制导律参数的表达式。通过选择合适的参数,可使收敛时间小于到达避障点的时间,保证了避障的完成,也确定了制导律参数的取值范围。最后对设计的避障算法进行了仿真,仿真结果验证了算法的有效性。     

基于改进A*算法的UUV冰下避障航迹规划算法

针对冰下避障航迹规划问题,提出了一种基于改进A*算法的三维冰下避障航迹规划算法.不同于传统的A*航迹规划算法,该算法结合了人工势场航迹规划算法的思想,将水下地形碰撞约束、海冰碰撞约束以及UUV巡航高度约束重新编排.算法分析表明,该避障航迹规划算法能够有效增强UUV冰下避障能力与定深巡航高度控制能力.基于改进的A*冰下避障航迹规划算法,给出了上述约束的设计方法并进行了仿真验证.仿真结果表明,基于上述约束的航迹规划算法具有良好的避障能力、巡航高度控制能力以及航行距离控制能力.     

基于A*和TEB融合的行人感知无碰跟随方法

移动机器人通过跟随一个指定行人实现导航是一种便捷的方式。针对行人跟随中的机器人跟随和避障问题,提出了一种基于路径规划的无碰跟随方法。该方法结合激光点云分割提供的非行人障碍信息生成静态障碍代价地图,并根据3D行人定位结果,利用基于无迹卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter,UKF）和最近邻联合概率数据关联（Nearest Near Joint Probabilistic Data Association,NN-JPDA）的多行人跟踪器估计干扰行人运动状态,进而生成动态行人代价地图。在此基础上,基于A^*的全局规划器结合静态障碍代价地图输出指向目标行人的全局路径,而基于时间弹性带（TEB）算法的局部规划器也将动态行人代价地图纳入考虑范围以规划优化的局部路径,这能够帮助机器人实现行人感知的避障且跟随全局路径。通过低频全局规划与高频局部规划结合的方式实现对目标行人安全无碰的跟随。实验验证了所提方法的有效性。     

基于改进人工势场算法的无人机群避障算法研究

针对无人机运动避障人工势场算法本身存在的极小值问题和局部最小值问题，采用改进的人工势场算法，提出了一种新的路径规划方法。不同于目前的人工势场法，该模型从双机相互作用开始，在障碍物斥力的基础上，增加了无人机之间的斥力，同时定义集群的前置形心作为另一个引力源。算法分析表明，该方法能够有效避免无人机陷入局部最小值，并增强了无人机机群的控制和避障能力。基于该无人机控制模型，给出了路径规划设计并进行了仿真实验。实验结果表明，基于该模型的无人机机群控制具有更好的避障性能和追踪目标的能力。     

A newly bio-inspired path planning algorithm for autonomous obstacle avoidance of UAV

In this paper, a bio-inspired path planning algorithm in 3D space is proposed. The algorithm imitates the basic mechanisms of plant growth, including phototropism, negative geotropism and branching. The algorithm proposed in this paper solves the dynamic obstacle avoidance path planning problem of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) in the case of unknown environment maps. Compared with other path planning algorithms, the algorithm has the advantages of fast path planning speed and fewer route points, and can achieve the effect of low delay real-time path planning. The feasibility of the algorithm is verified in the Gazebo simulator based on the Robot Operating System (ROS) platform. Finally, an actual UAV autonomous obstacle avoidance path planning experimental platform is built, and a UAV obstacle avoidance path planning flight test is carried out based on this actual environment.     

柔性导轨自动制孔机器人离线编程与仿真技术研究

特征建模、路径规划、工件坐标转换等是自动制孔机器人离线编程与仿真的核心技术,完善的特征建模技术和稳定高效的坐标转换算法能够为离线编程系统实用化提供重要保证。通过对工业机器人离线编程几个关键技术的研究,提出了适用于某型柔性导轨自动制孔机器人离线编程与仿真系统的建模、路径规划和坐标转换等方法。     

复杂环境下翼伞系统的组合式航迹规划

传统翼伞系统的航迹规划主要考虑落点精度及逆风着陆等指标,而当空投区域环境较为复杂,在翼伞系统归航路径上存在障碍时,如何规避这些障碍也成为翼伞系统航迹规划所必须要考虑的因素。针对翼伞空投过程有可能遇到高山或者高大建筑物阻碍的问题,提出了一种复杂环境下翼伞系统的组合式航迹规划策略。该方法将翼伞空投的区域分为障碍区和着陆区,在障碍区中采用快速搜索随机树（RRT）算法进行可行路径搜索,考虑到RRT算法生成的轨迹包含棱角,导致路径不够平滑的问题,结合翼伞系统质点模型的运动特性,对其进行了适用性改进,以使规划的航迹满足实际翼伞空投需求。为了解决RRT算法搜索方向随机,难以满足逆风着陆的问题,当翼伞系统进入着陆区后采用分段归航的方式设计航迹,并借助遗传算法（GA）求解目标参数,实现翼伞系统能量控制及逆风着陆。提出的复杂环境下翼伞系统的组合式航迹规划策略求解速度较快,能够同时满足翼伞系统避障、能量控制及逆风着陆要求,得到的参考航迹较为平滑。     

障碍地形下的机器人轮足复合越障步态规划方法

为提高轮足复合机器人在障碍地形下的稳定性与通行效率，提出了一种轮足复合越障步态规划方法。首先基于轮足复合运动模式提出了一种机器人位姿调整算法，并给出了相应的足端轨迹方程与重心轨迹方程。其次基于轮足复合运动的运动学方程，给出了位姿调整阶段的轮速规划算法，使得每条腿足端轮子的滚动速度与足端的轨迹相匹配，以确保轮子在地面滚动时不发生滑动。虚拟样机仿真结果表明，应用该步态规划算法，机器人能够自主平稳地穿越障碍地形，从而验证了方法的有效性。     

考虑运动学约束的不规则目标遗传避碰规划算法

 针对复杂环境下不规则目标的路径规划问题,提出了一种带有运动学约束的遗传避碰规划算法。以舰载机在航母甲板上的路径规划问题作为研究对象,并且该算法可推广至其他具有此类约束的路径规划问题中,它较好地解决了目标形状复杂、障碍环境复杂、目标运动时带有回转半径约束等特殊问题。在传统遗传路径规划算法的基础上,针对性地设计了三维位置和姿态混合编码、三段法路径解码、轨迹包围盒的碰撞检测及距离计算等方法,并在遗传操作中引入惩罚项和修补策略来辅助算法寻优。最后,为得出复杂环境下的最优路径,基于VC++平台对算法进行了仿真验证。结果表明,在复杂障碍环境下,本文提出的算法可求得最优避碰路径,并满足预先设定的目标回转半径约束,能够有效地解决此类目标的避碰路径规划问题。