全向移动机器人动态避障方法

动态避障是全向移动机器人在复杂工作环境下不可或缺的能力。针对在复杂动态环境下传统人工势场法容易陷入局部极小点、目标点不可达和振荡等问题,提出了利用水流场的思想重新定义人工势场的斥力势场函数及其方向,改进方法在不增加计算量的情况下能够使机器人平滑且安全无碰撞到达目标点,实现避障过程。为了实现三维动态仿真,提出了一种基于V-REP与MATLAB的联合仿真方法,并结合改进人工势场法实现全向移动机器人的动态避障模拟,验证了方法的平滑性和可行性。将所提方法应用于实验室内真实场景,全向移动机器人成功实现了动态规避动作,验证了方法的实用性。      

基于障碍物代价势场的移动机器人避障算法

移动机器人所处的环境通常是动态的,机器人需要及时做出响应,同时保证路径的平滑度及与障碍物间的安全距离。针对此问题,提出了一种基于障碍物代价势场的移动机器人动态避障算法。通过建立静态栅格地图及障碍物的代价势场,获得动态场景下的等势线及经过起点、终点的切线,求解最小生成树获得初始候选路径,针对路径的长度、障碍物距离及平滑度对候选路径锚点进行调整。通过引入障碍物速度对代价势场的影响,使得机器人能对移动中的障碍物做出及时的响应。为验证所提算法的有效性,在分辨率为1 200×1 000 m的栅格场景下分别对静态场景和动态场景进行仿真,结果表明：所提算法能够在保证路径具有较高的平滑度且与障碍物间保持安全距离的条件下使路径尽可能得短;同时在动态障碍物场景下依然能保持路径的平滑和避障的安全性,满足动态场景下移动机器人路径规划的要求。     

基于人工势场的星群松散编队控制

利用低成本的微纳卫星组成星群协同执行空间任务,近年来引起了航天界的广泛关注.针对星群松散编队控制任务,将人工势场法和基于相对运动动力学方程的速度反馈控制相结合,在各颗卫星和目标之间构造吸引势场,在各颗卫星之间建立基于位置信息的避碰势场,在空间障碍物附近建立避障势场,同时引入速度反馈控制律,综合实现星群松散编队控制,并通...     

基于Frenet和改进人工势场的在轨规避路径自主规划

在轨道间机动的航天器规避空间目标,需兼顾沿转移轨道飞行的绝对运动和规避空间目标的相对运动,路径自主规划难度较大且目前国内外公开研究成果较少。针对上述问题,提出了一种将Frenet坐标系与改进人工势场相结合的在轨规避路径自主规划方法。首先,构建Frenet坐标系表述空间规避运动,解决了路径规划中航天器与既定转移轨道相对位置不易表述的难题,实现了空间规避运动的简便表示;其次,改进人工势场函数、调整势场作用区域,避免了传统人工势场法存在过早轨迹偏离以及局部震荡现象,实现了对空间目标的自主规避;最后,考虑规避安全、轨道保持、制动时效以及燃料消耗因素构建全局优化函数,能够满足不同任务的需求与偏好,实现了沿转移轨道飞行的最小偏移与快速恢复。算法比对与算例求解表明:所提方法应用优势明显,路径平滑、偏移量小,满足航天器规避空间目标的路径规划需求。      

基于改进蚁群算法的月面机器人的路径规划及虚拟仿真

针对月面机器人在复杂地形下的路径规划问题,提出了一种改进的蚁群算法。算法构建了栅格化地形图,基于人工势场法改进了蚁群算法的启发函数,加快了算法收敛速度;引入空间信息素划分方法,提高了蚁群在最短路径附近区域的搜索能力;实验证明,改进后的蚁群算法,路径规划成功率显著提高,收敛速度加快。在算法规划出月面机器人的最短路径后,采用虚拟仿真技术,基于unity3D构建虚拟月面环境和月球车,直观地展示了月面机器人在月面环境下的路径规划效果。     

基于路径跟随的改进领航-跟随无人机协同编队方法

针对集群无人机完成高精度协同编队的需要,提出了一种基于路径跟随的改进领航-跟随无人机协同编队方法。首先,在传统A*算法的基础上,引入了障碍威胁系数改进A*算法,为领航无人机规划从起点到目标的全局安全路径;其次,采用Hermite多项式在离散化后对领航无人机的全局安全路径进行参数化表示。当遇到新的障碍信息时,利用改进A*算法重新规划路径;随后,领航无人机将跟随无人机的空间编队信息与编队路径参数信息在集群中完成同步;最后,基于一致性原理设计了编队队形协同控制器,并基于改进人工势场法设计了动态避障控制器。仿真结果表明,与传统的领航-跟随方法相比,该方法可以降低编队误差,提高了复杂曲线路径下无人机的编队精度与稳定性,具有一定的工程应用价值。     

基于PPO的移动平台自主导航

为解决强化学习算法在自主导航任务中动作输出不连续、训练收敛困难等问题,提出了一种基于近似策略优化(PPO)算法的移动平台自主导航方法。在PPO算法的基础上设计了基于正态分布的动作策略函数,解决了移动平台整车线速度和横摆角速度的输出动作连续性问题。设计了一种改进的人工势场算法作为自身位置评价,有效提高强化学习模型在自主导航场景中的收敛速度。针对导航场景设计了模型的网络框架和奖励函数,并在Gazebo仿真环境中进行模型训练,结果表明,引入自身位置评价的模型收敛速度明显提高。将收敛模型移植入真实环境中,验证了所提方法的有效性。     

一种基于有限视场的移动机器人避障路径规划算法

 提出一种基于传感器的移动机器人避障路径规划算法。考虑到传感器存在视场范围限制的问题,算法仅利用当前单一视场内的有限环境信息,采用两种搜索模式,以机器人当前的运动方向、障碍物边界端点数据及目标点所在方向为依据,在当前视场中搜索合适的路径。这两种搜索模式保证了路径最终收敛到目标点。最后,通过仿真实例验证了算法的有效性。     

应用改进果蝇优化算法的月面巡视器路径规划

文章针对果蝇优化算法易陷入局部最优的问题,对果蝇算法中的味道浓度判定值进行改进,并将其用于月球探测巡视器的动态路径规划。为验证算法的有效性,将改进果蝇优化算法与粒子群优化算法的路径规划寻优特性进行了仿真对比分析,结果表明改进果蝇优化算法具有良好的实时性,并有效解决了算法易陷入局部最优的问题。考虑到月球探测巡视器在沿规划路径进行月面巡视的过程中,有可能遇到未知障碍物的情况,提出了动态环境下月球巡视器遇到未知静态障碍物的避障策略。     

基于动态视觉传感器的无人机目标检测与避障

针对无人机在动态环境中感知动态目标与躲避高速动态障碍物,提出了基于动态视觉传感器的目标检测与避障算法。设计了滤波方法和运动补偿算法,滤除事件流中背景噪声、热点噪声及由相机自身运动产生的冗余事件;设计了一种融合事件图像和RGB图像的动态目标融合检测算法,保证检测的可靠性。根据检测结果对目标运动轨迹进行估计,结合障碍物运动特点和无人机动力学约束改进速度障碍法躲避动态障碍物。大量仿真试验、手持试验及飞行试验验证了所提算法的可行性。     

非合作自主交会对接的动态障碍物躲避制导

首先,在视线坐标系下建立了系统相对运动状态方程,将人工势函数制导方法应用于航天器的非合作自主交会对接任务和动态障碍物躲避问题。其次,利用Lyapunov稳定性理论分析证明了在该制导方法控制下系统的稳定性,并且研究讨论了两种不同情形下的动态障碍物躲避效果,分析了人工势函数制导方法的应用能力。最后,用精确的数学模型进行了数值仿真,验证了制导方法应用于所研究问题的正确性和有效性。     

未知环境下移动机器人单目视觉导航算法

提出了一种未知环境下移动机器人单目视觉导航算法,算法包括障碍物检测、单目视觉测距和局部路径规划3部分.为减小光照等环境因素对基于特征的障碍物检测的影响,对彩色图像在HSI颜色空间中用基于像素的直方图比较进行分割,获取障碍物轮廓序列的图像坐标点集.在单目视觉测距中,通过几何关系推导法建立图像坐标系和机器人坐标系间的变换关系,进而实现由障碍物图像位置计算其与机器人间的实际距离.局部路径规划对摄像机梯形视场区域转换后的矩形区域建立模型划分栅格,由障碍物轮廓序列图像坐标和单目视觉测距计算构建障碍物栅格图,并用提出的栅格搜索算法搜索障碍物栅格图,得到机器人安全行驶路径.实际环境中进行的实验结果表明,算法能有效减小反光、阴影等的影响,在未知环境中正确规划出机器人局部可行路径实现导航.      

Obstacle avoidance handling and mixed integer predictive control for space robots

This paper presents a novel obstacle avoidance constraint and a mixed integer predictive control (MIPC) method for space robots avoiding obstacles and satisfying physical limits during performing tasks. Firstly, a novel kind of obstacle avoidance constraint of space robots, which needs the assumption that the manipulator links and the obstacles can be represented by convex bodies, is proposed by limiting the relative velocity between two closest points which are on the manipulator and the obstacle, respectively. Furthermore, the logical variables are introduced into the obstacle avoidance constraint, which have realized the constraint form is automatically changed to satisfy different obstacle avoidance requirements in different distance intervals between the space robot and the obstacle. Afterwards, the obstacle avoidance constraint and other system physical limits, such as joint angle ranges, the amplitude boundaries of joint velocities and joint torques, are described as inequality constraints of a quadratic programming (QP) problem by using the model predictive control (MPC) method. To guarantee the feasibility of the obtained multi-constraint QP problem, the constraints are treated as soft constraints and assigned levels of priority based on the propositional logic theory, which can realize that the constraints with lower priorities are always firstly violated to recover the feasibility of the QP problem. Since the logical variables have been introduced, the optimization problem including obstacle avoidance and system physical limits as prioritized inequality constraints is termed as MIPC method of space robots, and its computational complexity as well as possible strategies for reducing calculation amount are analyzed. Simulations of the space robot unfolding its manipulator and tracking the end-effector’s desired trajectories with the existence of obstacles and physical limits are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed obstacle avoidance strategy and MIPC control method of space robots.     

航天器规避动态障碍物的自适应人工势函数制导

针对航天器近距离操作中的动态障碍物规避问题,研究了一种燃料较省、精度较高的规避动态障碍物的自适应人工势函数制导方法。首先,对于引入高斯函数形式斥力势会使势函数在收敛点处的值不为零的情况,对斥力势乘以修正项,使得在收敛点的势能为零,消除了平衡点的偏离;在规避静态障碍物的基础上,研究了规避动态障碍物的人工势函数制导。其次,根据速度与引力梯度之间的关系,设计负反馈,使引力势梯度“适应”速度的变化,研究了规避动态障碍物的自适应人工势函数制导。最后,采用精确的数学模型进行数值仿真,验证所设计的制导律的正确性和有效性,并与传统的人工势函数制导对比。仿真结果表明：采用修正势函数提高了收敛精度;自适应人工势函数制导控制脉冲作用施加更加合理,相比人工势函数而言,总速度脉冲消耗可节省30%,精度提高两个数量级。     

基于混合整数线性规划的爬壁机器人路径规划

为研究City-Climber爬壁机器人在3D建筑物环境中的路径规划问题,基于混合整数线性规划(MILP, Mixed Integer Linear Programming),提出了一种适用于City-Climber的路径规划方法.为了用MILP方法解决避障问题,首先用限制机器人控制输入的方法对City-Climber的数学模型进行解耦和线性化,再介绍了用MILP方法对控制输入进行描述的数学表达式,并提出了适用于爬壁机器人的新型代价函数,最后以一个方形房间为运动环境,用AMPL和CPLEX优化软件,以及Matlab软件解算路径规划问题.仿真结果表明:MILP方法较好地解决了City-Climber在3D环境下的路径规划和避障问题.     

一种球形移动机器人的运动性能分析

球形移动机器人的特殊结构使之非常适合在缺少人为干预的恶劣环境(如外星球、野外等)中应用,在此类的环境中,机器人的运动性能是决定机器人能否顺利完成预定任务的关键.介绍了BHQ-1G型球形移动机器人的结构,采用几何法和拉格朗日方程建立了该球形移动机器人的模型,并对它的直线运动、爬坡能力、越障、转弯半径等运动性能进行了具体的分析,证明了该设计的可行性并确定了影响该机器人运动性能的参数.该分析结果可用于BHQ-1G机器人的优化设计和样机研制.     

基于鸽群优化算法的实时避障算法

为保证机器人能安全无碰撞地抵达目标位置，提出一种在改进版圆形扩张（CSE+）法中融合鸽群优化算法的实时避障算法。所提算法引入对障碍物密集程度的判断机制，在障碍分布密集时选择最安全的路径，在障碍物分布稀松的环境中，利用鸽群优化算法在安全范围内寻找下一目标最优位置。此外，还引入了搜索树，可实现死角的检测与避免。仿真结果显示:所提避障算法能提高路径规划的性能，在障碍物分布稀松时效果更加明显，且可实现死角检测并能通过狭长通道。