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10 kV中置式开关柜巡视操作机器人定位系统设计

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机械设计与制造工程 2024年第6期53卷 82-86页

作者：吕佩佩杜巍峰刘洋国网上海奉贤供电公司上海201499 北京瑞盈智拓科技发展有限公司北京100071

设计基于机器视觉技术的10 kV中置式开关柜巡视操作机器人定位系统。将CCD相机内部电路分为主控电路与驱动电路,利用驱动电路中的信号预处理单元对采集的图像信息去噪,通过主控电路的USB接口,将A/D采样得到的图像信息传输至目标提取模... 详细信息

设计基于机器视觉技术的10 kV中置式开关柜巡视操作机器人定位系统。将CCD相机内部电路分为主控电路与驱动电路,利用驱动电路中的信号预处理单元对采集的图像信息去噪,通过主控电路的USB接口,将A/D采样得到的图像信息传输至目标提取模块内。通过非参数核密度模型构造抑制背景信息模型,提取目标图像前景信息。利用Hough变换方法设计定位模块,结合目标前景图像信息,生成巡视操作机器人控制指令,驱动与控制直线电机,令巡视操作机器人移动至指定位置。实验结果表明:该系统定位精度较高,可有效对巡视操作机器人进行定位,且机器人实际运动轨迹与规划运动轨迹偏差较小。

关键词：机器视觉技术 10 kV中置式开关柜巡视操作机器人定位

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基于量子乌鸦进化算法的机器人定位研究

微型计算机 2024年第6期 19-21页

作者：张丽湖北十堰职业技术(集团)学校湖北十堰442000

本文研究了基于量子乌鸦进化算法的机器人定位问题。在复杂的动态环境中,精确且高效的机器人定位是实现机器人自主导航和智能行为的关键。本文提出了一种结合量子计算和乌鸦搜索算法的混合优化策略,以提高机器人在未知环境中的定位精度... 详细信息

本文研究了基于量子乌鸦进化算法的机器人定位问题。在复杂的动态环境中,精确且高效的机器人定位是实现机器人自主导航和智能行为的关键。本文提出了一种结合量子计算和乌鸦搜索算法的混合优化策略,以提高机器人在未知环境中的定位精度和鲁棒性。

关键词：量子算法乌鸦进化算法机器人定位

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机器人定位中稳健的自适应粒子滤波算法

清华大学学报（自然科学版） 2005年第7期45卷 920-923页

作者：蒋正伟谷源涛唐昆清华大学电子工程系北京100084

为了提高粒子滤波算法在机器人定位中的性能,在基本粒子滤波算法的基础上,引入概率回退的方法对机器人的初始状态进行估计,采用窗口滤波更新粒子集合,根据对机器人位置估计的情况动态更新粒子集合的大小,得到一种改进的粒子滤波算法—... 详细信息

为了提高粒子滤波算法在机器人定位中的性能,在基本粒子滤波算法的基础上,引入概率回退的方法对机器人的初始状态进行估计,采用窗口滤波更新粒子集合,根据对机器人位置估计的情况动态更新粒子集合的大小,得到一种改进的粒子滤波算法——稳健的自适应粒子滤波算法。仿真结果表明:该算法充分利用了对机器人位置估计的有效信息,在显著提高算法稳健性的同时,降低了运算复杂度,较好地解决了机器人定位这一非线性非Gauss状态在线估计问题。

关键词：机器人定位粒子滤波 K—L(Kullback Leibler)距离概率回退

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基于规划路径约束的机器人定位方法

电子与信息学报 2022年第11期44卷 3941-3950页

作者：胡钊政许聪周哲邓泽武武汉理工大学信息工程学院武汉430070 武汉理工大学智能交通系统研究中心武汉430063 武汉理工大学重庆研究院重庆401120

路径规划是为机器人生成可行驶路径以实现循迹的过程。因此,机器人的位置应该位于或靠近规划的行驶路径。从而,路径规划可为机器人定位产生重要的约束。该文提出一种规划路径约束的位置概率图(PILPM)模型,该模型通过概率来表征机器人在... 详细信息

路径规划是为机器人生成可行驶路径以实现循迹的过程。因此,机器人的位置应该位于或靠近规划的行驶路径。从而,路径规划可为机器人定位产生重要的约束。该文提出一种规划路径约束的位置概率图(PILPM)模型,该模型通过概率来表征机器人在整个地图范围内所处的位置的可能性。其中,模型中概率密度函数是通过核密度估计(KDE)方法从表征规划路径的所有数据点生成。在所提出的PI-LPM模型基础上,提出一种规划路径约束的机器人定位新算法(RL-PPC)来提高机器人定位精度。在该方法中,应用粒子滤波算法来融合所提出的PI-LPM模型和已有的传感器定位方法。融合过程中,从PI-LPM模型中计算得到的概率是分配粒子权重的一个重要因素。实验中分别利用仿真数据和真实数据对所提出的模型与算法进行验证。实验结果表明,所提RLPPC算法可有效融合PI-LPM模型与主流的定位系统(如GPS和LiDAR定位系统),并显著提高机器人定位的整体性能。

关键词：机器人定位概率图模型路径规划核密度估计粒子滤波

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基于惯性传感器和视觉里程计的机器人定位

仪器仪表学报 2013年第1期34卷 166-172页

作者：夏凌楠张波王营冠魏建明中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感网与通信重点实验室上海200050 中国科学院上海高等研究院上海201210

针对机器人快速运动下,由运动模糊而导致视觉里程计定位估计精度下降的问题,结合惯性传感器和视觉里程计提出一种定位算法。该方法以扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)为框架,利用惯性传感器的航位推算构建EKF的过程模型,视... 详细信息

针对机器人快速运动下,由运动模糊而导致视觉里程计定位估计精度下降的问题,结合惯性传感器和视觉里程计提出一种定位算法。该方法以扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)为框架,利用惯性传感器的航位推算构建EKF的过程模型,视觉里程计作为相对线速度和相对角速度传感器用来建模观测方程,同时考虑到机器人运动在平面上,在垂直方向和侧向方向不会产生跳动和滑动,利用这两个方向上瞬时速度为零的约束构建另外一个观测方程。提出的定位方法能够克服视觉定位和惯性定位的缺点,提高了定位精度。基于机器人实测数据进行实验,结果表明提出的算法优于单独采用惯性传感器和视觉里程计。

关键词：机器人定位惯性传感器视觉里程计扩展卡尔曼滤波

用于引导机器人定位的汇聚式双目视觉算法实现

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机械工程学报 2022年第14期58卷 161-169页

作者：刘红帝吕睿田林雳朱大虎武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室武汉430070 武汉理工大学汽车零部件技术湖北省协同创新中心武汉430070

大型复杂构件机器人加工品质高度依赖于视觉引导的机器人定位精度。针对现有平行式双目相机视场范围有限、扫描-重构算法复杂等问题,提出一种汇聚式双目立体视觉算法用于引导加工型机器人进行精确定位。具体包括利用小孔成像原理结合三... 详细信息

大型复杂构件机器人加工品质高度依赖于视觉引导的机器人定位精度。针对现有平行式双目相机视场范围有限、扫描-重构算法复杂等问题,提出一种汇聚式双目立体视觉算法用于引导加工型机器人进行精确定位。具体包括利用小孔成像原理结合三角形相似性建立汇聚式双目相机间成像模型,实现自主标定、特征匹配以及标记点空间位置信息提取;将数据通过手眼标定算法转换到机器人基坐标系下用于校正工件三维模型;进而自动规划运动路径,引导机器人对工件待加工区域进行精准定位加工。分别以规则陶瓷块和复杂铁轨两种工件进行试验验证,结果表明在视场范围内任意位姿摆放的工件平均定位误差均可控制在4%以内,与传统双目视觉算法相比具有定位精度高、运行速度快等优点,具有很好的应用前景。

关键词：汇聚式双目视觉立体标定特征匹配模型校正机器人定位

一种基于无线传感器网络的星球漫游机器人定位算法

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机器人 2007年第4期29卷 384-388页

作者：邓宏彬贾云得刘书华蒋惠萍刘法旺北京理工大学计算机科学与技术学院北京100081

在总结国内外星球机器人定位算法的基础上,利用无线传感网络技术,提出了综合RSSI算法(接收信号强度指示)和切圆圆心法的RCM算法(接收信号强度指示与切圆圆心混合定位算法),并给出了理论模型.仿真分析结果证明了该算法的有效性,在RSSI测... 详细信息

在总结国内外星球机器人定位算法的基础上,利用无线传感网络技术,提出了综合RSSI算法(接收信号强度指示)和切圆圆心法的RCM算法(接收信号强度指示与切圆圆心混合定位算法),并给出了理论模型.仿真分析结果证明了该算法的有效性,在RSSI测距误差散布达到50%时,定位误差可降到10%以内.

关键词：无线传感器网络机器人定位 RSSI(接收信号强度指示) RCM(接收信号强度指示与切圆圆心混合定位算法)

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基于MCMC粒子滤波的机器人定位

浙江大学学报（工学版） 2007年第7期41卷 1083-1087页

作者：许士芳谢立刘济林浙江大学信息科学与工程学院浙江杭州310027

针对基于传统粒子滤波的机器人定位方法存在粒子退化的问题,提出了基于马尔科夫蒙特卡罗(MCMC)粒子滤波的机器人定位方法.将传统的粒子滤波算法与典型的MCMC方法——Metropolis Hastings(MH)抽样算法有机结合,并应用于机器人定位研究中... 详细信息

针对基于传统粒子滤波的机器人定位方法存在粒子退化的问题,提出了基于马尔科夫蒙特卡罗(MCMC)粒子滤波的机器人定位方法.将传统的粒子滤波算法与典型的MCMC方法——Metropolis Hastings(MH)抽样算法有机结合,并应用于机器人定位研究中.试验结果表明,MCMC方法可以有效抑制粒子退化问题.与基于传统粒子滤波的机器人定位方法相比,该方法降低了定位误差均值和定位误差最大值,取得了更高的定位精度,有效地解决了机器人定位这一非线性非高斯状态估计问题.

关键词：马尔科夫蒙特卡罗方法粒子滤波机器人定位 Metropolis Hastings抽样粒子退化

基于视觉和轮速计紧耦合的轮式机器人定位算法研究

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传感技术学报 2021年第7期34卷 896-903页

作者：朱道俊徐湛楠马婷婷曹平国宋全军中国科学院合肥物质科学研究院安徽合肥230031 中国科学技术大学研究生院科学岛分院安徽合肥230026

轮式机器人在未知环境下的定位是机器人学中一个经过广泛研究但仍然需要进一步提高的问题。VINS-Mono是目前效果最好的算法之一,然而其应用在轮式机器人上会因退化问题导致定位精度下降。本文通过充分利用轮速计与视觉系统之间的耦合关... 详细信息

轮式机器人在未知环境下的定位是机器人学中一个经过广泛研究但仍然需要进一步提高的问题。VINS-Mono是目前效果最好的算法之一,然而其应用在轮式机器人上会因退化问题导致定位精度下降。本文通过充分利用轮速计与视觉系统之间的耦合关系,提出了一种基于视觉和轮速计紧耦合的轮式机器人定位系统估计器。针对低频视觉信息和高频轮速计信息的融合问题,文中推导了轮速计预积分测量和误差传播过程。针对单目视觉无尺度初始化和VINS-Mono在轮式机器人上的初始化退化问题,文中提出了一种联合视觉和轮速计信息的快速精确系统初始化流程。通过在代表性室内及室外环境的实际验证,本文所提出的方法不但比VINS-Mono具有更好的定位精度,而且其计算复杂度仅为VINS-Mono的约十分之一。

关键词：同时建图与定位机器人定位传感器融合轮式机器人