检索结果-南通市图书馆

作者：巩俐济南大学

学位级别：硕士

目前，虽然在某种程度上单体机器人的能力、灵活性和可靠性已有很大地提高，但是，随着社会生产的不断进步，人们的需求也不断提高，使得单个机器人将难以完成一些复杂的、需要高效率处理的任务。近年来，对机器人的研究越来越丰富，而... 详细信息

目前，虽然在某种程度上单体机器人的能力、灵活性和可靠性已有很大地提高，但是，随着社会生产的不断进步，人们的需求也不断提高，使得单个机器人将难以完成一些复杂的、需要高效率处理的任务。近年来，对机器人的研究越来越丰富，而多机器人的研究已经成为机器人学研究的一个重要方面。群体机器人是一类特殊的多机器人，但与多机器人相比，群体机器人系统具有较强的优越性能，如并行性、柔性、鲁棒性等。我们熟知，现实生活中许多工作都存在着分工和协作，这需要通过多人的合作才能够完成。同样，利用机器人实现某项复杂工作时，也需要通过多个机器人的共同合作才能够完成。本文的研究方向是机器人的协同控制。在群体机器人系统中，协同控制属于它的高级控制任务，也是研究它的关键技术。协同操作控制是评价群体机器人系统性能的一项重要指标。协同操作被广泛应用于产品装配、物件搬运、航空航天等领域，因此具有很高的应用价值。本文是借助于amigobot机器人来研究两个主从机器人的协同操作，将协同操作分为协同搜索和协同搬运两种行为。协同搜索是不同位置的两个主从机器人在避开静态障碍物的情况下，协同搜索目标小球;协同搬运是这两个主从机器人在同样的环境中，将小球协同搬运到指定位置，在此过程中保证小球不掉落，协同搜索和协同搬运是连续的。本文实现了这两种行为，并通过MATLAB仿真实验，验证了所用方法的有效性。本文主要完成了以下三个方面的内容：（1）协同操作需要一定的策略及方案，因此本文通过对运动规划方法以及路径跟踪方法的比较及分析，确定了协同搜索和协同搬运过程中分别使用的方法及协同操作方案。（2）建立了amigobot机器人的运动学模型和仿真的空间环境模型，利用RRT算法实现了主从机器人的协同搜索，并且通过MATLAB仿真验证了RRT算法的有效性。（3）建立了协同搬运的运动学模型，利用RRT算法规划了一条可行路径，并通过直线段拟合的方法得到易于跟踪的参考路径。而且利用模糊控制算法实现了主机器人对参考路径的反向跟踪，并实现了从机器人对主机器人的跟随，完成了主从机器人的协同搬运。通过仿真分别验证了RRT算法和模糊控制算法的有效性。

关键词： amigobot机器人协同搜索协同搬运 RRT算法模糊控制算法

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基于amigobot平台的多机器人编队控制方法研究

基于Amigobot平台的多机器人编队控制方法研究

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作者：刘佰龙哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

20世纪50年代末第一台机器人诞生以来，机器人被广泛应用到各行各业。在机器人研究中，多机器人协调技术是一个重要方向。该系统具有分布式，鲁棒性和成本低等特点。在众多多机器人协调行为中，多机器人的编队是最基本一个。本文以美国A... 详细信息

20世纪50年代末第一台机器人诞生以来，机器人被广泛应用到各行各业。在机器人研究中，多机器人协调技术是一个重要方向。该系统具有分布式，鲁棒性和成本低等特点。在众多多机器人协调行为中，多机器人的编队是最基本一个。本文以美国ActivMedia Robotics公司生产的amigobot移动机器人作为研究平台，使用不同的方法实现了三台机器人在不同环境下的编队。首先，本文介绍了移动机器人的发展历史和多机器人的发展现状，重点讨论了多机器人系统需要解决的关键技术。接着，本文分析了多机器人编队优点，指出了多机器人编队控制中需要注意的问题，重点介绍了目前比较著名的多种多机器人编队的方法。最后，在介绍了实验的机器人平台和软件之后，本文用多种方法对多机器人编队控制加以实现。基于行为的控制方法具有响应速度快的特点。因此，本文编队控制的第一个方法采用基于行为的编队控制。该方法以行为抑制法作为系统的行为选择机制，三台机器人在无障碍物时可以队形保持，在有障碍物时可以自我避障或变换队形避障。之后，在跟随领航者方法中，本文加入线性反馈技术对机器人编队进行分析，并实现了机器人的队形保持。通过大量实验得出，该方法对跟随机器人控制输入要求很高，很难实现机器人角度变化很大的队形变化。为了在各种队形下进行变换队形，本文将领航跟随者方法和基于行为的编队控制相结合，给出了一种新的混合编队控制方法。实验表明，混合编队控制方法可以很好实现编队在遇到障碍时变换队形，解决了单纯的跟随领航者方法的缺点。

关键词：多机器人系统编队控制 amigobot机器人

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基于amigobot平台的多机器人地图创建

基于AmigoBot平台的多机器人地图创建

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作者：薛珊珊济南大学

学位级别：硕士

近年来,随着机器人技术的不断进步,对于移动机器人探索环境与地图创建的研究受到越来越多的关注。对地图创建问题的研究作为移动机器人实现自主导航的重要基础,具有重要的理论意义和实践价值。与单个机器人执行任务相比较,多个机器人完... 详细信息

近年来,随着机器人技术的不断进步,对于移动机器人探索环境与地图创建的研究受到越来越多的关注。对地图创建问题的研究作为移动机器人实现自主导航的重要基础,具有重要的理论意义和实践价值。与单个机器人执行任务相比较,多个机器人完成任务的效率更高,适应性更强,也更可靠,因此,基于多机器人系统的应用范围更加广阔,也更加适合复杂、大规模环境。国内外专家学者对于多机器人系统的高度关注,使其在这一领域中成为研究热点。在一些结构化环境中,比如办公室、教室等,直线是此环境中最主要的特征,通过对直线检测就能够判断出环境中的障碍物。而声呐传感器采集障碍物信息时,是将障碍物信息保存成点的坐标信息,所以需要将声呐传感器采集到的点的信息转换成直线,最常见的Hough变换应用很多,但是计算量巨大,本文提出一种新的基于增量式的直线提取算法,用于多机器人地图创建过程中,实时地完成点到直线的转换,减少内存占用,最终用直线描述出障碍物环境,完成探索任务。本文利用amigobot平台移动机器人模型进行仿真实验。amigobot移动机器人配备有声呐传感器和惯性导航,根据声呐传感器采集数据量比较大的特点,所以选择树这种数据存储结构代替数组,提高了存储的便利性并且占用少量存储空间。本文比较了几种常见的直线提取算法的利弊,提出了采用基于增量式的直线提取算法,根据点与线段的几种位置关系来实现直线的外延和新直线的生成。用直线表示出环境中的障碍物,则最终选择几何特征地图来描述移动机器人创建出的环境地图,在VS2008进行编程,用到的ARIA类也在文章中介绍,通过MobileSim进行仿真实验,证实该算法是可行并有效的。本文的主要内容如下:首先比较分析了四种地图表示方法的优点和缺点,分别是栅格地图、几何特征地图、拓扑地图和混合地图,本文采用几何特征地图,即用直线表示障碍物,更形象直观地表示出机器人探索的环境。然后对于传感器的使用方面,由于amigobot机器人配备有声呐传感器和惯性导航,所以本文分析了声呐传感器和惯性导航的原理及特点,为算法进行铺垫。接着在数据存储结构方面,数组和链表是常见的两种存储方式,由于声呐传感器每周期都会采集障碍物信息,每个amigobot机器人配备有八个声呐传感器,所以声呐采集的数据量比较大,如果用数组存储则占用大量内存,所以选择树结构来存储数据,方便信息数据的添加、删除和替换。接下来对三种常用的直线提取算法:Hough变换、增量法和RANSAC方法进行比较,分析得出三种方法各有利弊,本文提出了基于增量式的直线提取算法,根据点和线段的可能出现的几种位置关系,将声呐传感器采集到的障碍物数据点实时地转换成直线,最终用直线表示出障碍物环境,得到机器人探索的环境地图。之后列出了需要使用的amigobot机器人的软件平台,在VS2008中进行编程,在编程过程中用到的ARIA的几个类也列举出来,涉及到机器人的运动控制、声呐的信息采集、机器人的位置信息等,然后通过MobileSim进行仿真实验,验证了算法的有效性。

关键词： amigobot机器人声呐传感器几何特征地图基于增量式直线提取算法

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多机器人混合编队控制

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北京邮电大学学报 2008年第6期31卷 38-41页

作者：张子迎张汝波刘心哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 哈尔滨工程大学自动化学院哈尔滨150001

提出一种将行为控制和反馈控制相互融合的多机器人混合编队控制方法.采用基于行为的体系结构模型,将动态死区和动力学方程控制共同应用于多机器人编队控制中,从而改善了基于反馈的跟随领航者方法不能快速适应大角度队形变换的问题.在Ami... 详细信息

提出一种将行为控制和反馈控制相互融合的多机器人混合编队控制方法.采用基于行为的体系结构模型,将动态死区和动力学方程控制共同应用于多机器人编队控制中,从而改善了基于反馈的跟随领航者方法不能快速适应大角度队形变换的问题.在amigobot机器人平台上的实验证明,该方法具备一定的可行性.

关键词：多机器人编队基于行为跟随领航者 amigobot机器人

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