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 该项目成果移动机器人的智能导航系统是实现移动机器人智能化的控制装置,使移动机器人能够识别目标位置和障碍物,并能自动地进行路径跟踪。其可推广应用于物料运输小车、无人自动驾驶和盲人自动导航车等。
该项目为移动机器人控制、导航与定位、避障、视觉路径跟随等研发出以下三种类型的实验平台。载体采用两轮移动机器人,安装了陀螺、两组光电里程计、两组红外发射和接收装置等,该系统的计算机系统可以完成基于C语言的移动机器人程序控制。由陀螺、光电编码盘获取的角速度和角度、位移信息以及红外系统获取的障碍信息经过微处理器处理后,控制电机动作,使移动机器人正确完成移动、定位、避障、环境感知等任务。载体采用四轮移动机...
该项目利用人工势场法的基本思想,引入了神经网络结构和神经计算技术及遗传算法,解决了二维环境中多边形及圆形障碍物的避障问题,并使规划出的无碰路径达到折线形全局最短(路径)。然后提出了一些新的理论和算法,弥补了已有相关研究的缺陷。该项目提出的新算法解决了二维环境中多边形及圆形障碍物的避障问题,并使规划出的无碰路径达到折线形全局最短路径。提出了一种线性再励的自适应变步长算法,利用线性再励的学习方法,实现...
该项目为一种利用光学视觉原理的新型全方位位置传感器系统。该系统由多个主动式红外光合作路标,装有半球反射镜、CCD像机、移动调节机构和固定保护罩的传感装置,具有图像采集处理功能的计算机系统以及相应的功能软件构成。该系统实现了全方位(360°圆周范围)景象观察以及路标自动获取,可以快速计算出传感装置相对合作路标参考坐标系的绝对位置和方位。该传感装置可安装在移动机器人顶部,合作路标固定在机器人作业环境周...
智能移动机器人平台AIM     机器人  移动       2008/8/14
移动机器人平台爱姆AIM是中国科学院自动化研究所在国家“863”计划和所创新基金重大专项支持下研制开发的一种智能移动机器人平台。该平台综合利用了课题组在移动机器人机构、伺服驱动、机器人视觉、多传感器信息融合、路径规划与导航、智能控制等关键技术的研究成果,是一种具有很好开放性的高性能低成本全自主智能移动机器人平台。该平台是高性能、低成本特点,分为适合室内作业的三轮结构和适合室外作业的四轮结构两种平...
本文提出一种多个移动机器人在动态环境下进行路径规划的新方法.基于栅格类的环 境表示和障碍地图,协调同一工作环境中多移动机器人的运动状态,以避免相互之间发生碰 撞.该方法的复杂性较低,具有很好的实时性能.结合机器人足球领域,进行了实验,验证 了这个方法的正确性和有效性.
本文在机器人具备基本运动技能的基础上[1],采用基于指令教导的学习方法.通 过自然语言教会机器人完成抽象化任务,并以程序体方式保存所学知识,也即通过自然语言 对话自动生成程序流.通过让机器人完成导航等任务,验证所提自然语言编程方法的可行性 .
本文介绍了以高档PC、PLC和无线通信作为控制器核心的HERO型移动机器人控制器的 研究开发技术.给出了移动机器人控制器硬件系统结构和控制器软件体系结构,分析介绍了 控制软件系统中的各功能模块的作用与特点,着重介绍了软件中采用的关键技术.已投入使 用的机器人的良好性能证明了其控制器技术方案的合理性.
基于生物激励神经网络、滚动窗口和启发式搜索,提出了一种新的完全遍历路径规划方法.该方法用Grossberg的生物神经网络实现移动机器人的局部环境建模,将滚动窗口的概念引入到局部路径规划,由启发式算法决定滚动窗口内的局域路径规划目标.该方法能在不确定动态环境中有效地实现机器人自主避障的完全遍历路径规划.仿真研究证明了该方法的可用性和有效性.
详细介绍了室外移动机器人磁导航系统中磁钉材料、形状及尺寸的选择原则.在分析各种磁传感器特性的基础上,选择HMC1022型磁阻传感器作为磁信号的检测元件.利用13个磁阻传感器,形成了用于检测磁钉磁场的磁尺.磁尺安装在车辆前保险杠上相对地面比较高的位置,解决了应用霍尔传感器等进行磁导航时安装高度比较低的问题.提出了一种改进的序列算法,根据相邻传感器的比值,通过设定阈值来细分区间,从而获得了更精确的磁定...
以大规模多移动机器人觅食任务为背景,探讨了在分布式协作体系结构下系统任务级的协作与行为级的协调问题.提出了一种动态任务分配机制,在缩短任务完成时间的基础上减少了系统通信量并解决了任务死锁问题.同时,设计了一种基于预测的冲突消解方法,使机器人能够对动态障碍物进行精确避障.最后,通过仿真实验验证了上述方法的有效性.
对采用轮—腿—履带复合型移动机构的地面移动机器人进行了研究,首先分别描述了机器人采用腿—履带、轮—腿—履带两种方式的越障过程,进而对腿—履带复合越障过程进行了动力学建模,分析了电机驱动力矩与机器人速度及障碍物高度等之间的关系,为确定机器人的复杂环境适应能力提供理论依据.
动态环境中,移动机器人的动态路径规划是一个较难解决的课题.本文提出一种 基于遗传算法的移动机器人的路径规划方法.该方法采用实数编码的方法,有明确物理意义 的适应度函数,以加快实时的运算速度和提高运算精度.该方法充分挖掘可应用遗传算法解 决移动机器人动态路径规划的潜力.通过计算机仿真表明该控制方法具有良好的动态路径规 划能力.
分析了传统势场法在动态环境下的不足,并在此基础上引入了速度势场的概念,改进了传统的势场函数,推导出新的引力函数和斥力函数.在新的势场函数作用下机器人能够快速调整自身的速度大小和方向,使其快速脱离障碍物的威胁并能快速地到达目标或追踪目标.仿真实验验证了新的势场方法的有效性.
本文研究环境中的冲突区域——即交叉路口中多个移动机器人间的协调和避碰问题.采用集 中分布相结合的规划方法,根据系统的拓扑结构为每个移动机器人规划路径;在冲突区域 内使用优先级策略对机器人的运动特征进行分布式规划.通过上下层智能的融合,提高整个 系统的智能.同时为系统建立了一套交通规则,易于系统的规划,使系统中的机器人能安全 快速地到达目标位置.由于动态环境的不确定性,规划周期性地执行.最...

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