摘要：本文提出了在动态环境中 ,移动机器人的一种路径规划方法 ,适用于环境中存在已知和未知、静止和运动障碍物的复杂情况 .采用链接图法建立了机器人工作空间模型 ,整个系统由全局路径规划器和局部路径规划器两部分组成 .在全局路径规划器中 ,应用遗传算法规划出初步全局优化路径 .在局部路径规划器中 ,设计了三种基本行为 :跟踪全局路径的行为、避碰的行为和目标制导的行为 ,采用基于行为的方法进一步优化路径 .其中 ,避碰的行为是通过强化学习得到的 .仿真和实验结果表明所提方法简便可行 。

摘要：针对仿人机器人的结构特点,设计一种仿人机器人上楼梯的在线步态规划系统.使用7连杆模型对仿人机器人的上楼梯运动过程进行建模,根据神经网络在拟合非线性系统上的优越性,使用2个BP神经网络对仿人机器人上楼梯过程中的双腿支撑周期和单腿支撑周期分别进行离线训练.为了加速训练时间和避免陷入局部最小值,采用基于混合粒子群的神经网络控制方式对网络的权值进行优化.在加速训练过程的同时,生成稳定性最优的步态,通过嵌入式单目视觉采集现场环境信息作为神经网络的输入,实时控制输出步态所需的关节轨迹进行运动.实验结果表明通过Matlab仿真和实物机器人上所提方法有效.

摘要：采用智能优化方法进行仿人机器人实时步态控制系统设计,把仿人机器人的上楼梯过程近似为7连杆模型,并推导出1个周期内的运动学方程;使用2个模糊控制器分别对上楼梯过程中单双腿支撑周期内的关节轨迹输出进行离线学习训练,通过嵌入式视觉系统采集环境信息作为控制器的输入信息,并进行实时控制;同时为了解决模糊控制器离线训练过程耗时长、结果难收敛的缺点,使用微粒群优化算法对模糊控制器的规则进行优化.实验表明:该方法可以有效减少训练时间,并获得仿人机器人上楼梯过程中较好的稳定控制效果.

摘要：针对机器人足球比赛的特点,提出了一种足球机器人快速行走控制方法,通过嵌入式视觉系统采集比赛现场环境信息,使用数据采集与决策双线程软件设计,可以在线实时调整机器人的行走路线,使足球机器人进行快速的行走.同时通过线性插值的方式使机器人底层行走不同步态之间进行光滑衔接,最后通过仿真和实物证明该控制方法的有效性.

摘要：在人体骨架结构动作识别方法中,很多研究工作在提取骨架结构上的空间信息和运动信息后进行融合,没有对具有复杂时空关系的人体动作进行高效表达。本文提出了基于姿态运动时空域融合的图卷积网络模型(PM-STFGCN)。对于在时域上存在大量的干扰信息,定义了一种基于局部姿态运动的时域关注度模块(LPM-TAM),用于抑制时域上的干扰并学习运动姿态的表征。设计了基于姿态运动的时空域融合模块(PMSTF),融合时域运动和空域姿态特征并进行自适应特征增强。通过实验验证,本文提出的方法是有效性的,与其他方法相比,在识别效果上具有很好的竞争力。设计的人体动作交互系统,验证了在实时性和准确率上优于语音交互系统。

摘要：提出了一种基于运动相似性的仿人机器人前向倒地动作设计方法.首先,分析了运动相似性并提出了关键姿势同步转换方法;其次,为机器人前向倒地运动四级倒立摆建立了相似性变换条件下的动力学约束方程与关联的物理条件约束;再次,引入参数化优化控制与强化技术,对机器人的触地过程进行了参数化优化.实验结果表明了该方法的有效性.

摘要：为了解决超市不同地点环境差异对自主采购机器人的室内定位和导航的不确定性影响,自主采购机器人上层采用基于改进的视觉同时定位与地图创建(ORB-SLAM)的智能决策模块,通过一种YOLOv3深度学习算法识别超市常见物品,提出了一种动态地图构建模式。通过有限元分析设计机械抓手,实现机器人自主物品抓取。自主设计的智能移动超市购物机器人测试的结果表明,所提方法具有很好的实时性和鲁棒性。

摘要：借助对ＡｕｔｏＣＡＤ ２０００软件包的分析，对块及应用 Ｖｉｓｕａｌ ＬＩＳＰ的二次开发进行了初步研究，为模具ＣＡＤ系统中图形处理技术提供了理论依据。结果表明，利用块和二次开发工具，可缩短模具设计周期，提高模具ＣＡＤ系统中图形处理的效率。