摘要：实验引入超宽带UWB(Ultra Wideband)定位技术,结合TOA(Time Of Arrival)算法,设计并实现了移动机器人自主定位系统.在定位系统中,超宽带定位标签与基站相配合,测量出标签与各基站间的超宽带信号传输时间,经标签输出后,51Duino控制板通过串口接收数据并结合TOA算法解算出机器人位置坐标,再经串口通过Wi-Fi模块将位置坐标上传到上位机定位软件进行存储和显示,上位机软件同时可以根据坐标数据在选定的地图文件上标记机器人移动的实时轨迹.实验结果表明,该定位系统可以稳定地为机器人提供准确的位置定位服务,定位误差仅约为10cm左右,定位精度较高.

摘要：针对目前智能移动机器人只能在单一楼层间工作的现状,对智能移动机器人在不同楼层间切换工作环境的问题进行了研究。基于机器人操作系统(ROS),设计了一套智能移动机器人研究平台IIMR-I,使用自身携带的激光雷达传感器、惯性测量元件(IMU)、超声波和深度相机感知外界环境信息,使用里程计获取自身位移信息,并通过卡尔曼滤波对传感器数据进行滤波处理。使用即时定位与建图(SLAM)技术,构建分辨率为5 cm的高精度栅格地图,并在此基础上进行全局和局部路径规划,实现了机器人的导航和壁障功能。使用蒙特卡洛定位的方法,在机器人导航过程中可以实时确定机器人位姿,其相对定位精度可达10 cm。通过使用深度相机能够识别出电梯按钮的三维坐标,并使用机械臂按下目标楼层按钮,实现了机器人按电梯的功能。

摘要：该文设计基于机器视觉技术的变电站巡检机器人自动导航系统,有效规划巡检机器人巡检路径,实现巡检机器人自动导航。该系统利用以PIC16F73为单片机的核心控制器,通过机器视觉采集模块采集变电站巡检设备和路线图像,经过图像处理模块分割、去噪处理后,由无线传输模块传输至巡检导航模块,结合栅格法和蚁群算法得出变电站巡检机器人路线规划最优路线;利用PID控制器控制巡检机器人按照规划路线行驶,实现变电站巡检机器人自动导航。实验结果表明,该系统无线通信性能好、覆盖范围广,可准确采集变电站巡检设备和路线图像并精准实现巡检机器人定位,能够有效规划巡检路线,实现巡检机器人自动导航。

摘要：针对粒子滤波网络(PF-Net)模型用于高度不确定环境中进行机器人视觉定位需要大量粒子才能精准定位的问题,提出一种自适应软重采样粒子滤波网络(ASRPF-Net)。为更好提取观测信息和地图信息,采用卷积神经网络(CNN)学习观测图像信息和地图信息,能够有效降低学习的复杂性,提高粒子权重的准确性。在重采样过程中加入决策,提出一种自适应软重采样方法,使模型能够判断是否需要进行重采样,达到减少粒子数量,减缓粒子集退化,提高机器人定位准确性的目的。在House3D和DeepMind Lab仿真环境上的实验结果表明,该方法比其它网络模型具有更高的定位精度和更好的鲁棒性。

摘要：传统贝叶斯数据融合算法中存在线性化缺陷,其在融合测量信息与里程计信息时,不能充分利用测量信息,导致机器人的定位出现较大误差。针对该问题,基于原始激光扫描数据进行特征提取,在得到有效测量信息后,引入迭代贝叶斯数据融合策略,利用非线性最优方式,通过一系列线性化点逐步接近最佳收敛值,达到降低定位误差的目的。实验中,将该特征提取方法应用于Victoria Park数据集,对迭代贝叶斯数据融合算法和传统算法进行性能比较,比较结果表明,该算法的定位轨迹与真实路径的吻合程度更高,相同条件下,对噪声的容忍能力更强。

摘要：传统植树设备多为手持挖坑机,由操作者手提作业,只能实现栽种全过程中的一个步骤,如挖坑、培土或浇水等步骤中的一个,其余环节无法实现,或仍然依靠人力,自动化程度低,工作效率低,亟需研发新的智能化机械产品。针对这种现状,课题组设计研发了一款全自动栽植一体园林机械。仿真结果表明:该挖穴栽植一体机具有高度的自动化、集成化水平,能完成挖穴、栽植、培土及浇水等全过程作业,并能保证各机构运行合理、无干涉,做到自动循环作业,为植树机的自动化、智能化发展提供思路。

摘要：针对图书馆管理中藏书上架等基础操作仍然需要人工手动完成的问题,提出一种无人化智慧图书馆管理系统。在机器人运行中通过视觉传感器采集地标实现自主定位,并利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对机器人运行流程中的位置和姿态数据进行校正。针对机器人行进轨迹的准确性和图书分类速度进行实验,采用该研究设计的EKF优化算法校准的轨迹误差平均值降低了55%,最大误差降低了32.8%,标准差降低了73.4%;每本图书放置平均耗时为1.8分钟,平均耗时下降了41.9%。