摘要：针对自主跟随机器人定位精度低的问题,设计一种基于UWB的自主跟随机器人定位系统。采用飞行时间测距法,实现机器人与跟随目标之间的高精度测距。为有效抑制室内环境下多路径与非视距等因素的影响,采用卡尔曼滤波器对测距数据进行滤波处理,经三边测量算法对滤波后的测距数据进行解算定位。分别在静态与动态测试环境下对定位系统进行测试,测试结果表明,静态测试环境下定位精度控制在20cm以内,动态测试环境下定位精度控制在30cm以内,可满足自主跟随机器人对定位精度与可靠性的需求。

摘要：基于履带式移动机器人自主跟随控制平台,研究并设计了一种履带式农业机械自主跟随控制系统.结合神经模糊控制(ANFIS)思想,提出一种自适应前视距离自主跟随算法,并进行了履带式移动机器人的运动学求解并建立其纯追踪模型,在纯追踪算法中对前视距离参数进行动态调节.通过将引导车行驶路径划分成多段直线路径组合成的折线路径,使跟随车自主跟随的本质转化为对折线路径的快速跟踪,实现跟随车对引导车的自主跟随.仿真及试验结果表明:折线路径平均横向偏差由0.092m减少为0.022m,调节时间缩短约50%,该算法对折线路径的跟踪精度较高,响应时间短,满足自主跟随需求.

摘要：为解决移动机器人在复杂环境下进行自主跟随的问题,提出一种基于深度相机的自主跟随方法。搭建一个载有深度相机的全向移动平台;通过提取图像中的方向梯度直方图来检测行人,利用社会力模型预测行人的运动状态,结合分段颜色直方图信息提出一种行人模型来识别行人;利用人工势场法进行路径规划,完成自主跟随任务。实验结果表明,应用该方法移动机器人,在有行人干扰或距离行人较近的复杂环境下能够顺利的完成跟随任务。

摘要：全向移动型智能跟随机器人已逐渐应用于工业生产、货物搬运和人们日常生活之中,然而在跟随精度、响应效率和应用场景等方面还存在很多亟待探讨与解决的物理问题.对此,在探究激光雷达感知电磁波测距、麦克纳姆轮的逆运动学解算等物理原理和超宽带(ultra wide band,UWB)无线通信技术原理基础上,设计并研发出一种能够精准、高效实现全向移动、自动避障的系统并制作出一款具有该功能的智能自主跟随智能车.本案例是一个将物理原理应用于人们现代高质量生活场景的范例.

摘要：针对机场,商场,酒店等平坦开阔地区,设计一款基于UWB的自主跟随行李箱,通过UWB基站与UWB标签实现行李箱的定位,依据位置信息决定行李箱的运动转向。STM32处理器控制行李箱电机的启停与转速,从而实现行李箱的自主跟随。实验结果表明,基于UWB的自主跟随行李箱,在较为开阔的地面上,可以选择让行李箱跟随主人行走;即使是在有少量障碍物的平地上且与标签距离较近的情况下,也可较好地跟随。

摘要：为解决非视觉跟随方式的不稳定性,设计了一种基于机器视觉传感器的自主跟随机器人系统。系统具备自主跟随和手动遥控两种模式。采用Processing软件编写手机端应用程序(APP),通过Wi Fi模块向系统发送模式选择命令。在自主跟随模式下,通过开源机器视觉模块Open Mv采集图像信息,采用Micro Python编程实现对跟随标记的识别定位,获取定位坐标,建立向量空间,并调用差速跟随算法使机器人自主跟随标记,以完成自适应移动。在遥控模式下,通过2.4 GHz无线射频模块n RF24L01发送指令,实现了对无法识别目标等特殊环境下的机器人的控制。通过系统硬件设计和软件编程,搭建了一台系统模型机。采用April Tags码作为跟随标记,对系统功能进行了验证。该系统实现了对特定目标的自主跟随以及手动遥控跟随;无线通信稳定,实现了双模控制,满足了预期要求。该系统对跟随机器人的发展起到了有力的推动作用。

摘要：针对现有移动机器人无法实现高精度目标跟随的问题,提出了一种基于深度学习的智能机器人自主跟随算法。设计了一种适用于智能机器人完成自主跟随的机械结构作为硬件平台,利用卷积自编码的深度学习算法处理机器人摄像头获取的位置信息,从而实现目标跟随。基于搭建的智能机器人平台进行测试实验,结果表明所提出的算法能够实现直线与曲线运动的低误差跟随,跟随准确率高于85%,并明显优于其他对比算法,具有良好的实用价值。

摘要：针对跟随机器人在多障碍物的自由空间中,难以对移动目标定位、运动估计并主动跟随的问题,提出一种复杂环境下的自由空间中自主跟随移动目标的多信息融合方法,在移动目标与跟随机器人之间建立多信号源冗余信道,通过扩散式信道切换观测多个信号源信息,合理设计权值进行信息融合,计算出移动目标的中心位置及运动速度和方向。由此,建立多信号源定位模型,分析得出跟随机器人与移动目标间出现障碍物时的跟随方法。在此基础上,设计了随动式的跟随定位系统并进行实验,结果表明:该方法能快速、准确地实现自由空间中跟随机器人在对移动目标的自主跟随。

摘要：针对传统自主跟随机器人采用摄像头图像识别的方法存在跟随对象容易丢失的问题,该文研究并设计了一种基于UWB的自主跟随机器人系统。自主跟随机器人采用双边双向测距(SDS-TWR)的算法计算出标签到基站之间的距离,再通过反余弦定理求出标签和基站之间形成的角度,并将角度和距离信息形成的融合信息通过串口发送给主控制器,通过主控制器对获取的融合信息进行处理,完成跟随目标对象的任务。实践证明,在利用角度大小跟随中,通过减少跟随边长误差,进而减小跟随角度误差,以提高自主跟随机器人的跟随精度,实现自主跟随机器人系统在人员移动密集的环境下对目标对象实时地、准确地跟随。

摘要：利用微软的Kinect传感器获得跟随目标的坐标信息包括深度信息后,在上位机上进行数据处理,计算机器人本体与跟随目标的相对位置,发送控制指令到下位机,通过这样的方式实现本体对设定目标的运动跟随。在进行跟踪的同时从深度图像中判断是否存在障碍物,使用改进的人工势场法进行路径规划,以达到在有障碍的同时顺利完成跟踪的目标的目的。通过设计机器人本体进行实验,获得了预期效果。