摘要：针对传统teb(time elastic band)算法在智能小车通过狭窄通道时容易陷入局部最优,同时通过弯道时容易出现加速度突变等局限性,在传统teb算法的基础上,结合同源teb轨迹优化算法,在动态时变障碍物的环境中对传统teb算法进行改进.首先,通过构建拓扑地图搜索所有可行路径;然后,通过代价函数对每条路径进行评估,确定最优路径;最后,额外添加加速度约束,保证智能小车平顺通过弯道.实验结果表明,本文算法能够针对狭窄通道快速找到最优合理路径,同时也能大大抑制智能小车在通过弯道时加速度的冲击突变.

摘要：在智能小车的控制系统中,小车周围的环境会随着车体的运动而不断地发生变化,从而影响智能小车下一步的运动控制。针对这一问题,论文设计了一种基于A^(*)算法和teb算法的智能小车自主导航避障系统。该系统采用Jetson Nano作为核心控制器,运行Ubuntu 18.04系统,并安装有ROS机器人操作系统。同时,该系统选取STM32作为运动控制器的主控板,板上装备IMU,可以实现对四路直流电机的闭环操控。智能小车利用激光雷达不断地扫描周围的环境,采用IMU与轮式里程计融合定位的方法,获取融合滤波后的里程计信息,从而实现智能小车的自主导航避障功能。最后,通过数值仿真和实验调试对所提方法进行验证,结果表明该系统能有效精确地定位,并实现自主导航与避障。

摘要：移动机器人根据teb(timeelasticband)算法优化求解出轨迹点序列,然后通过时间差分计算移动机器人所需的控制量,这种方式在实际应用时由于速度与角速度的频繁跳变,导致对阿克曼底盘移动机器人的运行控制不佳、转向不平稳等问题。为了改善控制效果,将teb下发的移动机器人控制量进行了改进,融合Stanley算法考虑机器人实际位姿与最优轨迹点之间的航向误差与横向误差,定义基于误差的非线性比例函数来求解移动机器人实时跟踪的控制率,以此设计移动机器人的运动控制器,并搭建基于ROS平台的路径规划控制模块进行仿真和实车测试,实验结果验证了所设计融合算法的有效性,可以实现阿克曼形式的底盘移动机器人可靠、平稳的路径规划和运动控制功能。

摘要：针对无人车配送系统的关键技术,设计并实现了一种基于ROS的无人车配送系统,以提高物流效率和降低成本。首先,根据ROS操作系统的特点分析了移动机器人系统结构,设计了无人车配送系统的硬件框架,并搭建出无人车。随后,利用ROS操作系统提供的工具包,设计了激光SLAM算法进行自主建图,设计了teb算法和运动控制策略进行环境感知和路径规划,实现了无人车的运动控制和自主导航。最后,为了实现远端操控,采用C#编写了远端客户端操控程序,对Socket编程实现了与无人车的通信,通过发布控制指令实现了无人车配送系统的运行控制。实验验证表明,所设计的无人车配送系统能够实现可靠的自主建图、定位和导航,运行稳定可靠,为无人车配送系统的实际应用提供了一种参考方案。

摘要：路径规划算法是室内移动机器人应用中最重要的算法之一。根据室内移动机器人在动静态环境下实时避障规划出一条最优路径的要求,设计一种新的路径规划算法。通过删除冗余点并平滑路径的方式对A*算法进行改进,又将其与teb算法相结合,实现从指定起始点到指定目标点的路径选择及移动。实验结果表明,利用该算法可得到耗时短、平滑的路径,实时躲避动态障碍物,有效地避免陷入局部最优解的问题。