针对蚁群算法在移动机器人路径规划中存在的历史路径不能被充分利用的问题,提出一种具有通信机制的增强型蚁群算法。根据自然界中蚂蚁触手的接触特性,对历史路径进行整合,以获得更优的复合路径。为了进一步改进算法,提出一种放大的轮盘赌方法来加速收敛。设计自适应的Sigmoid衰减函数来优化不同阶段的启发式信息。针对死锁问题的各种类型,制定了具体的优化策略并减少了死锁蚂蚁的数量。最后进行了参数确定和对比实验,在简单环境和复杂环境下,所提算法的整体性能明显提高,实验结果证明了所提方法的有效性。

为满足在多种地形下更好地完成任务的需求,设计了一种具有行走模式、越障模式和半折叠模式、并可根据不同地形改变运动模式的四足多模式移动机器人。当机器人处于行走模式时,可在普通较平坦路面行走;处于越障模式时,可通过提升腿部高度翻越障碍物;处于半折叠模式时,通过平台的折叠,可缩短轴距,用于较狭窄路况。利用螺旋理论对机构的平台以及腿部进行了自由度分析;运用D-H参数法求解了四足机器人的正运动学方程;利用Adams仿真软件对机器人的3种模式进行了仿真。结果表明,该机器人可完成行走、越障、半折叠平台通过一定宽度通道的任务,实现了机器人的多运动模式。

针对当前变形轮式移动机器人的变形轮姿态调节、下台阶缓冲等问题,基于机械自锁原理,设计了一款新颖的变形轮式移动机器人。借助“推杆”与“平面螺旋副”间的自锁作用,设置升降式万向轮机构,有效地解决了变形轮“轮片回缩现象”,优化了系统的机构控制。该机器人具备可升降的万向轮机构,可有效保证系统的越障能力,降低下台阶过程中的冲击作用。通过对轮子半径、中心距等关键结构尺寸进行设计,提高了机器人的越障稳定性。仿真分析验证了设计方案的有效性。

针对传统萤火虫算法应用于移动机器人路径规划中存在陷入局部最优和搜索精度低的问题,提出一种基于混沌求偶萤火虫算法的移动机器人路径规划方法。设计一种混沌求偶荧火虫算法,该算法采用混沌映射策略初始化种群,优化种群分布不均和搜索范围不足问题;利用求偶学习策略指导雄性萤火虫向雌性萤火虫学习,提高算法的收敛速度和求解精度。建立移动机器人路径规划的环境仿真模型,应用混沌求偶萤火虫算法进行移动机器人路径规划仿真。仿真结果表明:混沌求偶萤火虫算法比传统萤火虫算法和粒子群算法在路径长度上分别减少了3.075%和2.428%,拥有更高的搜索精度和跳出局部最优的能力。

针对渐进最优快速扩展随机树(RRT*)应用于机器人路径规划中时存在精度低、环境适应性差等问题,提出一种基于稀疏节点与双向插值的RRT*改进算法。将目标偏向采样和稀疏节点法引入RRT*算法中,通过避免对局部区域过度的搜索,达到提高初始路径搜索效率的目的;借助三角不等原理思想,对初始路径中的冗余节点进行剔除,并基于双向插值方法对路径节点进行优化,以更短的时间获得次优路径。在多种仿真环境中的实验结果表明:相对于RRT*算法、Informed-RRT*算法和Q-RRT*算法,改进算法的初始路径规划效率提高了61%,次优路径规划效率提高了59%,且在多种环境下均具有很强的稳定性。最后,在实际的机器人路径规划实验中对所提算法的有效性进行了进一步验证。

本文介绍的自主移动机器人平台具有开放性。平台开发采用模块化、分布式结构，能根据用户的不同需求实现相应的配置。可适用于服务、医疗、搬运等行业，具有广泛的参考价值。

为了优化智能轮式移动机器人的控制系统，提出了一种基于ARM微处理器和复杂可编程逻辑器件（CPLD）的嵌入式控制系统。硬件部分采用以ARM和CPLD为核心的模块化设计，软件部分采用实时操作系统μC／OS—Ⅱ，并设计了电机速度调节的控制算法。实现了对机器人驱动电机、超声传感等任务模块的系统控制。仿真和运行实验结果表明，系统运行稳定，控制灵活，达到预期的设计目标。

为实现未知环境下,移动机器人自主定位和导航,构建精准的环境地图,提出移动机器人导航系统设计方法。采用蒙特卡洛算法对机器人进行定位,通过栅格地图扫描匹配方法进行地图构建,利用Dijkstra算法对当前地图进行路径规划。将上位机和下位机串口通信,把上位机路径规划的Twist消息发送给下位机,采用底层控制器来控制电机,实现移动机器人自主运动。实验结果表明:在实际环境中,移动机器人能够从起始点出发,自主绕过障碍物到达目的地,验证了该移动机器人自主导航系统设计方法的有效性。

针对移动机器人运动过程中姿态解算精度较低的问题,提出一种基于三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴磁力计的改进梯度下降算法并应用于移动机器人姿态解算中。改进梯度下降法具有计算量小、解算精度较高的优点,其通过引入动量对梯度下降过程进行加速,提升了原算法的收敛速度。通过引入加速度计信任度,有效降低了加速度计因外界因素造成的剧烈变化而带来的误差。实验结果表明:在加速度计有干扰与未有干扰的情况下,改进算法相较于传统算法的精度分别约提高了3°与0.5°。

在移动机器人的相关技术中,局部路径规划技术是一项关键技术。对于自主配送机器人在配送某些易碎物品或是对运动较为敏感的物品时,为了保证被运输物品的安全性,在路径规划中还要考虑到机器人车体的离心力大小。动态窗口算法是局部路径规划的一种常用算法,针对经典动态窗口算法不能兼顾到机器人在运动过程中的离心力大小,提出了改进的动态窗口算法。在经典动态窗口算法的目标函数中加入离心力的评价项,防止机器人在转向过程中离心力过大导致车体运行不稳定。实验表明:当目标函数中离心力评价项占比更重时,机器人运行的转向半径更大,多数情况下沿直线运行,且在整个导航过程中离心力的最大值更小。