在移动机器人全局最优路径规划中,提出了一种对地图特征定向采样的改进A*算法,指在确保安全的前提下兼顾算法的效率和最优性。此算法分为三个部分,第一部分地图前处理,为确保路径安全无碰撞先进行障碍物膨胀处理,再借鉴基于采样的方法思想,但对地图特征进行定向采样,避免了基于采样的算法的随机性带来的路径成本过高问题。第二部分邻接矩阵构建,将采样所得特征点与始末点连接,将各点坐标及通断信息以邻接矩阵存储。第三部分路径搜索,用邻接矩阵替代原地图,并使用基于搜索的算法找出最优解,此时邻接矩阵信息量远低于原地图,避免了基于搜索的算法在处理大量节点时效率低下的问题。将改进的A*算法与传统A*路径规划算法在栅格地图中进行仿真对比。结果表明,虑移动机器人外围尺寸的障碍物膨胀处理能够确保规划出的路径是安全无碰撞...

针对移动机器人研发过程中成本高、无硬件条件下无法对机器人运动进行控制的缺点,通过仿真实验的方法对移动机器人的关键技术进行了研究。首先,对移动机器人的定位展开研究,在ROS系统内使用gazebo工具构建室内2D环境及带有传感器的移动机器人模型,使用AMCL算法进行定位仿真实验。其次,对路径规划方法展开了研究,在MATLAB中使用A*算法与DWA(动态窗口法)相结合的方法对移动机器人进行了仿真分析。最后,通过对实验结果的分析验证了AMCL(自适应蒙特卡洛)定位方法、A*算法及DWA算法的有效性。

研究了空气介质中超声波的辐射、传播、散射和接收等规律性，作为超声传感系统设计的理论基础和具体参数选择的依据．简述3种具有创新性的超声传感系统：混凝土喷射机械手超声测距测向系统、超声地形障碍检出传感系统和移动机器人超声传感系统的设计和实验结果等．

针对自主移动机器人沿墙导航过程，设计一种收发一体式超声波传感器与步进电机组成的探测系统。介绍此系统的结构和软硬件设计。实验总结超声波波束与目标物的入射角大小对测距稳定性的影响，提出搜寻离墙最近点的方法并应用于移动机器人自身位姿的矫正，且推广应用于移动机器人的环境探测。

针对现有移动机器人路径规划方法运行效率低的问题,提出一种基于改进模糊自适应遗传算法的路径规划方法。基于领域知识对初始路径进行可行性筛选,提高可行路径比例。采用模糊逻辑控制器动态整定遗传算法运行参数,提高路径寻优速度,避免陷入局部最优路径;综合考虑机器人运行安全性要求,引入余弦函数平滑度评价因子,对不同的路径夹角施以不同的惩罚项,以改善路径平滑度。仿真结果验证了改进算法解决路径规划问题的有效性。

针对PRM算法运行速度慢、难以针对狭窄通道采样的问题,提出一种栅格概率路径图算法。用栅格划分地图,并根据栅格内障碍物面积,划分栅格威胁等级,并依此使用不同采样策略。提出一种采样点落在障碍物内的重采样方法,提升了采样效率,增加了在狭窄通道内的采样。同时,改变连接策略,连接采样点时,不再遍历所有点,只与附近栅格进行连接,减少算法耗时。生成路径后,对路径进行优化与平滑,提升路径质量,使之符合移动机器人运动约束。通过仿真分析得到

提出的一种STEDF的可视图建模方法,可有效的提高环境模型建模效率,并且使移动机器人在路径规划的算法更加高效。在环境模型中通过删减融合一些不必要障碍物的手段,利用机器人所在的起始点、目标点和障碍物之间的关系,在不对路径规划的结果有影响的情况下建立一种极大程度下减少可视边的可视图。该方法在前期的环境建模中由于可视边是移动机器人的路径的原因,所以节约了很多环境建模的时间。根据有效的仿真结果可知,这里的方法极大程度的使路径规划算法的速率在原来的基础上取得了非常大的进步。

文中在移动机器人的运动学和动力学模型的基础上,对移动机器人控制算法进行了设计。采用backstepping积分法实现轨迹跟踪,神经元网络控制算法实行速度跟踪。仿真结果验证了控制算法的有效性。

为了满足移动机器人定位系统测试平台中对机器人几何中心位置的测量,设计了机器人定心装置。通过该装置能对机器人进行定心,并可用该装置上与其同心的激光测距仪作为机器人中心对机器人坐标进行测量。首先对移动机器人定位系统测试平台进行总体介绍,并对定心装置的需求与功能进行分析,然后对定心装置进行总体结构设计及核心机构的具体设计,并对其进行优化设计。实际应用表明,这种方式测量机器人的位置坐标是可行的。

以四轮八驱全向移动机器人为研究对象,结合ROS系统软件框架,设计了机器人底盘ARM运动控制器。首先根据底盘硬件架构,得出ARM控制器硬件资源输入需求;根据硬件资源需求对各功能模块原理进行设计,并实际制作焊接了ARM控制器实物;在软件层面上在STM32F407内核上移植了ROS底层封装库,通过Topic话题的订阅和发布与顶层IPC工控机进行数据通信。