本文以Pioneer3一AT型室外轮式移动机器人为平台，利用卡尔曼滤波融合多传感器的测量数据，并将鲁棒控制原理用上移动机器人的定位上。
上传时间： 2013-12-07
上传用户：wpwpwlxwlx
一本英文版的机器人视觉的书，很精彩，是室内移动机器人视觉的基础。
上传时间： 2013-12-08
上传用户：liuchee
路径跟踪是机器人视觉导航控制基本技术之一，为使机器人沿地面彩色引导线自主运动，并能在适时离线执行任务 后自动返航，提出了一种用可编程逻辑器件(CPLD)实现的视觉伺服PID 控制方法。该方法利用图像特征反馈对其所跟踪的 路经进行实时识别跟踪。仿真结果表明，该方法改善了控制算法的实时性，提高了移动机器人的路径跟踪精度与速度。
上传时间： 2013-12-26
上传用户：zhengzg
一个外国人网站上的资料，移动机器人slam方面的
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上传时间： 2014-01-10
上传用户：磊子226
一个外国人网站上的资料，移动机器人slam方面的
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上传时间： 2013-12-23
上传用户：妄想演绎师
一个外国人网站上的资料，移动机器人slam方面的
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上传时间： 2014-01-21
上传用户：zjf3110
自主移动机器人是目前机器人发展的主流，随着其应用领域的不断扩展和自动化程度的进一步提高，对机器人的功能提出了更高的要求，特别是需要各种具有不同智能程度的机器人，能够设定自己的目标，规划并执行自己的任务动作，不断适应环境的变化。在移动机器人相关技术研究中，导航技术是其核心，而路径规划是导航技术研究的一个重要环节和组成部分。路径规划是智能移动机器人研究的核心内容之一，它起始于20世纪70年代，迄今为止，已有大量的研究成果报道[1]。大多数国内外文献将此问题称为Path Planning，Find-Path Problem， Collision-Free，Obstacle Avoidance，Motion Planning，etc．。所谓移动机器人路径规划技术，是指移动机器人在一定的环境（通常具有障碍物）中，能够按照某种标准，如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等，自行规划出一条到达指定终点的无碰路径，同时高效完成作业任务。
标签： 机器人；路径
上传时间： 2015-03-16
上传用户：Freesky1
利用matlab实现的移动机器人的轨迹跟踪的动画
标签： 轨迹
上传时间： 2019-12-16
上传用户：ASHENYAOGAO
嵌入式智能机器人平台研究摘 要：针对传统工业机器人采用的封闭式结构的局限性，在WindowsCE．NET系统基础上，通过剪裁定制 ，去 除冗余的功能，搭建嵌入式智能机器人平台．该智能机器人系统具有移动机器人需要的主要感知模块，并有丰富的 运动控制接口及驱动模块．同时 ，设计了多传感器数据融合 、轨迹规划、运动控制、无线网络通信 、图形人机界面等智 能机器人的测试软件和应用模块．该智能机器人平台具有模块化、易扩展、可移植、可定制、硬件体积小、功耗低、实 时性强、可靠性高等优点． 关键词：智能机器人平台；WindowsCE．NET；实时控制；自主机器人；双目视觉；语音识别引言(Introduction) 随着计算机技术 的快 速发展 ，机器 人技术也得 到了飞速发展．然而 ，现有机器人系统在硬件 和软件 开发方面虽然已经趋于成熟，但依然存在一些问题． 它们的硬件多是专用的，软件系统也多采用 Windows 2000或者 WindowsXP系统…．这些机器人系统 主要 存在以下一些缺点 ： (1)系统的实时性差．机器人控制系统是一个实 时性要求非常高的控制系统，作为一般桌面应用的 Windows和 Linux操作系统很难达到高实时性的要 求． ． (2)开放性 以及扩展性差．常见的机器人控制系 统存在的一个 问题就是 系统 的冗余大、开放性扩展 基金项 目：国家 自然科学基金 资助项 目(60475036) 收稿 日期 ：2005—05—16 性差，系统适用于特定的应用 ，不便于在硬件和软件 上进行扩展和剪裁． (3)软件的独立性差．软件结构及其逻辑结构依 赖于处理器硬件 ，难以在不同的系统 间移植． (4)缺少友好的人机交互界面． 2 系统概述(System description) 为促进当前智能机器人研究和应用，迫切需要 开发“具有开放式结构 的、模块化 、标准化 的嵌 入式 智能机器人平台”．这种智能机器人平台具
上传时间： 2022-02-12
上传用户：zhaiyawei
移动机器人路径规划尤其是未知环境下机器人路径规划是机器人技术中的一个重要研究领域，得到了很多研究者的关注，并取得了一系列重要成果。目前已存在许多用来解决该问题的优化算法，但是此类问题属于N-Hard问题，寻求更佳的算法就成为该领域的一个研究热点。为此，根据机器人路径规划算法的研究现状和向智能化，仿生化发展的趋势，研究了一种基于图的机器人路径规划蚂蚁优化算法。算法首先用栅格法对机器人的工作空间进行建模，并用一个状态矩阵表示其状态，由此构造出一个连通图，由一组蚂蚁在图上模拟蚂蚁的觅食行为，从而得到避碰的优化路径。最后，借鉴分枝随机过程和生灭过程的理论知识，用概率的方法从理论上对该算法的收敛性进行了分析，在此基础上，结合计算机仿真结果，证实了本文提出的算法的有效性和收敛性。迄今为止，对于未知环境下机器人路径规划，人们已经探索出了许多有效的求解方法诸如虚拟力场法、基于学习或Q学习的规划方法、滚动窗口规划方法、非启发式方法及各类定位、导航方法等等。近年来，不少学者用改进的遗传算法、神经网络、随机树、蚁群算法等方法对未知环境下机器人路径进行了规划机器人路径规划算法向智能化、仿生化发展是一个明显的趋势.由于已有算法不同程度的存在一定局限性，诸如搜索空间大、算法复杂、效率不高等，尤其对于未知环境，不少路径规划算法的复杂度较高，甚至无法求解，根据日前的研究现状和不足，本文提出了一种用于解决未知环境下机器人路径规划的基于图的蚂蚁算法，理论分析和实验结果都证明了本文算法的有效性和收敛性本课题研究的主要内容本文在用概格法对机器人的工作空间进行建模的基础上，用一个状态矩阵表示其状态，由此构造一个连通图，由一组蚂蚊在图上模拟蚂蚁的觅食行为，从而得到避碰的优化路径并借鉴分枝随机过程和生灭过程的理论知识用概率的方法从理论上对该算法的收敛性进行了分析，结合计算机仿真，证明了本文算法的有效性和收敛性
上传时间： 2022-03-10
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