导读:本文包含了移动机器人平台论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:机器人操作系统,路径规划,激光雷达,SLAM
移动机器人平台论文文献综述
黄虎,黄鹏,钟山,龙天瑶,黄元辉[1]（2019）在《基于激光雷达和高德地图的移动机器人平台设计》一文中研究指出为了解决传统机器人在室外远距离路径规划和避障等问题,设计了一种基于激光雷达和高德地图的室外移动机器人平台。在进行路径规划时,平板电脑运行基于高德地图API的导航App进行全局静态路径规划,将全局路径分割为多个子目标点,利用迭代法将子目标点经纬度送入运行ROS中的树莓派。通过坐标转换与扩展卡尔曼滤波,对GPS与里程计数据进行融合,结合激光雷达等传感器进行SLAM,并利用D*算法进行短距离动态路径规划与避障。进行了1.2 km的室外试验,结果表明:该设计能够有效地在室外进行远距离路径规划与避障,解决了传统移动机器人远距离路径规划与导航的问题。(本文来源于《自动化与仪表》期刊2019年08期）
李鹏,劳彩莲,杨瀚,冯宇[2]（2019）在《基于移动机器人平台的玉米植株叁维信息采集系统》一文中研究指出为了快速、无损、自动获取玉米植株的叁维信息,设计了一种基于移动机器人平台的玉米植株叁维信息采集系统。首先,通过四轮驱动移动机器人与升降平台配合,精准控制Xtion深度相机多视角采集盆栽玉米植株的叁维点云数据;然后,对获取的点云进行配准拼接与滤波,实现玉米植株的叁维重建;最后,对重建后的玉米模型进行叶片的分割与参数测量。该系统的移动机器人运动误差可以控制在1 cm之内,玉米植株叶片参数测量误差在1%～5%之间,证明了该系统进行玉米植株叁维信息采集的可行性。(本文来源于《农业机械学报》期刊2019年S1期）
孙鹏飞[3]（2019）在《跌倒检测算法研究及其在移动机器人平台系统实现》一文中研究指出随着人口老龄化加剧,世界各国都面临老龄人口增加和医疗资源紧张的社会问题,这其中对老人进行跌倒监测和救护是重点之一。世界各国研究机构和企业针对跌倒检测方案开展了广泛的研究和试验,很多跌倒检测算法和商业产品相继问世,但普遍存在准确率低、实用性有限、用户使用体验差等问题。随着人工智能和自动化技术的发展,移动机器人在各个领域中起到了越来越重要的作用,在跌倒检测任务中亦是如此。移动机器人在改善用户体验和增强人机交互的同时,可以弥补传统检测方案灵活性不足的缺点。本文以此为出发点,旨在研究并实现一套基于移动机器人的跌倒检测算法,提高算法的准确性并且在实际生活场景下改善用户的使用体验。本文的主要工作和贡献总结如下:(1)讨论了目前国内外各种跌倒检测算法存在的优缺点,对老年人的日常行为进行了总结。详细分析了人体在跌倒过程中和跌倒后的姿态特征变化,对跌倒动作进行了定义,指出了检测算法可以根据人体跌倒后的动作特征、人与地面的语义关系两个方面进行设计和实现。(2)利用跌倒过程中人体轮廓特征变化较大的特点,设计并实现了一种基于人体轮廓特征的跌倒检测算法。算法首先使用目标检测算法检测人体目标区域,然后提取人体区域宽高比、质心高度、离地高度和方向角四种特征,训练SVM分类器进行分类,算法在公开数据集上的精确率高于现有算法。(3)提出了一种新的检测算法CRN(Coexistence Relation Network)。CRN在提取目标本身细节特征的同时,有效地利用了全局上下文信息辅助检测任务,提高检测算法的准确率。CRN是端到端的,可以简化训练和测试过程,保证了算法能够快速准确地完成检测任务。多个公开数据集上的实验结果表明CRN可以将目标检测的mAP提高1%左右,动作识别提高1.3%,跌倒检测提高1.7%。(4)搭建了一套基于移动机器人的跌倒检测系统,验证了本文算法在有限计算资源条件下的有效性和实用性。移动机器人负责图像的采集、传输以及进行检测位置的调整,引入云端检测平台来完成接收数据、跌倒检测和报警等任务。在实际场景下,整套系统可以流畅的完成跌倒检测任务,有着较好的用户体验。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-05-27）
杨记周,胡广宇,许玉云,骆永乐,双丰[4]（2019）在《室内移动机器人平台设计与实现》一文中研究指出针对目前智能移动机器人只能在单一楼层间工作的现状,对智能移动机器人在不同楼层间切换工作环境的问题进行了研究。基于机器人操作系统(ROS),设计了一套智能移动机器人研究平台IIMR-I,使用自身携带的激光雷达传感器、惯性测量元件(IMU)、超声波和深度相机感知外界环境信息,使用里程计获取自身位移信息,并通过卡尔曼滤波对传感器数据进行滤波处理。使用即时定位与建图(SLAM)技术,构建分辨率为5 cm的高精度栅格地图,并在此基础上进行全局和局部路径规划,实现了机器人的导航和壁障功能。使用蒙特卡洛定位的方法,在机器人导航过程中可以实时确定机器人位姿,其相对定位精度可达10 cm。通过使用深度相机能够识别出电梯按钮的叁维坐标,并使用机械臂按下目标楼层按钮,实现了机器人按电梯的功能。(本文来源于《自动化仪表》期刊2019年05期）
邓豪[5]（2019）在《移动机器人平台的运动目标识别与跟踪技术研究》一文中研究指出随着近些年移动机器人在智能服务和智慧城市等各领域的不断发展,其对运动目标的跟随和运动响应也愈发受到关注。随着机器视觉相关技术的持续进步,基于序列图像分析处理获取目标运动状态凭借其成本低、适应性广、部署难度小而广泛应用。但现有识别与跟踪方法尤其是只有第一帧初始信息再无其它先验知识的无模型跟踪方法,存在环境适应性不足、计算量太大、长时间鲁棒性差等特点,使其难以部署于移动机器人平台或良好适应于作业环境。针对以上问题,本文对移动机器人平台的无模型运动目标识别与跟踪技术展开研究。首先,本文对基于特征匹配方法将感兴趣前景目标从序列图像中识别出来进行了研究。对于机器人作业场景图像广泛存在的光照影响设计了自适应Gamma光照均衡方法,采用性能稳定的ORB特征点提取及特征描述方法提取场景图像中的特征点,再通过kNN匹配得到当前帧中目标特征点集。其次,通过金字塔LK光流方法获取序列图像间经成像映射后的目标运动信息,由于光流极易受到环境中的光照干扰,使用了前向-后向误差控制和NCC相似度控制方法对跟踪特征点集进行筛选。再者,为了使系统对应用环境良好适应,保持系统长时间持续鲁棒,并使系统能够在丢失目标之后避免再次手动指向而恢复运行,对基于特征点的检测-跟踪融合框架进行了研究。由于特征匹配和运动表达存在歧义性,本文设计了空间相邻度和特征相似度结合的密度可达条件,并通过密度聚类完成外点筛除。同时对于第一帧中初始信息随着识别与跟踪过程持续进行参考性持续降低容易导致检测结果错误的问题,采用了在序列图像中选取鲁棒关键帧对参考基准进行持续动态更新的方法以适应目标或环境的持续变化。除此之外,还利用目标位置在相邻图像帧之间的相关性,通过当前帧中获得的目标位置及运动状态对后序帧中目标位置进行预测,降低冗余图像信息干扰的同时提升系统实时性。最后,本文搭建了移动机器人图像处理平台,在现实场景进行了适应性测试,并在标准数据集上将本文方法与近年优秀跟踪方法进行了对比实验。(本文来源于《西南科技大学》期刊2019-05-01）
郝奇[6]（2019）在《基于ROS的室内自主移动抓取机器人平台设计与研究》一文中研究指出近年来,随着计算机技术、传感器技术和人工智能的快速发展,室内移动机器人技术也不断地向自主智能化的方向前进,如仓储物流机器人、迎宾机器人、送餐机器人和扫地机器人。然而这些移动机器人多数使用红外引导、磁条导航和二维码导航技术,大部分都有轨迹固定、非自主移动、依赖特殊环境、安装费时和成本高的缺点。ROS(Robot Operating System),即开源机器人操作系统,提供了一个完整开放的机器人研究和开发平台,提供了易于使用的框架和许多开源算法库,让用户迅速开发出先进的机器人应用程序。因此本文依托ROS系统,设计了一个基于Navigation和MoveIt架构的自主移动抓取机器人平台,并进行了功能的测试与实验。自主移动抓取机器人是移动平台搭载机械臂,融合了移动平台活动范围大和机械臂自由度高的优点,其自主功能分别来源于激光雷达和深度相机的感知、ROS系统及其开源算法的上层规划。机器人上位机控制器使用树莓派3B和PC,并使用了主从机和远程控制的方式,缓解了单一平台的计算压力,方便了机器人调试和人机交互。机器人下位机控制器使用Arbotix_M和KFBC4S1,分别用于机械臂和底盘的运动控制及数据反馈接收。传感器使用了HLS_LFCD激光雷达和Kinect_V1深度相机分别用于移动定位导航和对目标物体的识别定位。对于移动导航平台,设计采用ROS的Navigation架构建立机器人导航系统,具体使用二轮差分运动模型计算Odom,使用激光雷达和Hector实现了SLAM建图,使用AMCL进行机器人定位,然后调用Move_base节点实现了路径规划,结果发送到下位机控制器,实现了移动平台的导航。对于机械臂导航平台,设计采用MoveIt架构和深度相机建立了机械臂导航系统,具体使用相机获取RGB图和Depth图,使用模板匹配实现了目标识别定位,使用PCL点云库对Depth图像进行叁维重建,计算被识别物体形心点的叁维坐标,并将结果发送给机械臂控制系统,然后编写笛卡尔运动规划程序,调用OMPL的RRTConnect算法进行采样运动规划,实现了机械臂结合机器视觉的自主抓取操作。本文按照机器人设计的功能需求,对机器人软硬件平台进行了一系列的测试和实验,结果验证了机器人平台的可行性和稳定性,为后续设计开发更精准、高效、稳定的工业级产品奠定了基础。(本文来源于《安徽工业大学》期刊2019-03-31）
李威燃[7]（2019）在《基于移动机器人平台的声源定位技术研究》一文中研究指出随着科学技术的高速发展,智能化产品逐渐被广泛运用到众多领域,如日常生活、科研、计量和预测、以及工业生产。信号采集与处理作为智能化产品采集外界信息的手段,是智能化产品不可或缺的重要组成部分。声源信号具有传播能力强、抗干扰能力强、.具有较强的衍射能力等众多优点。因此,声源定位技术逐渐成为研究热点,声源定位技术在移动机器人领域也得到了越来越广泛的应用。然而,在获取声源信号的过程中,会不可避免地受到外部因素干扰,如环境噪声和混响,这可能导致一些问题,如声源定位系统精度差和实时性能不理想等。本论文针对现有的一些麦克风阵列模型及声源定位算法进行了深入研究,针对目前声源定位技术在室内环境中的定位精度,受噪声和混响因素影响较大的问题,提出用非线性滤波技术对声源位置进行估计,并与移动机器人平台结合,使机器人辅助声源定位系统进行声源定位,从而进一步提高声源定位精度。具体工作内容如下:(1)对声源定位算法的研究现状进行了归纳。由于考虑到实验成本和产品性价比的原因,着重研究了基于时延估计算法的声源定位方法。(2)在进行声源定位之前,对声音信号的采集方式以及处理方式进行了详尽的研究,为得到质量较好的声音信号打下基础。之后再对声源的两种研究模型进行详细介绍,并对近场声源模型和远场声源模型的选择进行区分。(3)对麦克风阵列拓扑结构进行了深入研究,根据现有的麦克风阵列拓扑结构,设计了一款六元平面六边形麦克风阵列结构,推导了出了运用六元平面六边形麦克风阵列进行声源定位的空间几何定位方法。(4)对较为常见的广义互相关时延估计法和最小二乘自适应滤波时延估计算法进行了深入的研究。经过对比发现最小二乘自适应时延估计具有更加优良的抗混响能力,并选择此种时延估计法作为本文基于非线性滤波声源定位技术的状态变量的初始值。提出了一种基于非线性滤波技术声源定位的方法,对麦克风阵列元之间的时延和声源目标的位置进行同时估计。(5)构建了一个移动声源定位机器人系统。该机器人系统可以在声源跟踪的同时,通过对机器人自身姿态的调整,对麦克风阵列姿态进行调整,使声源目标一直处于二维麦克风阵列最佳的采集角度范围内,从而进一步提高声源定位的精度。最后,通过实验,验证了此种算法的定位精度和实时性能。(本文来源于《浙江大学》期刊2019-03-01）
周卫华,张德发[8]（2018）在《四轮移动机器人平台的设计与实现》一文中研究指出提出了一种基于连续切换轮的移动机器人平台的设计与实现。每个连续切换轮由十根自由运动的辊子组成,轮子不仅能轴向滚动,同时每根辊子也能绕自身轴旋转。轮子采用直流无刷电机单独驱动的方式。主控制器采用工控主板,通过PCI插口扩展CAN通信卡,与四个电机驱动器组成一个CANOpen通信网络。通过CANOpen网络,工控主板可以实时地与四个电机驱动器通信,工控主板发送指令给电机驱动器,电机驱动器反馈电机电流、转速和位置等信息给工控主板。试验结果表明,基于控制系统的移动机器人,通过四轮的运动学组合,能实现全向运动,为以后的深入研究打下基础。(本文来源于《电气自动化》期刊2018年05期）
付威[9]（2018）在《移动机器人平台视频监控系统的设计与研究》一文中研究指出在最近十年以来,随着信息技术的综合发展,智能机器人已经大规模应用到人类的生产生活中。搭载监控设备的具备自主导航定位能力的移动机器人,通过预先对场景进行建模,可以部署在水电站、生产车间、机场大厅等工业生产和人类生活环境中。目前,结合移动机器人技术的监控视频采集系统的研究已经成为学术界和工业界的研究热点。本课题主要解决将视频监控技术运用于移动机器人工作环境的具体工程问题。首先,本文搭建了一套移动机器人监控视频采集平台。结合现有的机器人底盘技术,本文自主设计了相应的底层硬件控制单元和上层设备管理单元,实现与机器人相关硬件设备的控制和数据获取。随后,本文研究了移动机器人平台监控视频的采集和编码方法,设计了视频采集模块。在保证系统较低功耗的前提下,利用平台硬件加速能力实现视频数据的高效H.264/AVC编码。同时,软件方案支持多种编码方法,为后续开发提供了良好的扩展性。整个采集模块运行于通用硬件设备和软件平台,具备良好的设备替换能力和软件移植能力。通过在不同平台使用不同视频采集和编码方法进行对比实验,验证了本文方法的有效性。然后,针对弱网络环境下的数据传输,以数据完整性和数据快速传输为目标,本文设计了监控视频的传输模块。本文通过线程池并发传输的方式加速数据在网络中的传输速度,提升网络带宽的使用效率。同时,通过在服务端维护网络连接的上下文信息,避免数据在频繁的网络中断和接入点切换中重复传输。通过在局域网和公网下的多组实验,验证了本文数据传输方法对数据传输加速的有效性。最后,本文设计了监控视频内容分析模块。基于机器学习技术,采用支持向量机分类器作为目标检测器,通过事先输入样本对分类器进行反馈训练,得到具备环境适应性的目标检测单元。输入监控视频作为目标检测的数据源,将目标检测结果保存在数据库中。基于前后端分离的RESTful架构设计了用户交互系统,用于展示监控视频分析结果,便于用户对视频进行管理。通过对比实验,证明本文方法在具体场景中具备实用价值,并且相对于已有模型有了明显改进。(本文来源于《电子科技大学》期刊2018-04-09）
张强[10]（2017）在《多关节核环境移动机器人平台的机构设计与实现》一文中研究指出核聚变能是一种可以从根本上解决人类能源问题的清洁能源。近年来,受控核聚变研究取得了若干突破性进展。为了保持核聚变试验装置的正常运转,需要对其反应舱进行定期维护。然而,反应舱内部物理和几何条件复杂。除了具有高温、高真空和核辐射等特点之外,工作空间也异常狭小,维护人员不宜直接进入舱内对相关部件进行操控。因此,亟需研制一种可以替代人完成相关探测和维护任务的遥操纵机器人系统。在上述背景下,本文针对实际应用需求设计并实现了可用于反应舱内部环境的、具有移动、观测和一定操控能力的多关节遥操纵机器人系统。本文的主要学术贡献及创新点如下:1.以核聚变试验装置EAST为对象,设计并实现了一种适用于核聚变反应舱内部环境的、各关节间可同步协调运行的悬空式多关节移动机器人系统。在结构上所述系统由前端的观测机构、中部的多个悬空机械臂和后端的直线轨道推送装置所组成。在控制上则采用轨道推送加悬臂调整的复合操控方案。2.以核聚变试验装置EAST为对象,设计并实现了一种可在核聚变反应舱底部V型槽面上行走的蠕动式多关节移动机器人系统。该系统采用链式结构设计,由n个(n≥2)蠕动单元串联构成。每个蠕动单元为一个叁段式结构,由两个位于两端对称设置的前、后体节和一个可做轴向运动的中体节所组成。对蠕动式移动机器人系统的行走步态进行了规划和分析,并据此构建了相关的多轴协调运动控制方案。3.将前述悬空式多关节移动机器人系统和蠕动式多关节移动机器人系统进行组合,构建了可通过双向协调控制完成重载荷复杂操纵任务的多机器人协调控制系统。为此,在蠕动式多关节移动机器人系统上设计并实现了用于承载和支撑悬空式多关节机械臂的支撑机构。借助于该支撑机构可完成两台机器人之间的协调控制。这里,分析了所述支撑装置对于悬空式多关节机械臂的重力补偿效应,研究了如何通过双向协调控制提升整个系统的负载能力。4.为了验证所研发系统的有效性,利用实际研制的两台多关节移动机器人原理样机开展了实验研究。为此,实际搭建了 EAST核聚变反应舱的模拟环境,并据此对原理样机各组成部分的基本运动及承载性能进行了测试。实验结果表明,所研制的机器人原理样机具备良好的运动力学性能以及承载性能,在功能上满足设计要求。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2017-10-01）
移动机器人平台论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了快速、无损、自动获取玉米植株的叁维信息,设计了一种基于移动机器人平台的玉米植株叁维信息采集系统。首先,通过四轮驱动移动机器人与升降平台配合,精准控制Xtion深度相机多视角采集盆栽玉米植株的叁维点云数据;然后,对获取的点云进行配准拼接与滤波,实现玉米植株的叁维重建;最后,对重建后的玉米模型进行叶片的分割与参数测量。该系统的移动机器人运动误差可以控制在1 cm之内,玉米植株叶片参数测量误差在1%～5%之间,证明了该系统进行玉米植株叁维信息采集的可行性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
移动机器人平台论文参考文献
[1].黄虎,黄鹏,钟山,龙天瑶,黄元辉.基于激光雷达和高德地图的移动机器人平台设计[J].自动化与仪表.2019
[2].李鹏,劳彩莲,杨瀚,冯宇.基于移动机器人平台的玉米植株叁维信息采集系统[J].农业机械学报.2019
[3].孙鹏飞.跌倒检测算法研究及其在移动机器人平台系统实现[D].北京邮电大学.2019
[4].杨记周,胡广宇,许玉云,骆永乐,双丰.室内移动机器人平台设计与实现[J].自动化仪表.2019
[5].邓豪.移动机器人平台的运动目标识别与跟踪技术研究[D].西南科技大学.2019
[6].郝奇.基于ROS的室内自主移动抓取机器人平台设计与研究[D].安徽工业大学.2019
[7].李威燃.基于移动机器人平台的声源定位技术研究[D].浙江大学.2019
[8].周卫华,张德发.四轮移动机器人平台的设计与实现[J].电气自动化.2018
[9].付威.移动机器人平台视频监控系统的设计与研究[D].电子科技大学.2018
[10].张强.多关节核环境移动机器人平台的机构设计与实现[D].中国科学技术大学.2017