未知环境

摘要： 无人水下航行器(UUV)运行时所携带的多元测距声呐在水下环境获取到的数据置信度较低。因此,采用均值漂移聚类算法对所获取到的数据进行预处理,将异常数据与正常数据分为不同的数据类,得到边界点的集合;然后利用Alpha-Shapes算法将边界点连接成轮廓线;并且为了满足UUV跟踪的理想路径需平滑的要求,利用贝塞尔曲线对构建的轮廓线进行拟合;最后,利用控制方法来实现对所构建地图的跟踪,从而解决了UUV在未知海洋环境下的地图构建问题。

摘要： 针对移动智能体在未知环境下的路径规划问题,提出了基于探索-利用权衡优化的Q学习路径规划。对强化学习方法中固有的探索-利用权衡问题,提出了探索贪婪系数ε值随学习幕数平滑衰减的εDBE(ε-decreasing based episodes)方法和根据Q表中的状态动作值判断到达状态的陌生/熟悉程度、做出探索或利用选择的AεBS(adaptive ε based state)方法,这一改进确定了触发探索和触发利用的情况,避免探索过度和利用过度,能加快找到最优路径。在未知环境下对基于探索-利用权衡优化的Q学习路径规划与经典的Q学习路径规划进行仿真实验比较,结果表明该方法的智能体在未知障碍环境情况下具有快速学习适应的特性,最优路径步数收敛速度更快,能更高效实现路径规划,验证了该方法的可行性和高效性。

摘要： 机械手作为能够自动定位控制且可重新编程的多功能机器人,为提高生产效率,提出未知环境下机器人受限机械手PLC阻抗控制系统。分析机械手组成结构,结合理想惯性、黏性阻尼与刚度矩阵,构建阻抗模型;选用西门子S7-200PLC可编程逻辑控制器,明确其主要构成模块与优势;确定旋转编码器、光电传感器等控制系统主要硬件;建立物体空间坐标系,获取定向矩阵;结合协调控制思想,将物体与目标坐标系的六维位移通过空间平移、旋转、连接三种虚拟弹簧表示;计算各类弹簧的储存能量,分别得出弹簧形成的电机力矩,设置阻抗控制规律,针对控制策略设计软件控制程序,完成阻抗系统设计。仿真实验证明,该方法在未知环境下对阻抗具有良好的跟踪性能,能够实现稳定控制。

摘要： 针对未知动态环境下异构无人机集群的分布式联盟形成问题,首先构建了异构无人机集群的联盟任务自动机,实现了异构无人机集群在未知动态环境下的自主任务协调。在此基础之上,提出了一种基于蒙特卡洛树搜索的分布式联盟形成算法,该算法通过两阶段的蒙特卡洛树搜索来增量式地对联盟结构进行分布式优化,算法可在分布式框架下实施,并在任意时间内终止返回当前的最优解。最后,仿真实验表明,提出的算法可有效处理异构无人机集群在未知动态环境下的分布式联盟形成问题,并在较大规模的联盟形成问题中仍能保持较优的性能表现。

摘要： 针对无人机在未知环境中探索程度低、速度慢、重复探索等问题,在边界驱动方法的基础上对边界点的选取进行改进,提出一种适用于无人机在未知环境下快速探索规划方法:在使用深度图像(RGBD)传感器接收环境信息的同时,即时构建已知环境的八叉树地图,把常见室内环境划分为6个局部环境类型,无人机根据搭载的RGBD相机观察到的局部环境类型生成瞬时速度命令,设计复合边界点,从中权衡信息增益最大且偏航角度最小的点作为边界导引点。进行仿真实验并与现有方法比较,针对次最佳视图(NBV)方法中公寓环境,采用文中方法比文献方法的探索时间约减少68.7%,此外,文中设计了4种环境类型,在这些环境中,所提方法比文献方法平均探索时间约减少97.1%,实验结果表明,文中方法能有效提升探索效率且具有较强可行性。

摘要： 在行星探测、军事侦察、灾害救援和智能工厂等各个方面,由于环境的未知性和复杂性,给机器人的感知、规划和控制带来了巨大挑战。而移动机械臂凭借其精细操作能力和灵活的运动能力,获得了广泛的关注。面向未知环境精细作业的需求,自主设计一款移动机械臂,开展移动机械臂自主导航与柔顺控制算法的研究。研究了一种在未知环境中轮式平台的自主导航与避障算法以及机械臂的抓取自适应柔顺控制技术。

摘要： 随着传感器技术的不断发展,各式各样的用于感知颜色、距离、角度、速度、几何特征等信息的传感器被广泛应用于无人自主探测领域中。这些传感器能够帮助机器获得类似于人的感知能力。通过不断地获取外界信息、解析周边环境并根据这些信息做出相应的动作,愈发智能化的机器将协助或代替人类完成大量执行起来相对烦琐或困难的任务。可见光相机和激光雷达是两种常用于探测未知环境中的非合作目标的传感器设备。

摘要： 针对未知室内环境下移动机器人主动建图采用单一探索策略效率不高的问题,提出了全局检测与本地检测同步工作且级联筛选器的前沿点复合检测结构.采取本地和全局多重快速探索策略,将前沿点筛选与探索价值综合评估结合,进行最具价值目标探索点决策;给出了点云数据降维处理与环境探索控制器融合处理的方法.开发了移动机器人主动探索与建图实验系统,结果表明,移动机器人基于该方法的主动探索与建图,能够追踪最具有探索价值的前沿点,提升了探索建图的效率.

摘要： 实际战场环境错综复杂,很多隐蔽、动态的障碍无法通过高空手段预先探测得知,因而对智能体执行任务的安全性产生威胁.针对未知且障碍形态多样的战场环境,以躲避动、静障碍,追踪目标为研究对象,提出一种面向未知环境及动态障碍的改进人工势场(Artificial Potential Field,APF)路径规划算法.在该算法中,智能体构建了以目标点为中心的引力势场,以及以障碍物为中心的斥力势场,在智能体行进路途中感知局部障碍及目标点的运动信息,并且将信息加入势场函数的计算中达到动态避障与追踪的效果;另一方面,引入距离因子及动态临时目标点来消除APF算法常见的无解问题——极小解情况及路径抖动现象.通过建立不同数量的随机障碍场景,进行多次仿真对比实验,结果表明:所提算法能够在未知环境中灵活躲避动态障碍并进行目标点的追踪,可以有效消除死解及路径抖动问题.将所提算法与传统APF算法及添加了动态避障机制的文献[19]所述算法进行对比实验,结果表明所提算法能成功化解两种对比算法路径规划失败的情况,顺利完成路径规划任务,且成功率在95％以上.

摘要： 针对无人机(UAV)集群在未知环境中无先验信息条件下的搜索问题,提出了一种以信息素为决策机制的无人机集群协同搜索算法.首先,考虑无人机通信约束,建立了有外部节点的星型网络通信和无外部节点的自组织网络通信2种形式的搜索模型.其次,通过环境地图向信息素地图映射的方法建立任务环境模型.将任务过程分为3个阶段,在搜索阶段,无人机通过不断地移动实现本机信息素地图的更新;在通信阶段,通过通信网络实现多机信息素地图的融合;在决策阶段,根据局部信息和全局信息做出决策,并将栅格信息素浓度作为决策函数来引导无人机的位置更新.基于信息素地图覆盖率来定量描述搜索效果.最后,仿真结果表明,所提算法能够对区域进行覆盖搜索,表现为搜索效率高、抗毁性强、受集群的初始位置影响小.

摘要： 针对未知环境下移动机器人路径规划和提高自主导航安全性问题,本文提出未知环境下基于行为的移动机器人导航系统设计;根据激光传感器接收的障碍物距离方位信息和视觉传感器接收的行人距离方位信息,将路径规划分成朝着目标点方向直行行为、沿着墙走行为、不安全距离避障行为和避让行人行为;在包含凹凸障碍物和行人的未知环境中进行仿真实验,仿真结果表明,移动机器人能够克服环境中的不确定性,体现了该导航策略的有效性和正确性.

摘要： 为解决大规模强化学习中的“维度灾难”问题, 克服以往学习算法的性能高度依赖于先验知识或者探测程度的局限性，本文提出一种未知环境中基于概率模型的动态分层强化学习方法。首先基于贝叶斯学习对状态转移概率进行建模，建立基于概率参数的关键状态识别方法, 进而通过聚类动态生成若干状态子空间和学习分层结构下的最优策略。仿真结果表明该算法能显著提高复杂环境下智能体的学习效率, 适用于未知环境中的大规模学习。

摘要： 针对移动机器人在未知环境下视觉导航时存在的定位不确定性问题,提出采用基于内容的动态图像检索方法,提高了定位的准确性.以实时高效为目标,研究了基于内容的动态图像检索的基本思想及其面向移动机器人的导航系统框图,并构造了一类既简单又能满足实时要求的检索方法.最后通过实验对所提出的方法进行了验证.

摘要： 运动目标跟踪技术是未知环境下移动机器人研究领域的一个重要研究方向.针对该技术的高度复杂性,在介绍了未知环境下目标跟踪技术的几个特点的基础上,对其中两个关键环节即目标建模与图像跟踪算法的主要思想和方法进行了较详细的分析与比较,指出了该领域的研究难点和待解决的问题,并对未来的发展做出了展望.

摘要： 未知环境下移动机器人地图创建的准确性主要取决于机器人的定位精度.为了建立环境的准确地图,本文提出了一种基于主动探测思想的自主探测算法.该算法使得机器人对未知环境进行观测时,能够主动获取有利于其准确定位的信息,同时确保获取信息量的最大化.提出了一种基于双线性插值的地图匹配方法,对定位算法上进行了改进.仿真试验证明,本文的探测算法显著提高了机器人在未知环境中的定位精度,从而提高了机器人创建地图的准确性.

摘要： 该文分析了移动机器人的避障问题，讨论了关于移动机器人在未知环境中的各种避障算法，同时也给出了一种新的避障算法。这种避障算法思想其实来自于人行走时的避开障碍物的思想，力求达到在相同的给定条件下，一个人能够达到的要求，机器人也能达到。最后的算法思想是通过一系列的仿真验证过的。另外，文章也阐述了超声波传感器的硬件原理。

摘要： 移动机器人的自动能力中实时避障和导航是一个很关键的技术，研究的主要问题是：机器人在运动时需要充分的环境信息，而且处理这些信息的速度要快，同时也要满足实时性的要求。文章介绍了将Bayes经典推理理论应用于机器人对未知环境的探索、感知过程，确定了具体的实验方案和实现步骤，完成了一个简化的仿真算例，并通过仿真结果对该方法的有效性和性能进行了验证和评估。

摘要： 如何在复杂的未知静态环境中规划出的机器人路径全局最优或较优一直是这一领域的一个研究难题。本文研究了一种全新的基于A*算法的机器人路径滚动规划方法。该方法首先将目标点映射在机器人视野域内侧边界附近,规划出机器人局部最优路径,机器人根据此局部路径前进一步.机器人每前进一步就重复这一过程,最终机器人可沿一条全局优化的路径安全地到达终点。仿真实验表明,即使在复杂的未知环境下,利用本算法也可以规划出一条全局优化路径,且能安全避碰.

摘要： 本文介绍了切线加权的组合距离数据帧匹配算法，该算法包括HTAH算法和ITCP算法，因此称为TAHICP算法。TAHICP算法在相对位姿估计中表现出较好的性能，但是用于全局位姿估计时存在较大的累计误差。基于TAHICP算法，本文提出了时序融合TAHICP-TF算法，该算法把当前帧距离数据与不同参考数据帧匹配推导出来的全局位姿估计进行融合。实验结果表明TAHICP-TF算法得到的全局位姿估计具有较高的精度和鲁棒性。

摘要： 本发明公开了一种未知室内环境中基于无人机群的基站自主协同部署方法，包括：确定一个由未被配置为基站模式的N个无人机组成的无人机群；每一个无人机获取本体与周围物体之间的相对运动信息，调整本体的当前运行速度以得到最佳运行速度；从无人机群中筛选出距离定点基站最近且该距离达到预设阈值的一个无人机，将该无人机配置为基站模式后再获取其降落后的相对位置信息并反馈至指挥中心；将N‑1赋值给N，判断N是否为非零值；若是，将该无人机指定为下一个定点基站，返回控制更新后的无人机群搜索未知室内环境；若否，由指挥中心将每个无人机的相对位置信息转换为全局定位信息。本发明可实现无人机群基站在未知室内环境中的自主覆盖布设。

摘要： 本发明是一种未知海洋环境基于双水听器的宽带脉冲声源被动测距方法，包括宽带脉冲声源的接收信号由两个水平放置的水听器接收；分别对两个水听器接收声压信号中包含的简正波信号进行分离和提取；对相邻两阶简正波进行互相关处理，通过对声压信号的简正波信号进行联合处理，同样获得频域相位差；对不同组的相位差进行线性拟合，将得到的斜率值作为声源距离的估计值，多组同时计算后的平均值为最终的测距结果，实现对水下声源的准确被动测距。本发明所采用的被动测距方法适用于大部分浅海环境，不需要任何海洋环境的先验条件，在未知海洋环境信息的情况下可实现对声源的被动估计，准确度高、误差低，且成本低、可操作性强。

摘要： 本申请涉及一种基于动态网络环境下的未知流量数据识别方法及装置。所述方法包括：通过先利用已知网络流量分类模型对网络数据中的已知流量进行分类，再根据分类预测结果进行初步判断，将初步判断为未知流量数的网络数据利用自适应聚类方法对未知流量数据的类别进行划分，再通过相似系数估计方法对各类别进行识别，以识别出属于恶意流量的类别以及正常流量的类别，也就是对未知流量数据的进行进一步的认识及学习，将其转变为已知流量数据，并将该新的已知流量数据再次对已知网络流量分类模型进行训练及更新。采用本方法能够在当前飞速变化的动态网络环境对已知流量数据进行分类以及识别未知流量数据。

摘要： 本发明公开了一种未知环境下的机器人环境探索方法及系统，所述方法包括如下步骤：S1、环境点云表达建模；S2、传感可视范围内拓扑地图构建；S3、拓扑地图表达下探索结果增益评估：即拓扑环境表达下的信息增益评估；S4、基于信息增益与规划路径长度的运动决策。本发明能使移动机器人能够高效、准确地收集信息，实现环境探索以及建模。可以广泛的应用于基于移动机器人的环境探索建模和监控任务，在救灾、家庭服务等诸多场景中的潜在应用前景广阔。

摘要： 本发明公开了一种未知环境下无人船集群自主探索及环境重构方法，包括：在未知水域环境下采用3D激光雷达获取水域环境的三维点云信息，采用RGB‑D视觉相机获取水域环境的图像信息，将两者信息融合处理后导入至栅格地图重构未知水域环境；采用快速探索随机树算法与边界探索算法相结合的策略在未知水域环境中获取待探索目标点，并将待探索目标点在栅格地图中进行可视化显示，将所有获取的待探索目标点归类成集合，定义为探索目标点集；在探索目标点集中采用无人船集群自主探索方法寻找导航目标点，构建待探索目标点的增益函数，通过比较各目标点的增益大小选择导航目标点。

摘要： 本发明公开了一种未知环境下的机器人环境探索方法及系统，所述方法包括如下步骤：S1、环境点云表达建模；S2、传感可视范围内拓扑地图构建；S3、拓扑地图表达下探索结果增益评估：即拓扑环境表达下的信息增益评估；S4、基于信息增益与规划路径长度的运动决策。本发明能使移动机器人能够高效、准确地收集信息，实现环境探索以及建模。可以广泛的应用于基于移动机器人的环境探索建模和监控任务，在救灾、家庭服务等诸多场景中的潜在应用前景广阔。

摘要： 一种复杂未知环境多机协同多目标任务分配方法，属于多无人系统任务分配技术领域。本发明针对现有复杂障碍环境下多目标多无人系统的任务分配无法实现分配最优的问题。包括：在目标区域环境地图上确定当前目标任务点；通过维诺图进行建图区域划分，将所有无人系统构建的区域地图融合后获得全场景地图；再利用K‑means算法对当前目标任务点进行初始聚类，获得初始聚类中心；再通过计算获得备用中心；利用备用中心作为本发明提出的K‑DPRM*算法的初始聚类中心，实现障碍物场景下的多目标多无人系统任务分配，通过数次迭代，进行任务再分配，获得再分配任务目标点；直到再分配后避障距离总和最小，实现聚类收敛。本发明可实现多机协同多目标任务分配最优。

摘要： 本发明公开了一种未知救援环境中基于VI‑SLAM的目标定位方法，一：由无人机获取传感器数据，包括双目图像信息和IMU信息，构建视觉惯性里程计获取无人机的位姿信息；二：在得到位姿信息之后，对图像进行目标检测，定位目标，通过双目立体测距及投影方程得到目标在相机坐标系下的坐标；三：同步图像和位姿时间戳，得到该时刻的无人机位姿信息，通过矩阵变换得到目标在世界坐标系下的位置信息；四：同时通过深度图像和里程计信息构建八叉树地图，将地图和目标位置传递给地面机器人，用作自主导航；本发明能够充分利用无人设备的优势，使得机器人可以在无GPS的未知环境中快速执行搜索、救援等任务。

摘要： 本发明公开了一种未知环境下四旋翼无人飞行器航迹规划方法及系统，利用基于最小化snap的多项式优化得到全局航迹；在飞行过程中，触发更新全局航迹，通过引入新的全局安全点实现全局航迹的重规划；以规划距离Rp选取点作为局部规划的目标点，基于约束条件进行局部航迹的优化求解，以生成可行的局部轨迹，若求解成功，执行规划得到的无人机安全飞行航迹，将生成的轨迹点位置和偏航角信息发给控制器执行，完成航迹规划；对需要重规划的局部轨迹进行更新求解，得到安全可行的无人机航迹则执行所得航迹。本发明有效地突破了视觉传感器固有的视角限制，在保证实时性的同时大幅提升了无人机在未知环境中飞行的安全性和成功率。

摘要： 本发明公开了一种动态未知环境网络交互移动机器人及其使用方法，包括支撑块，所述支撑块的下表面固定连接有承载盘，所述承载盘的下表面固定连接有固定杆，所述承载盘的下方设置有承载底板，所述承载底板的上表面开设有环形槽，所述承载底板的上表面中间位置固定安装有一号电机，所述一号电机的输出端安装有一号转轴。本发明起到便捷的自我调整作用，能够与不同身高的人群进行交互，适用范围较广，而且能够在交互需要时展露显示屏，在闲置时具有很好的保护显示屏的功能，提高了显示屏的使用寿命，也能够避免移动机器人与外界物体发生剧烈碰撞而损坏外壳，同时降低了移动机器人的重心，提高了机器人的稳定性。