针对越野非结构化环境下的地面无人平台(Unmanned ground vehicle,UGV)编队仿真系统存在功能模块不完善及算法集成测试困难等问题,为便于有效测试地面无人平台编队协同控制方法性能及其适用的任务场景,降低编队协同系统的开发成本,本文...针对越野非结构化环境下的地面无人平台(Unmanned ground vehicle,UGV)编队仿真系统存在功能模块不完善及算法集成测试困难等问题,为便于有效测试地面无人平台编队协同控制方法性能及其适用的任务场景,降低编队协同系统的开发成本,本文提出了一种基于USARSim(Unified System for Automation and Robotics Simulator)和ROS(Robot Operating System)的地面无人平台编队协同仿真系统.该仿真系统由人机交互界面、基于ROS架构的地面无人平台控制系统和基于USARSim的虚拟仿真场景三个部分组成,其测试对象为地面无人平台编队协同控制算法.通过充分利用ROS中集成的开源导航算法和USARSim中丰富的机器人及环境模型,该系统为研究地面无人平台编队协同控制算法提供了新的思路和快速验证工具.以领航者−跟随者编队控制方法为例进行该仿真系统的性能测试,实验结果表明,该仿真系统能够在外界条件一致的情况下完成对编队协同控制方法的性能测试,系统稳定可靠.展开更多
在移动机器人路径规划中需要考虑距离约束和时间约束,同时,为了使机器人在能量补给不足的情况下更高效地执行更多的任务,降低运动过程中的能耗变得尤为重要。兼顾考虑机器人对降低能耗和路径规划效率两方面的需求,本文提出了一种基于改...在移动机器人路径规划中需要考虑距离约束和时间约束,同时,为了使机器人在能量补给不足的情况下更高效地执行更多的任务,降低运动过程中的能耗变得尤为重要。兼顾考虑机器人对降低能耗和路径规划效率两方面的需求,本文提出了一种基于改进AD*(Anytime dynamic A*)算法的移动机器人低能耗最优路径规划方法。首先,通过构建机器人动力学模型及其在运动过程中的能耗模型,实现对路径的能耗计算。结合机器人运动学模型,采用基于采样的模型预测算法(Sample based model predictive optimization,SBMPO)生成优化轨迹簇。然后,改进AD*算法,将距离成本和能耗成本融入搜索节点的评估函数,根据轨迹簇中的节点连接关系和环境地图进行在线规划,以获得能耗最优的路径。最后,通过设计仿真测试场景,将所提出的能耗最优路径规划方法与距离最优规划方法进行规划结果对比,验证了算法的有效性。展开更多
文摘针对越野非结构化环境下的地面无人平台(Unmanned ground vehicle,UGV)编队仿真系统存在功能模块不完善及算法集成测试困难等问题,为便于有效测试地面无人平台编队协同控制方法性能及其适用的任务场景,降低编队协同系统的开发成本,本文提出了一种基于USARSim(Unified System for Automation and Robotics Simulator)和ROS(Robot Operating System)的地面无人平台编队协同仿真系统.该仿真系统由人机交互界面、基于ROS架构的地面无人平台控制系统和基于USARSim的虚拟仿真场景三个部分组成,其测试对象为地面无人平台编队协同控制算法.通过充分利用ROS中集成的开源导航算法和USARSim中丰富的机器人及环境模型,该系统为研究地面无人平台编队协同控制算法提供了新的思路和快速验证工具.以领航者−跟随者编队控制方法为例进行该仿真系统的性能测试,实验结果表明,该仿真系统能够在外界条件一致的情况下完成对编队协同控制方法的性能测试,系统稳定可靠.
文摘在移动机器人路径规划中需要考虑距离约束和时间约束,同时,为了使机器人在能量补给不足的情况下更高效地执行更多的任务,降低运动过程中的能耗变得尤为重要。兼顾考虑机器人对降低能耗和路径规划效率两方面的需求,本文提出了一种基于改进AD*(Anytime dynamic A*)算法的移动机器人低能耗最优路径规划方法。首先,通过构建机器人动力学模型及其在运动过程中的能耗模型,实现对路径的能耗计算。结合机器人运动学模型,采用基于采样的模型预测算法(Sample based model predictive optimization,SBMPO)生成优化轨迹簇。然后,改进AD*算法,将距离成本和能耗成本融入搜索节点的评估函数,根据轨迹簇中的节点连接关系和环境地图进行在线规划,以获得能耗最优的路径。最后,通过设计仿真测试场景,将所提出的能耗最优路径规划方法与距离最优规划方法进行规划结果对比,验证了算法的有效性。
