基于物联网的移动机器人遥操控系统研究
这是一篇关于移动机器人,物联网,Android系统,服务器,JSP的论文, 主要内容为随着工业和信息化的迅速发展，机器人已经渐渐融入了社会生活的各个方面；于此同时，在计算机技术与信息通信技术飞速发展的今天，智能化以超出想象的速度发展，世界上每一个事物都可能成为互联网连接和沟通对象，物联网随之发展而来；于此同时，作为当前我国用户量最大的移动终端，Android系统以其开放性和稳定性吸引了为数众多的开发者和使用者。如果我们将上位机控制扩展到我们基本上人手一部的手机上，肯定会更方便，更高效，更智能，更有实时性。而将物联网技术和Android软件开发技术通过网络服务器和手机终端与移动机器人进行结合，用于智能服务产业、航天航空、医疗检测、工农业生产、教育研发等各个行业，将会成为未来智能产业发展的一个重要方向。本文主要研究内容如下： 第一、完成系统整体框架的设计。设计基于Android系统和物联网Web服务器的远程遥控客户端的软件，构建基于物联网的Pioneer3-AT机器人遥操控系统，其中包括控制系统、通讯系统、监控系统。 第二、开发基于C/S模型的机器人Android手机端的控制系统，实现Android客户端与服务器数据交互。在复杂的实际环境中，实现符合项目需求的数据交互。论文要利用Android系统与服务器之间的数据交互，在基于Android软件系统上设计客户端与服务器的连接与通讯。 第三、开发基于B/S模型下的物联网机器人远程遥操控系统。利用Tomcat服务构建Web服务器系统，利用JSP技术编写人机交互的动态页面，利用ActiveX控件实现与远端机器人的实时交互。 第四、在远程监控系统中需要传输大量数据，需要一种合适的包封装机制，在发送端将信息封装。当很多包到达服务器端时，要按照一定的包格式进行解包，保证数据准确无误的传输。同时连接机器人验证系统的实际性能，最后根据实验数据分析论证系统优势。
长期动态场景下的鲁棒SLAM系统研究
这是一篇关于同时定位与地图构建,动态环境,回环,移动机器人的论文, 主要内容为同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是指同时估计载有传感器的机器人的运动状态和构建传感器检测到的环境模型,是自主移动机器人的关键技术。当前视觉SLAM系统主要应用于静态环境,其在动态场景中运行存在许多稳定性问题。本文面向视觉SLAM系统在长期动态变化场景下稳定运行的需求,关注SLAM系统的回环(Loop Closure)模块,研究和设计在长期动态变化环境下能长期稳定运行的视觉SLAM系统。视觉SLAM系统的回环模块主要包括回环检测和回环矫正两个部分。本文相应地对两个部分研究了在长期动态变化环境下鲁棒的算法,并融合到视觉SLAM系统中,搭建长期动态场景下的鲁棒视觉SLAM系统。针对回环模块的回环检测部分,本文结合深度学习在图像识别上的优势,类比地点识别任务,设计了基于卷积神经网络的图像特征提取器和回环检测特征提取器,分别用于计算环境图像特征图,提取回环检测特征,并基于此设计了回环检测方法和回环决策机制,实现视觉SLAM系统的回环检测,完成了在长期动态变化场景下鲁棒的回环检测模块的设计。针对回环模块的回环矫正部分,本文设计了基于卷积神经网络的定位特征提取器,在环境图像特征图的基础上提取图像帧的定位特征,进一步设计了针对定位特征的匹配方法,搭建了包括特征匹配、位姿估计、位姿传播、地图优化的回环矫正方法,实现视觉SLAM系统的回环矫正,完成了在长期动态变化场景下鲁棒的回环矫正模块的设计。基于所设计的回环检测和回环矫正模块,本文构造了在长期动态变化场景下鲁棒的视觉SLAM系统回环模块和相应的特征提取模型,并在此基础上构建了长期动态场景下的鲁棒视觉SLAM系统。本文在公共数据集和现实环境中实验证明了所设计的视觉SLAM系统在长期动态环境变化下具有鲁棒性。本文的研究成果是提出了在长期动态环境下鲁棒的回环检测、回环矫正模块和视觉SLAM系统。
基于C/S架构的模块化移动机器人控制软件模型的设计与实现
这是一篇关于C/S架构,组件,软件平台,Spring框架,移动机器人的论文, 主要内容为移动机器人是个复杂的机电系统，涉及多个不同学科领域，需要多个子系统如通信系统、运动控制系统、决策系统等等，开发难度高。尤其是足球机器人系统，多机器人系统的开发面临更多的难题。随着硬件平台化，复杂机电系统的硬件结构越来越相似。其功能的差别主要体现在软件开发上。面对复杂机电系统软件开发的难题，越来越多的学者提出机器人操作系统的概念，目的在于简化机器人这些复杂机电系统的软件开发流程和难度，硬件平台的发展使这种想法的实现成为可能。本次结合模型驱动、SOA基于组件的设计思想与足球机器人软件系统的特点，开发中立的移动机器人软件平台。运用该软件平台开发移动机器人将大大缩短软件的开发周期，降低开发难度与对硬件的要求，使系统便于维护修改。 研究足球机器人各种不同软件系统设计，发现可以分割软件系统各个单元功能模块，用组件进行封装，组件之间配合实现应用。研究足球机器人硬件系统，发现移动机器人小车有限的硬件资源无法承担复杂软件功能的运算。结合以上研究提出基于C/S架构的模块化移动机器人控制软件模型的设计。其模块化意在整个软件系统包括服务器与客户端软件平台都是基于组件的设计模式，组件之间的配合实现复杂的系统应用，使用Spring框架管理组件。基于C/S架构指通过服务器客户端配合，服务器帮助运算高运算量的软件，降低移动机器人小车的硬件负担。并且在服务器上提供组件多对点对多通信能力便于开发统一协调控制系统，为将来开发足球机器人系统提供软件框架支持。 论文的第一章主要介绍课题的研究背景、研究意义以及目前国际上对机器人软件系统提出的新概念。第二章阐述基于C/S架构的移动机器人整体硬件系统与软件系统的结构。阐述了SOA基于组件的设计模式与模型驱动的设计思想，基于该思想之上设计中立的服务于机器人的软件平台。 第三章详细介绍服务器软件平台的设计，阐述组件接口设计及其运行原理，通信模块、任务调度模块、组件加载模块的设计以及组件与组件之间的通信原理。进一步分析在平台上运行数据的有效性问题，并提出解决方案。第四章详细介绍客户端软件平台的设计，阐述客户端组件接口的设计，组件与组件之间采用管道通信技术，采用XML文件管理组件。 第五章为实验测试，采用实验室现有的移动机器人小车作为测试工具。在机器人小车与服务器上安装演示组件，使小车能够运动避障。为了测试多客户端服务能力，编写界面，安装几个做简单算术运算的组件并在Spring容器里配置连接，通过客户端发送数据包以及服务器返回的运算结果测试软件功能。 第六章是结论与展望，对研究工作做了总结，指出了需要进一步改进的地方及以后的研究方向。
长期动态场景下的鲁棒SLAM系统研究
这是一篇关于同时定位与地图构建,动态环境,回环,移动机器人的论文, 主要内容为同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是指同时估计载有传感器的机器人的运动状态和构建传感器检测到的环境模型,是自主移动机器人的关键技术。当前视觉SLAM系统主要应用于静态环境,其在动态场景中运行存在许多稳定性问题。本文面向视觉SLAM系统在长期动态变化场景下稳定运行的需求,关注SLAM系统的回环(Loop Closure)模块,研究和设计在长期动态变化环境下能长期稳定运行的视觉SLAM系统。视觉SLAM系统的回环模块主要包括回环检测和回环矫正两个部分。本文相应地对两个部分研究了在长期动态变化环境下鲁棒的算法,并融合到视觉SLAM系统中,搭建长期动态场景下的鲁棒视觉SLAM系统。针对回环模块的回环检测部分,本文结合深度学习在图像识别上的优势,类比地点识别任务,设计了基于卷积神经网络的图像特征提取器和回环检测特征提取器,分别用于计算环境图像特征图,提取回环检测特征,并基于此设计了回环检测方法和回环决策机制,实现视觉SLAM系统的回环检测,完成了在长期动态变化场景下鲁棒的回环检测模块的设计。针对回环模块的回环矫正部分,本文设计了基于卷积神经网络的定位特征提取器,在环境图像特征图的基础上提取图像帧的定位特征,进一步设计了针对定位特征的匹配方法,搭建了包括特征匹配、位姿估计、位姿传播、地图优化的回环矫正方法,实现视觉SLAM系统的回环矫正,完成了在长期动态变化场景下鲁棒的回环矫正模块的设计。基于所设计的回环检测和回环矫正模块,本文构造了在长期动态变化场景下鲁棒的视觉SLAM系统回环模块和相应的特征提取模型,并在此基础上构建了长期动态场景下的鲁棒视觉SLAM系统。本文在公共数据集和现实环境中实验证明了所设计的视觉SLAM系统在长期动态环境变化下具有鲁棒性。本文的研究成果是提出了在长期动态环境下鲁棒的回环检测、回环矫正模块和视觉SLAM系统。
长期动态场景下的鲁棒SLAM系统研究
这是一篇关于同时定位与地图构建,动态环境,回环,移动机器人的论文, 主要内容为同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是指同时估计载有传感器的机器人的运动状态和构建传感器检测到的环境模型,是自主移动机器人的关键技术。当前视觉SLAM系统主要应用于静态环境,其在动态场景中运行存在许多稳定性问题。本文面向视觉SLAM系统在长期动态变化场景下稳定运行的需求,关注SLAM系统的回环(Loop Closure)模块,研究和设计在长期动态变化环境下能长期稳定运行的视觉SLAM系统。视觉SLAM系统的回环模块主要包括回环检测和回环矫正两个部分。本文相应地对两个部分研究了在长期动态变化环境下鲁棒的算法,并融合到视觉SLAM系统中,搭建长期动态场景下的鲁棒视觉SLAM系统。针对回环模块的回环检测部分,本文结合深度学习在图像识别上的优势,类比地点识别任务,设计了基于卷积神经网络的图像特征提取器和回环检测特征提取器,分别用于计算环境图像特征图,提取回环检测特征,并基于此设计了回环检测方法和回环决策机制,实现视觉SLAM系统的回环检测,完成了在长期动态变化场景下鲁棒的回环检测模块的设计。针对回环模块的回环矫正部分,本文设计了基于卷积神经网络的定位特征提取器,在环境图像特征图的基础上提取图像帧的定位特征,进一步设计了针对定位特征的匹配方法,搭建了包括特征匹配、位姿估计、位姿传播、地图优化的回环矫正方法,实现视觉SLAM系统的回环矫正,完成了在长期动态变化场景下鲁棒的回环矫正模块的设计。基于所设计的回环检测和回环矫正模块,本文构造了在长期动态变化场景下鲁棒的视觉SLAM系统回环模块和相应的特征提取模型,并在此基础上构建了长期动态场景下的鲁棒视觉SLAM系统。本文在公共数据集和现实环境中实验证明了所设计的视觉SLAM系统在长期动态环境变化下具有鲁棒性。本文的研究成果是提出了在长期动态环境下鲁棒的回环检测、回环矫正模块和视觉SLAM系统。
变电站环境下移动机器人路径规划的智能算法研究
这是一篇关于移动机器人,路径规划,环境建模,深度强化学习,卡尔曼滤波,PID控制的论文, 主要内容为变电站是我国电网的重要组成部分,其在电路的电压变换、电流变换及传递和传输过程中发挥着不可或缺的作用。因此,保证变电站的安全对我国社会民生起到了至关重要的重要。对此,变电站的巡检工作成为了电力工作人员的日常性工作。然而,基于人力的巡检工作是一项机械而复杂的工作,并受限于巡检人员的专业技能水平、心理素质和身体机能等,这对变电站的安全是十分不利的。在另一方面,2012年来,人工智能的发展为变电站的巡检提供了新的思路,智能移动机器人可通过内部的算法和预先录入的知识图谱,完成变电站的巡检工作。日前,已有越来越多的机器人开始在变电站巡检的岗位上工作。因此,机器人代替人力完成变电站的巡检将是智能电网的必然趋势。在机器人于变电站应用的众多方面中,快速响应突发事件并到达指定位置进行检修是至关重要的一环,若事故无法快速处理,则会对社会经济造成不可估量的损失。为达成该目标,机器人的路径规划则成为了重中之重。而面对变电站复杂的环境,传统的路径规划算法则无法满足变电站的工作需求。因此,基于现有的路径规划算法,提出了一种基于深度强化学习的变电站移动机器人路径规划算法。其首先考虑到变电站环境的复杂性,采用了基于UE5的3D建模策略,并通过影响因素分析,将变电站环境的动态成分融入于3D模型中,进一步提高了环境建模的精确性。随后,其结合环境建模的特点,设计和研究了一套基于CNN-BNN深度网络、卡尔曼滤波和PID控制的三重预估校正定位系统。接着,通过定位系统和环境建模的配合,将其融入到深度强化学习算法中,并设计了策略网络、奖赏函数、损失函数等参数,使其更好完成机器人的路径规划工作。最后,通过基于UE5的仿真测试,验证了在实际工程环境下机器人路径规划算法的有效性、鲁棒性和精确性。
基于C/S架构的模块化移动机器人控制软件模型的设计与实现
这是一篇关于C/S架构,组件,软件平台,Spring框架,移动机器人的论文, 主要内容为移动机器人是个复杂的机电系统，涉及多个不同学科领域，需要多个子系统如通信系统、运动控制系统、决策系统等等，开发难度高。尤其是足球机器人系统，多机器人系统的开发面临更多的难题。随着硬件平台化，复杂机电系统的硬件结构越来越相似。其功能的差别主要体现在软件开发上。面对复杂机电系统软件开发的难题，越来越多的学者提出机器人操作系统的概念，目的在于简化机器人这些复杂机电系统的软件开发流程和难度，硬件平台的发展使这种想法的实现成为可能。本次结合模型驱动、SOA基于组件的设计思想与足球机器人软件系统的特点，开发中立的移动机器人软件平台。运用该软件平台开发移动机器人将大大缩短软件的开发周期，降低开发难度与对硬件的要求，使系统便于维护修改。 研究足球机器人各种不同软件系统设计，发现可以分割软件系统各个单元功能模块，用组件进行封装，组件之间配合实现应用。研究足球机器人硬件系统，发现移动机器人小车有限的硬件资源无法承担复杂软件功能的运算。结合以上研究提出基于C/S架构的模块化移动机器人控制软件模型的设计。其模块化意在整个软件系统包括服务器与客户端软件平台都是基于组件的设计模式，组件之间的配合实现复杂的系统应用，使用Spring框架管理组件。基于C/S架构指通过服务器客户端配合，服务器帮助运算高运算量的软件，降低移动机器人小车的硬件负担。并且在服务器上提供组件多对点对多通信能力便于开发统一协调控制系统，为将来开发足球机器人系统提供软件框架支持。 论文的第一章主要介绍课题的研究背景、研究意义以及目前国际上对机器人软件系统提出的新概念。第二章阐述基于C/S架构的移动机器人整体硬件系统与软件系统的结构。阐述了SOA基于组件的设计模式与模型驱动的设计思想，基于该思想之上设计中立的服务于机器人的软件平台。 第三章详细介绍服务器软件平台的设计，阐述组件接口设计及其运行原理，通信模块、任务调度模块、组件加载模块的设计以及组件与组件之间的通信原理。进一步分析在平台上运行数据的有效性问题，并提出解决方案。第四章详细介绍客户端软件平台的设计，阐述客户端组件接口的设计，组件与组件之间采用管道通信技术，采用XML文件管理组件。 第五章为实验测试，采用实验室现有的移动机器人小车作为测试工具。在机器人小车与服务器上安装演示组件，使小车能够运动避障。为了测试多客户端服务能力，编写界面，安装几个做简单算术运算的组件并在Spring容器里配置连接，通过客户端发送数据包以及服务器返回的运算结果测试软件功能。 第六章是结论与展望，对研究工作做了总结，指出了需要进一步改进的地方及以后的研究方向。
面向射击训练的移动机器人系统设计与实现
这是一篇关于射击训练,移动机器人,四轮差速滑动转向,毫米波雷达的论文, 主要内容为近年来,随着我国科学技术的飞速发展,军队备战训练也逐渐与人工智能技术、自动化技术等新兴科技融合起来。其中,针对士兵射击训练的移动靶标机器人系统已经成为军用机器人领域研究的热点之一。相较于传统的射击训练模式,移动靶标机器人系统能有效提高士兵的精准射击能力。针对上述移动靶标射击训练,本文设计并实现了一款面向射击训练的移动机器人系统,具体研究内容如下:(1)针对移动靶标射击训练的应用场景和实际需求,完成了移动机器人系统的方案设计。首先,提出了面向射击训练的移动机器人具体功能和工程需求,并基于这些需求给出了移动机器人的机械结构设计方案;其次,根据移动靶标射击训练功能与机械结构设计方案,给出了移动机器人硬件及驱动系统设计方案;最后,通过对比不同导航方式的优缺点,基于ROS操作系统,给出了面向射击训练的移动机器人定位导航系统设计方案。(2)根据设计方案,完成了移动机器人本体机械结构、硬件和驱动软件部分的设计。首先,采用轮式四轮差速滑动转向及多连杆独立悬架方式,设计并实现了移动机器人本体机械结构,并在此基础上建立了移动机器人运动学模型;其次,基于STM32F407VET6单片机设计并实现了移动机器人主控模块及驱动模块硬件电路,并依据运动学模型及矢量控制方法,实现了移动机器人本体的驱动控制;最后,搭建测试实验平台,验证移动机器人本体、主控单元和驱动模块设计的合理性及性能的可靠性。(3)在完成前述移动机器人本体结构及硬件驱动功能基础上,设计并实现了面向射击训练的移动机器人定位导航系统。首先,融合GPS与IMU感知信息并采用扩展卡尔曼滤波算法,实现了移动机器人精准定位;其次,在构建Web地图基础上,采用毫米波雷达检测障碍物信息,并通过TEB局部路径规划算法实现移动机器人动态避障;最后,搭建移动机器人定位与导航实验系统,验证了移动机器人定位导航系统的可行性与稳定性。
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