基于多NAO機器人的路徑規(guī)劃與搬運研究.pdf

1、最近幾年以來，在移動機器人的研究領(lǐng)域中，單機器人的功能提升和應(yīng)用范圍已經(jīng)取得巨大的進步，但是同時多機器人的魯棒性、低成本和高效率相對單機器人來說更加優(yōu)秀，因此多機器人的協(xié)調(diào)控制研究逐漸成為研究的熱門領(lǐng)域。
　　多機器人路徑規(guī)劃與搬運是多機器人系統(tǒng)領(lǐng)域內(nèi)的代表性課題，在現(xiàn)階段來說，路徑規(guī)劃與搬運的理論研究更多的處在仿真階段，缺少實際平臺的研究成果。本文基于法國Aldebaran Robotics公司的NAO仿人智能機器人實驗平臺，針

2、對多機器人路徑規(guī)劃與搬運兩項內(nèi)容進行了研究討論。
　　本文首先對多機器人系統(tǒng)及其發(fā)展狀況進行介紹，描述了路徑規(guī)劃與搬運的現(xiàn)有研究結(jié)果，并分析目前國內(nèi)外在這兩個課題領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀及部分研究成果的適用情況。
　　定位問題是機器人路徑規(guī)劃與搬運的關(guān)鍵性問題，本文以NAO機器人的視覺系統(tǒng)為基礎(chǔ)，對NAO機器人的目標識別與定位進行了研究。根據(jù)NAO機器人獲取的圖像和待識別目標的特點，采用合適的圖像處理方法與定位模型，獲取待識別目標在N

3、AO機器人坐標系中的位置，并進行了多次重復(fù)定位實驗，驗證了定位模型的可行性。
　　人工勢場法具有函數(shù)簡易、運算效率高的優(yōu)勢，但易落入局部極小點。本文針對人工勢場法的缺陷，改進了其算法，利用Matlab仿真驗證改進算法是否可行。之后借鑒仿真過程中對角度參數(shù)的利用，設(shè)計了NAO機器人的主動避障規(guī)則，使NAO機器人能在搬運目標與其自身之間存在一個或兩個障礙物時實現(xiàn)主動避障。
　　搬運是在NAO機器人實現(xiàn)主動避障后進行的，包括位置調(diào)