野外环境下移动机器人实时建模与自主行为优化方法研究

基本信息
批准号:61035005
项目类别:重点项目
资助金额:260.00
负责人:韩建达
学科分类:
依托单位:中国科学院沈阳自动化研究所
批准年份:2010
结题年份:2014
起止时间:2011-01-01 - 2014-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:何玉庆,庄严,赵忆文,刘晓东,赵新刚,冯林,齐俊桐,孙希明,肖天富
关键词:
实时环境建模地协调自主学习行为优化极地机器人
结项摘要

本项目针对移动机器人在野外动态非结构环境中的三维实时建模、在线场景理解与环境约束产生、多动态约束下行为实时优化、空-地协调合作,以及与此相关联的多传感器信息融合、自主学习、多机器人动态编队与合作观测等内容,展开系统深入的研究工作;重点面向实时环境建模中的尺度协调、在线场景理解和环境约束产生、基于知识/经验引导的多动态约束下实时优化决策、以及空-地机器人优化合作观测等四方面科学问题,旨在初步建立起野外环境中移动机器人自主行为共性方法体系,并以极区科学考察为应用背景,针对所提出的方法开展实验研究,验证其可行性和有效性。以极区科考这一国家重大科学工程为切入点,推进野外移动机器人逐步摆脱遥操作的局限,向自主行为发展;同时,作为共性使能技术,本项目研究成果对于其它领域的移动机器人系统,如空间探测机器人、救灾救援机器人以及面向国防安全的机器人等,也具有重要的方法与技术支撑作用。

项目摘要

该项目针对野外环境中移动机器人自主行为问题,从野外动态非结构环境中的三维实时建模、在线场景理解与环境约束产生、多动态约束下行为实时优化、空-地协调合作、试验平台构建及演示实验五个方面开展了系统性的研究工作。项目组全面完成了预期研究计划,并取得了一大批重要成果,具体包括:在环境建模、理解和约束产生方面,提出了基于分层高程图的野外环境建模与场景匹配方法、激光和视觉传感信息多层次融合方法、以及基于激光点云和方位角图模型的三维场景在线理解方法,为解决机器人对野外复杂环境的一致性建模和正确理解问题提供了有效途径;在行为实时优化方面,建立了一套面向动态、非结构化环境的行为优化以及自主学习策略,提出了基于相对速度空间的行为优化方法、基于相对状态IHDR树的知识表示、以及知识对行为优化的引导策略等,为缓解机器人行为优化问题中实时性和最优性之间的矛盾提供了一种可行方案;在空地异类机器人协作方面,提出了基于多特征的大差异环境信息融合方法、基于全局-局部信息的空地机器人行为松协调方法、面向主动合作观测的空地机器人行为紧协调方法等,为提升地面机器人面对复杂使命和环境时的自主行为能力提供了一个新的解决思路;在平台及实验方面,研制了多台套地面、旋翼飞行机器人系统,并针对无标志线道路、(非道路)野外等典型环境开展了系统性实验研究,验证了理论研究成果;此外,2次随我国南极科考队赴南极开展了实地应用研究,相关技术成果为后续我国开展机器人化南极科考工程奠定了坚实的基础。项目组共出版专著2部;发表学术论文56篇,其中SCI收录32篇;申请发明专利10项(已获批5项,包括1项美国专利);获得辽宁省科技进步一等奖(2012年)、中国专利优秀奖(2013年)各1项;联合培养青年科研骨干8人、其中4人晋升教授/研究员,博士后4人,博士生10人,硕士生10人;项目组成员在国际学术会议上作大会报告、特邀报告6人次。本项目成果对于推进野外移动机器人逐步摆脱遥操作的局限,向自主行为发展具有重要的科学意义;同时,作为共性使能技术,本项目研究成果对于其它领域的移动机器人系统,如空间探测机器人、救灾救援机器人以及面向国防安全的机器人等,也具有重要的方法与技术支撑作用。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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