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ECE 6501/CS 6501自动移动机器人课程...
您可以始终使用分配的设备，并负责测试床的任何损坏。未经教师或TAS的许可，不允许对设备进行修改。您只能在赖斯大厅内使用设备。不使用时，设备将留在米饭240中。您不允许将设备带到家里。在实验室会议期间，每个小组将在讲座期间将所学的知识应用于真实的地面和空中系统。实验室分配将包括编程地面和航空车，以使用机器人操作系统（ROS）进行自动操作。为了获得全部信贷，小组中的每个人都需要证明每项任务的成功完成。额外的实验室练习将算作2％的额外信用。•最终项目：每个小组将提出一个项目，以在
Polaris：具有磁性星座的移动机器人的准确，无远见的信托
信托标记在移动机器人中是必不可少的，包括其姿势校准，上下文感知和导航。然而，现有的基准标记仅依赖于基于视觉的感知，而这种看法遭受了遮挡，能量开销和隐私泄漏等限制。我们提出了北极星，这是第一个基于新颖的，全堆栈的磁性传感的无视力标记系统。北极星即使在NLOS方案中也可以实现可靠，准确的姿势估计和上下文感知。其核心设计包括：（1）一种新型的数字调制方案，磁取向迁移键合（MOSK），可以编码关键信息，例如航路点和使用Passive Magnets的坐标； （2）一个强大而轻巧的磁传感框架，用于解码和定位磁性标签。我们的设计还为北极星提供了三个关键特征：足够的编码容量，可靠的检测准确性和低能消耗。我们已经建立了一个北极星的端到端系统，并在现实世界中进行了广泛的测试。测试结果表明北极星以达到高达0.58 mm和1°的姿势估计，功率消耗仅为25.08 mW。
使用自适应动态编程的移动机器人的动态路径计划
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自主移动机器人中的 3D 感知、抽象和解释方面
在慕尼黑工业大学自动控制工程研究所 (LSR) 的过去三年半是令人兴奋和振奋的时光。这段时间充满了许多见解和启示、最后期限和里程碑、失败和成功，对我来说，这是一段学习、实验和分享的不可思议的时期。似乎很平常，这段旅程以更好地了解我的无知程度而结束。尽管如此，这段时间获得的一些见解最终形成了这篇论文，它代表了我进行的很大一部分研究。如果没有过去几年中无数人的帮助和支持，这项工作不可能实现。首先，我要感谢我的导师 Martin Buss 教授，他不仅激发了我在本科学习期间对机器人技术的兴趣，更重要的是，在我攻读博士学位期间，他提供了出色的研究环境、激动人心的讨论和有益的建议 1 。我还要衷心感谢我的联合导师 Dirk Wollherr 博士，感谢他的务实评论、满足我经常提出的非传统要求的能力，以及在我准备在西班牙进行研究期间提供的宝贵支持。后者得益于 G¨unther Schmidt 教授，我感谢他慷慨地让我与萨拉戈萨的机器人研究小组取得联系。如果没有一群优秀的同事和重要的优秀办公室伙伴，LSR 的日常生活就不会一样了。在短暂访问 CoTeSys 中央机器人实验室期间，我与 Hasan Esen 和许多人愉快地相遇，之后我终于回到了与 Raphaela Groten 和 Georg B¨atz 的旧“住所”。谢谢 Georg 和 Raphi，这些年来，你们让我度过了非常有益和激励的讨论、许多欢笑（尽管经常是关于非常糟糕的笑话）以及一天中随机时间的团结进食。我非常感谢 Ulrich Unterhinninghofen 教会了我大部分关于软件和硬件开发的知识，最重要的是，你们是我非常好的朋友。在“自治城市探索者”项目中，我要感谢 Georgios Lidoris 让深夜调试变得有趣，当然还要感谢 Florian Rohrm¨uller、Quirin M¨uhlbauer、Andrea Bauer、Tinging Xu、Tianguang Zhang 和 Stefan Sosnoswki，感谢他们与我们一起花费了无数的时间，让机器人来到了慕尼黑的中心广场。在我攻读博士学位的最后阶段，我在萨拉戈萨大学的机器人和实时小组进行了为期三个月的研究，这是一次非常富有成效且令人振奋的经历。与 Michael Bernhard、Michael Scheint、Moritz Große-Wentrup、Matthias Rungger、Omiros Kourakos、Martin Kuschel 和 Thomas Schauß 进行激动人心的科学和非科学讨论也让我的日常生活变得更加愉快。最重要的是，我要感谢 Jos´e Neira 教授提供的这次机会以及一系列非常富有成效的讨论，这些讨论帮助我形成了物体识别框架的想法。我衷心感谢 Ana Cristina Murillo、C´esar Cadena、H´ector Becerra 和 Luis Puig 的热烈欢迎和快速融入团队。我也会
使用 ORB-SLAM 实现 Raspberry Pi 移动机器人的网页远程控制
近年来，随着机器人应用领域的不断拓展，智能机器人在越来越多的领域为人类服务。对于一些环境复杂、条件恶劣或者具有一定危险性的工作场所，通常需要通过远程控制来操作机器人完成相应的任务。此外，机器人的自主性也十分重要。在机器人自主性的研究中，自主导航是主要的研究方向之一，而SLAM一直是自主导航领域的重要研究课题[1]。视觉SLAM就是借助摄像头，为机器人针对未知环境构建地图。与激光SLAM相比，视觉传感器或摄像头具有视觉信息丰富、硬件成本低廉等优势，是近来SLAM的研究热点[2]。同时，SLAM
模块化移动机器人平台可帮助不同程度的残疾人士
摘要：支持老年人独立生活和帮助残疾人独立进行日常生活活动的机器人技术已显示出良好的效果。基本上有两种方法：一种是基于移动机器人助手，例如 Care-O-bot、PR2 和 Tiago 等；另一种是使用固定或安装在轮椅上的外部机械臂或机器人外骨骼。本文介绍了一种模块化移动机器人平台，该平台基于安装在机器人轮椅上的上肢机器人外骨骼，用于协助中度和重度残疾人。该移动机器人平台可以利用其模块化特性根据每个用户的需求进行定制。最后，为了模拟用户与家庭不同元素的互动，在带有客厅和厨房区域的模拟家庭环境中展示了实验结果。在这个实验中，一位患有多发性硬化症的受试者使用该平台在由护士、医生和职业治疗师组成的临床医生组面前进行了不同的日常生活活动 (ADL)。之后，受试者和临床医生回答了一份可用性问卷。结果相当不错，但也出现了两个需要改进的关键因素：平台的复杂性和繁琐性。
自动共振理论基于自动移动机器人的全球拓扑图构建
抽象3D空间感知是在未知环境中执行任务的自动移动机器人的关键技术之一。其中，为自动移动机器人建造全球拓扑图是一项艰巨的任务。在这项研究中，我们提出了一种基于竞争性学习的未知数据分布的拓扑结构的方法，这是一种无监督的学习。为此，将基于自适应理论的拓扑聚类（ATC）避免灾难性忘记以前测量的点云，被用作学习方法。此外，通过扩展具有不同拓扑（ATC-DT）的ATC，具有多个拓扑结构，用于提取地形环境的可遍历信息，可以实现一种路径计划方法，可以达到未知环境中设置的目标点。在未知环境中进行的路径规划实验表明，与其他方法相比，ATC-DT可以仅使用测量的3D点云和机器人位置信息来构建具有高精度和稳定性的全球拓扑图。
AXH IGO和ACH IGO技术数据自动移动机器人（AMR）
有效的仓库组织和内部材料流的优化是公司成功的决定性标准。因此，自动化解决方案长期以来一直是许多行业的标准。自动物流过程的应用是多种多样的，例如生产供应和处置（例如，通过Tugger火车），储存和检索架子中的货物（例如，带有到达卡车或狭窄的车辆卡车），运输托盘（高线托盘卡车）和订单拾取。在这些区域中使用了可以自动和手动操作的混合动车（系列）卡车，并且可以自动手动操作，并且仅使用无人驾驶卡车（无人驾驶运输系统 - DTS）。两种混合（系列）卡车，可以自动和手动操作，并且在这些区域中仅使用无人驾驶卡车（自动导向车辆 - AGV）作为集成解决方案的一部分。创新的AMR（自动移动机器人）是混合动力卡车和DTSS的开创性补充。这些越来越多地进入了电子商务，医疗，汽车，食品和零售等广泛行业，并在仓库，配送中心和生产设施中使用。
使用增强的萤火虫算法的移动机器人进行优化的路径计划
路径计划是移动机器人应用程序的关键要素，引起了学者的极大兴趣。本文提出了一种使用增强的萤火虫算法（EFA）的路径规划方法，这是一种新的元元素技术。增强的萤火虫算法（FA）通过在α参数中纳入线性还原而与普通FA有所不同。这种修改成功解析了正常FA的约束。该研究涉及在三个单独的地图上进行实验，使用常规FA和每个地图的20种不同运行中的增强的FA。评估标准涵盖了算法从初始位置转移到最终位置而无需体验任何碰撞的能力。对路径质量的评估取决于诸如路径距离和算法收敛和发现最佳溶液的能力。结果表明，增强的FA取得了显着改善，与常规FA相比，MAP 1的最短路径最短路径的最短路径增加了10.270％，MAP 2增加了0.371％，而MAP 3则增加了0.163％。这项工作突出了增强的萤火虫算法在优化移动机器人应用程序的路径计划方面的有效性，从而提供了导航效率和避免碰撞的潜在提高。